機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた。オーバーフィッティングの概念ぐらいは知っていたが、厳密な定義は知らなかった。 Pythonも触ったことなかった After 機械学習とディープラーニングの基礎はだいたいわかった Pythonがだいたい使いこなせるようになった 物によってはディープラーニング
何かを選ぶ時に正しく判断するのに知っておくべき11の心理学・精神医学・行動経済学的要素
By Thomas Hawk 人間は毎日多くの選択・判断をしながら過ごしていますが、何が重要かを考えず無意識で判断を下してしまうことがあります。脳が判断を下す時には、多くの心理学・精神医学・行動経済学の要素が影響しているわけで、その中から「何かを選ぶ時に正しく判断するのに知っておくとよさそうな11のこと」をCognitive Lodeが公開しています。 Brain gems for decision-makers – Cognitive Lode by ribot http://coglode.com/ ◆01：アンカリング By Priscila Tonon Ramos アンカリングとは認知バイアスの1つであり、判断する際に特定の特徴や情報の断片をあまりにも重視する傾向を意味します。特に、人間は複数の選択肢から1つを選ぶとき、最初に目にした情報を最終的な判断を下すための分析材料とする傾向
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