あなたはなぜ英語ができないのか — プロジェクトベース英語学習法のススメ
目次 はじめに 巷の英語教材のウソ あなたの周りの人は、英語が話せますか？ あなたが英語ができない理由 理由1: 日本語と英語が違いすぎる 理由2: 時間がかかる 理由3: 必要がない 「私はこうして英語がペラペラになった」 TOEIC はどうなの 環境をハックする 具体的にどうすればよいのか 自分の好きな教材を使う オススメの教材 オススメしない教材・勉強法 周りの5人をハックする 社会的な制約を使う 英語を使うことでしかできないことを趣味にする 英語学習の原則 睡眠 意識的な勉強と、無意識の学習 インプット・アウトプット シャドーイング 良い先生を探す おわりに 突然ですが、皆さん、ピアノは上手ですか？「弾けない」と答えた方、でも、義務教育（小学や中学）で、「音楽」の時間がありましたよね。そこで、何らかの鍵盤楽器を練習した方も多いと思います。なぜ上手ではないんでしょう。 サッカー、なら
Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール
Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事：Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI
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