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Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

Google Brainチームが発表したMagentaを使ってAIに作曲をさせてみます。作曲させる曲のジャンルはクラシックで、演奏させる楽器はピアノとします。 作曲された曲はこちら。 Magentaとは MagentaとはGoogle Brainチームによって開発されている、RNN（Recurrent Neural Networks）を利用して音楽や芸術作品を創りだそうと発表されたプロジェクトです。 Magentaは２つの目標を掲げています。 １つ目は音楽と芸術のためのマシンインテリジェンスの最先端技術を進歩させること。 機械学習は音声認識や言語翻訳など既に広く使用されています。Magentaでは、芸術と音楽の生成方法を学ぶことができる他の開発アルゴリズムを探求し、自ら魅力的で芸術的なコンテンツを作成する可能性があるとしています。 二つ目はアーティストやコーダー、機械学習の研究者のコミュニ

Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してます。 -> 追記: 受講が終わりました Deep Learning Nanodegree Foundation | Udacity MOOC を受けるのは、31 回目だけれども、 Udacity Nanodegree は今回が始めて。なにしろ、学費が 599 ドル(= 6.5 万)というお値段。 1/3 が終わったので、少しずつまとめていこうと思う。 未完成だけれども、続きは、毎週更新する予定です。 概要# Youtube Star の Siraj Raval# 日本では知られていない、Deep Learning 界の Youtube Star, Siraj Raval が Deep Learning の手法を教えてくれる。 動画がとにかくおもしろい。まずは動画紹介。 授業の流れ# 授業

自動作曲のためAIに音楽を学習させた内容をグラフ化 自動作曲に限らず、AI（機械学習やディープラーニング）で何かを行う際はまずデータを学習させます。 その学習がどの様なプロセスで行われるのか？を見ることはあまりないと思うのですが、Tensorflow（googleのディープラーニングフレームワーク）を使用したプログラムであれば簡単にグラフにして表示できます。 下図をご覧ください。 これは２００回音楽データを学習させた時の流れをグラフ化したものです。 Tensorflowは、式と値とをどの様な流れでどう取り扱い実行するのかをひとまとめにした計算グラフの様な構造になっています。 そしてこの計算グラフを視覚的にグラフ化し表示するという便利な機能を持っています。 ですのでこのグラフが何を表しているのかというと各ノード（計算式や値）をどの順番で行なっているかという事を表しているのです。 （Tenso

最近は忙しく、テック系ポッドキャストをあまり聴けていない日々が続いていたのですが、また聴き始めることにしました。 ただ、以前書いた「2017年とテック系Podcast(ポッドキャスト)を、紹介しつつ振り返る」という記事から、すでに1年以上が経過しています。 www.konosumi.net 最近のポッドキャストはまったくわからない状況だったので、新たに購読するポッドキャストを再検討することにしました。 テック系ポッドキャストの探し方 Podcast Freaks テック系ポッドキャストの紹介 アジャイルラジオ テストラジオ Misreading Chat engineer meeting podcast dex.fm w2o.fm 人生fm Researchat.fm UIT_INSIDE Tech系フリーランスが選ぶ最近の気になるトピックス(テクフリ) mozaic.fm プログラム雑談

Real World Vue 3 (Composition API)Learn the fundamentals of building a production-level single page application with Vue 3.

Bonfire Frontend #4 http://yj-meetup.connpass.com/event/136480/

Why Algorithms?Simply put, algorithms are several steps to solve a specific problem (e.g., sort number, search value, transform data, etc.). Algorithms are an essential toolbox for every programmer. Even if you don't realize it, you use them every day. They are built-in in apps, programming languages, and libraries. However, to make use of them properly, you have to know the tradeoffs so you can c

毎日ちょっとずつ、デザインを学ぼう毎日ちょっとずつデザインを学ぼうIT/Web業界のデザイン学習サイト

クラスメソッドでは空前絶後の英会話ブーム。社内でシェアされ、支持が多かった英語教材（書籍・アプリ・サービス）を12選してみました。 とにかく英語が話せるようになりたい！ 俺は英語を勉強したいわけじゃない。英語で会話できるようになりたいんだ!! ということで、現在クラスメソッドでは 空前絶後の英会話ブーム が到来しています。そのきっかけはオンライン英会話・レアジョブを法人契約したことに始まります。今ではSlackのChannelの参加者も120人超となりました。 その主な目的はズバリ ビジネスで使うこと。 海外のカンファレンスに参加してエンジニアと話をしたり、海外発祥のサービスとビジネスパートナーになったり。または英語の技術ドキュメントを完全に理解して使いこなす…などなど、いまやクラスメソッドにとって英語は必要不可欠となりました。 現在、クラスメソッドでは月に1回の英語についてのLT大会を開

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PySpa統合思念体です。あと、 @yosuke_furukawa にも協力いただきました。 基本的に、あまりエラーの種別を細かく判定してあげることはJavaScriptでは今までやってこなかったのですが、ちょっとしたメタデータを乗っけてあげるとか（例えばリトライ回数）、何か凝ったことをしたくなったらこういう方針でやればいいのでは、という試行錯誤録です。 エラーと例外の区別が必要か この手の話になると、エラーと例外の違いとか、こっちはハンドリングするもの、こっちはOSにそのまま流すものとかいろんな議論が出てきます。このエントリーではエラーも例外も差をつけずに、全部例外とひっくるめて説明します。 例外というのはすべて、何かしらのリカバリーを考える必要があります。 ちょっとしたネットワークのエラーなので、3回ぐらいはリトライしてみる 原因: ネットワークエラー リカバリー: リトライ サーバー

2019/11/20 追記 当記事でメインに取り扱っていたライブラリ名が変更されました。Redux Starter Kit -> Redux Toolkit それに合わせて、本記事もアップデートしています。 追記終わり はじめに Redux Hooks がリリースされたおかげで、Redux の store とコンポーネントのつなぎ込みが簡単になりました。 今回は Redux チームが公式にリリースしている Redux Toolkit を利用すると、Action、Reducer 部分もかなり簡潔に記述できるというお話です。 Redux Hooks については以下の記事を参照してください。 Redux Hooks によるラクラク dispatch & states Redux Toolkit とは？ Redux チームが公式にリリースしているReduxを簡潔に記述するためのライブラリです。 ほ

2019/6/1 初夏のJavaScript祭りで使用したスライドです。 Atomic Designの考え方をNuxt.jsのコンポーネント分割に取り入れてサービス開発してみました。フロントエンドエンジニア、デザイナー両面からの視点でやってみて良かったことやハマりどころをご紹介します。

イノベーションが生まれる職場環境をつくるイノベーションを生み出すためにコストは必要ありません。イノベーションが生まれる環境は強制されてできるものではなく、育まれるべきものです...