機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
「明日から本気出す」という人にオススメの日本語で学べるプログラミング学習サイト9選
「プログラミング初心者だけどWebサービスとか作ってみたいなー」という淡い夢を持ちつつも日々の生活に追われてプログラミングの勉強が継続できていない今日この頃、自分と同じように「明日から本気出す」という感じでプログラミングを学ぶ気持ちがある人向けに、プログラミングを学習できるサイトをピックアップしてみました。 1. Codecademy コードの書き方を学ぼう | Codecademy 世界的に有名且つ人気がある学習サイトです。HTML+CSSやJavaScript、PythonやRubyなど、いろいろな言語を学ぶことができます。ブラウザ内のエディタにコードを記述できるので開発環境を準備する必要がありません。またユーザーがプログラミングのレッスンを作れる機能もあります。 2. ドットインストール ドットインストール – 3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト 国内で最も有
なぜ文法は暗記ではないのか、効率的な英文法の覚え方 - 素人がプログラミングを勉強していたブログ
英文法がただの暗記に思えるのだとしたら、おそらく文法の学習方法が間違っている。 単に「覚えろ」と学校では言われがちな文法にも背景となるロジックがあり、個々の文法が学年や章ごとに分かれているわけではなく繋がっているものだ、ということをここで例をあげながら示そうと思う。 to doとdoing to do, doingを「すること」と「暗記」すると、 I would like to have some tea.（お茶がほしいです） が何故、 I would like having some tea.（正しくない） ではないのかが分からず、暗記を補強する知識を得ずにさらにwould like toが「したい」だと暗記することになる。 一方、 doing、が「している（過去から現在の動作）」という状態を意味するdoの変形の「すること」であり、to doは、「すること（未来に向けた動作）」である、と
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