公開前に知人に見せたら、読むのに20分もかかったわ！！ と、お叱りを受けましたｗ オススメのツールやWEBサービスということで50ほど紹介していますが、僕の使用感のほかに、ところどころ経験談的なものが入っています。そのあたり、読むのがめんどうな方は読み飛ばしていただければ幸いです。 2万文字近くあるので、お時間ある際にゆるりと読んでいただければと思います。 それではお楽しみ下さい！ サイト解析に使えるツール・サービス import.io Juicer Ptengine GTmetrix CLOUD FLARE wayback timemachine シミラーウェブ Open Site Explorer サクラサクLABO aguse Built with ディレクションに使えるツール・サービス ウェブチェッカー Cat Mdes maindmaister ひとりブレスト 関連キーワード取得
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
文体診断ロゴーン
文体診断λόγων（ロゴーン） 以下に文章を入力していただくと、名文の中から類似の文体を探し出します。 また、文章の表現力や読みやすさを評価します。入力の上限は5000字です。
buzztter - Twitter のイマを切り取ったー☆
Gone We deeply appreciate you being with us. Thank you.
投資対効果の極めて高い、プログラムなんて分からない人のための「単純作業自動化」入門 - R&D: りょうえんダイアリー
あるいは、正規表現+置換による、プログラミングができなくても単純なテキスト編集作業を強力に自動化する方法 このTipsの概要 このTipsでは「テキストを、強力に自動的に操作する方法」が得られます。 自動化といっても、プログラミング言語に習熟するのは大変です。 そこで、プログラミングほど、習熟や利用に負荷が掛からず、かつ応用範囲が広い「正規表現」と言われる書式と、テキストエディタなどに付属の「置換」機能を組み合わせたものを解説します。 具体的にできるようになること たとえば「ネットから文章をテキストエディタにコピー&ペーストしたが、変な改行がたくさん入っているので、改行を手動で消す作業をたくさんしないと。」 とか 「ごはん、ご飯、御飯、ゴハン」と、いろんな書き方で書かれている「ごはん」を、全部「ご飯」という表記に統一したい とか 「Skypeからコピペしたら、発言者名がいっぱいついて、消す
HTML5で正規表現がサポートされる、といったことをきっかけに、正規表現はプログラマだけでなくWebクリエイター全体のスキルとして求められていくものになっていくのではないでしょうか（参考：あまり知られていないけれど、HTML5では正規表現が使えるようになる ）。 ここではそうした正規表現の初学者や、一度挫折したけど再入門したい人、そしてより高度な内容をマスターしたいすべての人のためのリソース集を作りました。 初学者向けには「はじめての正規表現」 「はじめての正規表現」は、文字通り正規表現という言葉は知っていても中味はよく分からない、という初学者の方にぴったりのコンテンツ。紙芝居形式のプレゼンテーションで楽しく正規表現について把握できます。 はじめての正規表現 初学者の方には、次の2つの記事も手っ取り早く読めて概要を把握できますので紹介しておきます。 使うほどに良さが分かる正規表現（1/2）
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
Technorati (テクノラティ) ブログ検索
Technorati テクノラティ We will be back soon...
Yahoo!デベロッパーネットワーク
Yahoo! デベロッパーネットワーク Yahoo! DEVELOPER NETWORK クリエイターの皆さんとYahoo! JAPANの技術をつなげるポータルサイトです。 提供するWeb APIやOSS、ソフトウエア開発に役立つ最新情報をお届けします。
シソーラス（類語）検索
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
国会採掘
本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
マンションポエム徹底分析！
マンションポエム。それはマンション広告にちりばめられた詩的キャッチコピー。 折り込みチラシや、駅や電車内の広告などでよく見かけると思う。「洗練の高台に、上質がそびえる」（「プラウドタワー白金台」野村不動産より）といったあの名調子のことだ。 このマンションポエム観察をライフワークにしているぼく。今回はさらに踏み込んだ分析をしてみよう。
2016年の総決算！ はてなブログ年間ランキング トップ100を大発表！ 注目記事もあるよ - 週刊はてなブログ
歳末の候、何かとご多忙のことと存じます。 週刊はてなブログでは、毎週月曜にはてなブックマーク数ランキングを掲載しております。このたび、毎年末恒例の年間総合ランキングを集計いたしましたので、本記事にてご報告とさせていただきます。 また、新たな趣向として、2016年中にはてなブックマークで多くのコメントを獲得したり、ソーシャルでの流入が多かったりした注目記事を、はてなブックマークのカテゴリーごとにまとめてみました。2016年を振り返る一助となれば幸いです。 はてなブログ2016注目記事（はてなブックマークのカテゴリー別） はてなブログ2016トップ100 ― 年間総合はてなブックマーク数ランキング 関連記事（2014年、2015年、はてなニュース） はてなブログ2016注目記事（はてなブックマークのカテゴリー別） はてなブックマークのカテゴリー（暮らし、世の中、政治と経済、学び、テクノロジー、
企業価値検索サービス Ullet（ユーレット）
最新の検索ワード [10分ごとに更新] 15時14分 1 ネクステージ [東証プライム]2 トヨタ自動車 [東証プライム]3 山崎製パン [東証プライム]4 キーエンス [東証プライム]5 任天堂 [東証プライム]6 大成建設 [東証プライム]7 南都銀行 [東証プライム]8 東海旅客鉄道 [東証プライム]9 光通信 [東証プライム]10 マミーマート [東証スタンダード] Ulletニュース 2024/2/26令和バブルの「新・長者番付」１００人を公開する（2024年3月8・15日合併号）2023/1/630代で資産100億円超え！ シン億万長者22人 実名＆金額全公開（週刊ポスト2023年1/6号）2022/12/7 マイナビ学生の窓口 私たちの働き方2022/11/30 就活がもっと楽になる？！ 『証券アナリストが教える 就活企業研究How to』2022/8/15 女性大株主長者番
2010年9月24日 なつかしさは、何によって引き起こされるのか、年齢によってどのように変化するのか、なつかしさを引き起こすノスタルジア広告（レトロ・マーケティング）の効果はどのようにして起こるのかについて、楠見孝 教育学研究科教授らがまとめた調査結果が、日本心理学会の英文学術誌Japanese Psychological Research（Wiley-Blackwell社発行）に掲載されました。 この論文では、（1）なつかしさを引き起こすことがらは、過去の繰り返しの経験（反復接触）と長い空白時間（例： 昔のヒット曲、学校の場面）が重要であること、（2）なつかしさが引き起こされたり、昔をなつかしむ傾向は、男女とも加齢による上昇が見られ、男性の方がやや高いと分析しています。 論文名 Kusumi, T., Matsuda, K., & Sugimori, E. (2010). The eff
働き方が多様化した時代にも柔軟に対応し、最短距離で成果を最大化する「チームマネジメント」について、3回にわけて特集した株式会社SmartMeetingと株式会社SmartHRのセミナー。 本記事では、「成果を上げるための会議」をテーマに、『超・会議術～テレワーク時代の新しい働き方』の著者・越川慎司氏が登壇した、3回目のセミナーの模様をお届けします。日本企業における労働時間に占める社内会議の時間割合や、「会議の成功」の定義、そして会議でアウトプットが出ない理由など、さまざまなトピックが語られました。 延べ17万人超の労働時間を減らし、売上を上げる支援 越川慎司氏（以下、越川）：クロスリバーの越川でございます。はじめの40分で「815社に対応してきた会議データの実情」と「質と量を改善するためにどうしたらいいのか」といった資料を共有させていただきます。「こうやったらうまくいくよ」ではなくて、実例
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
【恐るべき株】今急騰／急落している株、仕手株、低位株、思惑株、材料株など、今みんなが注目している銘柄をほぼリアルタイムでランキング化！個別株銘柄情報も口コミや掲示板など中心にまとめています。 【2ch】急騰株 急落株 仕手株 注目銘柄や 【Yahoo】ファイナンス掲示板(Y板)よりそれぞれの注目銘柄ランキングが表示され、 レス数ボタン・トピ数ボタンをクリックする事で最新銘柄口コミ情報が表示されます！気になる株式銘柄がある方は是非お試しください。 ※仕手・仕手株・仕手筋とは？
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
朝日新聞社は4月2日、指定した字数や割合に長文を要約する「長文要約生成API」を開発したと発表した。評価用途に限り、無償で利用できる。会議の議事録や、採用活動で受け付けるエントリーシートの速読などに役立てられるという。
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
ユーザーローカルは7月24日、入力した文章から重要部分を取り出して要約する「ユーザーローカル自動要約ツール」を公開した。Webサイト上で無償利用できる。 入力フォームにテキストを貼り付けるか、テキストファイルをアップロードすると、文章構造を分析して特徴語（特徴的な言葉を機械的に抽出した単語）や重要文を自動抽出するツール。重要な文章をマーキングやヒートマップ、モノクロ強調で視覚的に捉えられる強調表示にも対応する。 要約文は「3行ダイジェスト」「5行ダイジェスト」「10行ダイジェスト」といった分量調整もできる。 重要文の抽出には、重要単語を多く含み、他の文に類似度が高い文を抽出するアルゴリズム「LexRank」を活用した。 ツールが公開されているWebページには、ニュース配信各社から引用したニュース本文の要約をダイジェストとしてランキング表示している。 同社は「インターネット上には、日々ニュー
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
英語例文検索 EReK
英語で書かれたウェブ上のテキストを巨大な例文集（コーパス）とみなし、それを検索します。Web Service by Yahoo! Developer Network / 連絡先
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
これ知ってる？WEBの人なら押さえておきたいツール＆サービス50選 - 死ぬまでWEB屋
日本語文章校正ツール - フリーで使える表現チェック・文字校正支援Webツール
正規表現をいまのうちに覚えておきたい人のためのリソース集
Webプログラマと数学の接点、その入り口
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
なつかしさは何によって引き起こされるのかを明らかにしました — 京都大学
1つでも該当すると、「会議の成功率」は5分の1以下 AIが導き出した、会議の成功を阻む5要素
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
【仕手株】恐るべき注目銘柄株速報 - 株価 2ch yahoo 掲示板
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
アルゴリズムとは何か！？ ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ - Qiita
統計的機械学習入門
朝日新聞社、長文を要約するAPIを無償公開 500字→200字に圧縮、重要事項の自動抽出も
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
文章の「自動要約ツール」、ユーザーローカルが無償提供