デベロッパーやアーキテクトが Amazon DynamoDB をより深く理解するために、無料の 6 つのコースカリキュラムを開発しました。 これらの新しい、中級レベルのコースは、実際のアプリケーション開発プロジェクトをシミュレートしています。シナリオベースのアニメーション、リーディングモジュール、デモンストレーション、クイズ、そしてオプションでセルフペースラボ (有料) が含まれており、DynamoDB を使ったアプリケーション開発のスキルを加速させることができます。
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本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする!という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ!というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
この記事はCompetitve Programming Advent Calendar 2015の23日目の記事です。tanzakuさんに感謝 www.adventar.org 今回は、累積和を使う動的計画法についてです。TopCoderのDiv2上位ぐらいの人向けの難易度です。 問題 AtCoder Typical DP Conestの問題です。 F: 準急 - Typical DP Contest | AtCoder Problem Statement ある路線には駅 1 から駅 N までの N 個の駅がある。すぬけ君は、この路線に準急を走らせることにした。 準急は、駅 1 に止まり、{駅 2, ..., 駅 N-1} の部分集合に止まり、駅 N に止まる。 連続する K個以上の駅に止まると、客が飽きてしまうので、そのようなことはしない。 準急の停車駅の組み合わせとして何通り考えられる
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開(2019年度版) 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開(2018年度版) 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格:メディカルAI専門コースのオンライン講義資料(以下本資料) です. 本講料を読むことで,医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます.本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており,各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式(.ipynb)で以下のリポジトリにて配布されています(notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています): japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
甘口ワインを探している全ての人に ワインって、なんとなく 苦くて渋いものを我慢して飲んでいませんか?? 口コミで評判のワインを買ったけど渋くて飲みづらかった・・・ レストランで試しに赤ワインを頼んでみたけど口に合わなかった・・・ そんな方は今すぐ甘口ワインを始めてみましょう 「こんな甘口ワインが好き!」と言い切れると話が弾む 「どうせ飲むなら飲みやすくてフルーティーなワインがいいなぁ・・・」 というのは誰しもが考えることです。ただ、「フルーティーなワイン」もすっきりなのか、しっかり系なのか、いろいろうまく伝えづらいですね。 お店で探しても「すっきりフルーティーな飲みやすいワイン」と書いてある銘柄は少ないものです。だいたい「フランス産白 辛口」とか、「イタリア産 コクあり」とかいう表記ですね。そして実際に飲んでみると難しい味がしたりします。 そこでおすすめしたいのがデザートワインです 甘口ワ
はじめに システムの概要 launchdによる定期実行 Kaggle APIの実行 前回実行時からKernelの情報に差分があるか確認 LINE APIでの通知 デモンストレーション おわりに 脚注 はじめに Kaggle*1において、上位の成績を収めるためには日々投稿されるDiscussionやKernel、変化するLeaderboardの動向を注視することが大切です。 現状、Discussionについては公式で新しい投稿をメール通知する仕組みがあります*2が、KernelやLeaderboardについては存在していません。8月上旬には、日本人のKaggle参加者が集まるコミュニティ「kaggler-ja」*3での会話を発端として、Leaderboardの通知に関する要望も提案されています*4。 もちろん公式で実装されるのが一番良いですが、今回は暫定的な対応としてKaggle公式が提供す
注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習・データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内容については 信憑性に欠ける記事 というのを念頭に置きつつ, あくまでKaggle入門者が 「どうやってKaggleを始めるか」を考えていく記事だと考えていただければ幸いです. 目次 目次 概要 簡単な経歴 Kaggleに対するアプローチ 結果よりもプロセスを意識する Python、R関係無く読む コミュニティに入る オススメ環境 高スペックマシンを扱えるカーネル NoteBookの管理にGit 実際の流れ 参加するコンペを選ぶ Kernelを見る 高スパンにカーネルを訪れて、最新の手法を真似し続ける Tips よく使われるアルゴリズ
kaggleとは? kaggleとは、企業とデータ分析のプロであるデータサイエンティストをつなぐプラットフォームです。 企業がコンペ形式で課題とそれに必要なデータセットを提示し、賞金の提供と引き換えに最も精度の高い分析モデルを得る、といった仕組みになっています。主に、海外の企業の案件が多いですが、日本の企業でもメルカリやリクルートが参加しました。 賞金の額は、平均$48,130(約500万円)ほど、もっとも高いコンペだと$1,500,000(約1.6億円)ほど。昨年googleに買収され、ますます盛り上がりを見せています。 この記事を読んだらどの程度のレベルになれるのか? 今回の目標は、kaggleの何かしらのコンペで上位10%に入ること、とします。なぜ10%かというと、実際に実務で使えるのはそのくらいかなと個人的に感じているからです。 技術力の指標として使われている 実際に新卒採用でもw
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする!という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ!というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
Bash は言わずと知れた歴史あるコマンド言語です。テキストにコマンドの羅列を記述するだけで、手軽にシェルスクリプトとして実行することができます。 シェルスクリプトの実体はシェルコマンドの羅列に過ぎませんが、手続き型プログラミング言語にあるような制御構文も備えています。変数や条件分岐、ループ、関数などです。これらを使えばシェルスクリプトでプログラミングも可能です。 もちろん、現代の一般的なプログラミング言語と比べると機能は限られます。他の言語には見られないシェルスクリプト特有の癖や記法も数多くあり、最近の言語に慣れている人ほど、つまずくポイントが多いです。 しかし、シェルスクリプトだからこその良さもあります。Bash は現在でも多くの OS で標準シェルとして採用されており、普段使っているシェルコマンドを書くだけで動かせる手軽さは何者にも代えがたいです。一度身につけておくと長く使えるお得な
Visual Studio Code 拡張の開発~公開までの流れをザックリ説明してみるWed, 23 May 2018 12:25:37 GMTVisual Studio Code IDE TypeScript 先日、VSCode向けの拡張を作成して公開したのですが、作成に当たって日本語の情報があまりなかったので、こういう流れでやりましたよ。的なのをザックリと書いてみます。 開発にあたって まず、VSCode拡張を作るとなればJavaScriptとかTypeScriptバリバリなんでしょう?的なイメージがあると思うのですが、私は両方ともかなりレベル低いです。そんな私でも今回作ったくらいの拡張であればあまり詰まるところなく作成できました。これは… Yeomanでひな形プロジェクトの作成できる 公式チュートリアル・サンプルがしっかりしている TypeScriptの型付けのおかげで開発が楽 デバ
Amazon Web Services ブログ 新発表 – AWS Toolkits for PyCharm、IntelliJ(プレビュー)、Visual Studio Code(プレビュー) ソフトウェア開発者には好みの開発ツールというものがあります。パワフルなエディタを使う人もいれば、特定の言語やプラットフォームに最適化された統合開発環境(IDE)を使う人もいます。AWS Lambda のコンソールのエディタを使って、2014年に私は初めての AWS Lambda 関数を作りました。現在では、サーバーレス・アプリケーションをビルドしデプロイするためのツールの選択肢は豊富になりました。例えば、昨年 AWS Cloud9 がリリースされて AWS Lambda のコンソールのエディタ環境は大きく強化されました。.NET アプリケーションでは、 AWS Toolkit for Visual
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