『Practical Developers』読みました - bonotakeの日記
技術評論社様から献本いただきました。ありがとうございます。 Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編] 作者: 飯塚健太郎,大川徳之,keno,古賀理,田中一樹,徳永拓之,西田圭介,森田和孝出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 献本されたからとか、筆者に個人的にゆかりのある人が多いからとかではなく、純粋に、読んで面白かったです。 僕は（ご存知の通り）機械学習工学研究会（MLSE）なる、機械学習システムをどう構築するかっていう工学を考える研究会にどっぷりかかずらわっているんですけども。 この本のサブタイトルが「機械学習時代のソフトウェア開発はどう変わったのか」になっていて、まさにこの、機械学習工学的な興味に照らしてどんぴしゃな内容だったわけ
情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
仕事ではじめる機械学習
TOPICS Database 発行年月日 2017年10月 PRINT LENGTH 212 ISBN 978-4-87311-821-5 FORMAT ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作
コロナ社「構文解析」本のレビュー - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 自然言語処理シリーズの「文脈解析」本のレビューに引き続き、 「構文解析」本を手に入れたのでレビューしたいと思います。 構文解析とは、文の背後にある「構造」を抽出する処理のことを指します。 例えば、どの単語とどの単語が一つのまとまりなのかであったり、 どの単語がどの単語に係っているかなどを見つけることです。 そして、抽出した「構造」に「意味」を与えるのが文脈解析です。 今の例だと、ある単語が別の単語に係っている時に、どういう意味関係かを推定するのが文脈解析です。 そのため、構文解析と文脈解析は処理タスクとして共通している部分も多
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe
A MOOC on convex optimization, CVX101, was run from 1/21/14 to 3/14/14. If you register for it, you can access all the course materials. More material can be found at the web sites for EE364A (Stanford) or EE236B (UCLA), and our own web pages. Source code for almost all examples and figures in part 2 of the book is available in CVX (in the examples directory), in CVXOPT (in the book examples direc
続・アルゴリズムを学ぼう
内容紹介前著「アルゴリズムを学ぼう」では、答が1つに決まる問題というのが多かったのですが、今回は数学、文字列、正規表現とオートマトン、ゲームのAIなど、プログラマーなら知っておくべき基礎的な知識を、多岐にわたって集めました。 数学の分野では、基礎的な線形代数や群の知識を、ライツアウトを解くという題材を用いて説明しています。ライツアウトという具体例を用いることで、抽象的な線形代数や群の問題が、具体的なイメージを持って理解できるのではないかと思います。ライツアウトを完璧に解くという問題だけでも、さまざまな数学的知識が学べるということに、ちょっとびっくりしますね。 文字列の分野では、基礎的な文字列の検索アルゴリズムを集めました。検索は読者のみなさまもふだんから利用していることと思いますが、それがどのように動作しているのかを、実際のコードを使って解説します。ここには、さまざまなアルゴリズムの定石が
Looking For a Challenge?
Then this book is for you! Whether it's the feeling of great satisfaction from solving a complex problem set, or the frustration of being unable to solve a task, our authors know that these experiences encourage an individual to broaden their knowledge and develop new skills. This book features tasks given at world-class programming and algorithmic competitions organized by the University of Warsa
"高速文字列解析の世界"を読んだ - 射撃しつつ前転 改
高速文字列解析の世界というタイトルからは、どんな中身なのかあまり伝わってこないので、どんなことが書いてある本なのか、中身をちょっと紹介してみる。 1章、2章は概観や準備であり、3章からが本番なのだが、Burrows Wheeler Transform、簡潔データ構造、ウェーブレットツリー、データ圧縮、全文検索、テキストマイニングのためのデータ構造、という章題になっている。 何に使うのかという目的ベースで考えると、この本に載っているのは、データ圧縮、情報検索とテキストマイニングの基盤技術である（データ圧縮については基盤と言うよりはそのものだが）。ただ、この本には本当に基盤技術の話しか載っていないので、「この本で情報検索はバッチリだぜ！！」というような訳にはいかない。テキストマイニングに関しても同様である。別途入門書を読むなりしないと、より高次元（ここでの高低は技術の積み重ねの高低であり、難し
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速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
『プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』を終えた。 - 猿に文明を与えるな
声優の声を分類してみた - Qiita
Amazon.co.jp: Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science: Graham, Ronald L. Knuth, Donald E. Patashnik, Oren: 本
ゲーム計算メカニズム (コンピュータ数学シリーズ 7) | 岸本章宏, 柴原一友, 鈴木 豪, 小谷善行 |本 | 通販 | Amazon
Amazon.co.jp: Java Puzzlers 罠、落とし穴、コーナーケース: ジョシュア・ブロック (著), ニール・ガフター (著), 柴田芳樹 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: ゲームとパズルの計算量: ハーン,ロバート・A. (著), ドメイン,エリック・D. (著), 隆平,上原 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: 再帰の技法??基本的考え方・アルゴリズム・プログラミング: 玉井浩: 本
