東大生が「テキストを読む前に」やる3つのこと。難しい本が格段に読みやすくなる方法があった！ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「仕事に役立てるため専門書を購入したものの、難しくて頭に入らない」 「理解するまで時間がかかり、効率的にテキストを読めない」 読解力が高ければいいのに……！ そう切望している人は少なくないはず。ですが、必要なのは読解力だけではないようです。 ベストセラー『東大読書』著者で現役東大生の西岡壱誠氏によれば、東大生は読解力が特別高いのではなく「読む準備」ができているのだそう。 今回の記事では、そんな東大生たちが勉強するとき「テキストを読む前に」やっていることを3点ご紹介しましょう。 内容を読む前に「ヒント」を探す 仮説を立てる タイマーをセットする 内容を読む前に「ヒント」を探す なんの準備もなく本を読み始めると、書かれている情報はとりあえず目に入ってきますが、著者の主張を理解したり情報どうしをつなげたりするまでには時間がかかるものですよね。じつは、東大生が、本の主旨をすばやくつかむために行なっ
無料＆自分の好きなペースでコンピューターサイエンスを学べるオンライン教育プロジェクト「Open Source Society University」
近年はオンラインで公開されている教材やコンテンツを利用してコンピューターサイエンスを学ぶことが可能となっていますが、インターネット上に散らばったさまざまなコンテンツを集め、体系的にコンピューターサイエンスを学ぶハードルは依然として高いままです。「Open Source Society University(OSSU)」というプロジェクトは、無料のコンテンツでコンピューターサイエンスを体系的に学べるようにすることを目指しており、誰でも利用できるオンライン教材リストやオススメの学習コースをGitHubで公開しています。 GitHub - ossu/computer-science: Path to a free self-taught education in Computer Science! https://github.com/ossu/computer-science OSSUが公開し
PyCaretとMLflowで機械学習の実験...
こんにちは！nakamura（@naka957）です。 今回は様々な機械学習アルゴリズムの比較・モデル実装に加えて、行った実験記録の管理を簡単に行う方法をご紹介します。実施事項がたくさんありますが、PyCaretとMLflowの活用で少ないコード行数で簡単に実施できます。 PyCaretは機械学習モデルの実装を簡単に行えるOSSですが、PyCaretからMLflowを呼び出すこともでき、実験記録の管理も同時に行えます。PyCaretとMLflowについては、DATA Campusにも紹介記事があります。是非、参考にしてみてください。 【PyCaret】 ■ AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた〜モデル実装から予測まで〜 ■【続き】 AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた 〜結果の描画〜 【MLflow】 ■ MLflowの使い方 - 機械学習初心者にもできる実験記録の
クラスタリングタスクで機械学習の流れを体験
はじめに おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 今回は機械学習への足がかりとなるような記事を書きたいと思ったので、クラスタリングタスクを通して機械学習の流れを大雑把に書いていこうと思います。 機械学習における基本的な データ分析 -> 予測 -> 評価の流れを体験しつつ、読んでいる間に気になるところがあればそこを深掘りしていくなど、機械学習への興味/勉強の第一歩としていただければと思います。 クラスタリングとは クラスタリングは機械学習における教師なし学習の一種で、データの類似度でデータをグループ(クラスタ)分けする手法のことを指します。 データに対して答えが存在する教師あり学習とは異なり、各データに答えがない状態で学習されるので、クラスタリングによってまとめられたデータのグループが何を示しているのかは解釈が必要となります。 しかしその分、ク
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
はじめての自然言語処理 類似文書検索の手法と精度比較 | オブジェクトの広場
自然言語処理とは、人間が自然に使っている英語や日本語などの言語をコンピュータで処理する技術です。自然言語処理でできることには機械翻訳、要約生成、感情分析などがありますが、今回は比較的シンプルな例として類似文書検索に焦点を当ててみたいと思います。類似文書検索はテーマとしては真新しいものではありませんが、本記事では単語の分散表現を用いる手法や Watson Discovery も含めた各種の類似文書検索手法について、日本語データに対して精度比較試験をした結果を紹介します。複数の手法を同一の日本語データで比較した記事はあまり見ないので面白いのではないでしょうか。 1. 始めに 本記事では類似文書検索の各手法について、単語の分散表現を用いる手法や Watson Discovery も含めて精度比較試験をした結果を紹介します。まず各手法の概要を紹介しますが、ここでは数学的な細かい説明などは省くので概
雑談のためのチャットボットを深層学習自然言語処理モデル（T5）で作る - Qiita
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
基本にして最強の「繰り返し勉強法」3つ。勉強エキスパートはこうやって復習している！ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「ちゃんと復習したはずなのに、試験本番になると忘れている......」 「参考書を何度も読んでいるけど、いっこうに問題を解けるようにならない......」 勉強する人なら誰しも、一度はこうした壁にぶつかったことがあるでしょう。 知識を頭に定着させるには、勉強の反復が欠かせません。しかし、ただ反復するだけだと効果がないことも。勉強で成果を出せる人は、具体的にどのような ”繰り返し” を行なっているのでしょうか？ この記事では、勉強のエキスパートたちによる「繰り返し勉強法」についてご紹介します。 1.「計画的に4回」繰り返す 覚えるまで何度でも復習すべきであることは大前提として、「少なくとも4回復習する」とよい――こう説くのは、『30代で人生を逆転させる1日30分勉強法』の著者で、税理士や大学講師などさまざまな顔をもつ石川和男氏です。 石川氏が自身の経験から特に重視しているのが、復習のタイミン
映像解説「電気の原理」
新型コロナウィルス感染症拡大を受けて、ご自宅等で電気について学習されている方々向けに、発電所・変電所等に設置されている電力機器や電力ネットワーク、電気の基礎・原理について詳しく解説した映像をご紹介します。 （2001年、2007年 制作）
Pythonの実装やMicrosoftのAI講座が無料に | Ledge.ai
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数学・物理学の知識を理解するための「足りない知識」を「ツリー構造」で掘り下げていける学習サイト「コグニカル」レビュー
分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか？ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま
「なぜ人は夢を見るのか」は機械学習の観点から説明が可能
誰しも、現実ではあり得ないようなとんでもない内容の「夢」を見ることがありますが、「なぜ夢を見るのか」という理由ははっきりしておらず、さまざまな仮説が立てられています。タフツ大学のエリック・ホーエル氏は、脳の神経回路をまねて作られた機械学習の手法「ディープニューラルネットワーク(DNN)」の観点から、1つの新たな仮説を立てています。 The overfitted brain: Dreams evolved to assist generalization: Patterns https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(21)00064-7 Our Weird Dreams May Help Us Make Sense of Reality, AI-Inspired Theory Suggests https://www.sciencea
「本を読んでもすぐ忘れてしまう」を解決するスゴ技【新年度におすすめの記事】
ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か
「教養と地頭のよさ」を身に付けたいなら、絶対に読むべき6冊【新年度におすすめの本】
ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か
「TEDで話題の独学術」大絶賛！試験で「最も良い成績」が取れる勉強法とは？
ULTRA LEARNING 超・自習法 「入学しないまま、ＭＩＴの4年間のコンピュータ科学のカリキュラムを1年でマスターした」「1年間で4つの日常会話レベルの外国語を習得した」「たった1ヵ月で写実的なデッサンが描けるようになった」ことが知られる著者が解説する「学習の思考法」。全米で話題のどんなスキルでも最速で習得できるメソッドを紹介。 バックナンバー一覧 どんな種類のスキルの習得にも使える「ウルトラ・ラーニング」という勉強法が話題だ。このノウハウを体系化したスコット・H・ヤングは、「入学しないまま、ＭＩＴ4年分のカリキュラムを1年でマスター」「3ヵ月ごとに外国語を習得」「写実的なデッサンが30日で描けるようになる」などのプロジェクトで知られ、TEDにも複数回登場し、世界の勉強法マニアたちを騒然とさせた。本連載では、このノウハウを初めて書籍化し、ウォール・ストリート・ジャーナル・ベストセラ
「あまりにも危険過ぎる」と危険視された文章生成ツール「GPT-2」の技術で画像を自動で生成することに成功
人工知能を研究する非営利組織のOpenAIが開発したAIによる文章生成ツール「GPT-2」は高精度の文章が自動生成できるため、開発陣が「あまりにも危険過ぎる」と危惧して論文公開を延期する事態に発展しました。このGPT-2のトレーニングに使用されるアーキテクチャを直接適用し、自動で画像を生成する技術が開発されています。 Image GPT https://openai.com/blog/image-gpt/ ある領域で学習させたモデルを、ほかの領域に転用する技術を転移学習(トランスファーラーニング)と呼びますが、GPT-2はこの転移学習モデルによって大きな成功を得ました。人間が関わらない教師なし学習は、GPT-2の他にも、Googleの「BERT」やFacebookの「RoBERTa」などで、目覚ましい進歩を遂げています。一方、自然言語の分野では転移学習モデルの成功は目覚ましいものの、これま
データ分析の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講
総務省は2020年5月19日、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講すると発表した。データ分析の基本的な知識を学べる入門編講座で、社会人や大学生が主な対象。Webサイトから同年7月7日まで受講登録が可能で、誰でも無料で利用できる。 データの見方から公的統計データの使い方まで 内容は、2019年10月に実施した講座と同じで、「統計データの活用」「統計学の基礎」「データの見方」「公的データの使い方とコースのまとめ」という4つのテーマから成る。例えば、統計データの活用では平均値の見方や、太陽光発電システムの普及率などを例に挙げた分析事例。データの見方では統計表の見方や時系列データの見方、といった具合だ。1つのテーマ当たり6～9回、1回当たり10分程度の動画にまとめられており、1テーマを1週間程度で学習できる構成だ。 関連記事 TensorFlowが学べる、無
マイクロソフト、バグレポートを機械学習で分類--セキュリティ脆弱性への対応を迅速化
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは機械学習を利用して、セキュリティに関わるバグレポートを正確に特定しているという。 同社が目指しているのは、バグレポートのラベルのみを分析することにより、大量のバグの中からセキュリティバグを正しく特定することだ。 Microsoftによると、同社では4万7000人の開発者が毎月約3万個ものバグを生み出しているが、開発サイクルでの対応が求められるようなセキュリティ上の重要性を持つバグは、そのごく一部に過ぎない。 同社が開発した機械学習モデルを使えば、セキュリティに関係するバグと関係しないバグを99％の精度で見分けられる。深刻度の高いセキュリティバグも97％の精度で特定できるという。 これにより、バグの分類や優先順位付けも
商用利用可能な対話AIがオープンソースとして公開、英語にも対応 | Ledge.ai
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