Flutter はじめの一歩
本記事は、このPublicationの中でも特に初学者向けに書かれています。主なターゲット層は以下のような方です。 JavaScript・PHPなどとっつきやすいWeb系の言語は見よう見まねで触ったことがあるがきちんとは理解できてはいない(プログラムを1行も書いたこと無いレベルの場合はFlutterの前にまず何かとても簡単な入門書をまず一冊挟んだ方が良いです)Flutterを触り立て(環境構築は済んでいる)以前、以下の呟きをしましたが、例えばデザイナー本業の方がFlutterも活用できるようになると幅が広がると思い、また公式ドキュメントにもその旨が書かれていました。 とはいえ、元々バリバリコードを書けてしまうようなごく一部のデザイナーを除いて、やはりFlutterを使いこなせるようになるには(UIレイアウト周りに絞ったとしても)けっこう障壁が高いとは思うので、本記事がその補助となれば幸いで
『ゼロトラストネットワーク』を読んだ感想 - 虎の穴開発室ブログ
皆さんこんにちは。 虎の穴ラボのY.Fです。 今回は、いつものプログラミング系の記事とは趣向を変えて、株式会社オライリー・ジャパン様から発刊されている『ゼロトラストネットワーク』を読んだので、感想などをつらつら書いていきたいと思います。 www.oreilly.co.jp 読んだ動機 弊社ではオライリーの年間定期購読に申し込んでいます。なので、なんとオライリーの新刊が発売日には読み放題です！ これを活かさない手はないと発売前から気になっていた『ゼロトラストネットワーク』を読んでみた次第です。 (過去届いた書籍の一部はこちら) gramho.com gramho.com 目次 本書の目次は以下になります。 目次 はじめに 1章 ゼロトラストの基礎 1.1 ゼロトラストネットワークとは何か 1.2 境界モデルの進化 1.3 潜在的な脅威の進化 1.4 境界モデルの弱点 1.5 信用の在りか 1
全528項目「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版を公開
データサイエンティスト協会は、10月17日に開催の「データサイエンティスト協会6thシンポジウム」において発表した「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版を公開した。 同協会が2017年に第2版として公開したデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環境や実態に合わせて全面的に見直したものとなる。 大きな改定のポイントは、進化を続ける機械学習、深層学習時代に対応した項目の見直しと追加、広範囲かつ横断的なデータ利活用実務に対応した分析環境構築、着想・デザイン、セキュリティ、コンプライアンスに関するカテゴリ変更や項目の追加、各領域のカテゴリと項目の見直しや領域をまたがるスキル項目の明示化であり、全体として457項目から528項目へと増えた。 合わせて、情報処理推進機構（IPA）が定める「ITSS+」の「
AutoMLがすごいと聞いたので色々使って比べてみた - Qiita
○：良好 ▲：実施しているが、表示不能 △：一部可能 ×：実装されていない or 良好ではない 4.2. Google/AutoML Tables 統計・機械学習に詳しくない方をターゲットにしていると感じました。 統計情報の表示画面・モデルの評価画面ともに説明が丁寧で、知識が少なくともある程度の結果を出せるように作られていると感じました。 一方、データの読み込みや処理などに癖が強いためこのサービスを含めたgoogle cloud platformへの知識は必要になりそうです 良い点 統計情報の表示画面が非常に優秀 ヘルプが充実しているため、モデルの評価が容易 悪い点 データ形式の制約が多い(行数1000行以上、分類ならクラスごとに20以上必要など) モデルの内部構造(採用した手法)が分からない 分析ページのサンプル画像 データの種類を自動判別してくれる他、欠損や固有値、各種統計情報を自動計
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
TOEIC Part 5：オンライン無料問題集10セットで得点アップ - Ippo-san’s diary
（2019年11月8日掲載：2022年7月6日問題集差し替え） はじめに TOEIC得点アップのため頑張っている方、勉強時間を確保するのも大変だが問題集に費やすお金も大変ですよね！そこでTOEICリーディング Part 5の無料問題サイトを紹介しますので試してみて下さい。 こんな人におすすめ！ TOEIC問題集にあまり費用をかけたくない もっとたくさんの問題に触れたい 速く正しく回答する練習をしたい 試験前にパート5のウォームアップをしたい TOEICリーディングPart 5 とは？ TOEICリーディング Part別 時間配分 TOEIC Part 5 オンライン無料問題集10選 操作・学習手順 TOEICリーディングPart 5 とは？ 短文穴埋め問題（主に文法力と語彙力問題） A,B,C,Dの4つの選択肢から正しい回答を1つリ選択 30問 なお、語彙を問う問題は全体の4割以上。また、
2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説 - Qiita
GPipeは大きすぎてハードウェアのメモリに限界がきてしまっている。 そのため、効率的なモデルが求められる。 2.2 ConvNetの効率性 モデル圧縮やハンドクラフトによる効率的なモデル作成などがあったが、近年ではNAS(=Neural Architecture Search)によるモデル作成が性能が良く、流行っている。 この論文ではモデルの広さ、深さ、解像度をいじるモデルスケーリングを使ってConvNetの効率性を高める。 3. Compound Model Scaling(複合モデルスケーリング) 3.1 問題の定式化 繰り返しになるが、モデルスケーリングはあくまで広さ、深さ、解像度を変えるだけで、 レイヤーのアーキテクチャを変えたりはしない。 そのため、いじるのは広さ、深さ、解像度だけで良くなるが、全てのレイヤーでそれらを最適な値にするのはまだ候補が多すぎるため、この論文では、全て
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