新Google翻訳を使って3700ワードの技術文書を1時間で翻訳した - 科学と非科学の迷宮
新しいGoogle翻訳がニューラルネットワークに基づく機械翻訳に移行して品質が向上した、というので早速使ってみました。 翻訳対象はHadoopのFair Schedulerに関するドキュメントです。 Fair Schedulerは、Capacity Schedulerと並ぶHadoopの2つのスケジューラの一つですが、挙動が少し複雑で、理解するのに苦労します。ドキュメント自体も長く、英語に不慣れな人には読むのがなかなか大変な文書で、前々から訳したいとは思っていました。しかし、3700ワード(A4に文字ぎっしりで7ページ近く)の技術文書を訳すとなると、かなりの労力が必要になります。少なくとも一日仕事になるのは間違いありません。私も仕事が忙しく、なかなか翻訳の時間がとれなかったため、翻訳作業はタスクキューの底に埋もれてしまっていました。 そこで、今回新しい翻訳がどれほどのものか試すのも兼ねて、
自分の理解を理解する→何をどのように分かっているかを可視化するISM構造学習法の考え方
知識はスタンドアローンでは存立できない。 そして理解するとは結びつけること、知識のネットワークをつくり育てることに他ならない。 今回は、こうした理解の捉え方を、最も直裁に実装化したISM構造学習法を紹介しよう。 自分が今現在、何と何をどのように結びつけて理解しているかを繰り返し可視化し、これを増補改訂していく中で学習を進めていこうというアプローチである。 （時間がない人のための概略） １ 学びたいことから複数（20〜30個）の項目を拾い出す ２ 「この項目はこの項目とつながってる」と今の時点で分かるもの同士を結ぶ ３ 連結関係をdot言語で記述しGraphvizで階層構造（ネットワーク）図にする ４ 学習が進む度に、結びつきを追加／修正し構造図を改訂していく （関連記事） ・直観を超えた何かが組み上がることを目指して→考える道具としてのdot言語 / Graphviz 読書猿Classic
根気も時間もないあなたが外国語習得の臨界点を越える一番ゆるいスタートアップの方法
止まっているものを動かすのは、動いているものを加速するよりも、大変である。 何事も、最初のスタートアップが難しい。 語学学習は、なかでも〈初期不良〉が多い。 スマホがいかに人間をダメにするかみたいな記事が流れていたので、少しは役立つ事例として、この語学学習を取り上げてみる。 マーケットが大きい英語以外のまともな語学教材は、秀才向けに書かれている。 前に言ったことは繰り返さなくても完璧に覚えていることができ、分からないところがあっても自力で調べて（あるいは分からないところを我慢して）先に進んでいける人間を対象に作られている。 以下は、落差の大きな階段を登っていくための杖であり、手すりである。 １．まずAnkiをダウンロードする （本家サイト；ダウンロードもここから） http://ankisrs.net/index.html （日本語ユーザーマニュアル） http://wikiwiki.jp
フリーの数式処理ソフトMaximaで数学の高速道路に乗る
数式処理ソフトなんか使ったらダメ人間になると心配の（親・教師は放っておけ）よい子におくる。 昔々、Mathematicaという数式処理ソフトを教えてくれた人がこんなこと言った。 「コンピュータを使って、今まで１０の労力が必要だったことが３の労力で済むのだとしたら結構な話だろう。Mathematicaがもたらすのも、それと同じことだけれど少し違う。これまで１０００の労力が必要だったことが３００程度で何とか可能になって、一生を棒に振る範囲で済みそうになる。自分の分野の先達たちが目標にすること自体をあきらめてきたものが、バトンの形になって手渡される。Mathematicaを使うというのは、そういうことなんだ」 数式処理ソフトは計算できない子を作るか？ 数式処理ソフトは微積分もできれば、方程式も解けるし、グラフも描ける。 「解を求めよ」みたいな問題はだいたい解けるから、今でも 「そんなものを生徒・
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