ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
無意識のうちに人を誘導するテクニック #データのトリセツ - TECH PLAY Magazine
データを分析して、せっかく良い結果が得られても、それが相手に伝わらなければ意味がありません。分析結果をプレゼンで発表したり、グラフが入った報告書を作ったりすることはよくありますが、伝えたことをできるだけわかりやすく表現するにはさまざまな方法があります。 今回はその方法の中でも、見る人があまり意識しなくてもスムーズに理解できるように、「誘導」することを考えます。短時間で相手に伝える必要があるとき、うまく工夫するだけで、人は無意識のうちに作者の意図に沿って動いてしまうものです。 グラフの色で情報を伝える Excelなどの表計算ソフトを使うと、簡単にグラフを描くことができます。色も自由に選べて、見栄えの良いグラフを作ろうと考えている人は多いでしょう。このとき、少し工夫をするだけでわかりやすいグラフに変化します。 例えば、Excelで次のようなグラフを作ったとしましょう。これを見ると、3つの会社の
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