ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
C言語/C++ プログラミング 入門
C 言語は 1972年にUSの有名なベル研究所で Dennis Ritchie らが設計・実装した言語だ。 今となっては低水準な言語だが、充分な機能、簡潔な記法とアセンブラに近いパフォーマンスを持ち、 Unix, Windows, Linux 等の OS をはじめ、コンパイラ、テキストエディタ等のツールや、ビジネスアプリやゲームなど多くの各種アプリケーション開発に用いられてきた。 C++ 言語は 1980年頃、やはりベル研究所の Bjarne Stroustrup が開発したもので、C にオブジェクト指向などの機能を追加したものだ。 C との互換性を維持しつつオブジェクト指向が可能で、パフォーマンスも高かったことから、 1990年頃から、ビジネスアプリやゲームなど多くのアプリケーション開発に使用されるようになった。 C++ は、過去の互換性を維持しつつ最先端のプログラミングパラダイムを多く
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
勉強に役立ちそうなエントリの一覧 - 大人になってからの再学習
このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像：単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散
ある程度パソコンが使える人が「Excelが使いこなせるようになりたいぞー」と思ったときに独学できるサイト4個。 - おしブロ from STONEWEB
大学を卒業して新卒で会社に入社したときはブラインドタッチどころかパソコンのパの字も知らないレベルだったのですが、入社してすぐに「Lotus 1-2-3（ロータス ワン・ツー・スリー）」という表計算ソフトの研修に放り込まれて、あまりの訳の分からなさに半泣きで研修を受講したことを思い出しつつ、最近ふと「Excelを使いこなせるようになりたいなー」と思い立って独学でExcelを勉強できるサイトや動画を探してみたので、備忘録を兼ねてまとめてみたいと思います。 1. Office Onlineトレーニング support.office.com 2. 100Excel www.100excel.com 3. Be Cool Users 2007 www.becoolusers.com 4. aoten（アオテン） エクセルスナックテクニック | 動画を見る | エクセル・ワードの使い方ならaoten(
【3ヶ月編】プログラミング完全初心者が最初にやったことまとめ【その2】 | Project name
前回 => 【3ヶ月編】プログラミング完全初心者が最初にやったことまとめ【その1】の続きです。 早速どうぞ。 そのためにやったことまとめ。の続き バックエンド?周りまとめ バックエンドとは、ユーザーの操作を元に裏側で処理を行う部分をさします。*2 これがいわゆる開発・エンジニアっぽい部分。フロントエンドはwebデザイナと言われる人が担う領域です。 Excelのif文に慣れる(3時間) 正直にいって制御の意味を知ったのはここです。 if系, count系, vlookup,別シートや別ブックからの引用を理解してからは調子にのってました。 if文の中にif文の入れこを3重4重にする処理を行うシートとか量産してました。 結果、この後で役に立っていると信じています 調子乗ってvbaに手を出してみる(10時間) dotinstallでExcel VBA入門をこなす それだけじゃ全くダメで本読む 最
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
404 Blog Not Found:これで最低限! - 書評 - 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方
2011年10月05日22:30 カテゴリ書評/画評/品評iTech これで最低限! - 書評 - 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 ソフトバンククリエイティブ友保様より献本御礼。 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 脆弱性が生まれる原理と対策の実践 徳丸浩 [電子版@bookpub.jp] 初出2011.02.24; 2011.10.05 電子版へのリンクを追加 こういう本を待っていた。Web制作に関わる全ての人、必携。 と同時に言っておきたいのは、安全なWebアプリケーションを作るにあたって、本書の内容はあくまで必要条件であって充分条件ではないということ。原理的に。 なぜか。 あなたのWebサイトで何が出来てはならないかは、あなたにしか決められないからだ。 本書「体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方」は、副題に「脆弱性が生まれる原理と対策
Youtubeで学べる、英語のレッスンビデオ・厳選７チャンネル | 口コミ発信！モノ人
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ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ
大学１年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい（ハート）」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
幻影随想: 英語耳を鍛えるための科学なポッドキャスト１０選
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