Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
初心者向け・難しそう？なプログラミング問題を簡単に解く方法【Python】 -
Photo by Phil Whitehouse こんにちは。倉内です。 paizaでは、プログラミング問題を解いてS・A・B・C・D・Eの6段階のランクでコーディングスキルを測るスキルチェックを提供しています。初めてプログラミングに触れた方には、まずDランクの問題から挑戦することをオススメしています。 恐らくpaizaラーニングなどで言語の入門レベルの知識を身につけた方は、Dランク問題はクリアできると思います。しかし、そのあとCランクを取得し、さらにBランク問題に挑戦！となると少しハードルが高いと感じるかもしれません。 そこで今回は先日こちらの記事で解答コードを公開した、ゲームイベントのBランク相当の問題を例に、解答にたどり着くためのプロセスを詳しく解説したいと思います。 はじめに Bランク取得が難しいと感じている方の中にも「要求されていることは理解でき、プログラムも書けるがあと一歩ラン
言語処理100本ノックを（第5章まで）やってみた - フツーって言うなぁ！
久しぶりに技術関係のネタ書きます． 「言語処理100本ノック」という，自然言語処理関係の問題集があることを知ったので取り組んでみました． これは，東北大学の乾・岡崎研究室でのプログラミング勉強会にて使われている教材だそうです． 「100本ノック」の言葉通り，100問の問題からなる問題集をこなすことで，自然言語処理に関する基礎力と，プログラミング言語運用能力が同時に培えるようになっています． こういうものが公開されるとは，「いい時代になったなー」と純粋に思います． www.cl.ecei.tohoku.ac.jp 内容は，自然言語処理だけでなく，データベース，機械学習など，今の言語処理関係の研究に必要なスキルがこれ1つで身につくように設計されています． 対象プログラミング言語はPythonのようですが，基本的に他の言語でも問題なく進められるようにはなっていると思います（言語処理に強いプログラ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
appgiga.jp
