喘ぎ声に紛れ込ませた言葉
数日前、20年来お世話になっている某メーカーAV監督の作品を見ている最中、 たまたまボリュームを大きくしたところ、女優が喘ぎ声とともにこんな話をしているのがうっすらと聞こえてきた。 「監督が優しい言葉をかけてくれるから安心して体を任せられる」 「彼氏に帰ったらまた殴られるかもしれない。どうしよう？」 「気持よすぎて余計なことを話しちゃった。気持ちよくなることに集中します。ごめんなさい」 「私の家が貧乏だって話しちゃったから、もう1本撮影するって言ってくれた。ありがとうございます」 これらは女優の「セリフ」ではなく、男優と絡んだり愛撫の快感に身を捩らせているとき、喘ぎ声とともに発せられる「本当の声」なのだった。 監督はそういった女優たちのリアルな悩み、撮影時の不安を取り除きながら撮影を進めているのである。 ところがこの監督はさすがにベテランだけあって、かなりボリュームを上げてもボソボソとしか
第19回 ロジスティック回帰の学習 | gihyo.jp
前回はロジスティック回帰モデルを紹介し、その負の対数尤度関数まで求めました。 今回はここからロジスティック回帰の学習手順を導きます。 確率的勾配降下法の復習 「学習」というとなにやら高尚で複雑な響きがありますが、機械学習が実際にやっているのは、適当なモデルを決めて「一番良い」パラメータを選ぶことでした。 何を「一番良い」とするかは難しいところですが、機械学習の多くのモデルでは「誤差が最も小さい」あるいは「尤度（観測された事象の確率）が最も大きい」といった指標で「一番良い」を選びます。つまり「関数を最小（または最大）とするwを求める」ところに落とし込まれるわけです。 この「関数の最小化」を「最適化」と呼びますが、これは一般にはとても困難な問題です。1次元空間上の話なら中学や高校の数学で解けますが、機械学習の問題の多くがそうであるように、何万次元もの高次元空間上で厳密解を求めるのは不可能に近い
「すべての人にプログラミングを」、たった二人で2000本近くの学習用動画を無償提供
現状は、登録ユーザー数で8万人を超えたぐらいです。登録せずにドットインストールの動画を見ている人はカウントしていません。8万人のうち、どのくらいのユーザーがアクティブなのかはそれほど重視していません。学習サイトですので、毎日来てほしいというよりも、ユーザーごとのペースで、無理なく継続して学習してほしいと考えています。 5月下旬時点で約130レッスンがあります。動画数は約2000本です。これらのすべてが3分以内の動画です。だいたい1週間に数本の割合でコンスタントに作り続けています。私を含めたドットインストールの社員二人で作成しています。 初心者を対象にしていますので、HTML入門、JavaScript入門、CSS入門が人気です。ただ、すでにエンジニアになっているの方が新たな言語を学ぶきっかけとして使われる場合もあります。
社内の開発環境の改善＆効率化のためにNuGetを活用しよう
.NET開発の必需品となった「NuGet」。しかし公開ライブラリのインストールにしか使っていないならもったいない。プライベート・リポジトリ機能を活用して、開発現場の作業効率を高めよう。 NuGetのプライベート・リポジトリ機能 マイクロソフトの開発環境向けライブラリ・パッケージ・マネージャー「NuGet」は、Visual Studio 2012において既定でインストールされるようになったことや、マイクロソフト製の公式なライブラリもNuGetで提供されるようになったことなどからも、今や.NET開発に欠かせないインフラになったといえる。 このNuGet、単に「公開されているライブラリを利用するためだけのツール」と捉えていないだろうか。NuGetは公開されているライブラリを利用するだけでなく、パッケージを自分で作成し、公式リポジトリであるNuGetギャラリーにプッシュして公開することも可能である
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
BLOGOS サービス終了のお知らせ
