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Pragmatic Perspectives Simple, by example, pragmatic stories from a chronic learner. Data Science, Machine Learning, Big Data Analytics, Cognitive Computing …. well all of us have been avalanched with articles, skills demand info graph’s and point of views on these topics (yawn!). One thing is for sure; you cannot become a data scientist overnight. Its a journey, for sure a challenging one. But ho

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機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法

はじめてDeep Learningに触れる方を対象に、Deep Learningの基礎とポイントをできるだけ分かりやすく解説します。

- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less

---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部　開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ　って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての３次元回転の表現の基礎の理解

プログラミング学習環境のMonaca Educationで、セガの人気パズルゲームである「ぷよぷよ」を使ってプログラミング学習できる教材「ぷよぷよプログラミング」が登場しています。「ぷよぷよプログラミング」は無料で利用できるとのことなので、プログラミング初心者が早速チャレンジしてみました。 【公式】ぷよぷよeスポーツ×プログラミング http://puyo.sega.jp/program_2020/ 「ぷよぷよプログラミング」サポートページ | Monaca Education https://edu.monaca.io/puyo 「ぷよぷよプログラミング」に挑戦するには、Monaca Educationにサインインする必要があります。というわけで、まずはMonaca Educationのアカウント作成ページにアクセスして、メールアドレスとパスワードを入力し、「アカウント新規作成」をクリッ

ぷよぷよプログラミングとは プログラミング学習環境『Monaca Education』において、セガが展開するアクションパズルゲーム『ぷよぷよ』をプログラミング学習できる教材です。 製品版と同じ画像素材を利用して、世界中で使われるコンピュータ言語を使い、プロが使う開発環境で本物のプログラミングをお楽しみください。 本コンテンツは無料でご利用いただけます。

テクニカルライティングの基本を学べます。サイボウズの新入社員向け研修資料です。業務マニュアル、報告書、仕様書、技術解説書などのドキュメントを書く機会がある方向け。 Twitter：https://twitter.com/naoh_nak 2023年度のアップデート版もあります：https://speakerdeck.com/naohiro_nakata/technicalwriting2023

新入生向けの資料

ミクシィGit研修 (21新卒) 1 shumon.fujita

新卒研修で行ったGit理解のためのハンズオン研修資料です。 資料中に出てくるマテリアルはこちら https://github.com/BrainPad/GitForBeginners2020

このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。

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Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構