レッドコーダーが教える、競プロ・AtCoder上達のガイドライン【中級編：目指せ水色コーダー！】 - Qiita
それらのアルゴリズムが学習できる記事たちなどを紹介します。 全探索 全探索には、「全列挙」「ビット全探索」「順列全探索」「再帰関数を用いた全探索」など多くの種類に分かれます。しかし、基本的に以下の記事を読めば全部理解できます。 全列挙 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 2 章 その他の全探索 たのしい探索アルゴリズムの世界【前編：全探索、bit全探索から半分全列挙まで】 の 3 章 二分探索 アルゴリズムの代表例ともいわれる二分探索は、以下の 2 記事で解説されています。 二分探索とは：アルゴリズムを勉強するなら二分探索から始めよう！ 『なっとく！アルゴリズム』より 競プロで使える二分探索：二分探索アルゴリズムを一般化 〜 めぐる式二分探索法のススメ 〜 【補足】二分探索に類似したアルゴリズムとして「二分法」があります。それについて詳しく知
C++入門 AtCoder Programming Guide for beginners (APG4b) - AtCoder
プログラミングに詳しい方へ ここから先はプログラミング未経験者の方は読む必要がありません APG4bは多くの一般的な教材とはいくつか違う点があるため、プログラミングに慣れた人がこの教材を見ると色々思うところがあるかもしれません。 ここではこの教材がどのようなコンセプトで書かれているかを説明した後、APG4bがなぜ一般的でないことをしているのかを説明します。 APG4bのコンセプト プログラムとは何のためにあるのでしょうか？ 「便利なアプリを作るため」「ゲームをつくるため」「『人工知能』をつくるため」など、色々あると思います。 これらの具体例は決して間違いではありませんが、プログラミングにはより根源的な用途があります。 それは「計算」です。 コンピュータが開発された当初、その用途は高度な電卓でした。 それから月日が流れ、様々な用途に応用されるようになっても、最終的にコンピュータが行っているこ
怠け者のためのディープラーニング入門 - イントロ
目次 イントロ ← 今ココ Scikit-learn・Keras モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping) 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 はじめに 大学3年生のとき、小林雅一『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』という本をなんのきなし読んだことがあります。その本の中で「最先端のAIを実装できるのは世界でも50人くらいの研究者・大学院生くらいだ」といった文章を読み、なんだかすごそうという動機で機械学習に触れ始めました。そのころちょうど、TensorFlow 0.0.5が公開されて騒がれていたことを覚えていますが、当時ディープラーニングとは何かすらまったく分かりませんでした。それから約2年の月日が経ちますが、TensorFlowをはじめとしたフレームワークの普及もあってか「最先端のAI」というものを研究し実装
「機械学習とは？」から始めるDeep Learning実践入門
前提スキル: スクリプト言語の開発をしたことがある方（Python/Ruby etc） ターミナル/Linuxコマンドに抵抗が無い方 詳細内容 Part1: 機械学習とDeepLearningの概要 機械学習とは DeepLearningとは？ DeepLearningってなにがすごいの？ DeepLearningってなにができるの？ Part2: Jupyter NotebookとChainerを使ってDeep Learningに触れてみよう Jupyter Notebookをセットアップしよう！インストールから一緒にやります！ Deep LearningのHello worldであるMinstをやってみよう！ Chainerで線画自動着色してみよう！ 会場について 会場までの道のり ピクスタ株式会社への行き方 設備 Wifiあります 飲食できます 但し、ゴミは持ち帰ってください 禁煙で
Chainer:ことはじめ | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
新年を迎えたので、何か新しいことをしようということで選んでみたのがChainerである。 去年の春、AlphaGoから人工知能の狂乱ブームが始まり、猫も杓子も Deep Learning を勉強しているようで、オライリージャパンの『ゼロからはじめるDeep Learing』がやたらに売れている。 もう４万部を突破しているようだが、あの本を４万人もの人が読んで理解できるなら、日本のIT技術者の層は予想より遥かに厚かったことになるが、実際には人工知能ブームに流されて買っただけで積読状態ではないかと思っている。 Deep Learning(以下ＤＬ)でよく利用されている言語がPythonである。といっても、Pythonの基本部分ではなく、NumPyを始めとする拡張部分を使いまくってDＬを実現している。つまり、Pythonの基本部分を使いこなすだけでDＬのコードが書けるわけではない。 ちょっと勉強
Deep Learning 入門（１） - Chainerを初学者向けにわかりやすく解説 - - Qiita
はじめに 最近流行りのDeep Learningに関する入門記事です。 Deep Learningは既にオープンソースのライブラリが豊富に出まわっており、今回はその中でも国産で定評があり、とある記事でGPU計算が現状で割と速いと書かれていたchainerを使用します。 ただ、Chainerの入門記事は多くあるのですが、そのほとんどが手書き文字を認識するmnistのサンプルを実行して終わっています。 たしかに、mnistのサンプルを眺めれば、Chainerの使い方はわかってくるのですが、なんとなくわかるのと自分で組めるのは違うなということで、今回はchainerを使ったDeep Learningが自分で組めるというところまでを目標にやっていきます。 開発環境 ・OS: Mac OS X EI Capitan (10.11.5) ・Python 2.7.12: Anaconda 4.1.1 (
TypeScript入門 – 機械学習の実装 2 Logistic Regression – Rest Term
前回はTypeScript入門ということで、TypeScriptで Denoising Autoencoders という種類のニューラルネットワークを作ったのと、AngularJSやAngular Materialの使い方を少し学ぶことができました。 TypeScript入門 – 機械学習の実装 1 Denoising Autoencoder このDenoising Autoencoderを構成要素として何層も積み重ねるとStacked Denoising Autoencoderとなり、Deep Learning(深層学習)とも呼ばれます。Denoising Autoencoderを実装してあれば、残りは出力層での教師有り学習で用いるロジスティック回帰やソフトマックス関数など小さな部品を作るだけです。実はそれとは別に、前回の記事の後に小規模なConvolutional Neural Net
~Pythonistaより愛をこめて贈るPython入門者のためのTips①~ - Qiita
動機 Liaroで代表取締役をやりながら#HiveShibuyaで窓際戸締役をしている@hanaken_Nirvanaです。 会社では動画のレコメンドアプリを開発しているのですが、API〜レコメンドエンジンまで(DeepLearning※, NLP含めて)基本的にPythonで書いています(ところどころScalaですが...)。 スタートアップ界隈でいうとRoRが多くPython人口も増えてほしいなぁーと思っていたのですが、『人工知能うぇい！』ブームにのってかPython教えて欲しいと言われることが度々あるので、その時のためにメモがてらPython初心者向けにPythonっぽい文法を中心に書こうかと思います。 まぁ偉そうに言っても僕もPython contributorでもないでもない、ただのPythonユーザーなんで間違いがあったらジャンジャン指摘して欲しいですʕº̫͡ºʔ ※ Deep
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
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