ディープラーニングを学びたいと思ったとき、何から始めればいいのでしょうか。『なっとく！ディープラーニング』の著者は、学び始めるハードルは驚くほど低いと書いています。実際、本書を読み進めるには高校数学と多少のPythonの知識があれば大丈夫。しかし、大切なのはなぜティープラーニングを学ぶのかです。本書から、いまエンジニアがディープラーニングを学ぶべき理由が述べられた第1章を紹介します。 本記事は『なっとく！ディープラーニング』の「第1章：ディープラーニング入門」から抜粋したものです。掲載にあたり編集を行っています。 数学が難しいからといって気に病むことはない。私のほうがもっと苦労している。 ─アルベルト・アインシュタイン 1.1 ディープラーニングの世界へようこそ この時代に最も価値あるスキルを学ぶ このページを開いてくれてありがとう！ ディープラーニングは機械学習と人工知能が交わる刺激的な
機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。 第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装（前編）（2019/09/19） ニューラルネットワークは難しくない ディープラーニングの大まかな流れ 1データ準備 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 2問題種別 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 3前処理 ・Playgroundによる図解 ・訓練用／精度検証用のデータ分割について ・ノイズについて ・Pythonコードでの実装例 第2回 ニューラルネットワーク最速入門 ― 仕組み理解×
人工知能・機械学習の基礎が学べるキカガクの一番人気『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全12時間分の解説動画付きで無料公開！
人工知能・機械学習の基礎が学べるキカガクの一番人気『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全12時間分の解説動画付きで無料公開！ 人工知能 (AI) 領域を含めた先端技術に関する教育事業を展開する株式会社キカガク（本社：東京都千代田区、代表取締役 吉崎 亮介）からAI・機械学習を学び始める全ての方へ、全編に解説動画が付いた『キカガク流 脱ブラックボックスコース』の完全版を無料で提供します。この完全版は、世界中でオンラインコースを提供するUdemy上で提供されている初級編と中級編を2020年版へブラッシュアップし、待望の声が多かった上級編を加えたコースです。このコースは E-learning のプラットフォームであるキカガク（https://www.kikagaku.ai）上で受講することができます。 コース内容の紹介 ■ キカガク流 脱ブラックボックスコース キカガク流ブラックボ
スキル以前にサバイバル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDPIII, @London, UK とある直接知らない学生さんから「数理な考え方、英語能力、伝える力などが私には備わっておらず、どの程度の基礎力が必要なのかもよく分からない」との質問を受けた。 それは何を目指すかで変わりますよね、、。MD*1/JD*2のような訓練資格、professional degree*3ならともかく、スキルを身に着けたら何かになれるわけではないわけで。*4 - Quick answerとしては、自分がどういうヤバい人間になりたいのかをまず考え、そこから逆算的にスキルを考え、逆算的に経験を積むべき。要は国や組織に頼らずに食っていける人間になれるか。 たとえば、「知的生産で国を超えて飯を食う」なら、英語はNew York Times/The Economist、自分の専門分野の論文（教科書は言うまでもない）が読め
2021 年振り返り
2021 の出来事を振り返ります。 学校 2021 年 4 月で B3 になるはずだったんですが、留年しました。 留年していたらしいということを夏頃に知りました。後輩が教えてくれました。僕が留年したことを教えてくれた後輩たちの顔はすごく楽しそうでした。 いつか留年するつもりではいたので特に悲しい気持ちはなかったんですが、留年したことに気づくことすらできてなかったのはちょっとおもしろいなと思いました。両親も「そりゃそうだよね」みたいな反応をしていました。 筑波大学の留年の仕組みをよく知らないので自分が B3 と名乗るべきなのか B2 と名乗るべきなのかよくわからないんですが、少なくとも卒業までの年数が1年伸びたのは確かなようです。 留年はしたものの、線形代数 A という科目を再々履修で修得することができました。すごく嬉しかったです。色々と教えてくれた同級生、後輩、知りあいのエンジニアの方々、
会社のDX推進に欠かせないデータサイエンティストですが、具体的にどのようなスキルを備えている必要があるのでしょうか。今回は一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「データサイエンティストスキルチェックリストver5」の内容に則り、データサイエンティストに求められる3つのスキルセットを解説します。 データサイエンティストに必要な3つのスキルセットとは？ データサイエンティストには、大きく分けて「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3種類のスキルが求められます。 データサイエンス力 データサイエンス力は、企業のビジネス課題に関連するデータを情報科学理論に基づいて分析し、課題解決につなげる能力です。企業が効率的にデータを活用できるかどうかはデータサイエンティストの解析能力に大きく左右されるため、データサイエンティストにとって要のスキルと言えます。 データエ
Pyspa Advent Calendar 2021 , 9日めの記事です。 まだ戦いは先の話なので気軽に書いています。二月の勝者は未読です。私自身は中学受験はしていませんが、祖母は神戸で私塾を営んでいて、小学生の頃は家族で帰省する度に食塩水の問題を解かされたりしていました。ネットではタワマン文学と併せて茶化されるサピックスですが、今まさに長男が通っているので、父親として見聞きできる限りの実態を赤裸々にお伝えしようと思います。 基本的なサイクル サピックスでは毎週、4教科（理科、社会、算数、国語をひとコマずつ）の授業があります。その授業1回につき一冊のテキストが配られます。どれもだいたい10〜20ページくらいあって、教科ごとに構成が違います。 算数…その週の知識確認問題と、復習用の問題、発展問題、計算力コンテスト 国語…その週の文章題。物語文、説明文など週によってまちまち。 社会…その週の
NTTデータ、KDDI、ヤフーなど有名企業も利用！ 法人向けUdemyで人気のおすすめ講座５選＋α （※セール終了いたしました） - Qiita Zine
タイアップ トピックス NTTデータ、KDDI、ヤフーなど有名企業も利用！ 法人向けUdemyで人気のおすすめ講座５選＋α （※セール終了いたしました） Qiitaユーザーの皆さん、年の瀬が近くなりお忙しく過ごされているかと思いますが、いかがでしょうか？12月はQiita アドベントカレンダーもありますので、Incrementsは忙しい毎日です。皆さんもお忙しい中だと思いますが、自身の学習に時間を使えていますか？ Udemyでは皆さんの学習を支援するための講座がたくさんあります。 今回はUdemyで支持されている講座の中から、法人向けUdemyでよく視聴されている講座に着目し、大手企業が社員研修で活用している人気講座をご紹介します。 法人向けUdemyはNTTデータ、KDDI、ヤフーなど名だたる有名企業に導入されている人材育成サービス。このような企業で受講されている講座は、今まさに企業が育
はじめにX / twitter では "[あめいろ]" という名前です。 アメリカに住んで19年、企業で働きはじめて12年になります。2023年の4月末に勤めていた会社でレイオフにあい、その後7ヶ月に渡って就職活動を行ってきた時の記録です。経歴や職種は人それぞれで、景気やjob marketの状況も刻々と変わっていくので、直接的に誰かの役に立つとは思っていませんが、これだけ長い間就職活動に苦戦してきたことを自分のために何か記録に残しておきたいと思い、書き留めることにしました。 今回の就職活動を数字で振り返ると以下の通りです: 224 days 135 jobs applied (incl. 13 referrals) 54 first recruiter calls 106 interviews (incl. 23 live coding) 3 take-home assignments
NTTは10月1日、基礎数学研究を推進する組織「基礎数学研究センタ」をNTT研究所内に新設すると発表した。「リーマン予想」や「ラングランズ予想」など数学の未解決問題に挑戦し、現代数学における基礎的な理論体系の構築や、量子コンピューティングの計算スピードが速い理由の解明、量子計算機でも破ることのできない新たな暗号方式の考案などを進める。 同社は「複雑化・多様化する社会問題の解決には、最先端技術の単なる組み合わせではない、長期的視野に立つアプローチが必要」とし「数学は時代を超えて普遍の価値を持つ学問であり、その深い探求や幅広い活用がこれまでとは根本的に異なるアプローチの提案につながる可能性がある」と新組織設立の理由を説明する。 生命科学や脳科学、社会科学などの未解明な現象などの解明にも、各領域の研究者たちと連携し、現代数学の手法からアプローチを試みる。未知の疾病の解明や新薬の発見、超大規模なシ
Ubieに入社して4ヶ月が経ちました
医療 AI スタートアップ Ubie(ユビー) に 3 月に入社していました。この 7 月で入社してから 4 ヶ月になります。本当はもっと早く入社エントリを書きたかったのですが、だらけていたらなんと 4 ヶ月経ってしまいました。 入社ツイート 誰？ JavaScript やフロントエンドを触っているエンジニアです これまでは筑波大学の情報学群情報科学類(学部)に通いつつ業務委託として働いたり、Prettier や Babel などのオープンソースプロジェクトのメンテナーやコミッターをやったりしていました。 より興味がある人は2021 年の振り返りブログや、私の Twitter を見ていただけると良いと思います(Twitter には日常的なことを書き込まないようにしているのでどういうエンジニアなのかはわかりやすいと思います)。 Ubie って？ Ubie は 2017 年にエンジニアの久保と
AtCoder水色になりました - Qiita
こんにちは。Pkodamaです。今回はABC153にてAtCoderのレートが1200以上になり水色コーダーになったので他の水色を目指している方にも参考になればと思い記事を書くことにしました。ターゲットは緑→水色で苦戦している人向けですが、多くのレート帯の方の参考になるように一応心がけて記事を書きました。 1.水色コーダーになった感想 AtCoder始めた頃の目標で水色になるというのがあり、無事達成できたのでやっぱり嬉しいです。 上の写真は緑になって以降のコンテストの成績表です。基本的にRatedのコンテストには参加するようにしています。ただ1月はJMO予選やRCJ九州大会など時間がうまく取れずあんまり参加できていませんでした。 前回前々回と順位的には青色パフォーマンスでしたが、残念ながらUnratedになり2回連続で水色入りを逃すということをしていました。ただ、この2回で自分には水色の実
ん？ あれ？ ひょっとして … 一昨日書いた記事「なぜにテンソル記法は意味不明なのか」を読み直していて、気付いたことがあります。テンソル記法の「意味不明問題」は、解決できるようです。 思いついたときに書いておかないと、二度と書かない（書けない）ことがあるので、ふんばって必要なことは全部書いておきました。 内容： テンソル記法の「意味不明問題」とは アイディアと方法 インデックスからマーカーへ テンソル空間 テンソルとプロファイル プロファイル注釈 テンソルのテンソル積 双対空間に対するマーカー テンソルの縮約 置換と置換が定めるテンソル テンソルの置換同値 もうひとつの縮約 ネーム化とコネーム化 インデックスとしての添字 テンソル記法の「意味不明問題」とは テンソルの書き方〈記法〉としては、伝統的記法をそのまま採用します。「 はテンソルである」のような言い方を許容します。書き方・言い方にお
モチベーション 私のブログの方(Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ)で上級者向けに日本語でアルゴリズム取引に関する本を翻訳、解説しているのですが、いきなり始めるにはかなり難易度が高いと思いました。 そこで、アルゴリズム取引の目標や、どういった分野を勉強するのか、そして、どういった予備知識があれば良いのかについてここでは紹介したいと思います。 ここで書いてある技術的なことや細かい部分はブログでコード付きで紹介しているので、興味ある部分はブログの記事を直接参考にする等ご自由にご活用くださいませ。 新しく始めたい方や既に始めているけど知識に穴がある方の参考になれば幸いです。 1.1 目標: アルファを見つけよう！ 投資の定量分析者の目標は、「将来の価格変化率を説明出来る変数=新しいアルファを持つ変数の探索」と「そのリターンをシステム
数学原論 斎藤 毅(著/文) - 東京大学出版会
初版年月日 2020年4月 書店発売日 2020年4月14日 登録日 2020年2月28日 最終更新日 2020年4月23日 紹介 数学は1つである――線形代数と微積分を柱に，集合と位相のことばで書かれた現代数学の基礎の先にはどのような世界が広がるのだろう．代数・幾何・解析が有機的に結合，交差し，数学をつくりあげるようすを圏論的視点から解説する，「21世紀の『数学原論』」． 目次 はじめに この本の使い方 第1章 圏と関手 第2章 環と加群 第3章 ガロワ理論 第4章 ホモロジー 第5章 微分形式 第6章 複素解析 第7章 層 第8章 曲面と多様体 第9章 リーマン面 第10章 楕円曲線 おわりに――ブルバキ『数学原論』について 【詳細目次】 はじめに この本の使い方 第1章 圏と関手 1.1 ファイバー積 1.2 圏 1.3 関手 1.4 圏の同値 1.5 表現可能関手 1.6 随伴関手
物理学は常に数学の発展と共に進歩してきた。 というより物理学からの必要に駆られた要請によって新たな数学の概念が切り開かれてきた。 したがって当然、物理を学ぶ際には現象そのものの理解とその裏に潜む数学的内容の理解が両輪となるのだが、 なぜだか日本の学校教育においては、この前提が上手く機能していない。 物理分野においてある現象を習ったその翌年に、ようやく数学分野において必要な概念が登場するといった具合だ。 具体的には、以下のようなものがある。 小学校６年の理科で「てこ」の法則性を学ぶ。この背景にあるはずの「反比例」の関係は中学１年の数学で習う。 中学校３年の理科で力の分解を学ぶ。この背景にあるはずの「三角比」は高校１年の数学Ⅰで習う。 中学校３年の理科で運動エネルギーを学ぶ。この背景にあるはずの「二次関数」は高校１年の数学Ⅰで習う。 高校１年の物理基礎で等加速度運動を学ぶ。この背景にあるはずの
画像データベースの想定外使用がAIアルゴリズムにバイアスをもたらす恐れ――米大学研究チームが明らかに
画像データベースの想定外使用がAIアルゴリズムにバイアスをもたらす恐れ――米大学研究チームが明らかに：MRIへのAI適用上の問題点を実証 「オープンソースデータセットが想定外の方法でAIアルゴリズムのトレーニングに適用されると、そのアルゴリズムは、機械学習のバイアスに影響されて整合性が損なわれ、出力の精度が低くなる恐れがある」。カリフォルニア大学バークレー校とテキサス大学オースティン校の研究者のチームが、新しい研究によって明らかにした。 2022年3月21日付（米国時間）で米国科学アカデミー紀要オンライン版に掲載された研究結果は、あるタスクのために公開されたデータが、別のタスクにおけるアルゴリズムのトレーニングに使用された場合に生じる問題を浮き彫りにした。 研究チームは、医療用画像処理に関する研究で有望な結果を再現できなかったときに、この問題に気付いた。「数カ月にわたる研究を経て、論文で使
数学検定１級に史上最年少で合格した安藤匠吾君。好きな数式を透明ボードに描いた＝西宮市（撮影・大山伸一郎） 公益財団法人「日本数学検定協会」（東京）は１０日、１０月に実施した実用数学技能検定で、理数系大学の卒業レベルとされる最難関の１級に、兵庫県西宮市の市立小学校４年安藤匠吾君（９）が史上最年少で合格したと発表した。これまでの最年少記録は昨年１０月に合格した１１歳で、２歳更新した。匠吾君は「合格を知った時は涙が出そうなくらいうれしかった。これからもたくさん数学を学んでいきたい」と話す。（太中麻美） 数学検定は１９９２年に始まり、年３回実施。同協会によると、１級は出題範囲が解析分野や線形代数、確率統計、アルゴリズム（計算手法）の基礎など幅広く、全て記述式で解答する。１次と２次に分かれ、２０１８年度の年間合格率は５・７％だった。 母の方美さん（４３）によると、匠吾君は１歳でテレビから流れていた「
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。4月15日（月）～4月21日（日）〔2024年4月第3週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 簡単でおいしい山本ゆりさんのレシピ、その中でも個人的に激推しを並べます。ガチ勢の皆さまも一押しを教えてください。 - Togetter 2位 小学生に教えるために編集者歴17年の父親が本気で考えた…｢きちんと伝わる文章｣を書く10のコツ ｢説明ができる｣とは｢生きる力がある｣ということ | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） 3位 好きなポッドキャストについてまとめる 4位 私が学問に目覚めた時 法学部教授・蒲島郁夫 5位 東京ディズニーリゾートは、過去イチ遊びやすくなってる 6位 雑に思考を整理する技術と効能 - Speaker Deck 7位 「病気を公開しながら、音
Pythonで線形代数！ ～ベクトル編～
連載目次 前回は、漸化式の立て方と再帰呼び出しのプログラミングに取り組み、「現実の問題をどのようにして定式化するか」といった「考え方」についても学びました。 今回と次回は線形代数のプログラミングを見ていきます。前回と打って変わって、どちらかというと「計算をいかに効率よくこなすか」というお話が中心になります。そのために、NumPyの機能や関数を利用し、さまざまな計算を行う方法を紹介します。 この連載では既にNumPyの高度な機能も利用していますが、あらためて初歩から確実に身に付けていくことを目標とします。今回は主にベクトルを取り上げ、行列の取り扱いについては次回のテーマとします。 今回の練習問題としては、ある点から直線や平面までの距離を求めるプログラムと、視神経のニューロンの働きをシミュレートするプログラムに取り組みます。 なお、高校の数学ではベクトルを
1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なライブラリになっています。そのため、独自に機能拡張を行いたいユーザーにとっては扱いづらく、性能的にもオーバーヘッドを感じさせることがあります。 そこで新たに出てきたのが「JAX」とその関連ライブラリの組み合わせになります。2019年に登場して以降、特に海外の開発者に支持されてきました。近年注目されている大規模言語モデル（LLM）の分野においても、JAXによるモデルが公開されていることは珍しくなくなりつつあります。 PyTorch（
NumPyによるデータ分析入門
NumPyは、配列計算が高速に行えるPythonの数値計算用ライブラリです。科学技術分野を中心に人気が高く、数値計算、データ分析、機械学習に欠かせないツールとなっています。本書ではまず配列の仕組みとその演算をていねいに説明します。続いて、機械学習を理解する上で欠かせない線形代数について、NumPyを使った基本的な演算を行います。これらの準備の後で、実データを使ったデータ分析で機械学習の基礎を学びます。さらにNumPyと一緒によく使われるSciPy、pandas、scikit-learnなどのライブラリとの関係を示して、いくつかの例を紹介します。最後に扱うのは効率化の追求です。本書は、NumPyとそれに関連するPythonの配列と演算についての知識とスキルをコンパクトにまとめているので、NumPyの機能と威力が体感できます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新さ
目次。 目次。 はじめに。 「株式自動売買」と「システムトレード（シストレ）」の違いをもう一度。 株式自動売買プログラムを自作するメリット。 プログラミング技術が身に付く。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習など）が身に付く。 学術論文から最新の研究成果を取り入れることができる。 プログラムを自分好みに思いのまま改変できる。 楽しい。 株式自動売買プログラムを自作するデメリット。 膨大な時間がかかる。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習・プログラミングなど）が必要。 信用取引口座の開設。 信用取引とは？ 空売り（売建）ができる。 レバレッジを効かせることができる。 ロング・ショート戦略：暴落リスクを回避することができる。 プログラム関連の準備。 プログラミングの勉強方法。 ニューラルネットワークの改良。 株式売買注文発注・訂正・取消、保有建玉・委託保証金維持率確認など、株式売買（信
著者のNick Saraev氏はカナダで活動するAIを活用するアーティストであり、以前に同氏執筆の記事『（DALL-E 2が登場した）昨今、産業としてのアートの死が記録された』を紹介しました（同氏の詳細は同氏公式サイトを参照）。同氏が最近Mediumに投稿した記事『なぜ言語＆アートの分野でAIが急速に進化しているのか？』では、近年のAIが文章生成や画像生成において著しい進化を遂げた理由が論じられています。 GPT-3やDALL-E 2のような最近のクリエイティブなAIは、文章生成や画像生成において人間並みの作品を制作できるようになりました。Saraev氏によると、こうした事態はすでに40年前には予想されていました。その予想とは、アメリカのロボット工学者ハンス・モラベックが提唱した「モラベックのパラドックス」です。このパラドックスは、機械にとって知覚や歩行のような人間が簡単に実行できることは
本記事では独学でCS学部卒レベルの内容までカバーできるおすすめ参考書を紹介します。 応用レベルのものではなく、なるべく知識ゼロからでも取り組むことができ、基礎をしっかり学べるなと思った本を多く挙げています。 数学 大学の数学を勉強するためにはある程度、高校数学の知識が必要になってきます。 高校数学を全く勉強していないという方には、マセマという出版社が発行している『初めから始める』シリーズの本をおすすめします。 口調も柔らかい感じなので取り組み易いです。 スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 I スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 A スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 II スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 B スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 III (Part1) スバラシク面白いと評判の初めから始める数学 III (Part2) もしくは、こ
中二病は夢を見る病気 – 中村拓磨 のブログ
この5月に30歳になった. 30歳になったらブログを書こうと思っていたらいつの間にか3ヶ月以上も経ってしまった． 孔子がいう而立の年である．孔子のいう而立とは，独立した自説を持つという意味だったらしい．博士号もとったし自分で論文書いて発表したり弁護士と話して特許の申請ぐらいはできるようになったので多少は而立しただろうか？ 30歳の僕は何者だろうか．僕はドローンの研究者である．ドローンを使って荷物の配達をするプロジェクトに所属する．残念ながら仕事内容を紹介することはできないのだが，博士論文で扱っていたようなセンサーフュージョンや航空機の航法システム周りの数学やアルゴリズムを専門としている．また，僕は素晴らしい妻の夫であり，宇宙一可愛い2歳児の父であり，休日にセスナを飛ばして遊ぶパイロットであり，入社後に自社株が爆上がりして年収X千万超えのラッキーマンである． アトランタからシアトルへ，国の反
はじめに皆さんは「どの大学を出たか」はどのくらい重要だと思いますか？ 目的や立場によって異なるとは思いますが、良い大学を出ておいたほうが良いと考えるのが一般的ではないでしょうか。しかし、私はどの大学を出たかはあまり重要でないと思っています。正確には、より重要だと考えるべきものがあると思っています。 それは「どの研究室を出たか」です。 この記事では、なぜそのように考えるのか私自身の経験をもとに書いてみたいと思います。ちなみに「研究室」というと主に理系と呼ばれる学部学科をイメージされるかと思いますが、文系の場合は「ゼミ」に相当するものだとお考えください。 現状はどの大学を出たかが重要視されている？まずはじめにどの大学を出たか、つまり「大学名」にまつわる現状を見てみましょう。 就職活動では、学歴フィルターというものが存在すると言われています。つまり、ある一定以上の偏差値の大学を出ていないとそもそ
統計検定1級の勝ち語り 統計検定1級に合格し、数理と応用の両方で優秀賞を取得したので勝ち語りをします。 4級・3級・2級・準1級・1級という区分を完全に無視して初手から最上位資格にいく賭けに出たが、大きく張った分だけリターンもデカい。 統計検定1級合格 いい暇潰しでした たいあり pic.twitter.com/QJ4pAY3clP — LW (@lw_ru) 2021年12月22日 受験を思い立ったのは6月に遡る。 部屋にトレーニング用ベンチでも置こうかと思って本の整理をしていたところ、昔大学で買わされた統計の教科書を発見した。一応読んでから捨てようとしたが、しかしこれも何かの縁だしついでに資格でも取っとくかと統計学の勉強をスタートした。 暇だし統計検定取っとくかみたいな感じはある 次資格取りたくなったら取ろう — LW (@lw_ru) 2021年6月9日 そこから試験のある11月まで
Mathpedia
Mathpedia にようこそ Mathpediaとは、一般社団法人数学市民化プロジェクトにより運営されている現代数学を解説するウェブサイトです。詳しくは、Mathpediaについてをご覧ください。 Mathpediaは皆様のご支援によって成り立っております。ご支援いただける方は以下のPaypalリンクをご利用ください。 寄付する 任意の金額 毎月寄付する 1,000円/3,000円/5,000円/10,000円/100,000円 また、こちらのリンクからAmazonギフト券をご自身のアカウントにチャージしたり、各ページに貼られている参考書のリンク(例)からAmazonでご購入いただければ、そのチャージ・購入額の一部がアフィリエイト収益としてMathpediaの運営資金となります。その他の活動資金の調達先として、Mathpediaチューター室ではMathpedia執筆者による有償の数学チュ
「数学五輪」の常連、灘の数研 先生もかなわない才能灘中学・高校（上） 教育ジャーナリスト・おおたとしまさ2020 / 1 / 5 灘中学校・高等学校（神戸市）は、中高一貫の男子校として難関大学に多くの合格者を出す「超有名」進学校だ。特に医師を志す人が挑む難関中の難関、東大理科3類と京大医学部医学科への合格者数では他を圧倒する。灘の強さの秘密は、どこにあるのか。教育ジャーナリストのおおたとしまさ氏が学校を訪ねた。 （中）灘の畳が映す「柔道の父」の教え グローバル人材育む ＞＞ 数学オリンピック入賞者も多数灘には数学研究部という部活がある。おいたちははっきりしないが、少なくとも50年以上の歴史をもつ。大学の数学科の学生が読むような、数学の教科書や専門書を読んで輪講する「自主ゼミ」が主な活動内容だ。活動は部員の自主性に任されており、顧問が指導することはほとんどない。 本年度の「自主ゼミ」グループ
2019秋期基本情報技術者試験の表計算をExcel＆VBAで完全再現してみた！【マクロ】 - わえなび ワード＆エクセル問題集 waenavi
2019年10月20日(日)に、令和初の情報処理技術者試験（国家試験）が実施されました。 今回から、午前試験で線形代数、確率・統計等、数学に関する出題比率が上がり、理数能力を問う試験に改良されました。とても良い傾向です。 午後試験も、表計算については素直な良問が出題され、Twitterなどでも「簡単だった」「分かりやすかった」という書き込みが多く見られました。最近では小学生でもプログラミングを学ぶ時代なので、今回の問題はExcelでサクッと処理をしてほしいものです。 そこで、Excel＆VBAで再現する方法を紹介しますので、皆さんもメロンをいただきながら作ってみてはいかがでしょうか？ 目次 １．出典 ２．前半の表計算部分の問題文の要旨 ３．問題で使用するExcelシートの簡単な作り方 （１）「単価表」シート （２）「集計表」シート （３）「重量計算表」シート ４．表計算部分の問題と答え （
三角関数の話
はじめに 度々、三角関数不要論が取りざたされます。そもそも、三角関数にあまり良いイメージを持っていない人はわりと多いのではないかと思います。サイン、コサイン、タンジェントの定義はわかっても、そこからごちゃごちゃ出てくる公式の数々に圧倒され、加法定理の公式を「咲いたコスモスコスモス咲いた」のように唱えて覚え、そこから倍角公式だの半角公式だのも出てきて、さらに\sin(-x)=-\sin(x)だけど\cos(-x)=\cos(x)みたいにサインは符号が入れ替わるけどコサインは入れ替わらないみたいなやつから、\sin(\theta + \pi/2) = \cos(\theta)みたいにサインとコサインが入れ替わる奴まで出てきて、イヤになった挙句に社会に出たらそんなの全然でてこなくて、うっかり「三角関数なんて不要だ」などと言おうものなら袋叩きに会う、そんな状況で三角関数と仲良くなるのは難しい気がし
回帰分析(新装版) (統計ライブラリー) 作者:隆光, 佐和朝倉書店Amazon タイトルに「古典的名著」とうたっておきながら、実は米倉さんのツイートで紹介されるまで浅学にして全然存じ上げなかったんですが、いざ読んでみたらあまりにも素晴らしい内容だったので、その感動を伝えたいがためにわざわざこの記事を書いています（笑）。 ちなみに今現在、訳あってこちらの論文とその実装を相手にしなければならない状況で、関連してそもそも論としての「回帰分析の取り扱い方」を改めて紐解く必要があり、その点でも本書は大いに役立っている感があります*1。ということで、個人的に本書が「実際に役立った」と感じた点を適当にピックアップして紹介していこうと思います。 本書の概要 個人的に優れていると感じた点など OLS線形回帰モデルが前提とする仮定が端的にまとまっている 線形回帰モデルの前提に「合わない」場合の対処法もまとま
現在世の中の多くのサービス・プロダクトで、機械学習を利用したAIの活用が進んでいます。 機械学習のスキルを持ったエンジニアの需要は伸び続けており、今後のキャリアのために機械学習の知識やスキルを得たいと考えている方も多いと思いますが、独学で学ぶにはハードルが高い状況です。 本記事では機械学習を独学で学びたい方に向けてロードマップとスキル習得に役立つオンライン学習プラットフォーム「Udemy」の講座を厳選してご紹介します。 「Udemy」でどの講座を買おうか悩んでいた方も、是非この記事を参考にしてみてください！ Udemyで講座を見る 1.基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう ・機械学習のための数学を学べる講座2選 ・機械学習に必要な統計学を学べる講座2選 ・データ分析に必要なSQLを学べる講座 2.機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう ・概念から
ビッグデータの発展とともに、さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきて、データサイエンスも今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、講座やコースなども多く開催され、データサイエンティストを目指している人もたくさんいます。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O’Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Fost
はじめにCoqで解析入門の1章にある命題を全て証明してみたので記事を書いてみます。 Coqでの証明大学で記号論理学の授業を受けたことはありますか？記号論理学では数学の命題を証明木を用いて形式的証明をしていましたがCoqでも形式的証明をします。流れは以下です。 数学の命題を論理記号で書きますゴールが表示されるので適切にCoqのTacticを使いますするとゴールが変わるので未証明のゴールがなくなるまで繰り返しTacticを使います Coqでの証明の魅力は 証明が正しいことをCoqが保証してくれること(Coqにバグがあるかもしれませんが多分)証明した定理が他の定理の証明に使えて楽しいところ などです。 やろうと思った背景大学1年生の頃、解析入門を前から読んで途中で理解できなくなって読み直すというのを繰り返していました。 いつか理解したいなと思っていたときに記号論理学の授業を受けて解析入門の証明も
完全初心者からデータサイエンスを学びたいけど、何をどの順番で勉強したら良いんだろう… そんな悩みを抱えていませんか？ はやたす データサイエンスに興味はあるけど、書籍や講座がたくさんあるし、何から手をつければ良いか分からないですよね！ そこで本記事では「データサイエンスの独学勉強ロードマップ」を紹介していきます。 実はデータサイエンスを勉強する9割以上の人が、間違った方法で勉強しています。 この記事を読めば、正しい学習手順が分かり、着実にデータサイエンスの基礎を身につけることができます。 実際にこの通りに学習を進めた僕の生徒さんは、 2ヶ月でKaggleに入門 3ヶ月でKaggleコンペに参加 5ヶ月でKaggleコンペ銅メダル獲得 と、驚異のスピードでデータサイエンスを習得しています。 もし最短でデータサイエンスを習得したいと思っている人は、ぜひ本記事を参考にしてみてください。 はやたす
恵方巻といえば、節分の日に決まった方角（恵方）を向いて無言で食べると良いとされる巻き寿司のことです。 恵方は毎年変わり、以下のようにして決まるそうです： 西暦年の1の位 恵方 24方位 方位角*1 16方位 東基準反時計周り 4・9 甲 075° 東北東やや東 015° 0・5 庚 255° 西南西やや西 195° 1・6 3・8 丙 165° 南南東やや南 285° 2・7 壬 345° 北北西やや北 105° （歳徳神 - Wikipediaより一部引用） 例えば2021年の恵方は「南南東やや南」ですね。 16方位だと「南寄りの南東のやや南（7.5°）」と聞こえてややこしいので、個人的には「南むいて15°左に回転」が分かりやすいと思います（他の恵方も同様）。 それはさておき、今年の恵方を計算で求められたら便利ですよね。毎年毎年「恵方 方角」で検索せずに済みますし。 ということで今回は、
アカデミック領域へのキャリアチェンジで見えたもの ーリサーチエンジニアとして掴んだ手応えと描く未来ー | FEATUReS サイバーエージェント公式オウンドメディア
「同じ社内での異動なのにまるで転職したような気分だった。」 そう話すのは、AI技術の研究開発組織「AI Lab」でリサーチエンジニアとして活躍する新卒3年目の芝田。 入社後「AbemaTV」で動画配信システムの開発を行っていた芝田が、さらなる技術力を磨くべくチャレンジの場として選んだ「Al Lab」。 そして現在、唯一の社外コミッターとして「Optuna※」の開発に関わったり、国際会議「The Web Conference 2020」の論文採択に貢献するなど、次々と実績を出していく彼に、アカデミック領域への挑戦の真意や、エンジニアとしてのキャリアの築き方を聞きました。 ※Preferred Networks社が提供するハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク 目次 ①チャレンジの決め手は、論文を読み知識を積み上げる技術の磨き方 ②アカデミック領域でも活きたこれまでの経験。高速化のため
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）やデータサイエンスについて身につける絶好のチャンスと言える。「AIやPythonについて勉強したい」「データサイエンスについて何か身につけたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、データサイエンスについて知識を深めたりできる学習コンテンツが無料公開される機会が増えつつある。そこで、2021年8月2日現在、無料で学べるAIやデータサイエンス関連の学習コンテンツを集めてみた。 東京大学、AIやデータサイエンスに関する教材を無償公開 東京大学 数理・情報教育研究センター（MIセンター）は、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムに準拠する教材の無償公開している。本取り組みは日本政府の「AI戦略2019」に対応しており、モデルカリキュラムの内容のすべ
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