全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
動機づけとは、教育の手段ではなく、目的である。 | NED-WLT
今年読んだ本の中で、最も感銘を受けた本を紹介しつつ、自分の考えをまとめるためのエントリです。長文ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 ●勉強時間と成績の関係 長時間勉強をすれば、成績は上がります。もちろん、ただ勉強すればよいというわけではありませんが、学習時間と成績の間に相関があることは広く認められています。もう少し踏み込むと、テレビを見ずに、勉強することができる子供は、成績が良いという報告もあります。 では子供に「テレビを消して、勉強しなさい！」と言えば、それで良いのかというと、そうでもなさそうです。親に叱られたくない（または親に褒められたい）という動機によって勉強する子供は、親の見ていないところでは勉強する動機が生まれないからです。 誰かに褒められたり、叱られたりするまでもなく、自分の学習を自分で管理する学習スタイルのことを、専門用語で「自己調整学習（self-regulated
（保存版）覚え方大全／自分で選ぶための53種の記憶法カタログ
「繰り返し書く」という覚え方を使うことと学業成績の間には、ほとんど関係がない。 これは「繰り返し書く」ことが役に立たないというよりも、成績の良い者もそうでないものも誰もが使うユニバーサルな方法だからだ。 日本の高校生を対象に英単語の覚え方を調べた研究*1によると、「繰り返し書く」やり方については、ほとんどの者が使っていた。そして、それ以外の方法を使う者はわずかだった。 ＊１ Okada, J. (2006). Vocabulary Learning Strategies for Japanese High School EFL Students. 〈それ以外のやり方〉、例えば精緻化ストラテジー（語呂合わせやイメージ法が含まれる）や体制化ストラテジー（まとめなおす、接頭語・接尾語で単語を覚えるなどが含まれる）、さらに言うとメタ認知的ストラテジー（学習方法を工夫したり、学習計画を立てる）までも
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米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
Machine Learning for .NET
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Univi
univiとは? univiは授業情報の共有、学習を支援するSLS(Social Learning Service)です。自分の履修している授業を登録し、みんなで知識やノウハウを共有することで理解は容易になり、より効率的でより深い学習が可能になります。全く新しい学習体験をお楽しみください！ ここがすごい! ・Twitter連携なので、登録がラクラク！ ・同じ授業に出ている学生とつながりができる！ ・授業中のTweetを集積し、自動的に授業の議事録をとる独自のクラスログシステム ・授業毎にファイルの共有が可能! ・どんな授業か分かるので、履修を決める参考になる！ 授業の例はこちらを参照して下さい。より詳しい説明は「つかいかた」へ。今すぐ下の時間割から自分の授業を探してみよう！
第50回 練習の効果 | WIRED VISION
第50回 練習の効果 2010年12月14日 サイエンス・テクノロジーハッキング コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジーハッキング （これまでの増井俊之の「界面潮流」はこちら） 何かの練習を始めるとき、最初のうちは上達が実感できるものの、続けるうちに上達の速度が落ちたりスランプに悩んだりすることは誰もが経験することだと思います。 ワインバーグの名著「ライト、ついてますか」などの翻訳者としても有名な東京工業大学名誉教授の木村泉氏は、練習量と上達の関係を定量的に評価したいと考え、大量の折り紙を自分で折るのに要する時間を計ることによってその関係について考察しました。 木村氏は、吉澤章氏の「創作折り紙」という本で紹介されている「みそさざい」という作品を15万回折り続け、折るのにかかった時間がどのように変化したかを記録しました。折るのに要した時間を縦軸に/試行回数を横軸
BLOG::broomie.net: 無料でよめる機械学習・自然言語処理の教科書
夏いですね．最近この手の記事ばかりで大変恐縮ですが，機械学習に関するウェブ上で手に入る無料のテキストが紹介されていたので，共有したいと思います．ほとんどは以前に僕が紹介している(時々更新しています)「機械学習・自然言語処理のリソースリンク集」に入っているのですが，改めて紹介いたします．おそらく，他ブログでも紹介しているようにも思えますが，このサイトの紹介がてら引用させていただこうと思います． MetaOptimize / 最近ちょっと話題になっている「MetaOptimize /」という機械学習のサイトのQ&Aで紹介されていました．まじめに見ていなかったのですが，このサイト非常に有用でおもしろいですね． 特に同サイトの「qa」はかなり有用かと思いました． フリーの機械学習テキスト 話を戻しますと，興味深いQuestionsがたくさんあるのですが，今回注目したのは「Good Freely A
絶対復習：投稿した記事を繰り返し表示するサービス
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すさまじく充実してる IT 勉強会カレンダー - てっく煮ブログ
ここ最近、技術系の勉強会がものすごく多い印象がある。毎日どこかで誰かがやってるんじゃないの、と思ってたら、本当にやっているらしい。これは id:hanazukin さんが Google カレンダーで運営中の IT 勉強会カレンダー。休日だけでなく、平日もぎっしり詰まっていて衝撃を受ける。例えば、今週土曜日は日本全国で14個の勉強会が開催されるらしい。そんなにやってるのか！！勉強会名をクリックすると、場所と申し込みページが表示される。これはすごいといわざるをえない。あの勉強会の情報が載ってないよ！というのがあれば、id:hanazukin さんにメールすると記載してくれるみたい。伝えるときのガイドラインはIT勉強会カレンダーに情報を下さる方へを参照あれ。ただ、協力しようと思って探してみたけど、自分が知ってる勉強会は全部記載されていた…。すさまじい。ちなみに、新着の勉強会は こちらの RSS
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