今週のQiita技術書まとめ
2020年11月15日配信
数理最適化でアナグラム生成AIを作る 〜クラウドはXIII機関になれるか〜
エイチームフィナジー( ※本稿はスクウェア・エニックス社が2005年に発売したプレイステーション2用ゲームソフト「キングダムハーツ2」( 現在私のチーム(というかこの問題に取り組んでいるのはほぼ私一人ですが)は、ウェブサイト内のコンテンツ掲載順序の最適化について研究開発しています。この記事では、そこで使った技術や使わなかった技術たちを応用して、アナグラムの自動生成に取り組んでみたいと思います。アナ…
Pythonによる 数理最適化入門
数理最適化の基本的な手法をPythonで実践しながら身に着ける。初学者にも試せるようにプログラミングの基礎から解説。〔内容〕Python概要／線形最適化／整数線形最適化問題／グラフ最適化／非線形最適化／付録:問題の難しさと計算量 1. Python概要 2. Pythonによる線形最適化 3. Pythonによる整数線形最適化問題 4. Pythonによるグラフ最適化 5. Pythonによる非線形最適化 付録 問題の難しさと計算量
【油断大敵】G検定に合格したので勉強法をまとめた
2020年11月7日（土）に行われたG検定にめでたく一発合格を果たしました。 受験料は12,000円なので絶対落とせない試験だったのでホッとしてます。 本記事では、「G検定って簡単で余裕」だとほざいている過去の私のようなあなたのために試験に挑むにあたり注意すべき点と勉強方法についてご紹介していきます。 まず大事なことを最初に言います。G検定の問題は 「難しい」 です。 筆者のスペック
mnistの数字たちを教師なし学習で分類してみた【PCA、t-SNE、k-means】
はじめに 教師なし学習は一般的に教師あり学習と比較すると精度が落ちますが、その代わりに様々なメリットがあります。具体的に教師なし学習が役に立つシーンとして - パターンがあまりわかっていないデータ - 時間的に変動するデータ - 十分にラベルがついていないデータ
Pythonではじめる教師なし学習
機械学習の手法の1つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！ 教師なし学習は、大きく3つに分類される機械学習の手法のうちの1つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。
これからAngularを学ぼうとする初学者向け 参考サイト・書籍・動画リスト
はじめに ゆえあって初めてのJSフレームワークがAngularだった私が、当時の自分が一番最初に欲しかったであろうアドバイスと情報をまとめました。基準は - HTML,CSS:多分触れる - JavaScript:よわよわ（ES6なにそれ？） - TypeScript:はじめまして、おてやわらかに
