Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
はじめに エンジニアにとって、仕様書などの技術的な文章を書くこと（テクニカルライティングとも言います）は避けて通れません。ただ20年来多くのエンジニアの方々と同僚として接してきて思うことは、エンジニアの方の中には「文章を書く」ということに苦手意識がある方が一定数いるということです。 でもこの「テクニカルライティング」のスキルは、才能というよりは一種の「技能」だと思うんです。ある一定の原理原則を理解して実践を繰り返すことで、必ず一定レベルで習得できるものだと著者は信じています。 もしこのテクニカルライティングの原理原則をまだ体系的に学習したことがない、または過去学習したが改めて再学習したいという方に、お勧めのコンテンツを見つけたのでご紹介します。 https://developers.google.com/tech-writing Every engineer is also a write
プログラミングを「写経」して学べるWebサービス SHAKYO.io をローンチ。
プログラミングを「写経」して学べるWebサービス SHAKYO.io をローンチ。複数の言語ごとに数百の模範アルゴリズムを収録しているほか、プロ版では自身でアップロードしたソースコードで繰り返し勉強ができます。 株式会社LABOT（東京都渋谷区、代表取締役 鶴田浩之）は、プログラミング学習サービスとして、タイピングゲームのようにソースコードを模写して繰り返し練習することができる「写経」プラットフォームWebサービス、SHAKYO.io をローンチいたしました。新型コロナウイルスの影響でオンライン学習を余儀なくされている教育機関、自宅待機中の新社会人向けにライセンスを無償提供いたします。 ▼サービスサイト https://shakyo.io/ SHAKYO.io は、反復練習をコンセプトに、教科書的な勉強ではなくトレーニングとしてプログラミングスキルを高めるプロダクトです。C、Java、Py
BERTを量子化して高速かつ軽量にする - moriyamaのエンジニアリング備忘録
こんにちは、@vimmodeです。自然言語界隈ではBERTを始めとしたTransformerベースの手法の進化が目覚ましいですが、実運用されている話はあまり聞きません。 その理由としてモデルのサイズの大きさと推論速度の遅さに一定起因すると感じており、この記事はその解消になり得る量子化と呼ばれる手法の紹介とPyTorchで実装されたBERTモデルに量子化を適応する方法を紹介します。 量子化とは 量子化という単語は数学や物理など様々な領域で使われています。ここで述べる量子化は情報理論における量子化であり、主に連続値を離散値で表現することを考えます。 機械学習の枠組みで考えるとモデルのパラメータや学習時の勾配（場合によっては入力と出力データも含める）の数値表現を浮動小数点から整数に変更することを目的にします。 ディープラーニングではパラメータ等をfloat32で表現することが多いですが、もしこれ
【動画配信の基礎から学べる】AWS MediaServices の公式ラーニングパスがすごく良かったので紹介したい | DevelopersIO
こんにちは、大前です。 今回は、AWS が公式で提供している、AWS MediaServices のラーニングパスを紹介したいと思います。 学習パス - メディアサービス MediaServices は動画配信に関するサービスですので、AWS のサービスに関する知識に加え、基本的な動画配信の知識も必要となってしまい、なかなかとっつきにくいイメージを持たれている方も少なくないと思います。 ですが、上記の学習パスでは基本的な動画圧縮やビデオ配信についての話から始まるため、全くの初心者でも体系的に動画配信や、MediaServices に関する知識をつけることが出来ます。 また、30分〜2時間ほどのコンテンツが複数用意されている形式であるため、必要な部分だけピンポイントで視聴することも可能です。 ハンズオンも適宜挟み込まれていますので、手を動かしながら知識を吸収する事が出来ます。 私自身、ハンズ
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、
【全部無料】ハマると時間が秒で過ぎる英語圏のプログラミング系サイトまとめ【英語学習】 - Qiita
はじめに 近頃の翻訳技術の発達は目覚ましいですが、いまだに、「英語ができなくても何も問題はない」というところまでは程遠いのではないでしょうか。特にエンジニアであれば、なおさらだと思います。 英語で情報収集ができれば、英語力の向上と情報収集が同時にできて、一石二鳥ですよね。英語圏の情報は一次情報であったり、情報の速度が早かったりもするので、「情報の価値」、という点においてもかなり優秀です。 というわけで今回は、英語学習はもちろん、情報収集にも死ぬほど役立つ英語圏のサイトを紹介します。すべてのサイトがプログラミング関連で、しかも面白いサイトばかりなので、ハマるとヤバいです。 【10選】ハマると時間が一瞬で過ぎるプログラミング系の英語圏のサイトまとめ ネタ系 Reddit 日本で言うところの、2チャンネルとツイッターの中間のようなサイトです。プログラミング関連だけじゃなくて、各種テーマの話題のス
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
3. 研究も開発も基盤も「攻める」機械学習 (kuenishi) | Random Facts Club
Random Facts club is a podcast for things useless for your work
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
【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
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
Training
This browser is no longer supported. Upgrade to Microsoft Edge to take advantage of the latest features, security updates, and technical support. Welcome to Microsoft Learn Discover your path Whether you're just starting or an experienced professional, our hands-on approach helps you arrive at your goals faster, with more confidence and at your own pace. Master core concepts at your speed and on y
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
急がばまわれ式・堅実で一番効率的な英語の勉強法
急がばまわれ式・堅実で一番効率的な英語の勉強法 はてな界隈では、定期的に英語の習得法が話題になるが、俺もそろそろ参入してみようかな、と。 ■自己紹介 俺の英語力は、TOEIC975点、実用書・平易なペーパーバックなら辞書なしで速読できるレベル。 CNN/BBCが字幕なしで理解できて、それなりに気のきいたことも英語で話せる。 語彙力は、http://www.wordengine.jp/vcheckで測定してみたところ、約２００００語。 海外経験なしで、毎朝コツコツと勉強してきた。 ■趣旨 英語力を身につける＝ピラミッドを構築する作業である。 だが、巷にあふれかえる英語の勉強法は、基礎力がないのにいきなり実践を勧めるものが多い。 例えば、臆せずに何でもいいからしゃべってみろだの、辞書をひきながら本を読めだの。 この手の勉強方法は、学習者のコンフォート・ゾーン（快適な領域）を外れることが多く、大
実践しながらjQueryを学べるオンライン学習サイト・Try jQuery - かちびと.net
実際にコードを書いて学べる学習コンテンツ・Try jQueryのご紹介です。jQuery公式のオンライン学習サイトっぽいですね。英語ですけどこれから学ぼうという方にはうってつけかもしれません。 実践でjQueryを学べるサイトです。スライドも完備されています。英語が苦手な方にはちょっと難しいかもですけど・・ ドメインから察するに公式のものでいいと思います・・確認はしていませんけど。内容は基本的なものからスタートします。 スライドからスタートです。 他の学習サイト同様、指示通りに進めていきます。 正解ならSuccess!の文字が出て次に進みます。 これから始めたい、という方は如何でしょうか。 Try jQuery
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