「なぜあなたの研究は進まないのか?」「なぜあなたは論文が書けないのか?」の2冊が素晴らしかった - yumulog
タイトルに惹かれ、Amazonのレビューを眺めても悪くなさそうだったので読んでみたら、めちゃくちゃ良書だったので誰かに紹介せずにはいられないので紹介エントリ書きます。研究の副読本はいままでもたくさん出ていて何冊か読んでますが、過去読んだ中でベストと言えるくらいオススメ。どちらも2016年7月に発売された新しい本で、著者は東大医学部附属病院の講師の方です。なので例文には医学・生理学系の内容が多く用いられていますが、研究に関わる人なら分野は関係なく誰にでも読めるようになっています。 それぞれ40ずつのトピックが設けられ、1つのトピックが2〜3ページに簡潔にまとまっていて、とても読みやすいです。トピックの最初に「Question」、最後には「Message」という要約が大きなフォントで書かれていて、これを見るだけでも大まかな内容がつかめ、あとで読み返す時のラベルにもなります。一気に読まなくても、
文章中から韻を踏んでいるフレーズの組み合わせを検出する gem を作りました - Qiita
依存関係 natto が利用できる必要があります。 使い方 Rhymer::Parser.newの引数に文章を渡すと、検査結果が含まれたインスタンスが生成されます。インスタンスのrhymesメソッドを実行すると、韻を踏んでいるフレーズの組み合わせの配列が返されます。 require "rhymer" rhymer = Rhymer::Parser.new("今日はとても良い天気ですね。こんな日は自然に元気になります。") rhymer.rhymes.each do |rhyme| puts [rhyme[0], rhyme[1]].join(" ") end require "rhymer" lyric = <<"LYRIC" 1853年（嘉永6年）、長崎の出島への折衝のみを前提としてきた幕府のこれまでの方針に反して、江戸湾の目と鼻の先である浦賀に黒船で強行上陸したアメリカ合衆国のマシュー
機械学習とディープラーニングとは その１ | IoT NEWS
IoTをゼロベースで考えるの第20回は「機械学習」と「ディープラーニング」についてだ。 この言葉、IoTや人工知能の話題ではよく出てくる言葉だが、きちんと説明するのはとても難しい。私も以前聞かれた時とても曖昧な答えしかできなかったので、整理してみる。前後半にわけて解説し、第一回は機械学習についてだ。 機械学習と切っても切り離せないのがインターネットの普及だ。Googleができたのが、1998年、データマイニングの研究が盛んになったのも1998年ということで、このあたりから機械学習の研究は大きく発展したということだ。 機械学習の概念を簡単にいうと、「意味は特に考えず、単に機械的に、正解の確率の高いものを当てはめていく」やり方だ。例えば、翻訳の世界でいうと、「英語でこういう単語の場合は、日本語ではこの単語で訳される場合が多い」「英語でこういうフレーズの時は、日本語ではこういうフレーズで訳される
TOEICでは聞き取れるのに、世間の外国人の英語は聞き取れない謎 - モウソウの森
リスニングの難易度の高いことよ 英会話では、聞くより話すほうが難しいように思えるが逆である。 聞く方が圧倒的に難しい。 話すのは自分の知っている単語、表現レベルを使って自分でコントロールできる。 しかし、聞くのは相手が自由に話すので全くコントロールできないのだ。 つまり相手の土俵ということ。 私は３年勉強してTOEICで９００点台になったと、別の記事でも書いた。 リスニングは満点だ。 www.m-forest.net さぞやなんでも聞き取れるのでしょうね、 と思われるかもしれない。 しかしリスニング満点になっても数年間は、世間の外国人が話す英語はさっぱり聞き取れなかった。 聞き取れないので、さらに英会話教材でリスニングの訓練をする。 それでも一向に世間の外国人の英語は聞き取れるようにならない。 なぜなんだ！！ CDをかけたら聞き取れるのに、外に出たら簡単なことでも聞き取れない。 こんなに家
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