機械学習デザインパターン
本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン（データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、対応性、運用性、説明性、公平性などに関するもの）に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。すぐ動かせるコード例とデータセットを豊富に含み、手を動かしながら機械学習を学びたい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストやエンジニアのリファレンスとしても有用な内容となっています。著者のGoogle Cloudのデータ分析＆AI部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書
数学に強いエンジニアむけの機械学習勉強法
今年の3月から機械学習の勉強を始めて9ヶ月たったのでその振り返りと今後機械学習に入門する人の参考になればという記事です。 巷の記事だと「数学何もわからない人向けの機械学習~」みたいなものが多いので「数学チョットワカル人向け」に勉強方法をまとめてみようと思いました。 前提として筆者は大学で数学を専攻しており、社会人になってからはプログラミングを生業としております。 # 前提知識のおさらいいきなり機械学習入門～のような書籍に入る前に、基礎知識としてこの辺を抑えておくと良いと思います。 ## 線形代数:大学1年レベル機械学習の説明はほとんど行列の計算として表現されますので大前提として。手を動かして計算問題を解くのもおすすめです。 プログラミングのための線形代数 https://www.amazon.co.jp/dp/4274065782 ## 基礎統計(頻度主義):大学1年レベル正規分布や指数分
AIは「学ばなくていい」！ ブーム終焉の「次」を起業家が明かした（AI SCHOLAR）
たとえば、スマホって、表面的な操作がわかれば、中で使われている数学を知らなくても使えるじゃないですか。同じように、MatrixFlowでもボックスの性質だけ知ってれば、誰でも使えるようなツールを目指しています。 得意な人や好きな人はやればいいと思うけど、難しいことを無理して勉強する必要はない、というのが僕の考えです。中で使われている数学や理論を一から勉強して構造を知ることより、技術をどのようにビジネスに応用させていくかを考えることの方が重要だと思ってます。 ──世間では、基礎的なところから勉強して土台を作らないと「なんちゃってAI人材」が大量生産されるなんて言われていますが、ある意味、真逆のスタンスですよね。 そうですね。機械学習をやりたい人はいくらでも勉強してもいいと思いますが、やりたくない人がお金を稼ぐことを目的として基礎の勉強をする意味は無いですよね。 AIブームは一度終焉を迎える
英語・資格の勉強にはメンタルバリア克服と不安の活用：書評 | ライフハッカー・ジャパン
疲れやすい、呼吸の浅さを改善。ストレッチポールは毎日使いたいほど気持ちがいい!【今日のライフハックツール】
やる気が出ないを分析。小学生も大人もハマる勉強法：書評 | ライフハッカー・ジャパン
疲れやすい、呼吸の浅さを改善。ストレッチポールは毎日使いたいほど気持ちがいい!【今日のライフハックツール】
「デジタル広告の大部分が詐欺だ」：古参アドテクディベロッパーの告白 | DIGIDAY［日本版］
――広告の現状についてどう感じている？ 広告の多くが詐欺だ。私はこの業界にもうずっといる。約20年くらいだ。だから、何が起きているか知っている。そして、この馬鹿みたいな嘘を、ちゃんと嘘だと指摘する人は誰もいないことも分かっている。 ――（業界の）人々が大きい問題に取り組まないという意味か？ そうだ。例を挙げると、私がミーティングで「すべてがクッキーをもとにしているが、クッキーが削除されたらどうなるんだ？」と、発言したことがある。そのときの皆のリアクションは、エレベーターで誰かがオナラをしたときよりもひどいものだった。 ――特に腹立たしいと思うことは何か？ 広告ネットワークからトラフィックを買って、全画面表示のプロンプトを行ったりする。こういった全画面プロンプトではユーザーが見ているウィンドウの下では、もうひとつのウィンドウがポップアップしていて、それは見えることもあるし、見えない仕様になっ
「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] - Exchangewire Japan
「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] プログラマティックが普及して以降、パブリッシャーを取り巻く広告ビジネスの環境は大きく変わったといわれている。だが、日本における実態や実務を担う関係者による現場の声は、実はあまり取り上げられているわけではない。 パブリッシャー・トレーディングデスクとして日頃パブリッシャーを近くで支援しているbrainyが、パブリッシャーのプログラマティック広告実務担当者へのインタビューを通じて、日本のパブリッシャーが置かれているビジネス環境や、昨今のアドテクノロジー界隈のトレンドについて率直に感じていることなどをお伝えするシリーズ。 第一弾は、niconicoのプログラマティック広告実務者へのインタビューをお届けする。 ★インタビュー対象 株式会社ドワンゴ 営業本部広告営業部第四セ
![「アドテクの理想と現実」にパブリッシャーはどう向き合うべきか？ -大手パブリッシャー担当者が語る課題と未来- [インタビュー] - Exchangewire Japan](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f02dff03df32d9f451011800c2f0e30603defef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.exchangewire.com%2Fwp-content%2Fblogs.dir%2F3%2Ffiles%2F2017%2F06%2Finterview_brainy_June2017-.jpg)
科学的に証明された効率的な勉強・学習法7 | ライフハッカー・ジャパン
モバイルバッテリーとは呼べない。「ほぼポタ電」なコレ1台で有事の時もアウトドアも大活躍!【AmazonスマイルSALE】
機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
Pythonによるスクレイピング&機械学習のお勉強その6-2 - Word2Vecで文章をベクトル変換しよう - Qiita
今回の目標 このシリーズでは教科書(文献1)に沿ってPythonによるスクレイピングと機械学習を学びます。今回は第6章「テキスト解析とチャットボットの作成」から6-2「Word2Vecで文章をベクトル変換しよう」を学びます。 このシリーズの学習では、原則教科書のサンプルプログラムを作成してゆきますが、著作権に配慮し、できるだけそのままではなく類題を作成して勉強してゆく方針です。 教科書で勉強することの整理 この節ではWord2Vecを用いて様々な文章に出てくる単語の解析を行う手法が解説されています。Word2Vecの実装としてはGensimを用いています。教科書のサンプルプログラムでは word2vec-kokoro.pyで「こころ」の文章をWord2Vecモデル化して保存 対話環境で「こころ」のモデルに出てくる単語の類義語を抽出 青空文庫から夏目漱石、芥川龍之介、太宰治の作品を一括ダウン
大人が知らない、子どもたちの勉強事情。 インスタ感覚で「勉強ノート」もシェアする時代に？！ | CAREER HACK
自撮りをアップしたり、恋人とのラブラブ動画をアップしたり…いまどきのティーンにとってネットで日常生活をシェアするのはとても自然なことなのかもしれません。じつは勉強ノートも『Clear』というアプリで共有するのが流行っているそう。そこには大人たちの知らない世界が？！ 勉強ノートの共有アプリ『Clear』が子どもたちに大ウケ。その意外な理由とは？ 10代の子たち、とくに中高生の5人に1人が使うノート共有アプリがあることをご存知でしょうか。それが『Clear』です。自分がつくった勉強ノートをアップし、子どもたち同士で「いいね」や「シェア」しあっているそうです。 「とってもキレイなノートですね」 「テスト勉強の参考になりました」 「わかりやすくまとまっててすごい」 いいノートにはこういったコメントがガンガン寄せられるといいます。 台湾や中国などアジアを中心に、世界4カ国で使われている『Clear』
勉強が「下手」な人のたった一つの特徴
勉強が「下手」な人のたった一つの特徴勉強が「下手」な人の特徴は「ささいなことにこだわりすぎる」こと。 こだわりすぎて無駄な時間を費やす「規約」だとか「規則」だとか「慣例」だとか「公理」だとかについて、その成り立ちの理由を深掘りしようとする。それらを素直に受け入れてどんどん先に進むことをしない。英単語が出てくる度に「なぜ『りんご』は『apple』というのか」を延々と繰り返す。 また、全体から見て重要ではないことや例外的なことに多くの時間を費やす。一生使うことのないような内容の勉強に時間をかける。 無駄な時間を費やした結果、成果を上げられない私たちは勉強において二つの意味での時間制限に縛られている。それは「勉強するために費やす人生の時間制限」と「勉強した内容を用いる時間（時期）制限」である。 勉強をするための時間が無限にあるならば時間をかけて勉強してもよいだろう。勉強した内容を吐き出す場が10
アメリカの大学院、コンピュータサイエンスの修士課程に合格するまで - from __future__ import katryo
アメリカの大学院出願について書く。 僕は南カリフォルニア大学（通称USC）のコンピュータサイエンス（CS）修士課程に合格した。 2017年9月2日現在、すでに最初のセメスターの授業は始まり、毎日アルゴリズムの教科書を読んだり問題を解いたりしている。 ちなみはアメリカに来るまでは日本でソフトウェアエンジニアをやっており、その前は京都大学院情報学研究科の修士課程をやった。さらにその前は京都大学農学部で学士号を取った。 僕が合格したのは Master of Science in Computer Science - Scientists and Engineers というプログラムだ。CS以外の学部出身者向けのもので、学部で学ぶような基礎から学び直すことができる。 この課程に入学するためにやったことを以下にまとめる。 TOEFL TOEFLの勉強については TOEFL 100点を取る学習法、費用
幼児の家庭学習教材ランキング５！家庭教材をする意味とは。 |
お家で出来る就学前の幼児学習教材の種類がたくさんあることをご存知ですか 本屋などで売っている知育教材もありますが、通信制で学べる学習教材もたくさんあります。種類があると選べるという利点もありますが、どれがいいか迷ってしまいますね。 どんな家庭学習教材が人気なのでしょう？ 人気ランキングと共に、就園前の子供に学習教材を始める利点を紹介します。 家庭でできる幼児教材 人気ランキング（就園前） １位 がんばる舎すてっぷ 対象年齢 ２歳〜６歳 月会費 ６０５円（１２ヶ月一括払い） 「数」「言葉」「図形」「記憶」「常識」「作業」の６分野を１日１枚勉強する方式。 月６０５円という安さと、プリントのみのシンプルな内容が人気。 ２位 こどもちゃれんじ 【こどもチャレンジ】 対象年齢 ６ヶ月〜６歳 月会費 １６９７円（１２ヶ月一括払い） 幼児の５人に１人が入ってる人気教材。 「絵本」「映像（DVD）」「
Rで異常検知(3): 非正規データからの異常検知（カーネル密度推定・EMアルゴリズム・K-means・1クラスSVM） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（注：ただの備忘録ゆえ、ほぼ確実に後で追記が出る見込みです） 今回はコロナ社井手本の第3章を取り上げます。 入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド 作者: 井手剛出版社/メーカー: コロナ社発売日: 2015/02/19メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る とは言っても全部丸写しするのはさすがに問題があるので、個人的に興味のあるトピックスだけを取り上げて、なおかつあくまでも個人的な備忘録として記する程度に留めておきます。本格的に勉強したい方はちゃんとコロナ社井手本をお求めの上ご自身で独学するようにして下さい。 ということで、今回個人的に取り上げるのは第3章の中のカーネル密度推定とクラスタリングとSVMの箇所です。なおコロナ社井手本ではここでEMアルゴリズムそのものの説明もなされていますが、EMアルゴリズム自体はこのブログでも一度取り上げているので既知のものとし
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
【無料で使える】Pythonを勉強できる学習サイト7つ - Qiita
※こちらの記事は、プロスタ編集部が現在大変人気の高いPythonの文法記事を公開することで、皆様の学習にお役に立ちたい意図で投稿しております。 参考サイト：【無料で使える】Pythonを勉強できる学習サイト7つ Pythonは文法が平易で、読みやすいことから、プログラミング初心者にも推奨される言語になっています。Pythonは特定の目的に特化して、人気が高い傾向があります。前述のように、数式処理などの分野では根強い人気があります。また、最近は大量のデータの中から知見を見いだすビッグデータ関連のプロジェクトが流行していますが、Rというデータ解析に特化したプログラミング言語と並んで、実行速度の速いPythonの人気が高まっているといわれています。特定の分野に興味があり、その専門家を目指すのであれば、Pythonを学ぶという選択がとても魅力的なものになるでしょう。 ACT（アクト） ACTはプロ
プログラミング勉強を加速させる7つの習慣 - Qiita
※ 本記事は自分が運営するブログに転載しています 株式会社LITALICOでWebエンジニア（Rails）を担当しています、@YudaiTsukamotoです。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2016』16日目の記事です。 はじめに 私は学生時代は情報工学の専攻でもなければ、趣味でプログラミングをやっていたわけでもなく、 社会人になってWebエンジニアとして初めてまともにプログラミングを勉強し始めました。 入社するまでに独学で勉強の真似事をしてはいましたが、そもそもどうやって勉強していいのか全然わからず、 本を読んで写経をして何故だか理由はよくわからないが動作してしまうミニブログを眺めては、ため息を付いて挫折を繰り返しておりました。 そんな初心者だった自分が、Webエンジニアとして食べていくために本気で努力して身につけたノウハウを、 「プログラミング勉強を加
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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
べき乗則・パレート分布・ジップの法則
