機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
こんにちは takorattaです。2016年もすでに1週間が過ぎていますが、昨年の技術トピックをQiitaの各種ランキングで振り返ってみましょう！ ストック数ランキング2015年のストック数によるランキングです。 1位：Gitでやらかした時に使える19個の奥義 by muran001 (2918ストック) 2位：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 by daxanya1 (2792ストック) 3位：うまくメソッド名を付けるための参考情報 by KeithYokoma (2754ストック) 4位：ネイティブと働いて分かった英語コミットメッセージの頻出動詞10つ by gogotanaka (2696ストック) 5位：初心者向け、「上手い」シェルスクリプトの書き方メモ by m-yamashita (1930ストック) 6位：非デザイナーエンジニアが一人でW
Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン
｜DMM inside
Appleが画像生成AI「Stable Diffusion」にまさかの正式対応、開発者いわく「画像を1秒以内に生成可能」
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
ニューラルネットワークを用いてお絵描き途中の線からイラストを仕上げる「Sketch-RNN」のようなリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルとして作成された「dick-rnn」は、その名の通り「dick(おちんちん)」のイラストに特化したRNNです。 [P] I trained a recurrent neural network trained to draw dick doodles : MachineLearning https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/g6og9l/p_i_trained_a_recurrent_neural_network_trained_to/ 「dick-rnn」を作成したのは海外掲示板・redditユーザーのrichardさん。同氏によると、「dick-rnn」はお絵描き途中の線からイラ
AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案
Amazon Web Services（AWS）は開催中のイベント「Amazon re:MARS 2022」で、機械学習を用いてプログラミングを支援する「Amazon CodeWhisperer」のプレビュー公開を発表しました。 Transform plain ol’ text into lines of code. Amazon CodeWhisperer uses #MachineLearning to generate code recommendations based on developers’ natural language comments & prior code—reducing app build time. AbraCODEabra, it’s #ML magic. https://t.co/kVaKk5HnxB #AWS pic.twitter.com/oRTD
機械学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
機械学習とは，Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです． 歴史的には，人工知能の研究分野の中で，人間が日々の実体験から得られる情報の中から，後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を，コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました． 現在では，数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています． しましまの私見に基づいて，機械学習の各種の問題を整理しました． ↑ 他分野との関連† 確率論：機械学習で扱うデータは，いろいろな不確定要素の影響を受けており，こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます． 統計：観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります．特
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
コンピュータビジョンと機械学習 徹底入門 -現実的な画像検索のためにやってきたこと- #TokyoWebmining
コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正 Read less
機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P
Amazon Aurora ServerlessでHTTPSエンドポイントができ本当にサーバーレスアーキテクチャで利用可能になる！ | DevelopersIO
※: 本表は現在確認できる情報から筆者が独自に作成しています。 注意 Aurora ServerlessのData APIは現在Beta版のため、変更される可能性があります。 Data APIではトランザクションはサポートされません。 レスポンスは最大1,000行で1MBのサイズ制限があります。 現在利用可能なリージョンは米国東部 (バージニア北部)のみです。 コネクションは最大1分でタイムアウトします。 認証情報はSecrets Managerを使ってDBに接続します。 やってみた 事前設定 以下の状態を前提とします。 リージョン: 米国東部 (バージニア北部) Auroraエンジン: Aurora Serverless 5.6.10a まず、Aurora Serverlessを起動します。Aurora Serverlessの起動方法は以下のエントリを御覧ください。 Aurora Ser
本記事は Machine Learning Advent Calendar 2014 の 24日目のトピックです。 増え続けるセンサーデータ M2M(Machine to machine), IoT(Internat of things) というキーワードが叫ばれて久しい今日、インターネットに接続できるデバイス数の上昇が見込まれるなか、デバイスに搭載された各種センサーデータの分析、活用も今後目が離せない分野です。 データはAWSなどのクラウドサービスのデータセンターに置かれた後、分析、フィルタリングされ、エンドユーザの役にたつ情報を提供していくものと思われます。 各種センサーが農業などの分野で使われ、そこから取得されたデータが分析され、活用されているという話題も多数上がってきています。 センサデータ解析におけるJubatus活用事例 - Slideshare Blue River Tech
AWS Batch とは何か - Qiita
AWS re:Invent 2016 で発表された AWS Batch。 語感から、誤解されるサービス No.1 な気がします。 定時バッチなどとは何がどう違うのかをメモ。 機能概要 以下公式資料とドキュメント、実際さわってみた所感を合わせて。 AWS Batch – 簡単に使えて効率的なバッチコンピューティング機能 – AWS AWS Black Belt Online Seminar「AWS Batch」の資料およびQA公開 結局何なのか 科学技術計算・ハイパフォーマンスコンピューティング用途で真価を発揮する、 大規模なスケール、ジョブの依存定義 が可能なマネージド 並列分散 処理基盤。 主な機能、ポイント クラスタ管理、ジョブキュー、ジョブスケジューラを AWS にお任せできる 処理すべきジョブの数に応じ、適切に 自動伸縮1 するクラスタ ジョブに 依存関係 が定義できる（B は A
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2012 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2012とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 当初PRML Advent Calendarとして立てたのですが、PRMLは敷居が高すぎるのかネタだと思われてるのか皆ROMる気満々で執筆側に誰も回ってくれる気配がなかったので、対象を機械学習全般にしてみました。URLが変更になりすみません。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 （PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 皆さんのご参加をお
A growing number of consumer devices, including smart speakers, headphones, and watches, use speech as the primary means of user input. As a result, voice trigger detection systems—a mechanism that uses voice recognition technology to control access to a particular device or feature—have become an important component of the user interaction pipeline as they signal the start of an interaction betwe
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2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
こんにちは、プレイドの @nashibao です。 ちょっと前になりますが、PySparkの勉強会向けにPySparkの機械学習ライブラリであるmllibを弄ってみたりして面白かったので共有しようと思います。 コンテンツ 1. 実験の動機 2. PySparkの紹介 3. MLLibのアルゴリズムの拡張 4. 感想 この検証はPyData Tokyo #3の発表にかこつけて行われ
Home :: OpenCores
The reference community for Free and Open Source gateware IP cores Since 1999, OpenCores is the most prominent online community for the development of gateware IP (Intellectual Properties) Cores. It is the place where such cores are shared and promoted in the spirit of Free and Open Source collaboration. The OpenCores portal hosts the source code for different digital gateware projects and support
Other Languages : Chinese(中文) Welcome to the OpenCV Wiki This Wiki is intended to support the OpenCV community. The main objective is to share experiences and improve the documentation. Feel free to contribute to it. (Note: if you want more information about WikiWikiWeb systems, look at HelpContents) Started on 14 Feb 2006. Moved to hosting at Willow Garage 27 Oct 2008. Page Contents Introduction
こんにちは、ZOZOテクノロジーズ VPoEの今村(@kyuns)です。 この記事はZOZOテクノロジーズ Advent Calendar の25日目の記事になります。 今年の4月にスタートトゥデイテクノロジーズ（現ZOZOテクノロジーズ）が発足してから約8ヶ月が経ちました。新型ZOZOSUITやプライベートブランド「ZOZO」の発表など今年は色々と新しいチャレンジをしていた弊社ですが、外から見たときにエンジニア観点だとまだまだ謎めいている部分がたくさんあると思います。 ちょうど先日代表の前澤がツイートしたことでTwitter採用が話題になりましたが、反響も非常に大きく、多くの方にご応募いただき実際に何名かのエンジニアを採用することができました。 news.yahoo.co.jp この祭りでも非常に多くの質問をいただきましたが、このエントリではZOZOテクノロジーズが行っている事業やプロダ
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2014 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
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概要 Courseraというオンライン学習サイトで公開されているMachineLearningコースを修了しました。 もくじ どんな講座か 講座のアジェンダ なぜ受講したか 受講した感想 あると望ましい事前知識 はまりどころ 最後に どんな講座か 機械学習の主要なアルゴリズムを直感的に理解して、実際にプログラミングできるように教えてくれます。また、実装前にどのアルゴリズムを使うべきかの判断、テストとチューニングの方法、大量データの並列処理といった付帯トピックも言及されます。 講師はStanford UniversityのAndrew Ng(呉恩達)氏で、Googleの人工ニューロン研究プロジェクト発起人や百度の首席科学者として知られています。実際にこんな風にやっていますよ！という話を交えるので、画一的で教科書的な解説よりも聴きやすいと感じました。 ボリュームは結構重いです。「講義および4択
はじめに 以下の Tweet で言っている"長い旅路"の詳細です。完全にポエムかつ長文*1、しかも自己陶酔を多分に含んだ自分語りです。 暇かつ心に余裕があって何でも寛大に許せそうな場合にお読みください。 奇跡の solo gold を獲得し、遂に Kaggle Master になりました！ Kaggle と出会ってから4年半、一念発起して分析コンペに本気で取り組み始めてから1年半、長い旅路でした。 今までチームを組んだり議論したりして下さった皆さん、本当にありがとうございました！これからもよろしくお願い致します！ pic.twitter.com/IzWin2rioa— 俵 (@tawatawara) 2020年3月18日 話をしよう。あれは２年... いや５年くらい前の話だったか... といった感じの、むかーしむかしからの話*2。Kaggle と出会ってからの人生(の一部)の紹介みたいなも
【SAP試験対策】IAMの勉強であやふやな理解だったポイントをしっかり整理する | DevelopersIO
AWS認定のSolution Architect Professional試験用に、AWS IAMに関連したキーポイントを断片的にまとめました。 「SAPの試験問題って、大学センター試験の国語に似てね？」 UdemyにあるAWS認定のSAP模擬試験を4本こなした結果、問題の傾向として気づいたことです。どう考えても絞りきれない選択肢が2つ3つあるんですよね〜。 私は受験教科の中で国語が一番苦手でだったので、塾の先生から「問題文に書いてあることに沿って、合っているものではなく、間違ってないものを選べ」と、しょっちゅう教えられていたことを思い出しました。SAPの試験でも同じように「問題の要件と関係ない用語が含まれている選択肢をまず消去し、選択肢が2つ残ってしまったら、問題文に書いてあることに沿った、間違っていない選択肢を選ぶ」ことが大事だなと感じています。 さて、「間違っていないかどうか」を判断
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2) - Qiita
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2)機械学習MachineLearning論文推薦システム 長いので2回に分ける 概要と読む動機 2012年10月投稿，2013年4月採択の推薦システムのサーベイ論文 最新の技術動向の流れを確認したくて読むことにした 著者らもこのサーベイは過去のものと違い，有名な手法ではなく推薦システムのの進化に焦点を当てると述べているので期待がもてる 推薦システムのサーベイ論文について イントロに書かれている内容の気になったところをメモ 近年の推薦システムの適用領域について http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2181690 初期の推薦システムの方式について http://link.springer.com/article/10.1023/
はじめに 2020年！AIぽいことしたいなーということでAWSのMachineLearningらしいサービスを使ってみました。 初心者さん、機械学習に詳しくない方でも使えるので、その使い方を分かりやすくご紹介していきます！ Amazon Forecastとは？ 過去の何らかの時間単位で整列されたデータ(時系列データ)から価格、PR、経済的業績指標などを利用し、予測をすることができるサービスです。 完全マネージド型 オートML機能によって予測できる モデルを構築するための機械学習の専門知識いらず サーバーをたてたり、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイも不要 実際に使用した分に対してのみ料金が発生 自動的にデータのロードと検査、適切なアルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、正確なメトリクスの提供、予測の生成 予測をコンソールで可視化できる バッチでエクスポートしたり、API を使用
機械学習の理論を学んでみたい人向け!最小限の高校・大学教養レベルの数学 ＜この記事の内容＞：機械学習の理論を学び始めたい人が、最低限知っておきたい数学の知識・分野を紹介し、そのそれぞれの詳細な解説記事へのリンクを総まとめしたページです。 ＜この記事の対象者＞機械学習を初めて学ぶ人で、文系出身or理系でも卒後しばらく時間が経っていて０から学び直したい人。他にも、入門者向けの本でも難しく感じる人。 ＜目標到達点＞高校1年生のレベルから、基本的な機械学習の解説本の数式が自力で理解できるレベルまで。(最終的に”機械学習エンジニア”や”データサイエンティスト(アナリスト/エンジニア) ＂を目指す！) 随時必要な分野の記事を追加していきますので、ブックマーク推奨です！ ↓↓目次の中から読みたい記事をタップ！↓↓ 機械学習の理解と数学の必要性・このページについて このことはすでに色々な方が議論されていま
HACKist
NFC (9) Arduino (13) Kinect (5) Craft (6) App (1) Windows Phone (1) Flash (4) Gainer (1) HTML5 (14) Physical Computing (5) Windows8 (4) memo (32) Award (26) Bluetooth (4) Connective Design (2) DIGITAL DIVERZ (3) DIGITAL FRAGMENTS (8) DeepLearning (2) Device (8) FirefoxOS (2) Hack (3) LINE Creators Market (1) MachineLearning (3) Mixed Reality (1) Multi Screen (1) NUI (2) Node.js (14) PerC (1) SXSW
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learning で会員の購買予測が出来るWordPressプラグインを作る - Qiita
Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learning で会員の購買予測が出来るWordPressプラグインを作るWordPressAWSMachineLearninglambdaAPIGateway 概要 Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learningでユーザの購買(契約)予測が出来るWordPressプラグインを作ってみました。 Amazon Machine Learningでデータを機械学習させ、結果をAPI GatewayからWordPressへ返却、ユーザの購買(契約)予測を管理画面のユーザ一覧に表示させるまでを実施します。 この人のデータからは購入（契約）できそうだなとか、そうではなさそうだなというのを管理画面から可視化する仕組みです。 Amazon Machine
TensorFlowをバックエンドとして使用しており、Python製DeepLearningライブラリとしては頭5つぐらい抜け出している感じのあったKerasですが、TensorFlow本体に取り込まれる？動きがあるようです。TensorFlow/Keras人気はさらに加速して他のライブラリを寄せ付けないでしょう。 自分が使いやすいライブラリを使えばいいと思いますし各ライブラリごとにいい所はあるので多様性万歳ではあるんですが、TensorFlow本体にKeras由来の使いやすいAPIが統合されちゃうと、DeepLearningライブラリのシェア争いという観点ではほぼ勝負あったかなという感じがします。 以下ソースなど。fcholletさんはKerasの開発者でGoogleにお勤めの人です。 @rbhar90 @tensorflow we will be integrating Keras (
[D] I don't really trust papers out of "Top Labs" anymore : MachineLearning あのさ。書いてある数字は事実だろうし実際書いてある研究はやったんだと思うよ。そこんとこは認めてやるよ。でもそれだけだ。例えば最近の"An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems"（巨大マルチタスク学習システムに対するタスクの動的追加における進化的アプローチ、著者Andrea Gesmundo, Jeff Dean、GoogleのAI部署所属）って論文だがな。この18ページの論文は超複雑で進化的なマルチタスク学習アルゴリズムについて書いてあって興味深いし、実際問題を解決してるさ。でも二点ツッ
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Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2013 - Qiita
今年もやりましょうか。 Machine Learning Advent Calendar 2013とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 （PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 皆さんのご参加をお待ちしております。 Qiitaで数式を書く方法 「母国語が数式なのだけれどQiitaで数式は書けるのか」という心配からAdvent Calendarへの参加を躊躇されている皆さんのために、はてな風TeX記法をQiita上
【 DeepMind発 】Grounded language learning in a simulated 3D world 〜 「人間の言葉」 を 学び、言葉で与えられた目標 を 達成する 深層強化学習モデルDeepLearning深層学習強化学習人工知能MachineLearning （ 原論文 ） Karl Moritz Hermann et.al (2017), Grounded Language Learning in a Simulated 3D World （ DeepMind社 公式ブログ ） DeepMind社 公式ブログ Grounded Language Learning in a Simulated 3D World DeepMind から、 ・ 人間の言葉 を 学んで、 ・ 英語で指示された目標 を 達成するために必要 となる（最善な）行動（系列） ・ を 探索
機械学習のことはまだあまり良くわかってないけど、Amazon Machine Learningを使って売上を予測するBOTをつくった - Qiita
機械学習のことはまだあまり良くわかってないけど、Amazon Machine Learningを使って売上を予測するBOTをつくったHubot機械学習ChatworklambdaAmazonMachineLearning とあるECサイトを運用しているのですが、Amazon Machine Learning（以下AmazonML）を使って17時段階の売上金額から、その日の売上を予想するBOTを作ってみました。 （※プライバシー保護の観点から目線をいれております） 処理は heroku（node.js） -> API Gateway -> Lambda -> Amazon Machine Learning -> chatworkへ となっています。 ■AmazonMLの設定 機械学習を使ってみる導入として、AmazonMLは手軽に使えるのでとってもいいですね。 ただ、やっぱりなんも知識がない
将棋を始めた - すぎゃーん日記
ドルヲタを辞めた - すぎゃーん日記 というのを書いてから 約3ヶ月。 なにか新しい趣味は〜 と模索していたところ、@shiyakeita くんとかに誘われ 周りに将棋をやっている人も結構多いみたいだしやってみるか、と手を出し始めてみた。 3月のライオンとかも読んでて面白かったし 俺もひなちゃんと結婚したいし。 対局はまだまだで ようやく棒銀というのを少し覚えた程度、ぜんぜん勝てない。 まずは とにかく筋トレ、と思って主に詰将棋を解く練習をしている。 3手詰がようやく一通り解けるようになって 5手詰をうんうん唸りながら数十分かけてようやく解く、くらいの感じでやってる。 たった3手や5手 と思ってほぼ総当たりで考えてるつもりでも全然抜けがあってなかなか正解に辿り着けなかったりするし、そういう問題がたった数種類の駒から無数に紡ぎ出されていて すごいなー、と 日本将棋連盟のページには毎日詰将棋と
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【 DeepMind発 】Grounded language learning in a simulated 3D world 〜 「人間の言葉」 を 学び、言葉で与えられた目標 を 達成する 深層強化学習モデル - Qiita