Curriculum Learning (関東CV勉強会)Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
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2019年10月23日、Googleが量子超越を実現したという論文を公開し、量子コンピュータの歴史に新たな1ページが刻まれた。 「量子超越」は、量子コンピュータの歴史における大きな一歩である。Googleの研究チームは、最速のスーパーコンピュータを使っても1万年かかる問題を、Googleの53量子ビット(qubit)の量子コンピュータは10億倍速い、200秒で解けることを示したという。 今後、Googleが示した量子超越性に対して様々な角度から検証がなされていくだろう。量子超越性は、物理学及び計算科学の歴史の1ページに刻まれるべきマイルストーンである一方、量子超越性や量子コンピュータの実用化についても、様々な憶測や誤解が広まっている。 この記事では、Googleが示した量子超越性について前編と後編の2つのパートに分けて解説していく。 前編では、量子超越性を実証するための基本的な考え方、量子
三谷 純 Jun MITANI @jmitani 筑波大学 システム情報系 教授('75生)CG/折紙/幾何/プログラミング,一風変わった折り紙の設計,制作をしてます.令和元年度文化庁文化交流使としてアジア諸国をまわってきました.主に数学と折紙と日常のことについてツイートします.折紙作品の写真をこちらで公開しています instagram.com/mitani.jun/ mitani.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ 三谷 純 Jun MITANI @jmitani 理工系の大学生1年生の多くは まずはじめの数学で「線形代数」を学ぶことになると思います。 僕が学生だった頃、 「結局これって何を勉強しているの?」 という疑問がずっと拭えなかった記憶があります。 同じような疑問を持っている学生向けに、線形代数で何を学ぶのか説明する文章を作ってみました pic.twitter.com/1j
長らく自動テストとテスト容易設計を生業としてきましたが、最近は色々な限界を感じて形式手法に取り組んでいます。 この記事では、既存の自動テストのどこに限界を感じてなぜ形式手法が必要なのかの私見を説明します。なお、私もまだ完全理解には程遠いため間違いがあるかもしれません。ご指摘やご意見はぜひ Kuniwak までいただけると嬉しいです。 著者について プログラマです。開発プロセスをよくするための自発的な自動テストを支援する仕事をしています(経歴)。ここ一年は R&D 的な位置付けで形式手法もやっています。 自動テストの限界 自動テストとは 私がここ数年悩んでいたことは、iOS や Web アプリなどのモデル層のバグを従来の自動テストで見つけられないことでした。ただ、いきなりこの話で始めると理解しづらいと思うので簡単な例から出発します。 この記事でいう自動テストとは以下のようにテスト対象を実際に
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか?」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ!」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記:LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは?その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化(ビジュアライゼーション)系のおすすめの本17選1 S
宇宙【そら】へ 上 (ハヤカワ文庫SF) 作者:メアリ ロビネット コワル発売日: 2020/08/20メディア: Kindle版宇宙【そら】へ 下 (ハヤカワ文庫SF) 作者:メアリ ロビネット コワル発売日: 2020/08/20メディア: Kindle版この『宇宙(そら)へ』は、メアリ・ロビネット・コワルによる、1950年代の女性の計算者&パイロットの物語を描き出す、宇宙開発系のSFである。ヒューゴー賞、ネビュラ賞、ローカス賞というアメリカの主要SF関連賞を総なめにした、SFにおける今年最大の話題作のひとつ。僕はそもそも、SFとしては現実的な科学に根ざして宇宙を舞台に展開する物語、宇宙開発系と言われるサブジャンル全般が特に好きだから、本作にも大いに期待していたんだけど──いやーこれはおもしろかった! 主な舞台となっているのは先に書いたように1950年代のアメリカだが、この世界は我々の
全3回のシリーズパート2の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 (2.1)各技術の定性的な説明(本記事) (2.2)Transformerのアルゴリズム詳細 (2.3)GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
ごちすう(ご注文は数オリですか?) @gochisuu 偶然にも日本中が五輪の幕開けに沸いている中ですが、先日リモートで開かれた第62回国際数学オリンピック(ロシア大会)において、今年も日本選手全員のメダル獲得(金1銀2銅3)が決定しました!特に金メダルは2年ぶりの奪還です!みんな本当におめでとう!そしてお疲れ様!2年後はここ日本での開催です! 2021-07-23 22:12:36 リンク Wikipedia 国際数学オリンピック 国際数学オリンピック(こくさいすうがくオリンピック、英: International Mathematical Olympiad, IMO)は、毎年行われる高校生を対象とした数学の問題を解く能力を競う国際大会である。 テストは2日間あり、出場者は各1日4時間30分で、3問ずつ挑戦する。各問題は7点満点で採点され、満点は42点である。採点の結果、上位1/12位に
最近数学系の動画コンテンツについて調べてみたところ、意外にも既に多くのYouTuberが存在するということが判明した。我々もYouTubeのチャンネルは作ったところで、今後足りないジャンルのコンテンツは強化していきたいと考えているが、既に教育的な活動をなさっている方々のコンテンツを有効活用するのは先決だろう。全部調べきれたわけではないが、ここではシェアもかねて紹介したい。 ●龍孫江の数学日誌 in YouTube チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCO34XpHxdG8P2n5aTPXSaZQ まずは、私が久々に数学を見るきっかけになった龍孫江さんのチャンネルである。主に群・環・体といった代数学について丁寧な解説がされており、「数学用語くらいはわかるが、実際の数学の証明や計算に慣れていない」人を対象にした内容だと思われる。一つ一つの動画は10~3
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
ChatWithChatGPT.md 結城浩とChatGPTの対話 2022年12月2日 「質問」は結城浩の文章です。 「回答」はChatGPTの文章です。 質問 ChatGPTという対話するAIツールがあります。人間が質問を投げかけるとそれらしく対話して回答してくれるツールです。こういうツールに対してどんな質問を投げかけたらおもしろい対話になるでしょうかね。何かアイディアがあったら聞かせてください。具体的な質問を知りたいなあ。 回答 ChatGPTは自然言語処理能力が高いため、人間が自然に投げかける質問をそれらしく受け答えることができます。例えば、ニュースやスポーツに関する話題、人間の心理や行動、哲学的な問題、文化や歴史に関する話題など、様々なテーマについて対話することができます。また、ChatGPTを用いた対話は、人間のようなスムーズな会話のように進むことができますので、おもしろい対話
こんにちは、大学 1 年生になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 4 月 7 日現在、AtCoder では赤(レッドコーダー)です。 本記事では、アルゴリズムの学習や競技プログラミングで使える数学的な部分を総整理し、それらについて解説したいと思います。前編・中編では数学的知識、後編(2021/4/26 公開予定)では数学的考察の側面から書いていきます。 【シリーズ】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【前編:数学的知識編①】 ← 本記事 アルゴリズム・AtCoder のための数学【中編:数学的知識編②】 アルゴリズム・AtCoder のための数学【後編:数学的考察編】 1. はじめに 21 世紀も中盤に入り、情報化社会(いわゆる「IT 化」)が急激に進行していく中、
となるのが原因です。parseInt というのは、文字列を解析して整数値(int)を返すグローバル関数であり、引数をまず文字列に変換する仕様となっております。その段階で 0.0000005 が "5e-7" という文字列に変換されてしまい、その文字列の先頭の 5 だけが数字として解析されてしまったため、結果として parseInt(0.0000005) === 5 となりました。 なぜ String(0.000005) === "0.000005" に、String(0.0000005) === "5e-7" になるのかについては、この記事の最後で余談として説明します。 整数化には Math.trunc を使おう このように、parseInt は文字列を引数にすることを前提にしているため、速度の面でも可読性の面でも「小数値を整数値に変換したい」という場合に使うのは望ましくありません。最も望
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田です。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 本稿では、この本を書いたきっかけや、この本に懸けた思いについて記したいと思います。 なお、本の内容紹介につきましては、以前こちらの記事に書かせていただいたので、まだ読んでいない方はぜひお読みください。 2. 前提:数学はあらゆる人が身に付けてほしい 執筆のきっかけについて書かせていただく前に、まずは数学に対する僕の考えを述べておきます。僕は、高校数学の基礎くらいのレベルの知識は、あらゆる日本人が身に付けるべきだと思っています。 この理由としては、仕事の幅が広がる、論理的思考力が身につくなどた
「エントロピー」という概念がよくわかりません。 - Mond https://mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mond.how/ja/topics/25cvmio3xol00zd/t242v2yde410hdy 「エントロピー」は名前自体は比較的よく知られているものの、「何を意味しているのか今一つ分からない」という人の多い概念である。その理由の一つは、きちんと理解するためには一定レベルの数学的概念(特に、微積分と対数)の理解が必要とされるからであろう。これらを避けて説明しようとしても、「結局何を言いたいのかすっきりしない」という印象になってしまいやすい。 「エントロピー」を理解し難いものにしているもう一つの理由は、「エントロピー」という概念が生まれた歴史的経緯
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも? (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。(Twitter: @5882353i) うおおおおおおお統計検定準1級合格!!!!!!!うおおおおおおお!!!おおおおおお!!!!!!うおおおおおお!!!!!!!!!!!!!!! pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景(受験までのおおまかな流れなど) 余談:センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門(通称:赤い本) 公式の準1級対策本(通称:ワークブック) 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
日経 xTECH内に人工知能(AI)専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI/機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日~25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
by origami_madness 幾何学的なパターンの折り紙を数多く発明し、折り紙愛好家の中では世界的知名度を誇る藤本修三氏が自費出版した5冊の折り紙教本が、藤本氏の子どもの同意を得てパブリックドメインで公開されました。 Fujimoto’s Five Books are now Public Domain - Origami by Michał Kosmulski https://origami.kosmulski.org/blog/2022-10-23-fujimoto-books-public-domain 藤本氏は1922年に大阪で生まれ、化学・製薬会社勤務を経て兵庫県の高校で化学教師となった人物です。最初は「1枚の紙で正三角形を作るにはどうすればよいか」という問題から出発し、折り紙への関心が増すにつれて正五角形、正四面体、正二十面体と次々に複雑な立体を作るようになり、やがて化
こんにちは、ドイツのモナでございます〜 いろんなサイエンスにおいてグラフ理論がとても重要な用具となっていますが、グラフ理論ってそもそも何なのかご存知ない方も少なくもないですね。 ということで、今日は簡単にグラフ理論の基本や用語など紹介したいと思います!なお、入門のため誰にでも分かるように数学的な定義は避けるようにします。 また、グラフ理論の応用は別の話ですので今回は応用の話しません〜 なぜグラフが面白いのか 具体的な応用の話はしませんが、たくさんの分野においてグラフ理論が重要となっています。 ネットワーク(例:トポロジー、ルーティングアルゴリズム) AI(例:ニューラルネットワーク) コンピューターサイエンス(例:ファイルシステム) 社会科学(例:ソーシャルネットワーク分析) 皆さんの生活の中(例:カーナビの最短ルートの計算) グラフ理論とは? ここで議論するグラフというのは、よく思い浮か
はじめにこの記事は、放送大学の(主に情報コースを中心とする)学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 (2023年2月追記)その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て(上記の記事にある通り、文系
仏紙「ル・モンド」は2023年5月、米スタンフォード大学の数学教授である時枝をこう評した。 「数学者は2つのグループに分けられがちだ。黒板にチョークで数式を書く理論派とプラスチックのシートにフェルトペンで書き込む応用数学者──しかし、日本の時枝正は第三のカテゴリーに属している」 ル・モンドは、パリのアンリ・ポアンカレ研究所での時枝の講義に注目する。彼は数学や物理学における古典的な内容を取り扱う際に、チョークではなく大きなコインを用意し、それで理論を視覚的に伝えているのだ。 時枝が注目される理由は、「わかりやすく数学を広める」という彼の特殊能力にある。シンプルな道具を使い、深淵な数学理論を親しみやすく解説するその手法は「手品のよう」とも形容される。 時枝の経歴もまた非常にユニークだ。もともと彼は画家としての将来を嘱望されるほど絵画に長けていた。日本を離れ、フランスに発ったのは14歳のころ。「
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。(動画インタビュー) 前の記事:タイムズパーキングの看板、でっぱってるか? でっぱってないか? > 個人サイト NEKOPLA Tumblr 逆ポーランド記法とは 世の中には、大きく分けて2種類の電卓がある。ほとんどの人が使っている普通の電卓(「中置記法の電卓」という)と、入力方法の異なる「逆ポーランド記法の電卓」だ。 これが逆ポーランド電卓(HP-16C)。どこにも“=”キーがなく、反面デカデカと“ENTER”キーがあるのが特徴 電卓の紹介をする前に、まずは「逆ポーランド記法」ってなんだ? という点について説明する必要がある。めんどうだけど、少しお付き合い下さい。 言語にはいろんな語順がある。日本語だと「主語
ニュージーランドの教育は個性を尊重した自由なスタイルだということでこれを絶賛する日本人がとにかく多いのだが、個人的にはこの国の教育は、少数のできる子供と驚くほどに学力の低い大多数の子供を量産し、この大多数の子供たちはひたすら頭の回転が鈍く、機転を利かせることもできず、教科書通りにしかできない、しかし自己主張だけは異常にするようになる。主張が見当違いであってもお構いなしだ。こういった駄々っ子のような大人を量産するニュージーランドの教育システムが果たして日本人の理想なのか、ということを今回は書く。また、日本人の教育スタイルとの相性の悪さについても書いていく。 ニュージーランドでは、初等教育では「みんなで集まっていろいろなアクティビティをしながらいろいろと学んでいく」というスタイルをとっており、時間割というものは存在していない(教員の間では何かしらあるとは思うが)。そのため、子どもたちの文房具は
少しマニアックな知識、QRコードの仕組みを紹介します。 QRコード決済、リンクをQRコードで提供するなど、日常的に使用されているQRコードにあるそれぞれのパターンがどのように機能しているか、どういう役割をしているのか、なぜ上下逆さにしても読み取れるのか、なぜ一部が隠されても読み取れるのかなどが分かります。 QR codes by Dan Hollick (@DanHollick) 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに QRコードの仕組み 終わりに はじめに QRコードがどのように機能しているのか、疑問に思ったことはありませんか? 控えめに言って、実に、おもしろい! 注意: この記事⬇では非常にマニアックな内容が含まれています。 QRコードの仕組み QRコード(Quick Response code)は自動車部
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本(ソフトカバー) 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
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