Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記

言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート

こんにちは！ リクルートテクノロジーズでセキュリティエンジニアとして活動している、藤原 巧です。 毎年恒例となっており、大きな反響をいただいている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに３ヶ月間の技術研修を行っています。この技術研修では大きく分けて２つのコースが設けられています。 1. プログラミングやWebサービスの構造の基礎を体系的に学び、その後一人につき、ひとつのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース 2. 一定以上のプログラミングスキルと開発系経験がある新人に向けた、実際の開発で必要となる様々な技術要素をより深く学び、その後実際のサービスでチーム開発にてOJTを行うコース 今回公開するのは 2. で使用した資料です。 この技術研修は、そのほとんどの部分を内製で実施しています。 この研修の最大の

この番組は、思わず頭の中で手順を組み立て、先を予想したくなるような興味深い実験、手順の組み合わせを改善していく楽しさを伝えるアニメーション、さまざまな仕事や物の中にプログラミング的思考が活かされていることを伝えるコーナーなどで構成されています。番組の中では、実際にコンピューターを使ったプログラミングを体験するシーンは出てきません。コンピューターへの苦手意識やICT 環境を問わず、誰でも楽しくプログラミング的思考を育めます。コンピューターを使ったプログラミングへの導入としてはもちろん、実際のプログラミング体験をした後でも、活用できる番組です。

自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ

機械学習の中で必ずと言ってもいいくらい見かける自然言語処理。 言葉が難しそうでなかなかピンときませんよね。 でも私達が日常生活を過ごす上で実は非常に欠かせないものとなっています。 しかも必要なデータセットを用意し設計の仕方さえわかれば初心者でも形にするのは十分可能。 そこで今回はPythonから自然言語処理を用いて実際にプログラムを作っていきます。 ここで挑戦するのは感情分析。女性ものの服について評価を集めたデータセットを基に自分で新たに入力した文章がどの評価に該当するかを予測していきます。 とは言ってもそもそも自然言語処理とは何か、感情分析とは何か、まずはそこからお伝えし実際のコーディングに入っていきましょう。 そもそも自然言語処理と感情分析とは 自然言語処理とは何か説明する上で二つの言語の違いを明らかにしておく必要があります。 二つの言語とは自然言語とプログラミング言語。両者に違いは文

機械学習について全くの専門外で初心者だった私がコンペサイトProbspaceのRe:不動産取引価格予測コンペで３位入賞、YouTube動画視聴回数予測コンペで９位入賞するなど、累計で金２銀１銅１を獲得することができ、総合ランクで１位に到達することができました。 これまでたどってきた道のりを振り返って、良かった点、悪かった点を見直して、今後の進め方を考えていきたいと思います。 悪戦苦闘、一進一退しながら勧めてきた内容を、思いつくまま記載しているので、お見苦しい箇所もありますが、これから機械学習を始める皆さんや、始めたばかりの皆さんの何らかのキッカケになれれば光栄です。 では、振り返ってまいりたいと思います。 【目次】 1.G検定との出会い（2019年2月〜3月） 2.Pythonの勉強を始める（2019年4月） 3.kaggleのデータセットを使って機械学習に挑戦する（2019年4月〜5月）

はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

「プログラミングスクールってどう思いますか」への、個人的な回答メモ。 LINEのウェブ制作系のオープンチャットで、 「おすすめのプログラミングスクールはありますか？」 「エンジニアに転職したいです。何からやればいいですか？」 「おすすめの勉強方法を教えてください」 など、プログラミング未経験の方によるこの質問から始まって、独学の方法についての意見交換が始まる展開を何度か見ている 初心者なのに数十万かけてスクールに通おうとしている人が多かったのが意外だったので、個人的な考えを長文でまとめたものである。 「リモート研修中にクビになった法政大の〜」という記事を見て、既視感があったので増田に貼る。 昨今のコロナ以前に書いたので、コミュニティの利用方法は若干今の現実と即してないと思う。 この文章は、ある程度の本音と持論を語るために、あえて冗長な長い文章の形式をとっている。 なぜならば世間一般の「エン

ホームページやWebサービスの制作を通して、実践的にプログラミングを学べます。他にも、ゲーム制作やデータ分析・機械学習/AIに使われる言語まで幅広くカバー。学びたい分野のレッスンがきっと見つかります。