ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
Haskell、Scala、ML、Scheme：あなたが次に学ぶ関数型言語 | POSTD
(編注：2016/7/27、頂いたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 学生たちから、次に学ぶ言語はどれがいいのかとよく聞かれます。IT業界で働きたい人にお薦めするのは、現在盛んに使われている言語です。C++、Java、C#はもちろん、Python、Ruby、PHP、Perlなども挙げられるでしょう。 一方、向学のためという人や、学術研究や起業に関心がある人にとって、次の言語を選ぶ基準となるのは、就職に有利かではなく言語の表現力でしょう。学術研究や起業活動を行うには、プログラマとしての能力を何倍にも高める必要があります。そして、（おそらく）確立されたコードベースを扱った経験はないでしょうから、手元にあるタスクにとって最適な言語を自由に選ぶことができます。 この記事では、勉強に適したHaskell、Scala、ML、Schemeという4つの言語を、私の好きな特徴や参考資料のリストと
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
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