Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
Django ドキュメント | Django ドキュメント
最初のステップ¶ Django やプログラミングは初めてですか？ それなら、ここから始めましょう！ 何もないところから始めるなら: 概要 | インストール チュートリアルはこちら: その 1: リクエストとレスポンス | その 2: モデルと管理サイト | その 3: ビューとテンプレート | その 4: フォームと汎用ビュー | その 5: テスト | その 6: 静的ファイル | その 7: 管理サイトのカスタマイズ | その 8: サードパーティ製のパッケージを追加する Advanced Tutorials: How to write reusable apps | Writing your first contribution to Django 助けを求める¶ 困り事ですか？手を貸しましょう！ FAQ を探してみましょう。よくある質問への答えなら、ここで見つかります。 特定のトピ
DjangoのForm(CreateView、UpdateViewなど)について - Qiita
DjangoのFormについて この記事は Django Advent Calender 2016の ６日目の記事です。 Djangoにおけるクラスベース汎用ビューの入門と使い方サンプル の続きみたいなものです。 お知らせ （ちょっと古いですが）Udemyで入門講座作っています。 興味ある方はこちらから お知らせここまで はじめに Djangoは強力なウェブアプリケーションフレームワークです。 その中でもよく使うと思われるForm周りについて自分が知っていることを書きたいと思います。 初めてのアドベントカレンダーです。 環境 Django 1.10.4 Python 3.5.2 Formとは Djangoでは、ユーザーからの入力を受け取る機能です。 ただ、それだけではなく フォームを表示する（エラーがあればエラー表示) ユーザーからフォームから送られたデータがモデルの方などに合致しているか
「なるんだ！」を実現する「逆算」のキャリア設計 ─ 野球エンジニアへの挑戦 - GeekOutコラム
皆さま、初めまして。 渋谷で野球のエンジニアをしている中川伸一と申します。 エンジニアのコミュニティやネット上では「シンヨーク（@shinyorke）」や「野球エンジニア」と呼ばれています。 今年（2018年）2月から、野球データ解析・分析のベンチャー「ネクストベース」のCTO（野球エンジニア）として、 データ解析システム「BACS（バックス）」などを通じてプロ野球チームのデータ解析サポート データと科学の力で野球の未来を発信する「Baseball Geeks（ベースボールギークス）」の運営 その他、野球に関するデータ解析およびプロダクト開発 といった事業を、エンジニアリングの側面でフルサポートしています。 「野球のデータ」に携わる仕事は昔からの夢で、「なるんだ！」の気持ちをもって活動した結果、縁あって野球エンジニアになれました！ という話をする機会を「Developers Summit
AirflowとDockerで俺々データ分析基盤をつくってみた&Imageを公開してみた #kwskrb - Lean Baseball
ライフワーク（＆将来の仕事）としている野球データ分析の基盤をAirflow + Docker他で作りました. このハナシはkawasaki.rb #051 5年目突入LT大会で披露したLTの続きであり, PyConJP 2017のトークネタ「野球を科学する技術〜Pythonを用いた統計ライブラリ作成と分析基盤構築」のメインテーマ「分析基盤構築」の主軸となるハナシでもあります. 要約すると データ集め→前処理→データベース化の流れはAirflowを使うといい感じに実現できる. Airflowは高機能だが導入と運用に一手間かかる→困った→そうだ！Docker Imageにしちゃえ！→楽になったぞ！ そんなAirflowのDocker Imageとコードを公開したので気になる方はぜひ使ってほしい&PRとかいただけるとうれしいです. このエントリーの対象読者 データを集めて分析するお仕事・趣味をし
MBPからThinkpad X1 Carbon(2017)に移行した
joker1007さんも煽っていることもあり、MacBook Pro Retina(2015) 15インチが重すぎてしんどいので、Thinkpad X1 Carbon(2017)を買いました。2.04kgから1.13kgへと大幅軽量化しました。外での打ち合わせや出張も結構増えてきて、Macは電源も含めると辛い重さになるので思いきって買いました。背中と腰が死にそうなので軽さは正義です。(msfmさん色々ご相談に乗っていただきありがとうございました！） 選定のポイントは 1.3kg以下英語キーボードメモリ16GB15万円くらいまでという条件で選んだのですが、最後まで残ったのはDell XPS13とX1 Carbonだけでした。最初は値段の安さと軽さに惹かれてZenbook 3をメインに機能と値段の比較表を書いていたんですが、途中で店頭でキーボード触ってみて、日本語キーボードだとホームポジション
熊本のPyConでスタッフ・スポンサー・スピーカーしました #PyConKuma - Lean Baseball
実行委員長でもキーノートスピーカーでもないのに記念撮影で真ん中に写るとは…w 会社では最近「ミーアキャット*1」「(野球Pythonの)教祖*2」と呼ばれている私ですこんにちは. 4/23(日)に開催されたPyCon mini Kumamoto 2017ですが,盛大な盛り上がりと感動の中無事終えることができました. 参加者の皆さま,スピーカーおよびスポンサーの皆さまそして何より実行委員の皆さま本当にありがとうございました&おつかれ様でした！ このエントリーでは,私が スタッフ スポンサー スピーカー のまさかの一人三役をやりきったPyCon mini Kumamotoのレポート&ふりかえりをつらつらと語りたいと思います. なお,カンファレンスの詳しい様子や発表者の雰囲気などはRettyのTechブログに詳細なレポートがありますのでそちらをご覧いただけたらと思います(手前味噌Part1).
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #kwskrb #28 2015/9/30
Kawasaki.rb #28 (2015/9/30)発表資料. Pythonを用いた野球プログラミングについてRead less
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