2017年に観た映画 おすすめランキングベスト３０ - digihows.com
今年観た映画、面白かったおすすめの30本をごそっとまとめてご紹介！ 傑作大量！おすすめの映画をあらすじ・解説つきでランキング 今年も残りわずか。ということで恒例の映画ランキングいっちゃいます！ 毎年思うことではあるけど、今年も面白い映画がホントに多かった！どうでも良い映画は記憶から消えてるというのもあるかもしれないけど、ここで紹介する30本はどれも全部面白かったです。 特に上位15本に関しては大好きで、トップ5本については特別な思い入れも出来ました。順位はせっかくだからということで付けたけど、全部1位にしてもいいくらい素晴らしかった。 簡単なあらすじと、自分なりの感想を付記しているので、是非気になる作品を見つけてみて下さい。 ※参考記事 2015年上半期に観た映画ランキング おすすめベスト１５ 2015年に観た映画ランキング おすすめベスト４０ 感動できる深い映画２７作品を感想付きでご紹介
ハイパーパラメータ自動調整いろいろ - Qiita
Kerasでハイパーパラメータの自動調整いろいろ ディープラーニングを使う際の大きな課題の一つがハイパーパラメータのチューニングです。 ニューラルネットワークのニューロン数やドロップ率、ラーニング率といったパラメータを調整し、より良いモデルを作る必要があります。 どのパラメータ値が良いのかは先例や経験から決めることができますが、始めてのモデルを使う場合は、やはりパラメータのチューニングをしなければなりません。 ハイパーパラメータ・チューニングの方法は手動調整と自動調整があります。 手動でパラメータを試していくよりも、やはり自動調整でパラメータを探索していくほうが便利です。 パラメータ自動調整の方法 ニューラルネットワークに限りませんが、機械学習のパラメータ調整を行う方法は多種多様にあります。以下に例を挙げます。 ランダム・サーチ RandomizedSearchCV： ランダムにパラメータ
ピェンロー鍋を超えた！？「豚バラキャベツにんにく鍋」にハマってしまった - メシ通 | ホットペッパーグルメ
知ってる人は知っている穴場レシピ 豚バラを言い訳に、キャベツとにんにくを大量に食べられてシメの中華麺がぶっちぎりでおいしいお鍋があるんです。 豚バラの脂がおいしくて。 味が染みたキャベツをどっさり食べられて。 尋常ならざる量のにんにくがほくほくのコンディションで、もう食える食える。 シンプル極まる内容なのに多幸感あふれるおいしさ。 だけど意外とメジャーじゃない、知ってる人は知っている穴場レシピ。イッツ・ア・豚バラキャベツにんにく鍋、やるべー。 材料（2人分） 豚バラ肉 200～300g キャベツ 半玉 にんにく 2玉 中華麺 2玉 酒 1カップ 塩 小さじ3 黒胡椒 適量 まあびっくりするのは調味料の少なさですよね。 とくに出汁をとるでもなく、これで本当においしいのか。 シンプル故においしいので困っちゃうところです。 調理開始です 具材を切ります。 豚バラは食べやすいサイズに。 キャベツは
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るにあたっては、以下の文献を参考にしました。 ●速習 強化学習: 基礎理論とアルゴリズム（書籍） ●Deep Learning for Video Game Playing 強化学習とは 強化学習は、画像識別のような教師あり学習や、クラスタリングのような教師なし
Encoder-Decoder でレシピの材料名を正規化する - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の原島です。部のマネージメントのかたわら、自然言語処理関連の開発に従事しています。本エントリでは、最近社内で開発した自然言語処理システムを紹介します。 ■ 「しょうゆ」のバリエーションは 100 種類以上 クックパッドで以前から解決したかった課題の一つに材料の名前（以下、材料名）の正規化があります。 クックパッドのレシピは複数の材料から構成され、各材料は名前と分量から構成されています。例えば、上のレシピの一つ目の材料は「豚薄切り肉」が名前で、「200g」が分量です。 さて、この材料名はこのレシピでは「豚薄切り肉」という表現でした。しかし、他のレシピでは「豚うす切り肉」という表現かもしれません。「豚うすぎり肉」や「ぶた薄切り肉」、「豚薄ぎり肉」等の表現もありえますね。 これは異表記同義（いわゆる表記揺れ）の問題ですが、同様の問題は他にも沢山あります。例えば、以下のようなものです。
Python開発環境のためのemacs設定 - Qiita
Pythonで100本ノックをやってみて、いろいろ書くのに時間がかかったので、emacsに以下の内容を設定し、開発環境を改善した。 ~/emacs.d/init.el に以下の内容を追記 ;; init.el --- Emacs configuration ;; INSTALL PACKAGES ;; -------------------------------------- (require 'package) (add-to-list 'package-archives '("melpa" . "http://melpa.org/packages/") t) (package-initialize) (when (not package-archive-contents) (package-refresh-contents)) (defvar myPackages '(better-
LIMEで機械学習の予測結果を解釈してみる - Qiita
初投稿です 追記(20171031) HTMLを出力する際のエンコードがasciiだったため日本語が文字化けしていましたが、UTF-8をサポートするようになったようです！ 下記に文字化け対策の文章がありますが、読み飛ばしていただければ幸いです。 導入 セクシーなデータサイエンティストの皆様におかれましては、日々の業務で様々な機械学習のモデルを構築しておられるかと思います。それは例えば、あるサービスのユーザ情報を用いてコンバージョンするかしないかを予測していたり、またある時は年収を回帰で予測していたり、またあるときはユーザが投稿した画像情報についての二値分類やテキストデータについてのネガポジ分類をしていたりすることでしょう。 これらにつきものなのが、この予測モデルを実装する際の関係者への説明です。このモデルはどうしてこのような結果を出しているのか、なんでこのユーザは低い年収だと判定されている
ブランチの切り替えをしなくてよくなるコマンド git worktree がすごい！ - Qiita
masterブランチでちょっとした変更をしたいんだけど、devブランチで作業しているから切り替えるのはめんどくさい。 そんな時はgit worktreeを使ってみてください。複数のブランチを切り替えずに操作できます。 ※git worktreeを使うにはGit 2.7.0以降が必要です。それ以前のバージョンだとgit worktree listがありません。 ブランチの追加 操作したいブランチはこんな風に持ってくることができます。 すると、作業ディレクトリ以下に指定したブランチの中身がリンクされます。 たとえば、git worktree add ./worktree-dev devとコマンドを打つと、./worktree-devディレクトリが作成され、その下にdevブランチの内容ができるわけです。 git worktreeは今いるブランチに影響を与えません。 つまり、作業中であっても操作し
差分検出アルゴリズム三種盛り - Object.create(null)
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
家族だけの結婚式で生い立ちアルバムを配ったら、一番盛り上がるコンテンツになった - 灰色ハイジのテキスト
先日、お互いの両親、兄弟だけで結婚式を挙げました。神社で式をした後に、月岡温泉 華鳳に移動して食事会をしました。夫の家族に福岡から遠路はるばる私の地元・新潟に来ていただいたので、県内で一番良いとされる宿に。結婚式向けの食事プランもあったのですが、普通の宿泊プランで、夕食時に貸し切りの宴会場だけ借りて行いました。 さて、あまりよく知らない者同士が顔を合わせて話すのは辛いだろうな...ということで、前撮り写真のスライドショーをプロジェクターで映したりなどコンテンツを用意していました。 自らプロジェクターをセットする新郎新婦 会も中盤に差し掛かろうというところで私たちがみんなに渡したのは、生い立ちブック。自分たちが生まれてから今に至るまでを文庫本サイズに、それぞれの冊子としてまとめました。 これがもう大ウケ！私たちが一番安堵した瞬間...。スライドショーなんてほとんど見向きもせずにみんな黙々とご
【論文シリーズ】GoogleがCTRの予測プログラムを作った - Qiita
原文 広告クリック(率)の予測: (Ad Click Prediction: a View from the Trenches) H. Brendan McMahan, Gary Holt, D. Sculley, Michael Young (2013) 1. 要約／背景 Googleのリスティング広告(search advertising)のビッグデータを学習させて、広告のCTRを予測した。 メイン理論はよく研究されているので、より実践的な項目(メモリ節約、パフォーマンス評価方法、校正など)について調査した。 2. 骨子の理論 / 実践Tips 入力次元に対応する広告関係のメタパラメータは残念ながら公表されない。 メインの学習手法は、NNを利用しているみたいだ。 論文では、重みと学習係数の更新の計算手法として、一般的なOGD(オンライン確率降下法)に代わってFTRL-Proximalア
クラスタリング手法のクラスタリング - Qiita
はじめに クラスタリングについて調べてみると，割りと無責任に scikit-learn がーとか機械学習がーとか語っているページがとても多かったので， なぜ，クラスタリングを行うのかとその注意点 クラスタリングにはどのような分類があるのか それぞれの手法の長所と短所，なぜその手法を使うのか 具体的なライブラリの選択 という観点からまとめてみました． プログラマかつ数学弱者なので，深く込み入った数学的な沼については語ることが出来ません． また，具体的なライブラリとして，Python の Scipy や scikit-learn を用います． 基本的に引用が多い記事なので，下記の参考ページを一読していただきたいです．また，引用元の著者さんで，引用を外していただきたい場合はご連絡ください．すぐに対応します． クラスタリングを行う理由と注意点 クラスタリングとは そもそも機械学習の手法は大きく分け
日常から使えるUnix系OS業務効率up技 - Qiita
気分転換に、普段からLinuxで作業する上で割と便利なツールだったり小技を共有します。知ってたらごめんね 一応全部MacでもLinuxでも動くはずです。 高速化系 axel , aria2c http://qiita.com/sarumonera/items/2b30999d7d41a4747d74 https://goo.gl/gsFrCT https://wiki.archlinuxjp.org/index.php/Aria2 http://qiita.com/TokyoMickey/items/cb51805a19dcee416151 こいつらは割と有名（？）かなと思います。やってることはcurlやwgetとほとんど変わらず、サーバにHTTPリクエストを送ってレスポンスを取ってくるだけなのですが、ダウンロードを高速化するためにtcpコネクションを何本も貼って、相手サーバーに負担をかけ
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
シンプルにMacでのプログラミング環境構築考えてみた。 - Qiita
最近MacBook Pro2017を購入したので環境構築を考え直してみました。 ドットファイル周りはgithubなどを使って管理したほうがいいのですが、今回はパソコンを初めて買って今からプログラミングしたいなと思っている方にも参考になればと思うのでやめておきます。 コンセプト シンプルに構築する 後々自分で変更が効かせられるようにする。 基本設定 3本指ドラッグ System Preferences→Accessibility→Mouse&Trackpad→Trackpad Options→Enable dragging→three finger dragに設定。この3本指ドラッグですが、今のところ旧型のMacBookProのトラックパッドのほうが効きがいい。 Tap to clickにチェックなどなどTrackPadの設定 Keyboard設定 Key Repeat: Fast Dela
Pythonとパッケージングと私
1. Preface setup.cfg pyproject.toml conclusion Pythonとパッケージングと私 Atsushi Odagiri 2017-09-08 2. Preface setup.cfg pyproject.toml conclusion お前誰よ • Atsushi Odagiri • Open Collector, Inc. • Repoze/Pylons/Pyramid 3. Preface setup.cfg pyproject.toml conclusion パッケージングの基本 • pypi パッケージリポジトリ • pip インストーラー • setuptools/wheel パッケージャー • virtualenv 仮想環境
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