QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。

勉強してもすぐ忘れてしまう。思ったような成果が出ない……。その原因は、勉強後の「復習」や「振り返り」が不足していることにあるのかも。 記憶定着のためにも勉強効率アップのためにも重要な振り返りを、あなたはサボってはいませんか？　「自分もそうかも……」という方は、ぜひ以下のチャートで自分に合った振り返り法を診断してみましょう。 なかには、勉強法そのものを改善することで、より振り返りがしやすくなる人もいるかもしれません。 みなさんにピッタリなのは、どの振り返り法でしたか？　それではひとつずつ、詳しいやり方を具体例とともにご紹介しましょう。 1. 記憶出し入れ法 2. イルカの暗記シート 3. コーネル式ノート 4. 間違いノート 1. 記憶出し入れ法 「振り返りのための時間は少ししかとれない」人で「紙」を使って復習したいタイプの人におすすめなのが、「記憶出し入れ法」。 これは、勉強内容の振り返り

「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E

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東貴博さん、52歳の大学生活。人生を「おさらいしている感覚」があって学ぶことが楽しい #エンタメ 公開日 | 2022/06/06 更新日 | 2022/07/11 何歳になっても、何かを学び始めること・学び直すことに関心がある方は多いと思います。 でも、年を取るほど気力や体力面で不安があったり、どこか気恥ずかしさもあったりして、ゼロから新しくスタートを切るのが難しくなることもあります。 そんなときは、年齢を重ねてから「学び」に取り組んでいる人のお話がヒントとなるかもしれません。 お笑いタレントの東貴博さんは2021年、51歳で大学生になりました。駒澤大学法学部に通い、30歳以上も年齢の離れた学生らと並んで授業を受けています。 若いころは勉強が好きではなかったという東さん。社会人となり、家庭を持ち、さまざまなことを経験したからこそ、その「答え合わせ」をしていくような勉強の面白さにのめり込ん

東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。

フランケン @BlackSheep8270 残念なことに、ある程度以上の偏差値をとってしまう生徒は、 学校の授業をほとんど聞いておらず、教科書を勝手に読んで、勝手に理解している。 それほどまでに教科書の完成度は異常だ。 ちなみに学校教育とは、教科書を自分では読めない人のために実施されていると言ってよい。 2022-06-01 18:24:27

ネットワーク技術を学ぶのは難しい 我々の日常生活に欠かすことのできない社会インフラの1つと言えるコンピュータネットワーク。スマホやPCから利用するだけなら，その仕組みを深く知る必要はありませんが，仕事でシステムの構築や運用管理に従事する方は，きちんと理解しておくことが必要になります。 しかし，次のような理由からマスターするまでの道のりは険しいです。 押えておくべき技術用語が多すぎる たとえば，社内LAN内でファイルをやり取りしている状況を詳細に説明する場合，「⁠TCP/IP」「⁠IPアドレス」「⁠サブネット」「⁠DHCP」「⁠プロトコル」「⁠MACアドレス」「⁠ARP」「⁠ゲートウェイ」……，さらに機器として「ルータ」「⁠レイヤ3スイッチ」……などなど，数多くの技術用語を理解しておく必要があります。 お試し環境を準備するのが大変 技術用語をある程度理解できたとしても，社内LANをいきなり設

自粛期間に入ってから、絵画教室に通いはじめた。週に1回、裸の人間を描く本格的なやつだ。 ちょうど2年たったので、経過をお知らせして見ようと思います。結論からいえばそれなりにうまくなり、学生に戻ったようなおもしろ2年間でした。 絵画教室に入るきっかけ 自粛期間に入った2年前、急に家での時間が増えたので 美大卒の友人らに混じって、クロッキー会に参加することになった。みんなで課題の裸体を5分とかで速書きするやつです 1人だけうそみたいな画力で参加していた。本当にまじめに書いてこれ それでも絵は楽しい。優しい友人にアドバイスをもらいながら、毎日せっせと続けたところ だんだん「変」に見えることは少なくなった。この上達幅が面白かった ただここから伸びが止まってしまい、絵は好きだけど何をしたらいいかわからん！という時期が続く。 友人に相談すると「初期はほんと人に習った方がいいよ」とのことだった。大人が教

俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。） 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。） しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある

英語学習ノウハウの記事が定期的に話題に上がるが、自分も含め多くの方は「とりあえずブクマ」してそれっきりにしていると思う。 役に立ちそうなツールや教材をあれもこれもと紹介しているので「とりあえず後で読みそう」とブクマされる。しかし、そういった記事はとにかく情報量が多い。リーディングには○○、リスニングにはXXと、ライティングには□□、発音には△△…と網羅的でとてもやり遂げられる気がしない。いくら素晴らしいウェアやギアやサプリを紹介してもらっても「では今からフルマラソンをやるぞ！」とはなかなかならないのと同じだ。結果、「役に立ちそう」と「でも大変そう」との葛藤を、私たちはブクマという形で折衷させている。 そこでここでは、2000時間の英語学習経験からたどり着いた、「1日30分、この練習だけ続けてもらえれば英語力が着実に伸びるはず」というシンプルな方法を述べてみる。僕は海外在住や留学経験ゼロのド

前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、

意識的な英語学習を再開して1年以上経つ。以前に英語学習をしていたときよりも、技術面での進歩のおかげでより効率的な学習ができるようになっていることに気づいた。 トライしてきた学習方法のなかで、いまも日常的に運用しているテクニックを紹介しようと思う。 僕自身の目的として、話す能力と読む能力にフォーカスしていたので、口頭英作文と語彙獲得の内容が多い。 この中で最もパワフルな学習方法は、AIと最も関係ないので最後に書く。Anki による長期記憶化システムである。 YouTube 字幕を使った語彙獲得 好きな映画を見続けるだけで、自動的に語彙が増えていき、リスニング能力も高まっていくとしたら、素晴らしいことだと思う。 Language Reactor という Chrome 拡張を使うと語彙獲得がとても捗る。画面に検索可能でスクロール可能な字幕を開きつつ、動画を見ることが可能になる。 最近の YouT

こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

「これまで、試験だけなら丸暗記すればクリアできた。でもいまとなっては、覚えたはずの知識が全然思い出せない……」 「せっかく勉強するんだから、少しでも身になる勉強をしたい……」 このような悩みがあるあなたに、丸暗記に頼らない、確実に知識が身につく覚え方をご紹介します。「ファインマンテクニック」で、本当に理解できることの喜びを実感しましょう！ 丸暗記に意味がない理由 勉強するうえで避けられないのが、新しい知識を覚えること。学生の頃勉強が間に合わず、試験前夜に用語や公式を機械的に頭に詰め込んだことがある人は多いでしょう。ですが、丸暗記で覚えた知識はとても忘れやすいもの。試験が終わって少し経ったら、頭に入れたはずの知識がすっかり消えていた……という経験、ありますよね？ そのことを実際に示した実験結果があります。脳研究の第一人者・柿木隆介氏によると、ドイツの心理学者ヘルマン・エビングハウス氏が、被験

対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOG・LOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2，4，8，16，32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか？ 大人であれば、2を10回かけたら1024（=約1000）になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億＝1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します（2進数については深入りしません）。 目次 １．まずはExcelで２の累乗の性質を考えてみよ