どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?を読んでいて出てきたので出展の一つを訳してみた。Separating Programming Sheep from Non-Programming Goatsの和訳。 プログラミングというものには向き不向きが強く出るということはわりと知られていると思うが、このエントリではプログラミングができるかできないかは比較的簡単なテストによって、プログラミングの訓練を始める前の段階で分かると主張している。どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?では、そもそもこの事前テストをパスしていないような人達までプログラマとして応募してくると言っており、その判定法として有名なFizzBuzz問題を挙げている。 追記（2019/2/28) 注意： なおこの論文はしばらく前に著者の一人によって撤回されたようです Camels and humps: a r
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
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プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】 随時追加、整理していきます。 名前をつけるときには、名詞、動詞の違い、複数形、過去形などに注意しましょう。 オブジェクト指向では、クラス名は名詞、メソッドは動詞とします。 使ってはいけない言葉 get / set アクセサ (getter / setter) やプロパティによく使われている。 それ以外に使うと混乱を招くのでよくない。 get は軽量な処理と考えるので、中に重い処理は書いてはいけない。 単純な取得/設定以外で使いたくなったら他の言葉を考える。 load, save, commit, store, enable, disable, fetch, register, configure, add, etc... check 意味が広すぎて何をしているかわからない。 できるだけ別の言葉を使う。 具体的に何をしているかに分解して考え
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
ビジネスSNS、Wantedlyを運営するウォンテッドリー社のDMCA悪用が話題になっています。 同社のIPOに向けた資料を解説したブログ記事「Wantedly（ウォンテッドリー）のIPOがいろいろ凄いので考察」に対して、ウォンテッドリー社によってDMCAに基づく削除申請が行われました。 その結果、記事はGoogleの検索結果から消され、その記事を言及したツイートは非表示にされています。 DMCA申請は画像の著作権違反を問題視してとのことですが、インターネット上で多く流布されているような画像へのDMCA申請であって、実際は悪評隠蔽の意図であることは明白です。 このことが大きな話題になった今もメディアの取材に対して、悪評封じの意図は無く「弊社が著作権を有する画像の無断使用はやめていただきたいとの判断」と、あくまでも画像の無断利用を問題視しただけ、と主張しています。 私はこれが許されるべきこと
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
Googleマップの見た目が変わってから、地図の右下にあるコピーライト表記にあったZENRINの文字が消え、「地図データ©2019 Google」となっている。これまで採用していた国内大手の地図メーカー・ゼンリンの地図データから、Googleが自前で用意した地図データに変更した可能性が高い。 Googleは6日、Googleマップの日本向け地図を一新すると発表。より分かりやすい徒歩ナビゲーションや乗換案内、地図のダウンロードが可能になるとしていた。今回の変更はその一環とみられる。新機能として提供する「オフラインマップ」は、地図を事前にダウンロードしてオフライン環境でも見られるようにするものだが、日本ではこれまで「契約上の制限」として提供していなかった。 ゼンリンはGoogleマップのサービス開始当初（2005年）から地図データをGoogleに提供。オフラインマップがついに日本で実装されると
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
サーバーレスパターン
やりたいこと（ユースケース）から利用パターンへ到達できるように、ユースケース主導で紹介。利用するサービスのすべての機能をを覚えなくてもやりたいこと/部分からスタートできます。実際、類似するアーキテクチャの実例が多くあることがわかります。 パターン別のテンプレートから始めてみよう! チュートリアルで体感しよう! - いくつかのパターンはテンプレート/雛形から始めることができます。それぞれのパターンの「Template」「Sample」「Solution」のリンク先を参照ください。 - 実際に作って動かせるチュートリアルに「Tutorial」「Workshop」リンクからアクセスできます。ちょっとしたトライに費用が気にならないのもサーバーレスの良いところ。 - 各パターンの特性に合わせたエラーハンドリングの記事を拡充中。それぞれのパターンの「エラーハンドリング」リンクからご確認ください。 -
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
Photo by Joi 今回のpaiza開発日誌は片山がお送りします。 今後も技術（開発）を中心にエンジニアとしてのキャリアを歩んでいきたいなと考えている方向けに最近騒がれているフルスタックエンジニアとは何か、という事と、何故今後フルスタックエンジニアしか生き残っていけないのか？という事について書いてみました。 ■最近よく見かける【フルスタックエンジニア】とは何か？ まずStackって何だろう？、というところで海外の記事などを読むと"LAMP stack"という言葉が良く出てきます。LAMPの場合、OSはLinux、WebサーバはApache、データベースはMySQL、プログラミング言語はPHP(もしくはPerl、Python)という形で組み合わせたものの事を言います。つまりOS、Webサーバ、DB、プログラミング言語の組み合わせ≒積み重ね、なのでStackという事のようです。こういった
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
プログラマとして働く15年のキャリアの中で5回ほど就職活動をしています。5回の内訳はといいますと、1回目は普通に就活、2回目はエージェントを利用した転職＋自分での就活、3回目はコネ、4回目はスカウト、5回目は自分で就活といった流れになります。これまでに合計で34社との間で面接に臨ませていただいていますが、26社から内定を頂いています。【追記】初めての転職は待遇の問題で、2回目は企業の事業からの撤退に伴っての会社事情での退職で、その時の上司のコネで共に転職。3度目は、その上司の転職後にオファーを頂いて行く事に決め、最後にやりたい事が出来て4度目という流れになります。自分ではジョブホッパーとは思わないですが、コメント頂いたように多いかもしれませんね。 就職活動の際は、10/16 でした。初めての転職では、8/10 でした。2度目、3度目の転職は、1/1 です。直近の転職では、6/6 でした。
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
ブロックチェーンの入門書を書きました。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にP
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
JP Contents Hub自体の閲覧・利用は無料。ただしハンズオンはいずれもAWSのサービスを活用するものなので、利用に応じた料金が発生する。AWSジャパンは今後、新たにハンズオンを作成した場合には、順次JP Contents Hubに追加するという。 関連記事 AWS初心者向けの教材まとめ、AWS日本法人が公開 AWSジャパンが、AWSの初心者向け教材などをまとめたWebページを公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。W
SEO検索エンジン最適化チュートリアル
サイトやページのコンテンツを読みやすく、わかりやすく、使いやすく、そして美しくすること、つまり良好なユーザーエクスペリエンスを提供することは、Webデザインが担う重要な役割であり、人間のユーザーに対して有効であるのと同様に、SEOにも有効に働きます。 SEOに強いWebデザインの基本ターゲットユーザーの設定はWebデザインに欠かせないプロセスですが、そのターゲットユーザーのひとつに検索エンジンを加えることで、WebデザインはSEOフレンドリーになります。現在の検索エンジンは、人間のユーザーと同じようにサイトのユーザーエクスペリエンスを評価するからです。 ウェブサイトは利用者の便宜のために構築するべきであり、すべての最適化はユーザー エクスペリエンス向上のための調整である必要があります。検索エンジンもそうした利用者のひとつであり、他のユーザーがあなたのコンテンツを見つけるための手助けをしてい
コンピュータ業界でよく出る英語 - Qiita
みなさまへのお願いごと 間違いなどの指摘は、編集リクエストでお願いします。 コメントの記載はページが長いこともあり、お控えください。 TOEIC900でも英語が話せない日本人へ ITエンジニアの私がなぜ令和の今、中国語を学ぶのか？ 名詞/イディオム gotcha はまりポイント。注意すべきこと。引っ掛け。 Got you のくだけた表現。捕まえた、誰かをトラップに引っ掛ける、という意味から。 注) 一般的には、Got itやYup、I seeのような、同意の返事でよく使われる。 類) caveat, pitfall There are many gotchas in this application. sought-after (スキル、人材、機能、アプリが) 人気の、需要がある、求められてる、引っ張りだこ Python is a sought-after language. c-suit
はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
ハーバード大学のコンピューターサイエンスの講義（日本語版）が無料公開されている件「聞き取りやすいから英語も勉強できる」
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/78e7c0ea2c263bc676ec2c74bae93e76d7853fd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180127%2F20180127134253.png)
プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語まとめ - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
目次 プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語 ログイン・認証 許可・権限 ネットワーク ファイル操作 外部入出力 データ入出力 データベース操作 オブジェクト操作 生成・構築 削除・破棄 変更 変換・結合・排除 分割・切り出す（スライス） 登録・設定 検索・置き換え 状態・状態変更 計算 プロセス操作 処理サイクル 確認（１） 確認（２） 比較 その他対で使う単語 コード・ID・引数（変数） 機械学習関連 その他（未分類） データベーステーブルのカラム名の工夫（変数） 変数の頭につける接頭語 プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語 プログラミング時の「メソッド名」「変数名」の命名で使いそうな英単語を「同じ意味でもニュアンスによって使い分けされるもの」あたりを注意してまとめます。 ログイン・認証 単語 意味 log_in/log_out ログインする/ログオフする
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 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 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
優秀な人材がやめていくのは「計画のグレシャムの法則」に陥っているからだ：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
「悪貨は良貨を駆逐する」 「グレシャムの法則」として有名なこの言葉は、16世紀のイギリス国王財政顧問トーマス・グレシャムが、1560年にエリザベス1世に対し「イギリスの良貨が外国に流出する原因は貨幣改悪のためである」と進言した故事に由来する。 ひとつの社会で、額面は同じだが、素材価値（例えば金の含有量など）の異なる2種類の貨幣が同時に流通する場合は、素材価値の高い貨幣が、その素材自体の価値のためにしまい込まれてしまったり、素材として溶かされてしまったり、海外との取引のために流出したりするために、素材価値の低いほうの貨幣だけが流通するようになるということを説明したものだ。 このグレシャムの法則が、組織にも適用できると説いたのが、ノーベル経済学賞を受賞したハーバート・サイモンという米国の学者だ。彼は、「ルーチンは創造性を駆逐する」と説いている。人はルーチン化された日常業務（悪貨）に追われている
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
子育てを支える技術 ─ フルスタックお父さんとエンジニアとしての成長を両立させるには - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
子育てを支える技術 ─ フルスタックお父さんとエンジニアとしての成長を両立させるには お父さんは出産を除くすべての子育てタスクを担当できるとして、エンジニア的なアプローチで育児に取り組む白山文彦（@fushiroyama）氏が、キャリア構築や技術的成長との両立について語ります。 こんにちは、白山（@fushiroyama）と申します。主にモバイルアプリ開発を生業としています。 4年前に第一子をリリースして地道な改善施策を重ねつつ、半年前にめでたく第二子もカットオーバーしました。以来、外ではソフトウェアエンジニアとして外貨を稼ぎつつ、家庭ではフルスタックお父さんとして、食事に風呂に寝かしつけに夜泣き対応にと奮闘しております。 その過程で「エンジニアでよかったなぁ！」と感じた点や「こういう考え方やアプローチはエンジニアならではかもしれない」と感じたことが少なからずあったので、ぜひ紹介したいと思
Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを
勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ
無料で読めるITまんが 2019年版
ネット上にはたくさんのIT系のコンテンツがあふれています。そのほとんどは文章として書かれていますが、一部にはマンガの形で面白く分かりやすくしたものもあります。 ここでは、マンガ化されたITコンテンツを集めてみました。毎年夏の恒例企画、ITまんがの2019年版です。 今年のトピックは新着マンガの1つ目と2つ目で紹介している、AWSとレッドハットが自社製品の解説をしているマンガです。企業向けのビジネスが中心のこの2社がマンガという手法を使ったことは注目に値するでしょう。また3つ目と4つ目で紹介している、すがやみつる氏のマンガは懐かしい思いで読む読者も多いのではないでしょうか。 もしここに掲載していないITまんがをご存じでしたら、Twitter（@publickey）などで教えてください。毎年更新する予定です。 2019年版の新着ITまんが New! 七転び八起きのAWS開発日記 新米プログラマ
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プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog
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