《英語脳を強制的に作る右脳英語勉強法》 @unoueikaiwa3 「日本の学校では英語を話せない」 ・学校の教育→テストの点数を上げる 決して英語を話すためではありません。 2018-07-15 11:01:19
![日本人が英語を喋れないのには理由がある?ドラゴン桜2の英語勉強法が深い!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5af078f52d4d1e21c0846bb6cc2dd5b5b2401c7a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F82c3c123c202df7e38c6c1089950689d-1200x630.png)
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題:このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
複雑性クラス一覧[編集] 以下の一覧の各複雑性クラスには補問題の集合である 'Co' の付くクラスが存在する。例えば、問題 L が NP に含まれるなら、その補問題は Co-NP に属する。 #P - NP問題の解を数える問題 #P完全 - #P の中で最も難しい問題群 AH - 算術的階層 AP - 交替性チューリングマシンで多項式時間で解ける問題のクラス BPP - 乱択アルゴリズムで多項式時間で解ける問題のクラス(解はおそらく正しい) BQP - 量子コンピュータで多項式時間で解ける問題のクラス(解はおそらく正しい) Co-NP - 非決定性機械で "NO" であることが多項式時間で決定可能な問題のクラス Co-NP完全 - Co-NP の中で最も難しい問題群 DSPACE(f(n)) - 決定性機械で空間計算量 O(f(n)) で解ける問題のクラス DTIME(f(n)) - 決定
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2016 - 07 - 13 英語を本気でマスターしたい人のための学習サイト&良記事まとめ 英語 学習 生活&ライフハック サービス シェアする Twitter Google Pocket Line 英語に好かれるとっておきの方法――4技能を身につける (岩波ジュニア新書) posted with ヨメレバ 横山 カズ 岩波書店 2016-06-22 Amazon Kindle 楽天ブックス 記事の目的 ビジネスや大学受験などで英語学習の重要性とニーズが年々高まってきており、英語を学習したいと考えている方はいつも多くいらっしゃるのではないでしょうか。しかしながら、どのように英語を学んで行けばよいかを教わる機会自体は少ないと思います。 今回は英語学習者を対象に、英語の学習方法からリーディング・ライティング・リスニング・スピーキングまで、各項目に関するおすすめのサイトと良記事をまとめました。英
はじめに こんにちは植木和樹@上越妙高オフィスです。本日は私がここ10年くらい意識している運用手順書を書くときのポイントについてまとめてみました。 対象読者 開発・構築したシステムを別の人に引き継ぐ予定のある人 他の人が作ったシステムを引き継ぐ担当の人 半年後の自分でも分かる手順書の書き方に困っている人 (この記事を読むのにかかる時間の目安:5分) 1. ドキュメントの冒頭に書くこと まず個々の詳細手順の前に、ドキュメント自体について記載してもらいたいことです。 1.1. ドキュメントに書かれていることを3行で書く ドキュメントの最初には、このドキュメントに何が書かれているのかを100文字くらいで書いておくと良いでしょう。 システムが増えれば増えるほど手順書も増えていくものです。見つけたドキュメントに自分の期待するものが書かれているのか、冒頭数行でわかるようになっているとうれしいです。 1
by Thomas Mueller 「ものの名前を知っている」ことも知識の1つではありますが、名前だけではなくその中身を知っていてこそ本物の知識。知識を増やすにはいろいろな方法がありますが、その中でも、ノーベル物理学賞を受賞している物理学者のリチャード・ファインマン氏の名を冠した「ファインマン・テクニック」は、いろいろなことに応用の利く学習方法として知られています。 The Feynman Technique: The Most Efficient Way to Learn Anything https://www.farnamstreetblog.com/2012/04/learn-anything-faster-with-the-feynman-technique/ ファインマン氏は優れた物理学者であり、朝永振一郎氏、ジュリアン・シュウィンガー氏とともに1965年にノーベル物理学賞を受
最近Amazonの勢いが止まらない。Amazonプライムビデオでしか見れない「仮面ライダーアマゾンズ」が面白すぎるし(まもなく最終話?)、Amazonプライムミュージックで音楽聞き放題だし、社会人学生でもAmazon Student会員になれるし、今日で言えば4,980円の格安最新Kindleを発表したり何と買取サービスまで始めたのだ。驚き! Amazonといえばぼくのなかでは「最短即日で届くなんでも屋さん(小売的な意味で)」な感じで、店に行かなくても比較的安く手に入れることができるので、ショッピングに行くことが少なくなった。AmazonプライムビデオやプライムミュージックのおかげでTSUT◯YAに行く機会も減ったし、これからはブッ◯オフに行く機会も減るだろう。そして今回紹介する「Amazon English」は、まだローンチしたばかりであまり知られていないが、あなたが英字新聞を読んだり英
私たちソニックガーデンのマネジメントを説明するとき、セルフマネジメントでフラットな組織、メンバーそれぞれが自己判断して仕事を進める組織、と話していますが、最近ではそんな組織のあり方を「ホラクラシー」と呼ぶそうです。 この記事では、その「ホラクラシー」と呼ばれる新しい組織の形について、そしてそこに辿りついた私たちが考えているメリットについて考えてみました。 新しい組織の形「ホラクラシー」とは何か 「ホラクラシー」とは、ヒエラルキーの反対を表わす造語で、組織をトップダウンの階層構造で管理するのではなく、メンバー個々人に意思決定が委ねられてフラットな構造を保つような組織のあり方を指します。 Airbnb、Zappos、MediumといったアメリカのIT企業やスタートアップで実践されているマネジメント手法として注目されています。日本では、ヌーラボがホラクラシーを実践しているという記事もありました。
従来は人工知能の開発というと、高度なスキルがないと手が届かないイメージがあった。 しかし現在では、多少のプログラミングの知識があれば、人工知能を使ったアプリケーションやシステムを開発できるようになった。 そこで今回は、手軽にはじめられる人工知能を使ったアプリケーションの開発方法をまとめてみた。 「言語処理AI」「音声処理AI」「画像処理AI」など様々な種類の技術を、入門者向けに広くピックアップした。興味のある分野について、それぞれ掘り下げてみることをおすすめする。 ※2016.07.23「Amazon ML」を追記 目次 目次 関連記事 開発方法1.ユーザーローカル社の「全自動会話API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法2.Locl Interactive Incの「Meya」 タイプ 難易度 特徴 開発方法3.ユーザーローカル社の「形態素解析API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法4.P
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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