今週のQiita技術書まとめ
2017年2月12日配信
Webアプリケーションエンジニアがディープラーニングに挑戦する際にやったこと(Coursera Week1)
はじめに Webアプリケーションエンジニア6年目の私がディープラーニングに挑戦することになりましたので、やったことを記事にまとめていこうと思います。 ちなみに理系大学出身なので、線形代数や確率統計、微分積分はできるポーズを取っています。 ゼロから作る Deep Learning (期間：4週間くらい) まず最初にO'Reilly Japan社の「ゼロから作る Deep Learning」を読了しま…
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
ジョン・P・コッターのリーダーシップ論を読んだのでメモ
はじめに リーダーシップ開発のために本を読むことになったので、ジョン・P・コッターの「リーダーシップ論」を読んでみた。その内容をメモとして残しておく。 - リーダーシップ論(Amazon.co.jp)( 本書は著者のリーダーシップに関する研究をまとめた内容になっており、特にマネジメントとリーダーシップの違いをベースにリーダーシップとはどんなものかについて書かれている。最後まで読んだけど、本書のエッ…
リーダーシップ論第2版
リーダーシップ教育のグールーがハーバード・ビジネス・スクールをはじめ、ＧＥ、コカ・コーラ、グーグルで教えてきたリーダーシップ講座の核心。すべての翻訳を一新し、２章を追加。
utf8としてvalidなバイト列を判定する方法をGoから見る
以前ソースコードを読んでいておもしろかったのでメモしておきます。Go1.8のコードを見ていますが、そんなに大きく変更されることは無いと思います。 Go言語のunicode/utf8パッケージのutf8.Valid関数の実装を見ていきます。Validであることを確認することでutf8の文字列として文字数がいくつかも分かるので、文字数についても触れていきます。utf8.RuneCount関数もほぼ同じ…
Effective Pythonはその名の通りEffectiveだった
あらまし Effective Python( とても良い本だと思います. 自分はPython初級者だと思っているのですが, その自分がある程度じっくり考えて腑に落ちるレベルの事柄が載っていることから, 初級者と中級者の橋渡しをするという役目を十二分に果たしていると思います. 筆者はGoogleで大規模な開発に従事している方なので, 小さいコードばかり組んでいる自分には直感的に利便性が理解しづらい説…
Courseraの機械学習コースを始めるまえに用意しておくこと、覚悟すべきこと
話題のCoursera Machine Learning (機械学習)を年明けから受講していて、ついさっき全課題を終了した。全部で11週くらい、3ヶ月ほどかかるとの触れ込みだったが、平日の夜中にちょこちょこと動画を見つつ、土日のまとまった時間を使える時に出来る限り進めてみたら1ヶ月ちょっとでなんとか全て終えることが出来た。 始めた当初はやはり英語が得意ではないんだけど大丈夫だろうか？数学も苦手なん…
プログラミングのための線形代数
本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。
まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数
本書では、文系の社会人を中心に、数学を教える活動に携わる著者が、線形代数とは何か、なぜ学ぶのかというところから、その概念を可能なかぎり言葉で説明していきます。言葉だけではなく、数式、図表でもきちんと表現し、諸概念の図像的イメージをわかりやすく解説します。社会科学、工学での応用も見据えながら、計算法とその意味を十分に理解していただける一冊です。
機械学習入門時に知っておきたい情報まとめ
機械学習を勉強する際、どこから手をつけて良いか分からなかったので情報収集した内容をまとめておきます。 随時更新予定です。 オンライン講座 coursera machine learning スタンフォード大学教授によって設立された、オンライン講座。
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。
Pythonで最小二乗法を使って指定の点を通るベジェ曲線を近似する
きっかけは、自分が過去に書いたプログラムを整理していると、ベジェ曲線のカーブフィッティング(曲線あてはめ( 何でこんな謎の数式で近似できるねん、昔の俺すげーな。 どうやら最小二乗法を使って近似していたようです、復習がてらPythonで説明したいと思います。 参考書をひっぱりだして勉強しなおしました、ちなみに参考文献は金谷健一先生の「これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで」( 最小二乗法…
これなら分かる応用数学教室
本書は信号処理，画像処理を含めたあらゆるデータ解析に必要な線形計算の基礎技術を線形代数や解析学を学んでいない者にも理解できるように"重ね合わせの原理"という切り口から紹介するものである。「最小二乗法」，「直交関数展開」，「フーリエ解析」，「離散フーリエ解析」，「固有値問題と2次形式」，「主軸変換とその応用」，「ウェーブレット解析」の7章からなり，各々を数学的基礎に絞り，多数の例題を通して簡潔に説明している。また随所に「先生」と「学生」との「ディスカッション」を挿入し，基礎事項を復習するとともに，読者の興味を引くやや高度な話題を取り上げたり，学問のあり方や勉強の仕方を論じている。さらに頻繁...
『クラウド量子計算入門』の演習を行う (5 制御 NOT ゲートの量子実験) その１
はじめに こちらの本を読みつつ、演習・実験を試してみます。 - 『クラウド量子計算入門―IBMの量子シミュレーションと量子コンピュータ』( 以下、過去分です。 - 「クラウド量子計算入門に関するN件の投稿 - Qiita(
クラウド量子計算入門
ＩＢＭから提供される無料の量子計算プラットフォームを体験する！大学での講義を想定した豊富な例題、演習、実験で理解を深める。１６の量子実験を通して、量子アルゴリズムを学び、量子シミュレーションで実行する。
Node.js+Socket.io+StreamingAPIで実況支援Webアプリを作る
目的 自分の成果物について文書化することで、今後似た問題にぶつかった時の解決までの時間を早めることが目的です。 結論 Twitter StreamingAPIとNode.js(socket.io)およびJavaScriptを用いた、ツイート速度（以下、TPS:Tweets Per Second）リアルタイム測定Webアプリケーションを開発しました。 後述する"query.json"を追記・修…
Swiftエンジニアが学ぶ高階関数「カリー化関数」
はじめに 純粋関数型プログラミング言語であるHaskellを参考に、以下の3つの構成で高階関数についてまとめていく予定です。 - カリー化関数 - <a href=" - ラムダ式
すごいHaskellたのしく学ぼう!
Haskellの達人たちが推薦する楽しい入門書 丁寧な解説とポップな例題で本物のHaskellプログラミングを習得できる入門書。 原書の"Learn You a Haskell for Great Good!"は、型、遅延評価、モナドといった難しい概念にも自然に慣れていけるよう工夫された構成、他の言語経験者への配慮に加え、原著者による楽しいイラストによって、もっとも分かりやすいHaskell本として、高く評価されています。