Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してる
Udacity で Deep Learning Nanodegree Foundation を受講してます。 -> 追記: 受講が終わりました Deep Learning Nanodegree Foundation | Udacity MOOC を受けるのは、31 回目だけれども、 Udacity Nanodegree は今回が始めて。なにしろ、学費が 599 ドル(= 6.5 万)というお値段。 1/3 が終わったので、少しずつまとめていこうと思う。 未完成だけれども、続きは、毎週更新する予定です。 概要# Youtube Star の Siraj Raval# 日本では知られていない、Deep Learning 界の Youtube Star, Siraj Raval が Deep Learning の手法を教えてくれる。 動画がとにかくおもしろい。まずは動画紹介。 授業の流れ# 授業
【競プロ作問】問題の原案作成のアプローチ - milkcoffeeのブログ
はじめに この記事は競プロ Advent Calendar 2021 の15日目の記事として投稿したものです。 こんにちは、milkcoffeeです。 私はよく自作問題で競技プログラミングのコンテストを開いたりしていて、このブログでもよく【コンテスト開催記】を書いています。 問題をいくつか作ってきて、自分なりの作問のアプローチについて列挙したくなったので記事を書いてみました。 今回の記事では、作問作業の行程の中でも「問題の原案を考える」部分に焦点を当てていきます。 はじめに 問題から考える 問題設定 問い 解法から考える 使う解法を考える 解法に合う問題設定を作る 解法を隠す 解法を組み合わせる それ以外から考える 問題文テーマから考える その他 具体的な作問例 問題から考えた例 解法から考えた例 それ以外から考えた例 さいごに 問題から考える 初めて作問をするならこのやり方がオススメです
機械学習をやる前に学んでおくべき最低の数学
機械学習を勉強する前に学んでおくべき最低の数学の範囲について、あれこれ議論されている*1。この手の議論、なかなか不毛である。ライブラリをブラックボックスとして使う分には、数学の知識はほぼ不要。中身を考えながら使うには、大学の学部の微分積分と線形代数と確率・統計の教科書をまずは頑張れと言う自明な話になるからだ。 1. ライブラリの利用に数学はほぼ要らない 本当にライブラリ利用者としては、数学の知識をほとんど要求されない。例えばSVMの分類器を構築するのに、プログラマが指定する必要があるのは、分類先と識別のための特徴量が入った学習データと、データの項目間の関係を説明する文、チューニングするのに使えるオプションが幾つかあるぐらいだ。オプションは経験的に精度が良くなるように選ぶ。これはランダムフォレストなどでも同じになる。 ディープラーニングのライブラリ、TensorFlowだと行列形式の乗算と加
AtCoder黄色になりました｜Yuta Fukazawa
割と初期（茶〜水くらいのころ）この記事の150問・典型90問（最後の1問のFPSパート以外）を埋めました。特に典型は2周しました。 その後鉄則も復習的な感じで全部、EducationalDPも全部、PASTを8回分くらい埋めました。 https://atcoder.jp/contests/typical90 https://atcoder.jp/contests/tessoku-book https://atcoder.jp/contests/dp hamamuさん、社会人になってから始めた勢の先輩でもありますし、ライブラリや問題を解く部分以外での向き合い方など色変記事の中でもとりわけ参考にさせていただきました。 意識していることなどコンテストに出られるだけ出る発熱や遅刻以外のタイミングでは基本ratedで、参加できるコンテストは全部出ていました。解けなかった問題＋1問くらいも（難易度によ
Notion AIを子供の学習に活かせる方法を考えてみた｜勉強DX x 自宅学習効率化
先日、Notion AIというNotionを使って行われることが多い文章の生成が楽になるサービスがリリースされました。 もしかしたら、この記事を読んでいる方はWord系のサービスの文章の保管や誤字脱字をチェックするようなサービスと思うかもしれないですが、ほぼ文章をそのまま生成・変換してくれるサービスになっています。 精度も驚くほど高く、先日ご紹介したChatGPTとともに今後注目のサービスだと思います。 この記事の中ではそんなNotion AIを使って子供の学習をサポートする方法をいくつかやってみたのでその事例のご紹介をできればと思っています。 塾の授業のまとめここ数年の間に塾やその他の習い事の動画がオンラインで公開されることが増えていると思います。オフラインの情報の時も同様ですが、子どもにとって授業の中から重要な情報を抽出することはとても難しいことだと思います（いわゆる、「ここテストにで
Udacity の深層強化学習ナノ学位を修了しました - Qiita
概要 Udacity という(アメリカの)オンライン講座に、この夏 Deep Reinforcement Learning Nanodegree (深層強化学習ナノ学位) というものが開講しました。999 ドルと非常に高額なのですが、なんと自腹で払って受講しました(よく決断したものです。家族の皆さん、ごめんなさい..) 世に同様のコースや資料はいくつかあるのですが、特に現業務では必要とされていないということもあり、どれもあまり長続きせず、金を無駄にもできないというプレッシャーと、しきりに運営から来る締め切り通知で尻を叩いてくれるという監視役に期待して、ポチってしまいました。8月末のことです。 当然、論文を容易に理解し、立ちどころに実装できてしまう腕に自信のある方には不要です。私も色々書籍を見たり、別の(無料の)オンラインでの講義資料を見たりしたのですが、途中で挫折したことは数知れずで、私に
遺伝的アルゴリズム(GA)で勉強計画立ててみた - Qiita
スケジュールがめんどくさい 1440分の使い方という本は知っているだろうか？ 一日の時間の使い方を説いた名著であり，僕はとても感銘を受けた． 本の内容については読んでくれ，Amazon Prime会員であれば無料で読めるのでぜひ． この本に感銘を受け，僕は1日のスケジュールを毎日30分単位で作成していた． 一か月これを続け，その間はとても効率よく課題や勉強が進んだ． 効果については僕の１サンプルしかないが，少なくとも僕はとても充実した一か月を過ごすことができた． 問題点は一つだけある． スケジュールを立てるのがめんどくさいのである ただひたすらめんどくさい． 毎日これを立てるのに結構な時間がかかり，その上修正するのにも時間がかかる． てめー時間が大事って言いながら時間かかる作業勧めてるんじゃねぇよと思いました． 機械にやらせよう 1440分の使い方ではブルジョアは秘書を雇ってスケジュールの
【Coursera】 実践的な機械学習の知識が得られる「How to Win a Data Science Competition」「Bayesian Methods for Machine Learning」がオススメ - フリーランチ食べたい
業務で機械学習する方にオススメなCourseraの2コース オンライン学習サービスのCourseraで下の2つのコースを去年末から受講しており、最終課題に少し時間がかかってしまったのですが、無事どちらも修了することができました。 How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Bayesian Methods for Machine Learning せっかく受けたので、どんなコースだったか、何がオススメかを簡単に書こうと思います。 受けたコース1: How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Course Link Kagglerから実践的な機械学習のテクニックを学ぶコースです。rebuild.fmでhigeponさんが受講した話
Udacity自動運転エンジニアコースのTerm1を終えた感想 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オンライン講座のUdacityが提供する自動運転エンジニアコースのTerm1を修了したので，その感想を書こうと思います． Udacityとは UdacityとはCourseraやedX等のオンライン講座MOOCの一つであり，自動運転エンジニアコース，AIコース，フルスタックエンジニアコースなど様々なコースがあります．他のMOOCとの違いは，Coursera等はどちらかといえば知識ベースであるのに対し，Udacityはプロジェクトベースであるという点です．また自動運転コースの講義はMercedes-Benz等からも提供されており，最先端の
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