Chainerが作った「ディープラーニング入門」が凄すぎる！ - Qiita
機械学習を勉強していくには、いくつかの課題があります。 統計や線形代数といった数学の知識 Pythonを使うのでプログラミングの知識 画像処理、音声処理といった知識 学習を行う為のコンピューティングリソースの準備 それらを学ぶ上でいろんな書籍やネットの情報が転がっているのですが、Chainerが出した「ディープラーニング入門」が凄すぎて、もうこれでいいんじゃないか感が凄いです。 2019/05/20追記 チュートリアルが更新され、新たに「演習問題」が追加されました。 https://tutorials.chainer.org/ja/src/Exercise_Step_01_ja.html どれくらい理解できているのかのチェックができるので、取り組んでみる事をお勧めします。範囲はPythonの入門から、ディープラーニングに必要な数学の知識までありますので、チェックするには十分な内容だと思いま
Introducing Node.js 12
This blog was written by Bethany Griggs and Michael Dawson, with additional contributions from the Node.js Release Team and Technical Steering committee. We are excited to announce Node.js 12 today. Highlighted updates and features include faster startup and better default heap limits, updates to V8, TLS, llhttp, new features including diagnostic report, bundled heap dump capability and updates to
Hatena Tech Bookを支える技術 - Hatena Developer Blog
改めて、イベントに参加された皆様、おつかれさまでした。こんにちは、 id:masawada です。4/14(日)に開催された技術書典6にて弊サークル「はてな技術書典部」のスペースにお越しくださったみなさま、同人誌を購入いただいたみなさま、ありがとうございました。当日は想定を大きく超える方々にお越しいただき、15時過ぎには全在庫を完売いたしました。 当日のスペースの様子 感謝を込めて、本稿では今回技術書典に同人誌を出すにあたって培ったRe:VIEW Tipsや表紙のデザイン秘話についてご紹介したいと思います。表紙のデザインについては、実際に作業を担当したid:mazcoが執筆したものです。お楽しみいただけると幸いです。 Hatena Tech Bookを支えるRe:VIEW Tips Hatena Tech Bookを制作するにあたって、Re:VIEW 3.0を利用しました。Re:VIEWは
機械学習アルゴリズムのしくみを解説 「サポートベクトルマシン」と「k-means法」とは
本記事は『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』からの抜粋です。掲載にあたり、一部を編集しています。 サポートベクトルマシン（カーネル法） ディープラーニングが登場する少し前には、カーネル法を用いたサポートベクトルマシンは大変人気がありました。 サポートベクトルマシンにカーネル法というテクニックを導入することで、複雑なデータに対して人手で特徴量を作らなくとも扱えるようになったためです。もちろん、今もさまざまな分類・回帰の問題に使われるアルゴリズムです。 概要 本節ではサポートベクトルマシンにカーネル法を導入することで、複雑な決定境界を学習できることを説明します。ここでは分類を例にとって説明していますが、回帰にも同様にカーネル法を利用できます。 線形サポートベクトルマシンではマージン最大化により、データからなるべく離れた「良い」決定境界を得ることができます。しかし、決定
「実践Rust入門」を書いたよ | κeenのHappy Hacκing Blog
κeenです。実践Rust入門 言語仕様から開発手法まで(技術評論社)を書いた(3人で共著)のでどういう本なのか解説します。 5/8発売です。電子版もありますよ。Gihyo Digital PublishingだとPDFが手に入るので人気らしいです。 See Also 書籍『実践Rust入門』の詳細な目次です 目指したもの Rustの入門書といえば公式ドキュメントのThe Book、TRPLなどと呼ばれるThe Rust Programming Languageやその有志による和訳が一番に挙がるでしょう。 それ以外にもオライリーよりProgramming Rustやその和訳版も出ています。 どちらもRustについてよく書かれており、本書の購入を検討されている方は上記2冊との違いが気になるかと思います。 本書の大きな特徴は以下の2点です。 Rust 2018 Editionに対応している 実
GWはAWS学習で有意義に。優良コンテンツ集めてみた。(初心者向け) | DevelopersIO
はじめに どうも、大阪オフィスのちゃだいんです。 みなさん、GW（ゴールデンウィーク）の予定はバッチリですか？ フルで休める人もそうでない人も、せっかくの長期休暇は有意義に過ごしたいもの。私もちょこちょこ予定が入ってる状態なので、何もない日は落ち着いて勉強に取り組めたらなんて思ってます。（でなければ全てAmazonプライムビデオに吸われてしまう……。） そこで、このGWに個人的におすすめなAWSの勉強方法をまとめてました。 5/7迄！公式オンラインカンファレンス 4/8より開催されている AWS Innovate 2019 が、5/7（火）で終了します。 様々な切り口や特集で、１コマ３０分程度のプレゼン動画を自由に視聴できるので、割とサクサク学ぶことができます。特に、通常は有償のトレーニングコースを、期間中はダイジェスト版を無料で受けることができます。これはお得！ AWS Innovate
仕事と給与と評価の関係
ベイジで新評価システムの運用を開始するにあたって作った、仕事と給与と評価の関係を説明した社内向けのスライドです。会社や経営者によって考え方は変わると思いますが、できるだけ分かりやすく、一般化してみました。何かの参考になれば幸いです。
The perfect unit test - Jack Franklin
April 12, 2019The perfect unit testThere's a common theme I find with people who tell me that they don't find unit testing useful, and it's normally that they are writing bad tests. This is completely understandable, particularly if you're newer to unit testing. It's hard to write good tests and it takes practice to get there. All the things we're going to talk about today were learned the hard wa
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表
東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた格闘訓練システム「FuturePose」発表 2019-04-23 東京工業大学による研究チームは、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測し格闘の訓練ができるdeep learningを用いたシステム「FuturePose」を発表しました。 論文：FuturePose – Mixed Reality Martial Arts Training Using Real-Time 3D Human Pose Forecasting With a RGB Camera 著者：Erwin Wu ; Hideki Koike 所属：Tokyo Institute of Technology 本論文は、1台のRGBカメラによる画像から0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測するdeep learningを用いた
Kaggle創薬コンペにおけるDeep Learningの適用 - Technical Hedgehog
創薬においてコンピュータの活用はますます盛んになってきており、2012年にはKaggleでコンペも開催されました。このコンペは標的に対する分子の活性を推定するというタスクでした。 用いられた手法としては1位はDeep Learning、2位は非Deepな機械学習手法でありスコアにこそ大差はありませんでしたが、創薬においてDeep Learningの適用可能性を示したことで当時は話題になったそうです。だいぶ前のコンペなの解説記事はすでに多くありますが、コンペを通じて創薬の概要とDeep Learningがどのようなアプローチで適用されたのかを紹介してみます。 ！Caution！ できる限りの調査をしましたが、私は製薬や医療に詳しい人ではないので誤った解釈をしてしまっている可能性があります。「ここ間違っている」と言う点がありましたら指摘いただけると幸いです。 では、はじめにコンペのタスク背景と
VSCodeのオススメ拡張機能 24選 (とTipsを少し)
1. vscode-icons アイコンがついて見やすくなる。 2. GitLens とにかく強い。 「コミット単位でのファイル比較」や「最新のコミット内容とそのコミッター表示」など色々してくれる。 git blameする手間なくなる。 3. Prettier コードのフォーマットは自動でやりましょう！ 複数人のこだわりをうんたらするよりも、Prettierに委ねるのが楽。 関連のTipsはここ 4. Git History Git logが見やすい 5. Bracket Pair Colorizer カッコの対応を色付きで表示してくれる。 ものすごく読みやすくなって最高&最高！！ なおBeta版ですが、後継となるBracket Pair Colorizer 2も出ています。 6. Settings Sync どこでも同じ設定で使いたい人には便利。 ⇧ + ⌥ + U/D で設定をアップロ
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