データ無しからの機械学習：どのように機械学習のポートフォリオを作るか
（この記事はEdouard Harris氏が書いたThe cold start problem: how to build your machine learning portfolioを、著者の許可を得て日本語訳したものです。） 私はY Combinator出資のスタートアップ企業に勤務する物理学者です。我々は新卒の学生が機械学習の仕事に付くことを支援しています。一昔前に、機械学習の仕事に付くためにすべきことについて書きました。その投稿の中でやるべきことの一つとして、機械学習プロジェクトのポートフォリオを作ることをお勧めました。しかし、どのようにすればポートフォリオを作れるかということについては書かなかったので、今回の投稿ではその話をします。[1] 我々のスタートアップの事業がら、私は良いものも悪いものも含め数百に登るプロジェクトを見て来ました。その中から２つの素晴らしいプロジェクトを紹
プログラムがメモリをどう使うかを理解する(1)
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている（抽象化されている）仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
リーダブルなコードを書く習慣の身に付け方・実践の仕方 - 2021-09-22 - ククログ
結城です。 2021年9月13日から14日にかけて、東京都立大学の大学院生向け特別講義として「リーダブルコード演習」を実施しました。 演習の内容は、当社でこれまでにも行ってきているリーダブルコードワークショップを、プログラミング経験が比較的浅い・プログラミングの量がまだそれほど多くない方向けに調整した内容としました。 この記事では、実施した演習の概要と、今回意識した点を紹介します。 本文が長いため、目次を用意してみました。 発端 演習の構成 座学パート リーダブルなコードを書く意義について リーダブルコードを実践するためにまず取り組むべきこと 実際の現場での「コードがリーダブルでなくなってしまった」「リーダブルになるよう改めた」実践例 最初の実装 リーダブルでなくなった実装 リーダブルさを取り戻すための改修 コードがリーダブルでなくなっていってしまう要因 壊すのが怖くて、見て見ぬフリ 恐怖
登 大遊「イノベーションは“いんちき遊び”から生まれる」
「デジタル敗戦」という言葉が確定した事実かのように語られる日本のICTの現状に対し、天才プログラマーの登 大遊氏は「あまり心配する必要はない」と話す。日本に必要なのは大企業の「遊び」だと言う。 by Yasuhiro Hatabe2021.08.30 1293 782 29 独創的な若きイノベーターを選出する世界的アワード「Innovators Under 35（イノベーターズ・アンダー35）」。その日本版「Innovators Under 35 Japan」が今年も開催され、8月31日まで公式サイトで候補者の推薦および応募を受付中だ（本人による応募のみ9月7日までに延長）。 このアワードで、「通信」領域の審査員を務める1人が登 大遊氏（36歳）である。登氏は、筑波大学入学時に、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「未踏ソフトウェア創造事業 未踏ユース部門」に採択され開発したVPNソフ
プレゼンテーションに悩むすべての人達のために：プレゼンテーションの世界標準「構造的プレゼンテーション」 - Kazu’s Blog
国際会議で欧米の人のプレゼンテーションを聞いたとき、こんなことを思ったことはありませんか？ 内容的には、それほど大したことないが、彼らはプレゼンテーションがうまい。大したことない話でも、いい話のように聞こえる。その点、日本人は下手だよなぁ、と。 実は、欧米の人たちは、子供の頃から、下記に述べる「構造的プレゼンテーション」の教育を受けているのです。下記は口頭プレゼンテーションを前提に述べますが、文章でも、基本は同じです。以前、ドイツで、小学校の時からドイツで暮らしている日本人の方から伺いましたが、ドイツでは小学校のときから、文章を書くときは構造を意識せよ、ということをしつこく叩き込まれるそうです。 プレゼンテーションの世界は実は非常に奥深く、極論すれば、内容に応じて、内容の数だけ、それにふさわしいプレゼンテーションのスタイルがあります。ですが、まずはプレゼンテーションの基本形を身に付けましょ
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ - Qiita
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
DEEP LEARNING · Deep Learning
Description This course concerns the latest techniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning, embedding methods, metric learning, convolutional and recurrent nets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. The prerequisites include: DS-GA 1001 Intro to Data Science or a graduate-level
2020 Lectures
2020 Lectures 1/13: Course overview + the shell 1/14: Shell Tools and Scripting 1/15: Editors (Vim) 1/16: Data Wrangling 1/21: Command-line Environment 1/22: Version Control (Git) 1/23: Debugging and Profiling 1/27: Metaprogramming (build systems, dependency management, testing, CI) 1/28: Security and Cryptography 1/29: Potpourri 1/30: Q&A Video recordings of the lectures are available on YouTube.
技術系メーリングリストで質問するときのパターン・ランゲージ
目次 はじめに メーリングリスト —— サポートセンターではなく互助会です 表題 —— あいさつではなく用件を書きましょう 自己紹介 —— 自分の知識・技能・経験を簡潔に書きましょう 書き出し —— 最初に問題の要旨を書きましょう 肩書き —— 会社の名前を背負っていることを忘れないように 実行手順 —— 手順は箇条書きで書きましょう 結果の予想 —— 期待した結果を書きましょう 実際の結果 —— 実際に起きたことを書きましょう ステップ明記 —— どこからうまく行かなくなったかを書きましょう 実際の値 —— 条件を具体的に書きましょう エラーメッセージ —— 必ずコピー＆ペーストしましょう 判断理由 —— そのように考えた理由を書きましょう 文献の引用 —— 読者の手間を省くように書きましょう ソース —— 関連する部分を抽出して示しましょう スレッド —— 関連する話題なら「返信」しま
Scrapboxと発表者が規定の時間で移動するオンライン・ポスター形式の合同研究会がとてもよかった話｜Satoshi Nakamura
中村研では「ひとりの落ちこぼれも出さずにある程度高いレベルまで上げる」ということが基本的な運営ポリシーであり，色んなことをやっているのですが，その中でも重視しているのが他研究室との積極的な交流会だったりします． 研究室に閉じていると仲間も世界も広がりませんし，画一的な評価基準のなかでいるのはうまくいっている人にとっても，うまくいっていない人にとっても望ましくありませんし，機会損失にもなります．また，一度学会発表して終わりじゃなく，途中の段階で色んな人にコメントをもらうというのも重要だなと考えているため，特に関西大学の松下光範研究室や，お茶の水女子大学の伊藤貴之研究室とは毎年のように合同研究会を実施させていただいています．本当にありがたいことです． さて，今年は新型コロナウィルスの影響で研究室の活動が大幅に制限されてしまったことで，当然のようにこの手の合同研究会もその場に集って実施するという
NLP Course | For You
This is an extension to the (ML for) Natural Language Processing course I teach at the Yandex School of Data Analysis (YSDA) since fall 2018 (from 2022, in Israel branch). For now, only part of the topics is likely to be covered here. This new format of the course is designed for: convenience Easy to find, learn or recap material (both standard and more advanced), and to try in practice. clarity E
Lord of SQLInjection
! this site does not support IE _______________________ _______________________------------------- `\ /:--__ | ||< > | ___________________________/ | \__/_________________------------------- | | | | The Lord of the SQLI : The Fellowship of the SQLI, 2024 | | | | | | [enter to the dungeon] | | | | | | [RULE] | | - do not attack other database | | - do not exploit server | | - do not dos server [rub
オンライン授業に関する学生アンケートまとめ
AY2020春学期のオンライン授業に対する学生向けアンケートの内容をまとめました。秋学期以降の授業設計にお役立て下さい
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://www.r-ccs.riken.jp/wp/wp-content/uploads/2020/09/nakata190523.pdf
【公式】ぷよぷよeスポーツ×プログラミング
「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）
https://dafriedman97.github.io/mlbook/index.html