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。
トリッキーコードネット - 芸術的な、もの凄いプログラミング技法が満載
世界的に有名な画家の「ピカソ」。彼は、素人には「落書き」としか思えない絵を描く一方で、「写真と見間違う程の精巧なデッサン」を行う画力も持ち合わせていたそうです。 当サイト『トリッキーコードネット』は、ピカソの様に ある程度のプログラミング手法・定石・ノウハウを兼ね備えたプログラマーが、 あえて常識破りのコーディングをすることによって、更なるプログラミング道の高みを目指す事を目的としています。 当サイトが 皆さんの プログラミングスキル＋α に貢献できれば幸いです(=ﾟωﾟ)ﾉ トリッキーなコードトリッキーなコードとは、読んで字のごとく 通常は思いつかない様な、もの凄いコーディング技 のこと。 当サイトでは、これぞまさしくトリッキ━(ﾟ∀ﾟ)━!!!!! と呼ぶに相応しいコードを、まとめてみました。 C,C++でのコード例が多いですが、他言語でのコーディングに活用できる技も多いと思います。
【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた - Qiita
はじめに ソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。 Unityにはあまり関係がなさそうな話題ですが、Unity上で作ったのでUnityタグをつけます。 バブルソート バブルソートのアルゴリズムは以下のような感じです。 配列の要素を最初から最後まで見ていき、順序が逆の要素があれば入れ替える 全ての要素の順序が正しくなるまで 1.を繰り返す. void BubbleSort(int[] a) { bool isEnd = false; int finAdjust = 1; // 最終添え字の調整値 while (!isEnd) { bool loopSwap = false; for (int i = 0; i < a.Length - finAdjust; i++) { if (a[i] < a[i + 1]) { Swap(ref a[i],
ブランドのメインカラーをあえて使わない理由とは？「Hulu Live」から学ぶ、次世代のUI/UX
アメリカ版Huluが、ライブ配信を行う新しいプラットフォームとして「Hulu Live」をリリースしました。 「Hulu Live」にはメインカラーだったライムグリーンが一切使われておらず、デザイン面で大幅な刷新をしています。 この新しいUI/UXが斬新だと海外で話題になっています。 Hulu Liveの登場により、ケーブルテレビのユーザーはインターネットに流れ込むと言われています。 視聴者はパソコンや家のテレビはもちろん、モバイル端末でライブ動画配信を見ることもでき、購読者には後で録画したものを再生して見ることができる機能も提供しています。 それでは、Hulu Liveがどんな機能を提供しており、どんなUI/UXになっているのでしょうか。 今回は、Hulu Liveの機能やUI/UX上のポイントをご紹介します。 Hulu Liveとは？ https://www.hulu.com/live
機械学習手法を理解する手順 - HELLO CYBERNETICS
はじめに プログラムへの理解度 機械学習への理解度 何が重要か アルゴリズムとしての理解 アルゴリズムとプログラム プログラムの理解 アルゴリズムとしての理解 機械学習手法を理解する方法 機械学習を抑えるためのポイント 更新式を理解すること 判別も回帰も大雑把には何らかの関数 大枠はこれで殆ど掴める 次のステップ モデルについて詳しく知る 最適化を知る まとめ つまずくポイント 記事 はじめに プログラムへの理解度 プログラムは複製が可能です。だれか一人がプログラムを完成させればそれを共有財産として使うことができます。それがいわゆる「ライブラリ」です。 果たして、ライブラリを作った人と使っている人の、そのプログラムへの理解度は同じだと言えるでしょうか。当然言えません。もしも同等の理解度を得たければ、ライブラリの中身まで覗く必要があるでしょう。 機械学習への理解度 同様にして、ある機械学習手
基礎技術の学習のモチベーションをどう保つか - $shibayu36->blog;
最近、コンピュータサイエンスなどの基礎的な知識を学習するように心がけている。できる限り今後も長い期間役に立つ、寿命の長い技術や知識を付けておきたいためである。その一貫で アルゴリズムを学習 してみている。 学習をはじめて感じた課題 しかし、とりあえずアルゴリズムを学習してみると、学習を続けられるか分からないという課題も感じた。 寿命の長い技術であるほど、日々の開発にすぐに利用できないことが多い 例えばアルゴリズムを学んだとしても、それが役立つまでいくにはある程度長い時間が必要 日々の開発に利用できていないと、モチベーションをずっと保ち続けるのが難しい モチベーションが保てないと、結局途中で勉強をやめてしまい、日々の開発に利用できるレベルまでたどり着けない 流行りの技術とかは、すぐに開発に導入してみるとかができるので、とりあえずモチベーションは保ちやすい。しかし、数学とかアルゴリズムとかLi
Ruby で高速なプログラムを書く
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
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AI・機械学習の自動化ツール「DataRobot」、時系列データへの対応などを追加した新バージョンをリリース
アルゴリズムがガセネタ掲載：Facebook「トレンド機能」の顛末