機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
プログラマ能力指標表 | POSTD
2015年05月27日: 表が見にくいというご意見を頂いたため、原文著者に連絡のうえ体裁を修正しました。 上位のレベルには下位のレベルの知識も蓄積されているということに注意してください。つまり、レベル n であれば n より低いレベルの知識も全てあります。 コンピュータサイエンス データ構造
努力とセンスの関係と優秀なプログラマー - ワザノバ | wazanova
http://www.quora.com/What-are-the-best-kept-secrets-of-great-programmers/answer/Jeff-Darcy? 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 スポーツにしろ、勉強にしろ、仕事にしろ、何をやるにもその特定の分野でトップ1%人は尊敬するほどすごいのですが、本人が長く続けつつ努力をしてきたことが垣間見えるので、なぜ優秀なのかというのが理解できる範囲。ただし、そのさらにトップ10%、いわゆる世の中でその分野のトップ0.1%の人というのは、すごすぎて、どうしてそうなれるのかが分からないと実感することがあります。議論している時に、数歩先の真理を理路整然と突然読み取って指摘されるような、驚くようなセンスを見せつけられる経験を数
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら - paiza times
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
PageRankアルゴリズムを使った人事評価実験 | 株式会社サイバーエージェント
2-2-1.一般的な360度評価による評価方法 問題点 一般的に評価プロセスが公開されていないため、最終評価までのプロセスが不透明である 全員が全員を評価するのは多数の社員がいる場合は不可能である ランダム抽出によるお互いの評価を行うと、まったく違う専門分野を評価したり、まったく関わりあいのない人を評価することになり精度が下がる 2-2-2.専門分野での評価者による評価方法 問題点 *評価者になる人材の不足 高い専門スキル、会社とのビジョンマッチ、メンバーからのその専門分野での高い信頼の全てを備えている人材が専門分野毎に必要。 さらに、評価の納得性を保つためにはメンバーからの信頼がある人材ではないと評価できない。 *評価者によって評価ポイントの違いがある 同じ分野の技術者でも、スキルの価値をどこに置いているかというスタンスの違いから評価ポイントにゆらぎが発生する。 さらに評価者自体
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