【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
深層学習の数理
2. １９４６： ＥＮＩＡＣ，高い計算能力 フォン・ノイマン「俺の次に頭の良い奴ができた」 １９５２： Ａ．Ｓａｍｕｅｌによるチェッカーズプログラム 機械学習と人工知能の歴史 2 １９５７：Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ニューラルネットワークの先駆け 第一次ニューラルネットワークブーム １９６３：線形サポートベクトルマシン １９８０年代：多層パーセプトロン，誤差逆伝搬， 畳み込みネット 第二次ニューラルネットワークブーム １９９２： 非線形サポートベクトルマシン （カーネル法） 統計的学習 線形モデルの限界 非凸性の問題 １９９６： スパース学習 （Lasso） ２００３： トピックモデル （LDA） ２０１２： Supervision （Alex-net） 第三次ニューラルネットワークブーム データの増加 ＋計算機の強化 １９６０年代前半： ＥＬＩＺＡ（イライザ）， 擬似心理療法士 １９８０年代
学校や塾の先生が提唱する学習方法、科学的証拠に乏しいという専門家
どうやったら効率的に覚えられるのか？最も適した学習方法は何なのか？学生時代、その探求に明け暮れた人もいるかもしれない。 学校や塾の先生は、視覚的に目で憶えた方がいい、あるいは参考書や教科書を声を出して読んだり、ノートをとって憶えた方がいいなどと、その学習方法について様々なアドバイスをしてきた。 アメリカの調査によれば、教師の96％は効果的な学習方法の存在を信じているそうだ。特に視覚学習の効果を信じている教師が多いという。 だが、その理論がナンセンスであることが判明している。 この分野の専門家によれば、異なる学習方法によって成績に影響が出るという科学的証拠は乏しいそうだ。 画期的な学習方法などない 実際、これまでも学習方法に関する様々な論文が発表されてきた。 そして今回、『Anatomical Sciences』に掲載された米インディアナ大学医学部の研究者による最新論文は、この説に「止めを刺
プログラミング教育サービスの４つのパターンと、まだどこもやってないこと | catch.jp blog
ここ数年、EdTechというキーワードがちょっとした注目を集めています。「江戸テック」でも「エロティック」でもありません。Education(教育)をTechnology(技術)で進化させようと、次々と立ち上がっている教育系オンラインサービスのことです。 大学の講義をオンライン動画で配信する「Coursera」とか、社会人教育の「N-Academy（Nアカ）」、リクルートの「受験サプリ」とか、いろいろある中で、以前から多くの人が利用してきた教育サービス企業も次々と参入しています（参考１、参考２）。 英語のように、多くの人が学びたいと思っていて、これまでなかなか成果の出なかったジャンルも人気があります(英語学習まとめ)。 そんな中で、特に注目を集めているのが、子供から大人まで、プログラミングそのものを学習できるサービスです。 かつてニューヨーク市長だったブルームバーグ氏は、2012年の新年の
優秀なJavaScriptの開発者になるための5か条 | POSTD
(注記：7/15、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 子供の頃、私の興味は互いに関係性のない様々な分野に及んでいました。数学も歴史も大好きでした。 ルネッサンスマン 、つまり 博学者 と言う、複数の分野に秀でた人になりたいと思っていました。これはとても難しい課題で、私は突如として、器用貧乏な人になってしまう危機に直面したのです。 私は特定の分野に特化しなくては、と考え始めました。そうすればたとえルネッサンスマンにはなれなくても、少なくとも、器用貧乏にならなくても済むと思ったのです。どうしたらソフトウェア開発をするのに必要な広い知識を保ちながら、1つの分野で専門性を高めることができるのでしょうか。 この記事では、過去5年間、私が良いJavaScript開発者になるために使ったテクニックとリソースの概要をお伝えしようと思います。 最近の多くのWeb開発者は、ある共通の
電気数学 | 音声付き電気技術解説講座 | 公益社団法人 日本電気技術者協会
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高校で学んだはずの物理
高校で学んだ物理 力と運動・熱力学 運動の法則 ニュートンの運動の法則 慣性系 力の絶対単位 力の働き方に関する注意 運動方程式を立てる場合に必要な力の分類 摩擦力 力のつりあいの条件 運動方程式 運動方程式を立てる 慣性力 遠心力 フックの法則 バネ定数の合成 変位・速度・加速度 変位 速度 加速度 等加速度直線運動 公式集 落下に関する場合 空気の抵抗 等加速度曲線運動 水平に投げ出された運動 斜めに投げ上げた運動 円運動 等速円運動の基礎公式 万有引力 ケプラーの法則 単振動（その１） 公式集みたいなもの 単振動（その２） バネがつるされてる場合や支え上げられている場合 一端を固定して，もう一方に力が働いている場合 運動量・衝突（その１） 運動量，力積 運動量保存則 はねかえり係数 完全弾性衝突と完全非弾性衝突 運動量・衝突（その２） 重心の速度ベクトル --> 位置ベクトル -->
「学びたい、全ての人へ」creiveより
いつもcreive（クリーブ）をお読みいただきありがとうございます。 この記事は「いつもの記事」とは少し違います。 インターネットさえ繋がっていれば、学びたいコトが学べる時代になりました。 好きな時に好きなだけ学べて、何度でも繰り返して復習できる。 インターネットが提供してくれた価値は、計り知れない威力があります。 この記事は当初、 「ネットさえあれば自由に学べる！日本語で学習できるWebサービス」 というタイトルで作成するつもりでした。 ただそんな一発単体の記事では、世の中は1ミリも動かないと考えました。 私たちcreive（クリーブ）は、このメディアを通して「学びたいヒトが、学びたいコトを、自由に学べる世界」を創ります。 いまこの記事を読んでくださっている方は、ネットリテラシーが高く、すでに知っている情報ばかりかもしれません。 ただ、普段インターネットに触れない人たち（私の場合、地元の
未来のために過去が必要だ - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
僕らは未来を創らなくてはならない。 一般論ではなく、技術的なことに話を限ろう。未来は、未来の技術は、今と同じではなくより良いものであるべきだ。だから、未来のためにイノベーションが必要だ。イノベーションにはアイディアが必要だ。アイディアには知識が必要だ。知識は過去に蓄積された歴史的な産物。つまり、未来のために蓄積された過去が必要になるのだ。 「アイディアが閃く」と言ったりする。確かに、突然にイイコトを思いつくことはあるだろう。でも、それは真空中から生まれるものじゃない。無意識のうちに行われた知識の組み合わせの結果が、あるとき顕在化するのだろう。閃いたアイディアを形にするにも知識が必要だ。スキルも必要だ。 知識は過去から学び、スキルはトレーニングで得られる。天から降ってこない。一定の期間なら、何もしないでアイディアが天から降ってくるのを待ってみるのもいいと思う。これは意義がある。なぜなら、天か
英語のリスニング力UPの秘訣！帰国子女が教える６つの音声エクササイズ
日本人は、マジメな人ほど英語のリスニングにマジメに取り組み過ぎて恐怖症になってしいます。だから、リスニングはテキトーに取り組めばいいんです。 こう言うと、あなたの頭の中は、今、クエスチョンマークがポンポン点灯しているのではないでしょうか。 今から詳しく話すのでリスニング力をつけたい人は、真剣に最後まで読んで下さいね。音声トレーニングもつけているので、それだけで、あなたのリスニング力はうなぎ上りになることをお約束します。 テキトーリスニングって？ リスニングは肩の力をダラーンと抜いて、「なんとな〜く分かればいいや」という適当な気持ちで聴きましょう。逆に、そうでないと聴き取れません。 例えば、 ” I lost all the data in my cellphone by an accident, so can you tell me your phone number again? “「携
攻殻機動隊が現実に - 脳に埋めたチップによって記憶を複製することに成功 | DDN JAPAN / (DIGITAL DJ Network)
DDN は 音楽 ・ 映像 に関する デジタル アート を中心に情報ミックスを配信中
PRML合宿まとめサイト
■上巻 第1章: 序論 序論ではまずパターン認識の最も簡単な例として多項式曲線フィッティングを取り上げ、パターン認識・機械学習の基本的な枠組みを紹介する。そしてベイズの定理や統計量などの確率論の基礎を導入し、確率論の観点から再び曲線フィッティングを扱う。不確実性はパターン認識の分野における鍵となる概念であり、確率論はこれを定量的に取り扱うための一貫した手法を与えるため、この分野における基礎の中心を担っている点で重要である。 また、回帰・識別の実際の取り扱いに際して必要となる決定理論や、パターン認識・機械学習の理論において役立つ情報理論の導入についても行う。 発表資料はこちら(ppt)とこちら(ppt)。前半では多項式曲線フィッティングの例およびベイズ的確率を、後半では決定理論および情報理論を取り扱っている。 第2章: 確率分布 第2章では二項分布や多項分布、ガウス分布といった各種の確率分布
第11回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2008)
最近, ノンパラメトリック・ベイズ法とよばれるベイズ統計モデルが脚光を浴びているが, 理論的な前提の難解さのために, 多くの人にとってその本質がわかりにくい面があると思われる。そこで本チュートリアルでは, * ノンパラメトリックベイズ法とは何か? どんなモデルがあるのか? * どうして推定が可能なのか? * どのような応用があるのか? * 興味を持った場合, どうやって勉強したらいいのか? * 未来にどのように発展するのか? のような疑問に答える形で, ノンパラメトリック・ベイズ法の世界の全体像について ご紹介したい。 誰でも聞いていただけるものとするが, ベイジアンの方にとっても最近の展望を与え, 研究に資するものとしたい。
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