生きていると「○○の勉強会があったらいいのにな～」とかぼやいてしまうのだけど、自分で主催はしたくないので言いっぱなしになるみたいなことが多い。 alert / prompt / confirm / 自前モーダル勉強会欲しい— hashrock (@hashedrock) 2021年8月3日 ズームイン・ズームアウト・パン操作実装勉強会欲しい— hashrock (@hashedrock) 2019年11月29日 これはかなりみっともないと思っていて、それで最近「自動勉強会」というのを始めた。 自動勉強会の概要としてはこれだけ。 聞きたいネタをみんなでキューに貯めておいて、参加者が３人以上になったら勉強会が開催されるという「自動勉強会」システムをやってた事があるんだけど、それに類することをやりたい— hashrock (@hashedrock) 2021年3月25日 実際のキューは下記のよう
画像は『スマートエスイー「機械学習」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5月12日の15時から、早稲田大学を中心に35以上の大学、企業、業界団体が手がける社会人教育プログラム「スマートエスイー」の一環として、オンライン講座「機械学習」が開講される。受講料は無料。 本講座では、人工知能（AI）における機械学習の理論を把握した上で、「Python言語の基礎」「教師あり学習・教師なし学習」「強化学習」「異常検知と半教師あり学習」などについて学べる。実際のデバイスやデータを用いた演習、実習、議論については、オンラインでも参加できるプログラムを用意している。 講師・スタッフは電気通信大学大学院 情報理工学研究科 准教授の清雄一氏、早稲田大学 グリーン・コンピューティング・システム研究機構 研究院客員准教授の坂本一憲氏、早稲田大学 理工学
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
戦略コンサルティング時代に読んだ700冊のまとめ + Tech company時代に読んだ本 *随時更新
戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I. 戦略 企業参謀 https://amzn.to/44iKVxM 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barneyにはまりはじめる 経営戦略全史 https://amzn.to/3e
エンジニアになります
以下よくある未経験転職モノですので、苦手な方はご注意ください。 2020年8月から都内のベンチャーさんでエンジニアとして働くことになりました。目下のミッションでは医療データの解析をして疫学研究みたいなことをやるので、データサイエンティストともいえるかもしれません。 また自社サービスのAPIを実装したり、フロントを実装することもあるみたいなので、色々トライできそうです。楽しみです！ 私自身が、これまでに他の方の転職記事をみてやる気をもらったり勉強させてもらっていたので、私の経験が誰かの役に立てばと思って、転職記事を書くことにしました。 とはいえ、きれいにまとめるのは面倒大変なので、どんなことを考えながらどんなことをやってきたのか日記を書きなぐる感じで書いていきます。 適宜フィルタリングして使えそうなところだけつまみ食いしてもらえると幸いです。 自己紹介 30歳。子供二人(4歳、1歳)。薬学修
データ分析入門
前書き このページは徳島大学デザイン型AI教育研究センターが 開催する、小中高生を対象にした「とくぽんAI塾 2023」のコースの一つである「データ分析入門」 の資料置き場です。 コースは基礎編と発展編の2つに分けられます。基礎編では、データ分析に必要な知識・背景の理解のための 素養を身につけることを目指します。発展編ではデータ分析の問題への挑戦として、回帰と分類問題について 取り組みます。 このコースでは、基礎から発展まで通して R言語を使ったデータ分析を行います。 まずデータ分析についての大まかな内容とデータ分析で扱われる課題について第1章で学びます。 次に第2章では、データの種類と扱い方、表現方法を身につけます。 第3章ではデータを要約ようやくし、伝えやすくするための方法を紹介します。 ここでは特に１つの変数へんすうについて扱います。 第4章は２つの変数の関係を調べるための相関につい
※これはポエムであり、自分語りです。ただただ時系列順に書き連ねていきます。 本記事は退職エントリというよりは入学エントリ、合格体験記に近いです。 TL;DR FROM: 株式会社リブセンス TO: 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 博士前期課程 リブセンスは、9月27日が最終出社でした。 10月2日より奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）の先端科学技術研究科の博士前期課程に入学します。 専攻は自然言語処理で、松本研に入る予定。 進学を考え始めた時の話 遡ること昨年の春過ぎ...。 この頃からコンピューターサイエンスをやりたいと考え始めていました。 それは自分が経済学部出身であることを負い目を感じていたことや、自身の未熟な技術力に対する欠乏感から湧いた気持ちだったように思います。 当時は「流行りを追い続けるのではなく、それらの技術が基礎に置いている技術を学びたい」と同僚によ
機械学習・ディープラーニングの学習を入門レベルで挫折しないために - orangeitems’s diary
入門レベルで挫折しないために 初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめを読み、AIを支える技術、具体的には機械学習やディープラーニングについて興味を持ったので入門記事を読み進めてみました。具体的にはChainer Tutorialです。 tutorials.chainer.org このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。 とはじめに書いてあったので大丈夫か‥と。 おそらく読み進められた方もいらっしゃると思うのですが、「うーんわからん」と離脱するポイントがいくつも見えましたのでまとめておきます。読み進める前に本記事を読めば離脱が防げるかもしれません。 学習を進める上で重要なポイント Chainer Tutorialの意義（全体を通して） AIを「使う」ために、ここまで詳しい数学やPython・
ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは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、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るでしょう。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』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活か
連載目次 本稿は、ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネット）の仕組みや挙動を、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを目標とした連載（基礎編）の第2回です。「難しい高校以降の数学は苦手だけど、コードを読んでロジックを理解するのは得意！」という方にはピッタリの記事です。 前回の第1回では、本連載の目的や特徴を示した後で、「ニューラルネットの訓練（学習）処理を実現するために必要なこと」として、 ステップ（1）順伝播： forward_prop()関数として実装（前回） ステップ（2）逆伝播： back_prop()関数として実装（今回） ステップ（3）パラメーター（重みとバイアス）の更新： update_params()関数として実装（次回）。これによりモデルが最適化される という3大ステップを示しました。前回はこのうちの「ステップ（1）順伝播」まで実装が完了しています。今回
フーリエ級数展開は関数の座標を決めている｜Dr. Kano
はじめに こんにちは，みるか（@mirucaaura）と申します．絶賛ニート生活を謳歌している（Ref: 新卒で入社した会社を退職しました）のですが，あまりに何もしなさすぎて苦しくなってきたので，これまで Twitter でブックマークしてきたツイートを遡って有益そうな PDF や講義動画をここにまとめておきたいと思います． PDF，講義動画，Webサイトの順に列挙していきますが，特に一貫性はありません．ご容赦ください． PDF 線形代数学講義ノート：線型代数の講義ノート．線型代数ともなると Web 上に多くの PDF が落ちていると思うので好きなものを参照すればいいと思う．この PDF が良いのは他ではあまり扱われない双一次形式や無限次元ベクトル空間を章を立てて記述されているところで，関数解析を学ぶときの良い導入になりそう． 工学のための関数解析PDF：山田『工学のための関数解析』の行間
線形代数をBlenderで、やる｜Melville
「線形代数をBlenderで、やる」とはどういうことでしょう？ とりあえずこの画像を見てください これだけではよくわからないと思いますが、 要するに下の画像と全く同じ計算をやっています 確かに「結果」がBlenderの画像で並んでいる数字と同じになっているBlenderのノードの側にもよく見ると、3,1,4…と、 WolframAlphaの画像と同じ値が並んでいるのが確認できます 左の3つのノードが左の行列を表し、右の3つのノードが右の行列を表しているさて、このBlenderのノードシステム（GeometryNodes）ですが、 本来は3DCGのジオメトリをプロシージャルに生成にするためのもので、 決して線形代数をするための機能ではありません！ しかし、それをうまく悪用すれば使えば、 上のような行列の演算をさせて線形代数遊びができます！ この記事の最後では、これを応用して次のGIFのような
CEDECはCygamesやカプコン、セガなどが参加するコンピュータエンターテインメント協会が毎年開催するイベント。ゲーム開発者の技術力向上や情報交換が目的で、2021年の「CEDEC 2021」は8月24日から26日にかけてオンラインで開催予定。 関連記事 「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に 人気資料まとめ IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料を無償公開して話題になっている。学べる内容はIT業界の文化からゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発までさまざまだ。改めて公開内容と目的をまとめた。 サイボウズの“駆け出しエンジニア”向け研修資料が話題 Webアプリ開発やIT文化の基礎を無償公開 サイボウズが公式ブログで無償公開している、新人ITエンジニア向けの研修資料がTwitterで話題だ。Webアプリ開発の基
大人のスタディサプリを探したら『教養は生きていく武器になる』にたどりついた - おやこ2人３脚 塾なしで地域トップ高校に受かるまで 本をすきになる♬
前々回の 塾なしで中一の壁を 乗り越える最高の教材で www.himegumatan.com 高校生ひめちゃんが 先生代わりの教材に 使っている スタディサプリを 中学生時代に 中学生講座 を使ってたら もっとお勉強が はかどっていただろうなぁと おすすめしているのですが toypoo-camperさん (id:toypoo-camper)が (素敵で美味しい キャンプシーンを 教えてくださるブログで 野外でごはんが いただきたくなります😋) 大人のスタディサプリ もありますよ～ と教えてくださって ちょっと調べたら 大人向けにも 英語のスタディサプリがありました こちらは日常会話コース 海外旅行にいい感じですね~ こちらは TOEICの対策プログラム だそうですが神プログラムとはすごい(^-^; 英語が必要な企業は 定期的にTOEICを 実施しているようですね 英語を日常的に業務に使う
今年の3月から機械学習の勉強を始めて9ヶ月たったのでその振り返りと今後機械学習に入門する人の参考になればという記事です。 巷の記事だと「数学何もわからない人向けの機械学習~」みたいなものが多いので「数学チョットワカル人向け」に勉強方法をまとめてみようと思いました。 前提として筆者は大学で数学を専攻しており、社会人になってからはプログラミングを生業としております。 # 前提知識のおさらいいきなり機械学習入門～のような書籍に入る前に、基礎知識としてこの辺を抑えておくと良いと思います。 ## 線形代数:大学1年レベル機械学習の説明はほとんど行列の計算として表現されますので大前提として。手を動かして計算問題を解くのもおすすめです。 プログラミングのための線形代数 https://www.amazon.co.jp/dp/4274065782 ## 基礎統計(頻度主義):大学1年レベル正規分布や指数分
セガは11月1日、次世代ゲームの開発に向け、米Microsoftと戦略的提携を進めることに合意したと発表した。2024年から25年にリリース予定の、国際展開を視野に入れたゲームソフト群「Super Game」の開発に「Microsoft Azure」を活用するという。 Super Gameは、セガが中長期的な事業戦略の1つに掲げるプロジェクト。セガはオンラインサービスの提供に必要なインフラや、コミュニケーションサービスの構築にAzureを活用するという。 関連記事 ソニーとMicrosoft、クラウドベースのゲームとAIで提携 PlayStationのオンラインゲームをAzureで ソニーとMicrosoftが、ゲームとAIでの戦略的提携を発表した。PlayStationとXboxのためのAzureベースのクラウドソリューションを共同開発していく。また、ソニーのイメージセンサーとAzure
昨日のブログに、大学入学共通テストの科目として「情報」が採用されるらしい、ということを書きました。 selfmanagementforkids.hatenablog.com 昨日はとてもざっくりとした情報しか書けなかったので、今日は少し詳細について書いていきたいと思います。書いていたら長くなってしまったので、興味がない方は今日のブログは読み飛ばしていただければと思います。 良い休日をお過ごしください(^_-)-☆ さて。 ここから先は、興味がある方が読んでくださるというつもりでじっくり書きます。 まず、普通高校では、2022年度から「情報Ⅰ」が必履修科目として、「情報Ⅱ」が選択履修科目として実施されます。そして、このうち「情報Ⅰ」が大学入学共通テストの科目となるようです。つまり、今のところ「情報Ⅱ」は共通テストの対象外です。 この改正はいったいどの学年から対象になのか？についてですが、 文
ワイドインタビュー問答有用：スパコンの栄光と挫折 井上愛一郎・元「京」開発責任者／781 | 週刊エコノミスト Online
機械学習エンジニア1年目の自分へのおすすめ書籍
はじめに 本記事はBrainPadアドベントカレンダー2021に寄稿しています。 私は現在、株式会社BrainPadで新卒3年目の機械学習エンジニアとして働いています。BrainPadでは福利厚生の一環として、外部の研修や書籍の購入、各種資格の取得に利用できるスキルアップエイドという制度が用意されています。 私はこの制度を主に技術書やビジネス書の購入のために利用しており、機械学習エンジニアとしての能力向上を図っています。本記事では私がこれまでに購入した書籍の中から、機械学習エンジニアとして働く上で参考になったと感じた書籍を振り返っていきます。 機械学習エンジニアの能力とは 現在は多くの企業で、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニアといったポジションが作られていると感じます。これらの職種に必要とされる能力は、データの性質や業務への関わり方によって変わると考えられ、一
大学1年生のときに読みたかった 量子力学の教科書―谷村 省吾『量子力学10講』（ALL REVIEWS） - Yahoo!ニュース
◆大学1年生のときに読みたかった 量子力学の教科書 ◇「線形代数がわかれば量子力学もわかる」――私が書いた本 私は昨年（2021年）11月に『量子力学10講』という題の本を名古屋大学出版会から出しました。タイトルどおり10回の講義で量子力学を解説するような形で書いた本です。読者としては現代の理系の学部1年生を想定しており、学生が初めて独習する量子力学の本として使えるようにと思って書きました。また、本の正誤訂正と補足ノートをネットに公開しています。 「線形代数がわかれば量子力学もわかる」をスローガンに、本書では線形代数の延長として量子力学を捉えるというスタイルを採りました。竹内外史氏の『線形代数と量子力学』（裳華房）が、まさにそういう方針で書かれた本だと思います。『線形代数と量子力学』は、たんに線形代数に量子力学を「味付け」した本ではなく、ヒルベルト空間と射影作用素・自己共役作用素・ユニタリ
Amazonが作ったサーバレスアプリケーションのための軽量VM、Firecrackerの論文を読み解く -その1- - inductor's blog
このエントリーについて このエントリーを書き始めた経緯は下記にあります。 blog.inductor.me 1. はじめに(Introduction) サーバーレスコンピューティングは、[4、16、50、51]などのパブリッククラウド環境と[11、41]などのオンプレミス環境の両方で、ソフトウェアやサービスをデプロイ、管理するためにますます一般的になっているモデルです。サーバーレスモデルは、サーバーの運用やキャパシティ管理、自動スケーリング、従量制の価格設定、イベントおよびストリーミングデータのソースとの統合など、いくつかの理由において魅力的です。コンテナは、Dockerによって最も一般的なかたちで具体化され、運用オーバーヘッドの削減や管理性の向上など、同様の理由で一般的になっています。コンテナとサーバーレスは、従来のサーバープロビジョニング処理に比べて明確な経済的利点を提供します。マルチ
渡辺澄夫先生と初めてお会いしたのは、私が産総研の麻生英樹先生が主催していた研究会に呼ばれて、90分程度のセミナーで話をしたときでした。大阪大学に(専任)講師として着任した1994年の初夏で、ベイジアンネットワークの構造学習に関する内容だったと思います。そのときに、2-3分に1回くらい、終わってみると全部で20-30回くらい私に質問をされた方がいました。その方が渡辺先生でした。 渡辺先生が、「学習理論の代数幾何的方法」というタイトルで、IBIS（情報論的学習理論ワークショップ）という機械学習の研究会で講演されたのは、それから5年ほど後のことでした。私自身も当時、代数曲線暗号や平面曲線に関する論文も書いていて(J. Silverman氏との共著論文は、100件以上引用されている)、ベイズ統計学と代数幾何学はともに自信がありました。しかし、渡辺先生のIBISの話は、オリジナリティに富みすぎていて
非モテ男だけど英検と数学とジムに救われている
恋愛したくなったり、風俗に行きたくなったり、過去何度も敗退したマッチングアプリに登録してみたくなったりする 3年前くらいにここでこういう苦しみを吐露した時に「物理と筋トレをしろ」と言われた それ以来、異性への関心や渇望が湧いたら運動するか勉強することにしている 運動は市立体育館のジムをビジター利用 常にいるアルバイトのマッチョなお兄さんに教えてもらって筋トレするか、ランニングマシンで走る 勉強は英検か数学 英語歴は中学の英検、高校の大学受験、大学時代のTOEICくらいだったが、コツコツと勉強し続けたことによって英語検定一級を取得した 数学は大学受験（文系）のセンターと個別で利用した数学1A2Bまでで大学に入ってからは頭から吹っ飛んでいた 中学数学から始め、基礎問題精講や青チャートを使って記憶を辿り、数3にも手を出し、高校数学が終わった現在は解析、線形代数、確率の入門書を一冊ずつ購入してそれ
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識 【PDF版】 | SEshop.com
型安全で高速な連鎖行列積の計算
この記事は Haskell Advent Calendar 2021 の22日目の記事です。 次のような３つの行列の積を考えてみましょう。 ABC = \begin{pmatrix} a_{00} & a_{01} & a_{02} \\ a_{10} & a_{11} & a_{12} \\ a_{20} & a_{21} & a_{22} \\ a_{30} & a_{31} & a_{32} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} b_{00} & b_{01} \\ b_{10} & b_{11} \\ b_{20} & b_{21} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} c_{00} & c_{01} & c_{02} & c_{03} & c_{04} \\ c_{10} & c_{11} & c_{12} & c_{13}
連載目次 前回の番外編4では、図形的な意味や一次独立、一次従属といった線形代数の基本を踏まえて行列式について見てきました。今回も同様に、固有値と固有ベクトルの考え方について、ポイントを押さえながら説明します。また、行列の対角化を行うことにより、行列のべき乗を簡単に求める方法を紹介し、その応用としてマルコフ過程の事例を紹介します。 ポイント1 固有ベクトルは一次変換を行っても向きが変わらないベクトル ひと言でいうと、固有値や固有ベクトルは一次変換を特徴付ける値やベクトルです。しかし、以下のような式がいきなり登場して面食らってしまった人もいるのではないでしょうか。 「一次変換を表す行列をAとしたとき、 を満たす0でないベクトルxをAの固有ベクトル、λを固有値と呼ぶ」 というものです。確かに、式を見た瞬間に気を失いそうになりますね。しかし、Aが行列で、λが定数であることに注目すれば、ベクトルを一
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