Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. This free course is designed for people (and bunnies!) with some coding experience who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Deep learning can do all kinds of amazing things. For instance, all illustra
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次回のコンテストは2024-07-12 21:20:00 +0900 JST〜2024-07-12 23:20:00 +0900 JSTの予定です。 yukicoderへようこそ! yukicoderは競技プログラミング・アルゴリズムを 練習する目的で運営されています。 競技プログラミングの模試・勉強会のような位置づけを目指しております。 初めての方へ Twitter/GitHub/Googleのアカウントで右上のログインしてください。 Google アカウントログイン時のメールアドレスは収集しません。 （ただし、想定外のことが発生したら、管理者は確認する可能性があります） 初めての方は 初心者の方へのガイドをご覧ください。 有志のサイト yukicoder-problems yukicoder最短コード更新お知らせ yukicoder「純」最短お知らせ このサービスについて 競技プログラ
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
ダンスで覚えるソートアルゴリズム - 強火で進め
こんな動画が有るって事はハンガリーでは「踊って覚えるアルゴリズム」って感じの本が出てそうな感じですねw インサーションソート 挿入ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 バブルソート バブルソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 セレクションソート 選択ソート - Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88 シェルソート シェルソート - Wikipedia http:
モンテカルロ法で囲碁、将棋
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
UCTを利用したモンテカルロ法とミスに着目したゲームの特性 - マッタリプログラミング日誌
コンピュータ将棋協会のブログで知ったのですが、ゲームプログラミングの学会GPW2007の話題の中心はボナンザタイプの機械学習による評価関数のデザインと、UCTらしい。 機械学習については、以前調べて、大体のどんな感じのものかおぼろげに理解したけれど、UCTってなんなのか、まったく言葉すら知らなかったのでちょっと調べてみた。 ついでにプログラムを組んでみた。 UCTって何か？ これは、モンテカルロ囲碁で最近流行の手法で、UCB1を使ってゲームの木のノードを下ってからモンテカルロシミュレーションする手法のことらしい。 UCB1ってなにか？ ぶっちゃた言い方をすると、パチンコの台選びを想像するのが理解しやすいかも。 釘が読めない前提でパチンコで台を選ぶとき、それぞれの台を試し打ちして、スタートチャッカーへの入賞率が高い台（いわゆる良く回る台）を探す。 そのとき、「そこそこ回るパチンコ台を見つけた
アルゴリズムの天才 － ＠IT自分戦略研究所
本連載を初めて読む人へ：先行き不透明な時代をITエンジニアとして生き抜くためには、何が必要なのでしょうか。それを学ぶ1つの手段として、わたしたちはIT業界で活躍してきた人々の偉業を知ることが有効だと考えます。本連載では、IT業界を切り開いた117人の先駆者たちの姿を紹介します。普段は触れる機会の少ないIT業界の歴史を知り、より誇りを持って仕事に取り組む一助としていただければ幸いです。（編集部） 本連載は、2002年 ソフトバンク パブリッシング（現ソフトバンク クリエイティブ）刊行の書籍『IT業界の冒険者たち』を、著者である脇英世氏の許可を得て転載しており、内容は当時のものです。 ドナルド・クヌース（Donald Knuth）―― 元スタンフォード大学教授、TeX開発者 日本では、Knuthという彼の名字をクヌースと表記するが、外国でも彼の名前を何と呼ぶかが常に問題になるらしい。インターネ
100分の1の法則 (新宿中村屋にて) : 先見日記 Insight Diaries 1 note
キーワードで探す カテゴリで探す 業界トレンド／展望 技術トレンド／展望 事例 サービスで探す コンサルティング CRM（Salesforce） ERP（SAP/Biz∫） 顧客接点・決済 カーボンニュートラル SCM・ロジスティクス 電子申請 データ＆インテリジェンス アプリケーション開発・管理 ブロックチェーン 量子コンピュータ・イジングマシン デジタルツイン IoT ロボティクス・RPA クラウド ネットワーク データセンター サイバーセキュリティ アウトソーシング 生成AI 業種で探す 金融 官公庁・自治体 医療・ヘルスケア 防災・レジリエンス 食品 流通・小売 モビリティ 製薬・ライフサイエンス 食農・農業 製造 通信・放送 電力・ガス・水道 建設・不動産 個人のお客様向け 教育 トピックで探す Foresight Day サステナビリティ キーワードで探す カテゴリで探す 業界
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 | 特集記事 | Nature Careers | Nature Portfolio
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 2013年8月22日 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 瀬々 潤 准教授 生命科学の研究では、P値（検出された事象が誤りである確率を示す検定値）は発見の信頼性を担保する重要な概念となっており、P値が0.05あるいは0.01といった閾値以下（有意水準とした5％以下あるいは1％以下）であることが必須とされ、論文にも明記することが求められている。 遺伝子の変異を例に取ると、次世代シーケンサーの登場で読み取れる情報が膨大になり、数多くの変異が発見される一方で、変異が少数の場合と同一の基準で調べると、偶発的に生まれる誤発見を含む確率も高くなる。誤発見を避けるためには、データが増えるに従って、P値の計算方法をより精度の高いものにする必要がある。ところが、これまで膨大なデータからP値を精度
連載：はじめMath! Javaでコンピュータ数学｜gihyo.jp … 技術評論社
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GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
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ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
最強最速アルゴリズマー養成講座：あなたの論理的思考とコーディング力は3倍高められる (1/2) - ITmedia エンタープライズ
全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」。本稿では、アルゴリズム部門のSRMで取り上げられる問題を考えながら、論理的思考力およびコーディングのテクニックを養っていきます。 はじめに はじめまして。高橋直大です。本連載「最強最速アルゴリズマー養成講座」では、全世界で20万人を超える凄腕のコーダーが集うプログラミングコンテスト「TopCoder」について、そこで出題される数学・アルゴリズムのパズルを考えることで、コーディングのテクニックおよび論理的思考力を磨くことを目的に開始するものです。ここで扱う技法は主にアルゴリズムのそれですが、その根底にはロジカルな思考術が存在します。そうした能力を養いたい方にとって少しでも役に立てれば幸いです。 なお、本稿は必要に応じてコーディング例も紹介しますが、TopCoderで出題される問題の中から比較的やさしい問
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
競技プログラミング Wiki*
このwikiについて 競技プログラミングに関心を持ってみたものの、何をすれば良いか分からないという人が、このWiki（の特に基本ページ）を読めば入門を果たせる事を目標とし、競技プログラミングの敷居を下げる目的で作られたwikiです。 編集者募集中です 内容が薄く、特に編集者を募集しているページはこちらです。内容が不十分なページ 競技プログラミングとは 簡単に言うと、「問題で与えられた条件に従って、早く正確にプログラムを書く競技」です。 プログラムと言っても、(GUIなどの)ウインドウを表示したりするような物ではなく、 数字や文字を受け取り、それを条件を満たすように計算して、結果を出力するような物です。 説明の代わりとして、例題を挙げておきます。 例題：A+B problem また、難しい問題になってくると、条件を満たせるような計算過程を考えるにあたって、「アルゴリズム」や「データ構造」と呼
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
CodeIQで結城先生が出題されたCrossingが神がかっていた件 - やねうらおブログ(移転しました)
CodeIQで挑戦者数が400人超えという異例の事態になったCrossingとはどんな問題だったのか。twitterでも恐ろしい勢いで拡散され、最終日に100人を超えるチャレンジがあった、この問題。一体どこにそんな魅力があったのかについて考えてみる。 まず、このように注目されるためには満たすべき条件が二つある。 繁盛する飲食店を考えてもわかるように、まず美味しくなければならない。CodeIQで言うと、問題として良問でなければならない。解答後の達成感がなくてはならない。 次に、飲食店なら、その店に入ってみようという気にさせなければならない。入りにくそうなお店でも、料理さえ美味しければその後口コミで広がることもあるだろうが、それだと繁盛するまでに時間がかかりすぎる。だからCodeIQで言うと、まず問題を解いてみようという気にさせなければならない。 このどちらが欠けても駄目である。この問題はこの
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Amazon.co.jp: プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造 第2版: 紀平拓男, 春日伸弥: 本
