CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
言語学の世界でも統計と機械学習という2つの文化が対立 - Qiita
機械学習と統計学、予測と因果など、これまでにもこうした違いについて何回か取り上げてきました。 実は言語学、自然言語の研究分野でもこうした違いに関しての論争があります。その中でも有名なのは、近代の言語学の父とも言われるノーム・チョムスキーと、AI分野の第一線の研究者でGoogleの研究部門のディレクターでもあるピーター・ノーヴィグの間でのものです。 そのことについて触れている「Predicting vs. Explaining」というおもしろい記事があったのでここで紹介します。 以下は一部の要約です。 チョムスキーは、言語というデータのなかにある法則性を説明することができないのであれば、それはサイエンスではないと主張します。 それに対して、ノーヴィグはそもそも言語とは説明できるほど単純なものではなく、逆にその複雑性を受け入れたモデルを作ったからこそ、近年の自然言語の分野で見られる飛躍的なイノ
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