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Welcome to the Machine Learning University channel! Our mission is to make machine learning (ML) accessible to anyone, anywhere, anytime. We have courses ava...

Pragmatic Perspectives Simple, by example, pragmatic stories from a chronic learner. Data Science, Machine Learning, Big Data Analytics, Cognitive Computing …. well all of us have been avalanched with articles, skills demand info graph’s and point of views on these topics (yawn!). One thing is for sure; you cannot become a data scientist overnight. Its a journey, for sure a challenging one. But ho

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機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法

時間とともに変動する現象を記録したデータが時系列である。時系列に基づき、複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行うための方法が時系列解析である。この講義では、時系列のモデリングのための前処理や特徴の可視化、統計的モデリングの方法、線形・定常時系列モデル、状態空間モデルおよび非線形・非ガウス型モデルについて、実際の問題への応用含めつつモデリングの方法を中心に解説し、現実の問題に対応して適切なモデリングができるようになることを目標とする。

はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。

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数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム: eラーニング教材・講義動画配信

本題のチートシートはこちら PNG SVG https://d.kuku.lu/6b5cc7b0a9 から DL できます 作った理由 git って他人に概念を説明するのって難しいし、自身も何度も反復させないと定着しなかったなあという感覚を持っていたので作ってみました 所感 こちらの Git チートシートですが、この中に盛り込めなかった内容で 第2段 を作成しようか考え中です 皆さまのオススメの便利コマンドとか、この内容は必須だろ！的なものがあればをご教示いただければ幸いです もし誤りがあれば、作者の心が折れない程度にご指摘いただければ幸いです あとがき ここまで反響を頂けるとは思っておらず、嬉しい限りです・・・本当にありがとうございます・・・！！ また、図は全て自作です。図における言語は英語、説明は日本語、と言う形に統一しました。（吹き出し部分だけ日本語になっていたのでこちらは修正しまし

ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 　統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。

- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less

---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部　開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ　って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての３次元回転の表現の基礎の理解

プログラミング学習環境のMonaca Educationで、セガの人気パズルゲームである「ぷよぷよ」を使ってプログラミング学習できる教材「ぷよぷよプログラミング」が登場しています。「ぷよぷよプログラミング」は無料で利用できるとのことなので、プログラミング初心者が早速チャレンジしてみました。 【公式】ぷよぷよeスポーツ×プログラミング http://puyo.sega.jp/program_2020/ 「ぷよぷよプログラミング」サポートページ | Monaca Education https://edu.monaca.io/puyo 「ぷよぷよプログラミング」に挑戦するには、Monaca Educationにサインインする必要があります。というわけで、まずはMonaca Educationのアカウント作成ページにアクセスして、メールアドレスとパスワードを入力し、「アカウント新規作成」をクリッ

ぷよぷよプログラミングとは プログラミング学習環境『Monaca Education』において、セガが展開するアクションパズルゲーム『ぷよぷよ』をプログラミング学習できる教材です。 製品版と同じ画像素材を利用して、世界中で使われるコンピュータ言語を使い、プロが使う開発環境で本物のプログラミングをお楽しみください。 本コンテンツは無料でご利用いただけます。

テクニカルライティングの基本を学べます。サイボウズの新入社員向け研修資料です。業務マニュアル、報告書、仕様書、技術解説書などのドキュメントを書く機会がある方向け。 Twitter：https://twitter.com/naoh_nak 2023年度のアップデート版もあります：https://speakerdeck.com/naohiro_nakata/technicalwriting2023

新入生向けの資料

Gitの紹介と簡単な使い方

ミクシィGit研修 (21新卒) 1 shumon.fujita

新卒研修で行ったGit理解のためのハンズオン研修資料です。 資料中に出てくるマテリアルはこちら https://github.com/BrainPad/GitForBeginners2020

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Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する. 佐久間 淳筑波大学 システム情報系教授2003年3月東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 博士(工学). 同年4月日本アイ・ビー・エム株式会社入社, 東京基礎研究所に配属. 2004年7月, 東京工業大学総合理工学研究科助手, 2007年4月同助教, 2009年4月,筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授, 2016年4月同教授. 2009年10月から2012年3月,科学技術振興事業団さきがけ研究員兼任, 2012年2月から2014年3月, 国立情報学研究所客員准教授兼任, 2016年9月,理化学研究所革新統合知能研究センターグループリーダー兼任, 現在に至る.

The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to

統計数理研究所は「統計思考力を備えたT型人材育成による融合研究の推進」を掲げています。その実現のために作られた組織が統計思考院です。本チャンネルでは統計思考院で実施した講座・イベント等の動画の一部を公開します。統計数理研究所Link（https://www.ism.ac.jp/）統計数理研究所 統計思考院Link...

東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。