ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
ブックマーク必須、Ruby関連の厳選リンク集「Awesome Ruby」 | ソフトアンテナ
今の時代、Googleで検索するだけでたくさんの情報をみつけることができますが、見つかった情報が本当に価値がある情報なのかどうか、限られた時間で見極めるのはなかなか大変なことだと思います。 そのような時に利用したいのがキューレーションリスト。「Awesome Ruby」はRuby関連ライブラリやリソースへの厳選されたリンク集で、用途ごとに定番情報へのリンクが張られているので、ざっと概略を知りたいときに役に立ちそうです。 例えば、ファイルアップロードでは、環境構築ツールではrvmとrbenvが、ファイルアップロードではpaperclip、carrierwave、dragonflyなどのライブラリの名前が挙げられていて、このチョイスは誰もが納得するところではないでしょうか。 Ruby用だけではなく、Go、PHP、Python用のリンク集もあるようですのでこちらもどうぞ。 awsome-go /
Web開発にPythonを使う理由 - Web屋さんのアレ
僕の周りだけかもしれないですが、国内のWeb受託開発案件は「PHPで作るのが暗黙のルール」ってな勢いでPHP案件ばっかりなのですが、Python大好きな僕としては、何としてでもPythonを使って仕事をしたい！ なので頑張って布教活動をしているのですが、中々良い手応えが得られないのが現状です。。 という訳で、改めてPythonを使うメリットとか、安心してクライアントにPythonを進められる理由なんかをまとめてみました。 技術者がPythonを使うメリット 「今までPHPでやってきて何の問題もなかったし、これからPython始める意味なんてあんの？」 ぶっちゃけ、そんなにないですｗ 結果的に出来上がる物に関しては大差ないですからね。 ただし、開発効率やメンテナンス性は飛躍的に上がると僕は思います。 ライブラリがとても豊富 PHPも沢山ライブラリありますけど、Pythonだっていっぱいあるん
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GitHub - sdogruyol/awesome-ruby: A curated list of awesome Ruby frameworks, libraries and resources. Inspired by awesome-php & awesome-python.
