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ABC292で大当たりしまして青コーダの仲間入りしました! 会社の表彰制度を作るときにAtCoderのレーティングも表彰対象にしてほしい[1]無事、表彰制度に組み込めたのですが表彰を前に転職したので私は表彰金をもらい損ねました。という話があり調べてみたら面白そうで自分も参加してみたのが2022年1月でした。そこからどっぷりハマってABC, AHCに参加する日々です。 仕事をしながら競プロを楽しんだ1年を振り返りつつこれから年を重ねていったときにどうなるんだろうか?ということも少し考えたいと思います。 自己紹介 高校時代は数学が得意。大学は京大(情報)で表の専門は連続最適化、裏の専門はお酒&プログラミングで当時からプログラミングは好きでした 仕事はデータサイエンス領域のコンサル。RやPythonを書く機会はあったものの職業プログラマというほどではなかった(パワポを触る時間が長かった) 直近5
統計検定1級はとにかく問題量が多いので過去問で事前に練習しておくことが合格への近道だと思います。 過去問の入手方法 統計検定のHPに直近開催分の問題と略解が掲載されています。また、公式問題集 統計検定1級・準1級 公式問題集(2018~2019年) 統計検定1級・準1級 公式問題集(2016~2017年) を含めると過去4~5年分程度の問題と解答が入手可能です。本格的に対策をしたい方は問題集を入手されることをオススメします。 過去問の解答例 統計検定1級の過去問の解答例とコメントを掲載しています。 なお、解いていない問題(下記の一覧で「-」と表記)を今後解く予定はないので解答が知りたい方は公式問題集をご参照ください。また、問題文は題意が変わらない範囲で略記しています。 統計数理 2019年 大問1: 問題、解答例 大問2: 問題、解答例 大問3: – 大問4: 問題、解答例 大問5: –
機械学習は「アルゴリズムの進化」と「データセットの進化」の両輪が揃って初めて進化すると言われています。ここではDeep Learning躍進の一翼を担った「大規模かつ良質なデータセット」の代名詞である ImageNetデータセット ILSVRC2012データセット を紹介します。 ImageNetデータセット ImageNetは 1,400万枚を超える画像 画像に写っている物体名(クラス名)を付与 物体名(クラス名)は2万種類以上 を収録したデータベースです。ImageNet登場以前にも画像認識用データセットとして MNIST: 手書き数字(0-9)画像を数十万枚収録 CIFAR-10: 飛行機、鳥など10クラスの画像を数万枚収録 がありましたがImageNetはクラス/画像数共に桁違いに大きいデータセットです。 また、クラス名はWordNetという概念辞書の用語を使っておりWordNet
ニューラルネットワーク(Neural Network, NN)の基本形と言える単純パーセプトロン(simple perceptron)が持つ能力とその限界について紹介します。 単純パーセプトロンの定義 まず単純パーセプトロンで取り扱う「2値分類問題」について定義します。 [math]N[/math]個の教師例[math]\{(\mathbf{x}_i,\ y_i)\},\ \mathbf{x}_i\in\mathbb{R}^n,\ y_i\in\{-1,\ 1\},\ i=1,\dots,N[/math]が与えられた時に2つの分類[math]y=-1,\ 1[/math]を判別する基準を求める問題を2値分類問題と呼ぶ。 例えばECサイトにおける顧客[math]i[/math]の購買履歴データ[math]\mathbf{x}_i[/math]と優良顧客フラグ[math]y_i[/math]を
統計、データマイニングや最近では人工知能(AI)や教師あり学習手法や高校数学レベルで理解できる数学の有名問題に関する話を書いています。 統計検定 統計検定1級受験時(2016年11月)、統計検定2級の勉強会(2017年11月~)で調べた情報をまとめています。統計検定に関する情報が少ないせいかアクセスが一番多いトピックです。 統計検定の難易度: 統計検定全体の受験者数、合格率をまとめています 統計検定2級の傾向と対策: 統計検定2級向け勉強会で調べた情報です 過去問と解答例(2級): 統計検定2級過去問の解答を載せています 統計検定1級受験記(準備編) 統計検定1級受験記(当日編) 過去問と解答例(1級): 2015~2018年の統計数理、統計応用の解答例を載せています 人工知能(AI) 深層学習(Deep Learning)の登場を受け改めてニューラルネットワークの歴史とその発展をまとめて
統計検定受験のきっかけ 2016年11月に統計検定1級を受験しました。受験のきっかけは統計学を勉強し直すにあたってのモチベーション維持のためでした。そもそも、統計学を勉強し直したいと思ったのは社会人になってからデータマイニング関連の仕事に10年近く携わっているものの、大学時代に統計を専門として学んでいなかったので 社会人時代は案件ごとに必要な項目(一般化線形モデル、独立性検定、生存時間解析etc)を都度調査(勉強と呼べるほどの時間が取れないことがほどんど…) という形で統計をつまみ食いしているような日々を送っていました。仕事はそれでなんとか回していたものの 体系立てて統計を勉強していないため概念、手法間の関連がよくわからない 基本的な概念は知っているもののより高度な概念、手法(ノンパラメトリック手法や回帰分析における予測区間など)が完全には理解できていない 教科書や本に載っている通りの問題
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