1記事で10万PV稼ぐ『読まれる専門記事』の書き方
ブロガーの中には、プログラミング、WEBデザイン、マーケティング、経済、医療など、情報を『記事』として体系化し、多くの人に読まれている人も数多く見られます。 僕の場合、”専門知識”のレベル（≒企業研究者と対等に話せるレベル）にあるのは、生物科学、栄養学、食品衛生などでしょうか。 これらのジャンルに加え、英語の学習法などについてもいくつか書きました。 いわゆる『バズ』によって投稿直後にアクセス（数万～数十万PV）が跳ね上がった記事もありますが、全体的に『堅実な検索流入』が得られています。 専門記事はカタい印象がありますが、科学的、学術的な記事とは限らず、ハイレベルな専門知識がないと書けないわけでもありません。 今日は、僕がこれまで書いた記事を引用しながら、読まれる、読ませる専門記事の書き方について考察していきます。 専門記事とは専門記事は『誰にでも』書ける？『専門記事』というと論文レベルの専
ディープラーニング(seq2seq)でtwitter chatbotを作ってみた - Qiita
こんにちは。今年は冬休みをとても長くとったのですが、肉や蟹や餅や酒を連日消費しているうちに人体が終わっていき、気持ちになったので(様々な方向に感極まった状態のことを「気持ちになる」と表します)、世間で流行っているらしいディープラーニングの関連情報をつまみ食いしてチャットボットを作ってみることにしました。 入力文に対しニューラルネット(RNN)で応答文を生成して返事します。 @neural_chatbot というtwitterアカウントで動かしています。 ご興味があればぜひ@neural_chatbotに話しかけてみてください。 あらすじ ニューラルネットというものがあり、関数を近似することができ、知られています。 Recurrent Neural Network (RNN)というものがあり、内部状態を持つことができ、自然言語を含む可変長の系列を取り扱うのに便利で、知られています。 Sequ
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話遺伝的アルゴリズムMachineLearningDeepLearning強化学習OpenAIGym どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)という手法について書きたいと思います。 前回のお話 DQN(Deep Q-learning Network)という、強化学習の手法を使って二足歩行ロボを歩かせようとしました。 結果として、学習自体は成されましたが、まともに歩くというところまではいくことができま
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
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