復習効果がすごい。メモ術「ツェッテルカステン」×「付箋ノート」が勉強内容の整理に最適だった - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
もしも、社会人のあなたが勉強に対して苦手意識があり、それでいて学び直しの必要性を強く感じているならば、少しでも楽しく、少しでも効率よく、そして、できるだけ負担の少ない勉強法を求めるのではないでしょうか。 そこで、大人になっても “勉強” という言葉に拒否感を覚える筆者が、すごいメモ術「ツェッテルカステン」と「付箋ノート」を合体させ、スキマ時間で楽しく勉強する方法を探ってみました。 【ライタープロフィール】 STUDY HACKER 編集部 「STUDY HACKER」は、これからの学びを考える、勉強法のハッキングメディアです。「STUDY SMART」をコンセプトに、2014年のサイトオープン以後、効率的な勉強法 / 記憶に残るノート術 / 脳科学に基づく学習テクニック / 身になる読書術 / 文章術 / 思考法など、勉強・仕事に必要な知識やスキルをより合理的に身につけるためのヒントを、多
「楽なほうに流されて勉強できない」という悩みを “たった10秒” で解消する方法。 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「仕事が終わったら本を読んで勉強しようと思ったけど、疲れたから明日でいいや......」 「資格試験のために参考書を買ったけど、勉強はやっぱり面倒くさいな......」 日々の忙しさにかまけて、楽な選択肢にいつも流されてしまう人は多いのではないでしょうか。ただでさえ時間がない社会人。「勉強するのは大変だから今度にするか……」となるのも当然ですよね。 そこで今回は、脳の仕組みなどをもとに、「楽」に流されず勉強するための3つの方法をお伝えします。どれもすぐに取り組める方法ばかりなので、ぜひ記事を参考に試してみてください。 【1】「目をつぶって片足立ち」をする 【2】「10秒アクション」を行なう 【3】「勉強したい」と言い換える 【1】「目をつぶって片足立ち」をする 「勉強しないといけないのはわかるけど、やっぱり面倒くさい……」そんなときは、目をつぶって片足で立ち、30秒間を声に出して数えてみま
【150部突破🎉】最速で未経験からエンジニアになる！学習から転職までの完全ロードマップ【限定特典あり】｜苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば）
【150部突破🎉】最速で未経験からエンジニアになる！学習から転職までの完全ロードマップ【限定特典あり】 ※はてなブックマークの総合人気エントリと、noteの「今日の注目記事」「先週もっとも多く読まれた記事」に入りました！ ※ただいま期間限定で1000円キャッシュバックのキャンペーンをしております はじめまして。 苦しんでプログラミングを学んだ柴犬こと、「くるしば」と申します。 このnoteでは、僕自身が挫折を繰り返しながらプログラミングを学習しエンジニアになったり、実務未経験の人たちを指導した経験から考えた0から最速でエンジニアになるための手法を公開します。 僕自身、プログラミング学習には2回の挫折経験があります。 ・何を勉強したらいいのか分からない ・勉強してることが理解できない ・この方法、教材で本当にいいのか分からない こんな状態を何度も繰り返し、挫折しては自己嫌悪に陥る日々からの
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
機械学習で使われる評価関数まとめ - Qiita
はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
すぐ挫折する人に朗報。「習慣化シート×三日坊主シート」の組み合わせが最強だった - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
何かを新しく始めようと思った。前から興味はあったけれど手を出せていなかったことに、今度こそ挑戦するぞと発起した。でも、やっぱり続かない。 もしかして、「継続しなければならない」という意識にとらわれていませんか？ 自分の気持ちだけでは、自発的に始めたことでも実際なかなか続けられないものですよね。今回は、「習慣化シート」と「三日坊主シート」を使ってやりたいことを習慣化できる方法を、筆者の実践例も踏まえながら紹介していきます。 「習慣化シート」と「三日坊主シート」とは？ 「習慣化シート」と「三日坊主シート」とは、目標実現の専門家である「メンタルコーチ」の大平信孝氏が考案した、新たに始めた物事を継続させるための確認メソッドです。それぞれのシートについて、詳しく説明しましょう。 【習慣化シート】 「習慣化シート」の目的は、「大きな目標を達成した未来の自分」をイメージさせることです。 習慣化シートの左
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
この英単語を覚えるだけで、英文の９割は読めるようになるという話【NGSL,NAWL,TSL,BSL】｜相川真司（かわんじ） #DiQt
【要約】 最高の英単語帳を見つけました。 しかもなんと、その英単語帳は『無料』です。 このnoteでは、その画期的な英単語帳の紹介と、英単語帳のデータを無料配布します。 【更新履歴】 22/08/19: ・8000件を超える改善を行いました。 ・改善をリアルタイムで配布データに反映できるように、データのダウンロード方法を変更しました。 21/12/09： ・iOS/Android版アプリをリリースしました。 科学者がつくった最高に怠惰な英単語帳「これだけ覚えておけば英語が読めるようになる英単語帳とかないかなぁ〜〜」 なんて考えたことありませんか？ わたしはわりとあります。 プログラミングを始めてからは、英語に触れる機会が格段に増えたこともあり、わたしの中でこのニーズはますます強くなっています。 しかし、わたしは怠惰です。 できることなら、最小限の努力で英語を身に付けたい。 そこでわたしは、
【終了】IT・プログラミングKindle技術書大規模セール開催中：50％OFF1000冊以上対象(1/9まで)│しねんたい
年末にスタートしたKindle技術書スペシャルセールが1/9(木)で終了。公式では40%OFF以上となっているが大体50%以上OFF。 セール対象には、Pythonなどプログラミング全般、技術者教養、技術系読み物、AI、CSS＆HTML、Googleサービス、マーケティング、デザイン系まで初心者向け入門書からベテランの需要を満たす高額技術書まで1000冊以上が対象。 購入したKindle電子書籍は無料アプリで自分のタブレット・PC・スマホで読めます。Amazon専用端末がなくてもOK。 Kindle技術書おすすめピックアップ パケットキャプチャの教科書 みやた ひろし (著) 本書では、これからパケット解析を始める人を対象に、パケットキャプチャツールのデファクトスタンダード「Wireshark」の使い方や、実際に現場で見かけるパケットを理解するうえで必要な知識を、じっくり丁寧に解説します。
実際のところ“インド式計算法”って便利なんです？ 本場インド人が解説したら、爆速過ぎて会場がザワザワした話
「難しい問題もあっという間に解けるようになる」といわれている、いわゆる“インド式計算法”。日本ではあまり使われていませんが、どれほど便利なものなのでしょうか。 今回取り上げるのは、数学イベント「マスパーティ」内で行われた、インド出身のプサパティ シバラムさんによる“インド式計算法”の発表。日本の学校で教わるものとは全く違う魔法のような解き方に、客席は何度もざわめいていました。 4:41:40ごろから 発表スライドをまとめて見る 本記事は下記イベントでの発表「ウェーダ式数学」の書き起こしとなります イベント：2019年10月19、20日開催「マスパーティ」（Twitter：@mathparty2019） 発表者：プサパティ シバラムさん（Facebook：vedicmathsjapan） タイトルに「数学を学ぶ自然の道」と書いています。人生においても数学においても解決する道はたくさんあると思
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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
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Mathematical Optimization in 60 minutes
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
