例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数だけで評価すると、初心者向けの投稿やキャッチーなキーワードを散りばめただけの投稿が注目されやすい。誰がストックしたのかを重視して「見逃せない投稿」を評価する。 風変わりなシステム構成: GitHub Pages でホスティング + Swift で書かれたバッ
本日12月1日より、2016年の技術系Advent Calendarが各所ではじまる | gihyo.jp
本日12月1日より、プログラマやエンジニア、企業、学生、団体などの有志による2016年の技術系Advent Calendar（アドベントカレンダー）が各所ではじまり、一日目を担当する人の記事が公開されてきている。 一般的なAdvent Calendarは、12月25日のクリスマスを楽しみに待つためのもので、12月1日から24日までのカレンダーの日付それぞれの部分が扉になっており、1日ずつその日の日付の部分を開くと天使や動物の絵などが見えるという仕組みになっている（もちろん、様々なバリエーションがある）。 これに発想をえて、技術系Advent Calendarでは基本的に、12月1日から25日までの25日間、特定のプログラミング言語縛りなどの緩やかなルールで、毎日別の人（日付を埋めるために同じ人が複数回担当することもある）が自分のblog等にて記事を書くという形式になっている（特設サイト
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
Qiitaで技術系の記事を書く時に気をつけていること - Qiita
技術系の文章を書く際、「ここを気をつけているだけである程度読みやすい文章となる」といったポイントをいくつかご紹介したいと思います。 はじめてQiitaに投稿する人や、そうではないにしても、文章の品質を気にされるかたの助けになればと思います。 文章外のコンテンツ編 サンプルコードはできるだけ豊富に用意しましょう。 Qiita記事は、いわばドキュメントなので、文章が重要であることは当然です。 しかし、わかりやすさで言えば、エンジニアではコマンドやソースコードのほうがわかりやすい場合も多々あります。 不要であればどちらかを読み飛ばすことも可能な上、片方ではしっくりこない人は情報を補完しやすいので、できるだけサンプルコードは豊富に用意しましょう。 サンプルコードが肥大化してきた場合、GitHubにおいてやるのも一つの手かもしれません。 日付は正しく記しておきましょう。 コメントより。 Qiitaの
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「線画に自動で着色してくれるサービス」が爆誕、あまりの精度の高さに「もう自分で塗る必要ないじゃん…」
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