誰も教えてくれない「分かりやすく美しい図の作り方」超具体的な20のテクニック
【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・
Wikipediaの面白い一覧ページ100選！驚くほど役に立つおすすめの記事 - ホビヲログ
Wikipediaが好きだ。知らないことがたくさん書いてあるから。 というわけで面白い一覧を100ページほどまとめてみた。みなさまの参考になれば幸いである。 Googleの隠しコマンド一覧 - Wikipedia ONE PIECEの登場人物一覧 - Wikipedia X-ファイルのエピソード一覧 - Wikipedia アニメ・漫画のテレビドラマ化作品一覧 - Wikipedia アニメ・漫画の実写映画化作品一覧 - Wikipedia アニメ作品一覧 - Wikipedia アラビア語化された日本のアニメ作品一覧 - Wikipedia イグノーベル賞受賞者の一覧 - Wikipedia オリンピックのバレーボール競技・メダリスト一覧 - Wikipedia ガンダムシリーズ一覧 - Wikipedia キツネの入った言葉一覧 - Wikipedia ギリシア神話を題材とした文学作品
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
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