そんな中で，読者さんとこんなやりとりがありました． と，言うことで，参考書類をまとめてみました．大学レベルになると，オススメ参考書をまとめたサイトもめっちゃ少なく，参考書を探すのすら一苦労です． 幸いにも，私はロボットを専門的に学んでおり，数学，力学，電気，プログラミングなどなど多彩なことを学んでいます． 今回は，私が今まで使ったことのある参考書の中で良かったものを紹介させていただきます． ここにまとめたのは，すべて私が今まで読んだことのある参考書なので，他のサイトによくある「使ったことないけどおすすめする」的なのとは違います 私が愛読しているオーム社のマンガでわかるシリーズなどはKindle版も出ているので，通学時間とかのスキマ時間とかでサクッと読みたい人とかはKindle版を購入するのがおすすめです． 授業だけだと解法の暗記になってしまうことも少なくないですが，参考書等で体系的にわから

This domain may be for sale!

カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィルタの考え方と計算方法を学びます。 この記事では、状態空間モデルもカルマンフィルタもあまり詳しくないという方を対象として、カルマンフィルタの考え方とライブラリを使わない実装方法について説明します。 最後に、R言語における有名なカルマンフィルタの計算パッケージである「dlmパッケージ」の簡単な使い方も解説します。 ソースコードはまとめてこちらに載せてあります。 ブログの内容が本になりました。 書籍サポートページはこちらです スポンサードリンク 目次 状態空間モデルの概要 状態空間モデルとカルマンフィルタの関係 カルマンフィルタの考え方 ライブラリを使わないカルマンフィルタの実装

はじめに ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発したらしいので、元論文を読んでみた。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks https://arxiv.org/abs/1612.00796 Introの最初から汎用人工知能とかいきなり出てくるのでおおっと思うが、やってることはめちゃくちゃシンプル 端的に言えば学習したニューラルネットのパラメータのそのタスクに対する重要度がフィッシャー情報行列で測れるよ 脳神経科学系の単語が結構出てくるので、専門家がいるのかな？とはいえこの背景は後付で、アルゴリズムが先なんじゃないかな… 元の論文では数式を端折っている箇所があるので、適宜補完しつつ、直感的解釈とかは勝手に入れている。論文の流れにはそこまで沿っていない 不正確・間違ってい

最近というほど最近でもないんだけど、近頃はとにかくフレッツ回線のスループットが出ない。 下手をすると、モバイルネットワークの方が速いので時間帯によってはテザリングをし始めるような始末だった。 今回は、そんなスループットの出ないフレッツ回線を何とか使い物になるようにするまでの流れを書いてみる。 先に断っておくと、今回はいつものような特定の技術に関する解説という側面は強くない。 思考の過程なども含んでいるので、いつもより読み物的な感じになっていると思う。 調べ物をして、それらについて理解した内容のまとめになっている。 結論から書いてしまうと、今回のケースでは IPv6/IPoE 接続と DS-Lite を使って何とかなった。 DS-Lite というのはゲーム端末ではなくて IPv4/IPv6 共存技術の一つである RFC6333 (Dual-Stack Lite Broadband Deplo

こんにちは、てつです。 先日、友人と話している際に友人がポツリ。 「WordPressでブログ始めてみようかな・・・」 おぉ、いきなりどうした。 長年の友人がWordPressデビューすると聞いたので一肌脱ごうということに。 彼はクラウドワークスでWordPressの作成してもらうか、自分で参考書籍を買って構築するかで悩んでいたみたいですが、 そんなもの必要なし WordPress初心者・未経験でも自分でWordPressを構築して、なおかつSSL化に対応したWordPress構築方法を記事にまとめました。 今回はこういった方を対象に記事を書いています。 WordPressを始めるのはこれが初 WordPressで独自ドメインの設定方法がよく分からない WordPressでどこのサーバーを選べば良いのか分からない 特にWordPressでのサーバー選びは悩み所だと思います。サーバー会社はた

僕個人がWindowsマシンにインストールしていて、 これが無くなったら困るなあ・・・という、 そこに当たり前に存在する幸せ（ツール）を紹介します。 プログラマでなくても幸せになれるツールを選びたかったので、 敢えてプログラマ向けとせず「全てのWindowsユーザ」としております。 Clover Chrome風のエクスプローラーです。 標準のエクスプローラーはフォルダごとにウィンドウが表示されるので、 気づいたらいくつもウィンドウが無数に増えて、 今見たいフォルダがどこにあるかわからなくなることが多々あります。 Cloverを使えば、タブで管理されるのでウィンドウは１つ（任意で増やせます）、 目当てのフォルダもすぐに見つかってイライラから解消されます。 さらに、Chromeのショートカットも使えるため、 例えば、一度消してしまったタブをShift+Ctrl+Tで復活、なんてこともできます。

ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ

英雄的な偉業は正しい教育のたまものである*1。 自らを教育するならば読書するのが一番だ。 しかし今まで読書をしてこなかったお前は、何から読めばいいか分からないだろう。 この記事はそんなお前のために書いた。 はじめに タイトルそのままのとおりの相談を受けた。全くと言っていいほど読書をしなくても入れるとは京大もチョロいなと、自分が入ったわけでもないのに思ったが、それは置いておく。 今からでも読書をしようというのは悪くない。成功するには力量と幸運が必要であるが、中には幸運だけで成功してしまう人もいる。ただ幸運によって到達した者は、その頂点に留まり続けることが難しい。なぜならば到達するまでに苦労することが無かったため、そこで必要となる基盤を築いていないためである*2。なので成功した後でも、それを維持するために力量を付ける必要はあり、今回は読書すべしということになる。 というわけで、この記事は特定の

はじめに 本記事は電子書籍版もあります。 linuxカーネルはC言語のマクロを駆使して書かれています。それらのうち、凝ったマクロになじみの無い人には初見では意図がわからない&わかってみれば面白いであろうものをいくつか紹介いたします。対象読者は、C言語のユーザだけれども、マクロは定数定義くらいにしか使わないというライトなマクロユーザです。 マクロを使用する場所に依存するエラーを防ぐ 次のマクロは、二つの引き数の値を置換するだけの単純なものです。

Google、書籍「Site Reliability Engineering」の無料公開を開始。インフラや運用をソフトウェアで改善していく新しいアプローチ 「Site Reliability Engineering」（SRE）とは、GoogleのシニアVPであるBen Treynor氏が提唱した、高い信頼性や性能を発揮するシステムインフラを実現し、改善していくアプローチのひとつです。 これまでの運用チームやインフラチームによる運用や改善とSREが異なるのは、SREでは積極的にコードを書き、ソフトウェアによって目的の達成を目指している点にあるといえます。 Googleが公開しているSREのWebサイトでは、SREを次のように説明しています。 Like traditional operations groups, we keep important, revenue-critical syst

About Project Euler What is Project Euler? Project Euler is a series of challenging mathematical/computer programming problems that will require more than just mathematical insights to solve. Although mathematics will help you arrive at elegant and efficient methods, the use of a computer and programming skills will be required to solve most problems. The motivation for starting Project Euler, and

機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera　を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思い、このコースの何がいいのか簡単にまとめたいと思います。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケ

01/13 17/01/13 追記 SNS等にて当ブログをご紹介下さり、まことにありがとうございます。 勘違いされている方が居らっしゃるようなので明言させて頂きますが、 私の夫は当該ゲーム開発チームの一スタッフにすぎません。 また、当記事は本文中にネタバレを含みますのでご留意下さい。 01/12 序) 「自殺するならこういう時なのかもしれない」 「自殺するならこういう時なのかもしれない」 長年とあるゲームの開発に従事した旦那が、晴れてタイトルリリースを迎えたその日、突然そう言った。 ひとつの仕事を成し遂げ、尊敬できる仲間や愛すべき家族がおり、今の自分には何の不安も恐れもない。 燃え尽き症候群じゃないけれど、心が小気味よく凪いでいて、自殺するとしたら、こんな時なのかもしれない。 自分にはこれしかないと身一つで業界に飛び込んだ、単なるゲームバカ。 「俺は死ぬまでエンタテイナーでありたい」と、空

「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用

【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ

対象 Emacs及びHelmの初心者〜初級者を対象にしています. これを書いているのは初級者です. あらまし HelmはEmacsにおける様々なものを検索するための統一的なインターフェイスを提供してくれる非常に大きなパッケージです. とっても便利らしいのだけど, 機能がいっぱいありすぎてちょっと手に余る子だなと思っていました. 実際自分が使えているのはほんの一部の機能だけです. 勉強しようにもどこから手を付けてよいかわからない状態でした. そんなときにHelmの主要な機能についてうまくまとめてくれている記事を見つけました. A Package in a league of its own: Helm tuhdoさんという方が書いてくれているようです. ありがたや. これほどHelmの機能について包括的にまとめている日本語の情報源もあまりないなと思ったので翻訳してみました. これを読めばHe

はじめに この記事は、ぼくの情報収集方法 | tsub's blogのインスパイア記事になります。 ちょうど良い機会なので現時点での情報取集のやり方をまとめておこうと思います。 どうやって情報収集しているか Twitter はてなホットエントリー HBFav Podcast GitHub Qiita メルマガ 社外Slack Twitter ちゃんとした技術的発信をしている人のアカウントは積極的にフォローしてます。 Twitterのタイムラインを追ってるだけで楽しいので、仕事中に身過ぎないようにするのが大事になってきます。 「こういうの（※技術情報）どうやって見つけてくるんですか？」という若者の質問に対して「たまたま Twitter で見かけた」と答えるときの何となく後ろめたい感じよ……（もっと情報収集術みたいなのを期待されてたのだと思う）— Takuto Wada (@t_wada) 2

The document discusses machine learning and AI projects from mofmof inc. It mentions tools and frameworks like Ruby, Rails, Python, scikit-learn, TensorFlow, and links to courses on Coursera. It also lists several projects including Peers, Bot My-ope, and links to code on GitHub for projects like Get Wild and image classification samples using TensorFlow.Read less