機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
【スタートアップ・トレンド地図】日本の教育系「EduTech」シーン俯瞰ーー注目の27社一覧と北米比較 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
【スタートアップ・トレンド地図】シリーズは国内、アジアのスタートアップトレンドを一枚の地図にまとめ、主要なプレーヤーの状況を整理したものである。 前回とは少しテイストを変えて、国内教育関連サービスに挑戦するスタートアップと、北米カテゴリをまとめて比較してみた。関連記事と共にお送りさせて頂く。 北米「EduTech」シーンの分類 まず、本稿ではかなり広大で複雑な北米の教育オンラインビジネス（Education+Technology=EduTech）について個票を整理し、カテゴリ分類の元となるシートを作成した。それが下記のものだ。 分類方法はまず、教育年代（6歳から18歳までのK-12と大学以上の高等教育を示すHigherEducation）に分類し、K-12以前をPre-School（知育関連）、高等教育以外の学び領域をAdult Educationとした。 また、サービスは大規模オンライン
まだ”TED”聞いてないの！？今話題の”TED”でネイティヴ級のリスニング力に！ : ニキビ跡
はじめに英語学習者なら一度は耳にしたことがあるTED。ですが、一度そのスピーチを聞くと「何を言ってるかサッパリ！」とTEDを使ったトレーニングを諦めた方も多いのではないでしょうか？TEDは活用方法次第ですごく良い英語教材になるんです。楽しみながら学べるので、英語力だけでなく知識もたくさんついてきますよ！ 今回は、初心者の方にこそオススメしたいTEDを使ったトレーニング方法をお伝えします。 「興味がある内容」で「とにかく聞き続ける」ことが大切です。言語学習は生活の一部にしていくことで驚くほど身についてくるので、まずは学習するという概念を捨て、新しい知識を得るという好奇心を持って臨みましょう。それでは順を追って説明します。 STEP1TEDの好きな動画を100回以上見ます。100回以上見るので、自分の興味のある内容や人を選ぶことが望ましいです。行き帰りに３回ずつ見たら１日６回、約半月で見終える
「長時間学習」よりも「短時間集中の“積み上げ型学習”」が有効！？ベネッセが「勉強時間と学習の定着・集中力に関する実証実験」の結果を公表 |EdTech Media
HOMEニュース「長時間学習」よりも「短時間集中の“積み上げ型学習”」が有効！？ベネッセが「勉強時間と学習の定着・集中力に関する実証実験」の結果を公表 株式会社ベネッセコーポレーションの『進研ゼミ中学講座』は、東京大学 薬学部の池谷裕二教授が中学1年生を対象に行った「勉強時間による学習の定着・集中力に関する実証実験」において、実施協力を行った。 今回の実験結果から、「長時間学習”よりも短時間で集中して行う“積み上げ型学習”の方が、学習の定着・集中力に対して効果がある」ことが判明した。 実験では、中学1年生29名を、事前テスト(75問)の結果に基づいて学力が均等になるように3グループに分けている。（①「60分学習」グループ(10名、60分×1セット) / ②「45分学習」グループ(10名、45分×1セット) / ③「15分×3 (計45分)学習」グループ(9名、15分×3セット、7.5分休憩
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