はじめに データサイエンティストを志してみようと思っていろいろ調べたけど、ロードマップを調べても情報が多くてどれをやればいいかわからなくなったので頭の整理も兼ねて初めて記事を書いてみました。 多分知識がついたら増えるので加筆修正します。 初学者なので的外れな部分もあると思いますが、こんなのが足りないとか教えていただいたら加筆したいと思います。 筆者スペック ・MARCH文系卒 ・学部は経営学部 ・３０代前半 ・新卒で商社で７年、メーカーで３年営業 現在３社目 ・プログラミング歴０ データサイエンティストを目指すきっかけ ・会社に仕事をさせてもらう人生ではなく自分で仕事を選べるようになりたいという目標の為。 ・転職を繰り返した結果待遇は生活できるぐらいにはなったけど、 これからの人生とか考えた時に転勤とか含めどうしても会社に身柄を拘束された人生しか見えなかったこと。 ・結婚とか考えた時に収入
史上最年少で「数学検定」１級合格 兵庫の小４、理数系大卒業レベル（神戸新聞NEXT） - Yahoo!ニュース
公益財団法人「日本数学検定協会」（東京）は１０日、１０月に実施した実用数学技能検定で、理数系大学の卒業レベルとされる最難関の１級に、兵庫県西宮市の市立小学校４年安藤匠吾君（９）が史上最年少で合格したと発表した。これまでの最年少記録は昨年１０月に合格した１１歳で、２歳更新した。匠吾君は「合格を知った時は涙が出そうなくらいうれしかった。これからもたくさん数学を学んでいきたい」と話す。（太中麻美） 【写真】ミス日本代表は東大生のリケジョ 数学検定は１９９２年に始まり、年３回実施。同協会によると、１級は出題範囲が解析分野や線形代数、確率統計、アルゴリズム（計算手法）の基礎など幅広く、全て記述式で解答する。１次と２次に分かれ、２０１８年度の年間合格率は５・７％だった。 母の方美さん（４３）によると、匠吾君は１歳でテレビから流れていた「すうじのうた」に興味を持ち、繰り返し見ていた。２歳ごろからは１～１
ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版
本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まり、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。 正誤表 ここで紹
Java 注目の機能：Sealed クラス
クラスまたはインタフェースはsealedと宣言されている場合があります。これは特定のクラスやインタフェースの集合だけがそれを直接拡張できることを意味します。 sealed interface Shape permits Circle, Rectangle { ... } これは Shape と呼ばれる Sealed インタフェースを宣言します。permits リストは、Circle と Rectangle だけが Shape を実装できることを意味しています。(場合によっては、コンパイラが permits 句を推論できるかもしれません)。 Shape を拡張しようとする他のクラスやインタフェースは、コンパイルエラーを受けます（または、Shape をスーパータイプとして宣言しているラベル外のクラスファイルを生成しようとした場合は、実行時エラーとなります）。 私たちは、final クラスを介し
東本願寺
私のところで2017年に東大数理の博士を取った Yul Otani (大谷裕)君は，数百万人の信徒を抱えて東本願寺を本山とする真宗大谷派の新門(トップ後継者)である．去年(2020年)正式にこの座についたとき，新聞などに写真入りでいくつも記事が出た．当然私の元学生中で最高の有名人である．(だからこの記事も本名を出して書いている．) なぜ東大で数学の博士を取ってこういうことになっているのかは次の通りである． 彼は日系ブラジル人である．当初，サンパウロ大学出身で日本政府の国費外国人留学生として東大に留学したいという話が来た．いくつか数学の問題を送って解いてもらったところ，ちゃんとできるようだったので私のところで受け入れることになり，修士課程1年に入学した．彼は日本語はそこそこ話せるのだが，英語の方が得意ということで私はいつも英語で話していた．東大数理ではほかの学生と一緒に作用素環論とそれに関係
人生で影響を受けた本100冊。英語(77) 安全(45) LaTeX(9) 図(47) - Qiita
はじめに 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。 影響を受けた本というよりは、愛読書かもしれません。 引用は、 https://bookmeter.com/users/121023 https://booklog.jp/users/kaizen https://www.amazon.co.jp/gp/profile/amzn1.account.AEZYBP27E36GZCMSST2PPBAVS3LQ/ref=cm_cr_dp_d_gw_tr に掲載している自分で書いたreviewです。 最初にあるところに記録し、それからamazonに転載し、10,000冊になった頃にNo.1 R
物理を学びたい人文学徒のための読書案内
人文系の学科に籍を置く大学生・大学院生や，現在大学に所属してない方など，物理のフォーマルな教育を受ける機会がない（あるいはなかった）方で，大学レベルの物理を学びたいと思っている方は多いと思う．しかし，カリキュラムを組んでくれる先生や，どのように学習を進めればいいのかについて情報交換してくれる友人・先輩がいない環境で，ゼロから物理を学ぶのは非常に難しい．知識がない状態では，あるトピックについて学ぶ上でどのような予備知識が要求されるのか分からないし，選んだ教科書が自分の知識レベルに合っているかどうかを判別することも難しいからだ．その結果，自分の知識レベルでは太刀打ちできない本を読もうとして，結局挫折することになる（私もそのような経験を何度かした）． この読書案内は，物理をこれから学ぼうと思う人が直面するこの最初の大きなハードルを乗り越える一助になればと思って書いた．もちろん人文系の学生に限らず
独学についての走り書き｜燕禅
はじめに私にとって7月～11月というのは，本業の傍らで何かを独学する時期となっています．これは一種の趣味のようなもので，気づけば今年で7年目になります． そしておのずと，この記事を書いている6月末は，自分の深層意識を掘り当てて，自分は真に何がしたいのかと計画を練り始める時期になるものです． さて，現在せっかく独学のスタート地点に立っているわけですから，今回の記事では私が今までの失敗・成功で得た独学に関する月並みなあれこれを雑に振り返り，インターネットの海に放流してみたいと思います． なお，これから書くことは私の管見によるものであり，心理学や教育工学などによる裏付けはまったく行われていないことをご容赦ください．この記事は，私のやり方に倣うよりも，ヒントにするために使うほうがずっといいことだと感じています． また，私はこれからも絶えず学びを続けたい一方で，自分の学びのあり方を更新し続けたいと思
データサイエンス設計マニュアル
本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。 1章データサイエンスとは 1.1 計算機科学、データサイエンス、リアルサイエンス 1.2 データについての興味深い問い 1.3 データの性質 1.4 分類と回帰 1.5 データサイ
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
こんにちは、ちゅうげん（@ochugn）です。 2020年春、念願だった米国情報系大学院の博士課程になんとか合格することができました。 これからがスタートラインではありますが、この合格に辿り着くまでに様々な難関があり、次に挑戦する方へ向け少しでも参考になればという想いと、受験直後でまだ記憶が新しいうちに自分自身の振返りも兼ねて受験体験記を執筆してみます。 まずはじめに結果からお伝えすると、 ペンシルバニア州立大学 情報理工学部 博士課程 へ進学予定です。 他にカリフォルニア大学デービス校のCSや、カリフォルニア大学アーバイン校のEECSなどからオファーをいただいておりました。 最近ではありがたいことに日本から海外院へ博士取得を目指す良質な受験記や情報も増えており、もはや自分が書く必要もないのかもしれませんが、一方で社会人が退職して米国大学院PhDを目指した体験記はあまり多くないとも感じてお
本日は 2/23 ということで、この日付にまつわる楽しい数学の話をしたいと思います！ お話したいのは、23 という数そのものが持つ性質についてです。 は素数なので、素数についての話かと思った方もいるかもしれません。 もちろん、素数であることは大事なのですが、それだけではありません。 は次のような特徴を持つ素晴らしい数でもあるのです。 を3以上の素数としたとき、 次円分体 の 類数 が より大きくなる最小の は である 整数論を学んだ人にとっては、円分体や類数の意味が理解でき、 そこから23の性質に感動を覚える人も少なくないかと思います。 一方で、円分体や類数をまったく知らない人にとっては、上の説明だけでは何のことかわかりませんよね。私自身、何度か一般向けの講演で上の事実を紹介したことがあるのですが、難しくて理解できなかったという方も多いのではないかと思います。 そんな方でも、今回こそは23
NDCの各分類から1冊ずつ選び、偏りがないブックリスト(100冊)を作ってみた【前編】 - 天才クールスレンダー美少女になりたい
はじめに 今年もついに、大学生協事業連合謹製のブックリスト「大学生のための100人100冊」がバズって絶賛されたり猛批判されたりする季節がやってきた。 https://www.univ.coop/pamph/pdf/book-100.pdf まあ、選書がいいとか悪いとか、衒学的だとか、衒学的で大二病だとして何が悪いのだとか、相対性理論の元の論文を読む意味全然ないだろとか、分野が偏りすぎだろとか、論理哲学論考の原著はさすがに読ませる気ないだろとか、まあいろんな意見が出て当然だとは思う。 (量子力学などと違って、特殊相対性理論は元の論文を読んでも害はない気がする。自然科学と原文/古典主義は相容れないという事実を選者がちゃんと理解しているかは怪しいが、それはそれとして「古典*1! 天才の論文! 原著! 簡潔な説明! カッコイイ!」みたいな素朴な感情は否定しても仕方がないし、自然科学の理論を学ぶと
はじめに 現在、機械学習エンジニアとしてお仕事をしています。 一応、会社での立ち位置は機械学習エンジニアですが、SESなので、 やることは現場によってまちまちです。今は分析をしつつ推薦ロジックをつくっています。 まだ、この職について半年、実際に業務に携わって３か月くらいの新米のぺーぺーですが、 この半年を振り返りつつ、これからしたいこと、やってきた勉強などを書いていきたいと思います。 そして、私のような経歴の方で、機械学習に挑戦したい方の参考になればと思います。 綺麗事は、書くつもりはなく、ありのままの現実を書きますので、参考にしていただければ幸いです。 これは完全なポエムとなっています。ご了承を。 あと、僕のことを知ってる身内へ。 恥ずかしいので、あまり広めないでね。 私について 私は、地方私立Fラン大学出身です。 数学とプログラミングとは無縁の生活をしていました。 勉学と無縁だったと言
日曜化学：量子力学の基本と球面調和関数の可視化（Python/matplotlib） - tsujimotterのノートブック
最近、とある興味 *1 から量子力学（とりわけ量子化学）の勉強をしています。 水素原子の電子の軌道を計算すると、s軌道とかp軌道とかd軌道とかの計算が載っていて、対応する図が教科書に載っていたりしますよね。 こういうやつです： Wikipedia「球面調和関数」より引用 Attribution: I, Sarxos 個人的な体験ですが、予備校の頃は先生の影響で「化学」に大ハマりしていました *2。 ここから「Emanの物理学」というサイトの影響で「物理」に目覚め、そこからなぜか「数学」に目覚めて現在に至ります。そういった経緯もあって、化学には大変思い入れがあります。 特にこの水素原子の軌道の図は当時から気になっていて、自分で描いてみたいと思っていました。先日ようやく理解でき、実際に自分で描画できるまでになりました。以下がその画像です： これはタイトルにもある「球面調和関数」と呼ばれる関数を
量子コンピューターはよく誤解される 最近（2020年2月）、ハイプカーブの絶頂期に入った量子コンピューターですが、良い記事や書籍が増えてきました。しかし、それでも初期のころは、誤解を招くような記事が散見されたことも事実です。現状でも完全に無くなったとは言い難いところです。 一時期のAIブームの時のAIに対する見え方に似ていて、もうすでにものすごいものが動いているように見えている印象があります。 期待値が上がってくるのは、自称量子コンピューターエンジニアとしては嬉しいことではありますが、一方で過度の期待を招くものでもあり、それはそれで危険でもあります。 現状を正しい理解しておくことはとても大切です。 ここでは、雑談レベルで話しているときに、よく聞かれる内容をダンプしておきたいと思います。 量子コンピューターは並列処理ができるので速いらしいじゃん！ ⇨ 並列処理ではなく、計算のルールの違いを巧
以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？ という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ
$$ \newcommand{\bm}[1]{\mathbf #1} $$ 主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装¶ Author: Yuki Takei (noppoMan) Github: https://github.com/noppoMan Twitter: https://twitter.com/noppoMan722 Blog: https://note.com/noppoman これは、noteの主成分分析の背景にある数学理論の話(最適化問題)の本文です。 主成分分析の数学的な理論の理解に必要な知識¶ 主成分分析は、アルゴリズム的な観点で見るとデータの分散を最大化させる最適化問題であり、その理論は数学（とくに微分学、線形代数）により与えられている。以下は、主成分分析で使われる数学の分野をざっくりとリストしたものである。 データ分析 分散、共分散 解析学 多
GMOペパボは9月21日、同社の新人エンジニア研修資料を無償公開した。4年前から毎年公開しているが、今年は機械学習教材を一新。座学と体験学習を組み合わせた14時間分の資料で、機械学習の基礎から応用まで学べる。 公開したのは、機械学習の他、コンテナ技術やクラウドサービス、Webセキュリティ、フロントエンド、SPA（1つのWebページでアプリケーションを構成するSingle Page Application）、モバイルアプリ開発などの資料。 機械学習研修は、5日間・合計14時間で実施した内容。初学者向けに、データの扱い方から機械学習の定義、機械学習を使った課題の解決法、サービス導入までの流れなどを解説している。 関連記事 「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に 人気資料まとめ IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料を無償公開
ものを知れば知るほど、いつも歩いている道なんかも解像度が上がって見えてくるわけです。 花の名前や雲の種類、建築の様式などはその代表格でしょう。 同じように、知れば知るほど数学の見え方の解像度が上がる（にも関わらず、高校までの数学ではまったくと言っていいほど出てこない）ものの代表格が「線形代数」と「群論」だと思っています。 線形代数については過去にこのブログで扱ったことがあるのでそちらを参照いただくとして、今回は知れば知るほど身の回りにあふれていることがわかって驚かされる「群」という概念のご紹介です。 一体、群とは何なのでしょうか？ とある３つの表 CASE-1 足して4で割る 0,1,2,3という4つの数がありますね。世の中には。 この4つの数に対して、「2数を足して、その答えを4で割ったあまりをとる」という演算を考えます。 例えば「2」と「3」に対してこの演算をすると「1」となります。
2021年 に入ってすぐに、とんでもないニュースが飛び込んできました。もちろん、数学のニュースです。 東北大学の研究チームによる論文のプレプリントがarXivで公開されました。タイトルは "Constellations in prime elements of number fields" で、こちらのリンクからアクセスできます： Constellations in prime elements of number fields Wataru Kai, Masato Mimura, Akihiro Munemasa, Shin-ichiro Seki, Kiyoto Yoshino https://arxiv.org/abs/2012.15669 Wataru Kai, Masato Mimura, Akihiro Munemasa, Shin-ichiro Seki, Kiyoto Yo
この記事は NTTコムウェア AdventCalendar 2023 5日目の記事です。 自己紹介&動機 高鶴と申します。NTTコムウェア コーポレート革新本部で、プログラム設計～コーディング～ユニットテストにかかわる技術の社内標準化をやっております。 プログラムの静的な解析で早期にバグを発見・修正することで、後工程でのバグ対処コスト削減（ウォーターフォール開発の場合）や、技術的負債の早期解消（アジャイル開発の場合）を目指す、というのが私のチームの仕事の大きな一部となっています。 静的な解析で早期にバグを発見するツールには、オープンソースでも商用でも様々なものがあります。しかし、ソフトウェアの品質をより抜本的に良くしていこうと思うと、「プログラミング言語を何とかする」というところを考えたくなってきます。 Rustであれば、そのような期待に応えてくれるのではないかと期待し、調査・検証を始めま
『代数的整数論』目次
『代數的整數論』高木 貞治 著の現代仮名遣い版高木貞治さんの『代數的整數論』初版を現代語訳しました。 高木さんの出版された書籍は2010年末に著作権が消失しているため、現代語訳は法律的に問題ないと考えています。 著作権について、ブログ：高木貞治プロジェクトを顧みる。 二（三）次利用について、現代語訳の権利について。 推奨環境：PC。（スマホ：Chrome、Firefox。） JavaScript有効。 現在も岩波書店から第2版が出版されています。 底本：『代数的整数論』高(たか)木(ぎ)貞(てい)治(じ)著、岩波書店、1959年刊 $\blacktriangleright$ 評判 代数的整数論 概説および類体論序 前編 概説 第一章 代数的整数 $1.1$ 代数的な数 $1.2$ 有限代数体 $1.3$ 代数的整数 $1.4$ 整除 $1.5$ 単数 第二章 代数体の整数 イデアル $2
Java 17の新機能でドメインモデリングの表現力を高めてみる - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
基盤本部（開発部門）の木下です。Java 17 の新機能を使って、ドメイン駆動設計（Domain Driven Design: DDD）のモデリングの表現力を高める例をご紹介します。 皆さんは「事前条件が OK ならデータベースを更新する」というロジックを、クリーンアーキテクチャのどのレイヤーに実装していますか？ 事前条件はドメイン知識なのでドメインサービスに実装したいところですが、リポジトリーを操作するアプリケーションサービスの中に書かれることも多いのではないでしょうか。 クリーンアーキテクチャー。https://style.biglobe.co.jp/entry/2020/02/13/150709 より引用 この記事では、ドメインサービスとアプリケーションサービスをきれいに分離するために、Java 17 で正式導入された interface の sealed と permits を活用
加藤公一（はむかず） @hamukazu 「LTO（Linear Tape-Open）テープの持ち込みによって処理するようにした。」 キター！ xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/… 2023-10-11 21:17:52 加藤公一（はむかず） @hamukazu Kimikazu Kato, ソフトバンク株式会社。博士（情報理工学）。修士は数学（代数幾何学）。にゃーんと鳴く狂犬と呼ばれている。DMは全員に開放中。 著書「機械学習のエッセンス」：bit.ly/mlessence 、監修「機械学習図鑑」bit.ly/mlzukan linkedin.com/in/kimikazukato リンク 日経クロステック（xTECH） 全銀システムの大規模障害、中継コンピューター2台ともに不具合で冗長構成が機能せず 2023年10月10日午前8時30分ごろに発生した「全国銀
n番煎じ。 演習問題回答のリポジトリはこれ。ライセンスは本書P.361の記載に則りGPLとしていますが、問題等ありましたらご指摘頂ければ幸いです。 https://github.com/guricerin/nand2tetris いわゆる『nand2tetris』と呼ばれる本。本書独自のHDL（ハードウェア記述言語）を用いて仮想的な回路を作成、回路から仮想的なハードウェアを構築、アセンブラの作成、独自のプログラミング言語処理系の作成と続き、最終的には仮想コンピュータ（以下、Hackコンピュータ）上で簡単なゲームの作成を目指す。 低レイヤといえばRustな感じがあるのでRustで演習問題をこなしたが、実際にRustの出番があるのはアセンブラ作成の6章からで、それまでは本書独自のアセンブリなどを使ってせっせと問題を解く。なので別にRustにぴったりの題材というわけでもなく、むしろテキスト処理・
頭の中に数学の地図を作ろう
頭の中に数学の地図を作ろう Make a mathematical map in your head 2023.07.03 Updated by Atsushi SHIBATA on July 3, 2023, 10:16 am JST 今回紹介する書籍：『数学と文化』赤 攝也（ちくま学芸文庫、2020） 抽象化の重要性 小学生の長男の勉強を見てやっていると、算数の教材に「□×4－3－5＝8」のような問題が出てきます。「穴あき算」「虫食い算」と呼ばれる計算です。この種の課題は、大人が見ると四角をｘ（エックス）に見立てた方程式に見えるので、数を移項して「ｘ＝」の式にすることで答えを出そうとします。 この「移項をすると符号が反転する」というのを、小学生くらいの子供に教えるのはとても大変なのですが、子供に理解してもらうには、計算を手順に分解して教えます。「最後に5を引いて8になったのだから、その
楕円同士の接触判定と衝突判定
ググっても出てこなかったので。 2つの楕円が接している（内接 or 外接）かどうか判定する方法についてです。ついでに衝突判定もできます。 衝突判定だけしたい方 以下で説明する方法でも判定自体はできますが、非常に非効率です。悪いことは言いません。GJK法などを使いましょう。凸同士なので簡単にできます。 どうしても接触を判定したい方 心して読み進めてください。 事の発端 まだそんなにバズってないけど宣伝していいらしいので． AI でも普通のプログラマーでもない優秀なプログラマーたる皆さんは，もちろん楕円が接するか判定する方法を知っていますよね？ 私は一昨日実装しました．各位の解法に興味があります．よろしくお願いいたします． — 青い楕円形のぜろ (@0_uda) October 4, 2022 もちろん楕円が接するか判定する方法を知っているので、書くことにしました。 楕円の表現方法 楕円とはい
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 Tom Hombergs(著), 須田智之(訳) 詳解 AWS CloudFormation 潮村 哲 その決定に根拠はありますか？ 確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング 小川 貴史, 山本 寛 プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書【改訂2版】 川崎 庸
Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん
last updated 2024.02.25 2023.12.16 追記 ⚠ この記事の情報は古く，私の勝手な想像や推測が多分に含まれています．内容を信頼しないでください …どうしたらいいかなって考えてるんですよ．いま． タイトルから「社会人がバリバリ数学を勉強する方法」が書かれていると期待された方，ごめんなさい． 私が個人的に悩んでるというだけの話です． 働きながら数学の勉強がしたいんですが，そういう要求に応える仕組みって意外とないんですよ． 発端 放送大学 母校の社会人コース OCWを利用する まとめ 2023/04/16 追記 2023/05/4 追記 発端 私は院を卒業した後，趣味で数学ブログの運営を続けているわけですが． 正直に申しまして，かなり限界を感じてます． 独学だときついですね． モチベーションの面でもそうですし，実力がつかないという意味でもきついです． 最近アクセス数
№1,427 洋画セレクション “ グッド・ウィル・ハンティング/旅立ち Good Will Hunting ” - 糸屯 ち ゃ ん の エ ン タ メ 通 信
■ 目 次 序章 はじめに 本編 グッド・ウィル・ハンティング/旅立ち Good Will Hunting 終章 糸屯ちゃんのおまけ 糸屯ちゃんの掲示板 序章 はじめに おはようございます！ ☕ MCのJUNNYです 本日のテーマも、 洋画セレクション です おはようございます _ _))ﾍﾟｺﾘﾝ アシスタントの真行寺です それでは、わたくしの方からお送りさせていただきます 洋画セレクション のご紹介をします グッド・ウィル・ハンティング/旅立ち Good Will Hunting です！ 『グッド・ウィル・ハンティング/旅立ち』（グッド・ウィル・ハンティング/たびだち、Good Will Hunting）は、1997年公開のアメリカ映画です 天才的な頭脳を持ちながらも幼い頃に負ったトラウマから逃れられない一人の青年と、最愛の妻に先立たれて失意に喘ぐ心理学者との心の交流を描いたヒュー
形状認識処理のディレクターを務めている寺田です。昨年10月よりDTダイナミクス（ミスミグループ出資の戦略的IT子会社）のお世話になっています。 私が入社した時点では meviy の形状認識はすべて C++ で書かれていましたが、そこに Rust を導入したというお話です。 Rust で何作ったの？ ゴチャゴチャと御託を並べる前に、まずは Rust で何を作ったのかを簡単に紹介しましょう。 大きく分けて下記の3領域に Rust を導入しました。 溶接リモデル機能 平板展開機能 自動テストツール ここでは先頭の「溶接リモデル」について簡単に紹介します。 この機能の内部実装を C++ から Rust に置き換えて、またロジックも大きく変更することによって、溜まっていた不具合を大幅に解消しました。 溶接リモデルとは 溶接リモデル 上図の左がリモデル前、右がリモデル後です。 板金製品は、平らな板金材
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第1部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第1部 中学数学からのおさらい編」を電子書籍（PDF）化したものである。 数学を学んでから10年以上のブランクがある場合は、本人が考えている以上に数学を忘れているものだ。偏微分や線形代数などのAI（特にディープラーニングのニューラルネッ
生きていると「○○の勉強会があったらいいのにな～」とかぼやいてしまうのだけど、自分で主催はしたくないので言いっぱなしになるみたいなことが多い。 alert / prompt / confirm / 自前モーダル勉強会欲しい— hashrock (@hashedrock) 2021年8月3日 ズームイン・ズームアウト・パン操作実装勉強会欲しい— hashrock (@hashedrock) 2019年11月29日 これはかなりみっともないと思っていて、それで最近「自動勉強会」というのを始めた。 自動勉強会の概要としてはこれだけ。 聞きたいネタをみんなでキューに貯めておいて、参加者が３人以上になったら勉強会が開催されるという「自動勉強会」システムをやってた事があるんだけど、それに類することをやりたい— hashrock (@hashedrock) 2021年3月25日 実際のキューは下記のよう
現代数学が難しいnつの理由
世の中には「大学での数学は哲学になる」という言説がある。この言説自体には多くの立場の人々から様々な賛否の意見があるだろうが、とにかく「大学で学ぶ数学は難しい」という事実は誰しもの共通認識であるように思われる。では、何故現代数学は難しいのか？その答えは必ずしも単一の理由ではないだろう。そして、その中のいくつかは現代のテクノロジーや一部の啓蒙家による新たな活動を活用すれば、乗り越えることができるものも多いと考える。以下に私見をまとめてみたい。 ●その1：まず、そもそも数学の厳密さは難しい 第一の理由として、数学の厳密さが挙げられるだろう。数学は、証明に至るまでの道に一つでも間違いがあれば全てが無となる学問である。世の中にここまで取り扱いに神経を使う仕事はなかなかないだろう。一般的な「頭脳労働」と呼ばれる仕事においては、「Done is better then perfect」という言葉があるよ
ブログを書くために「概念A」を理解しようと頑張る。アジマティクス・鯵坂もっちょさんが数学ブログを書く理由 - 週刊はてなブログ
はてなブログのユーザーに、自身とブログについて語っていただく【「ブログを書く」ってどんなこと？】シリーズ。今回は、2016年からはてなブログ「アジマティクス」で数学に関する解説記事を書いている鯵坂もっちょ（id:motcho／@motcho_tw）さんに登場いただきました。 鯵坂もっちょさんはブログの記事ごとに1つ、わかりやすい図やGIFアニメを使って数学のさまざまな概念を解説しています。それらの記事ははてなブックマークでも人気を集め、「内容がわからなくても面白い」というコメントも。 鯵坂もっちょさんが「数学ブログ」を続けるモチベーションはどのようなものか、そして書き始めた理由について、寄稿していただきました。 鯵坂もっちょです。「ブログを書くこと」について何か書いてください、とのことです。 ではここでそれを完全に無視して素因数分解の一意性について説明しましょう。とかやったら怒られるかな。
連載の記事一覧： #1 量子論の数学的構造 #2 CP写像の基礎 #3 確率論としての古典論・量子論（前編） #4 確率論としての古典論・量子論（後編） #5 プロセスの表現 番外編 2準位系から多準位系への演繹による拡張は難しい 番外編その2 堀田先生の書籍（中略）演繹的に導けていない 番外編その3 量子もつれ状態と非局所相関について 書籍「図式と操作的確率論による量子論」を22年10月に出版する予定です。本書の紹介を兼ねて，有限次元系の量子論の基礎を数回に分けて紹介したいと思います。 はじめに量子論を理解するためには，その「数学的構造」と「操作的・確率的な性質」の両方を理解することが重要かと思います。操作的・確率的な性質のうち直観的に理解しやすいものから出発して，量子論の数学的構造や他の性質を素直に導ければ都合がよいのですが，今のところ容易に導く方法は知られていないようです。結局，量子
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
戦略コンサルティング時代に読んだ700冊のまとめ + Tech company時代に読んだ本 *随時更新
戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I. 戦略 企業参謀 https://amzn.to/44iKVxM 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barneyにはまりはじめる 経営戦略全史 https://amzn.to/3e
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