めもめも

このブログに記載の内容は個人の見解であり、必ずしも所属組織の立場、戦略、意見を代表するものではありません。

2015-09-01から1ヶ月間の記事一覧

執筆活動リスト

Software Design 2023年5月号(技術評論社) 第1特集 AI・機械学習の理解が進む Python×数学 ブートキャンプ 序章:機械学習/AIと数学の関係 「機械学習の3+1ステップ」に見る数学の役割 第3章:線形代数 行列計算と一次変換の基本を学ぼう JAX/Flaxで学ぶ…

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」が発売されます。

gihyo.jp表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。本書の内容をまとめるにあたっては、国立情報学研究所「トップエスイー」の有志による勉強会で行った議論から、数多くのヒントをいただきました。同勉強会に参加いただいた方々に改めて感謝…

機械学習のためのPython/NumPy/pandasチュートリアル(パート3)

※パート2は、こちらです。パート3では、グラフの描画を説明します。 簡単なグラフの描き方 pltとしてimportしてあるmatplotlib.pyplotを用いると、散布図や折れ線グラフはすぐに表示できます。散布図については、対象データのx座標のリストとy座標のリストを…

機械学習のためのPython/NumPy/pandasチュートリアル(パート2)

※パート1は、こちらです。 DataFrameとは? パート2では、pandasのDataFrameを説明します。これは、エクセルシートのように、縦横に並べたデータにラベルをつけて取り扱うことができます。R言語のデータフレームに相当するものになります。 SeriesとDataFrame…

機械学習のためのPython/NumPy/pandasチュートリアル(パート1)

これは何かと言うと・・・ 最近、ソフトウェアエンジニアやインフラエンジニアの方が機械学習に関わる機会が増えているようです。データ分析というと伝統的にRが有名ですが、プログラミングのバックグランドがある人には、Pythonの方がなじみやすいのでは? …

「通訳入門」の受講記録を書いてみる(その3)

今回で最終回。 Reproduction(日日 & 英英) 前回、Retentionの説明を書きましたが、ある程度長いフレーズを用いて「自分の言葉で表現する」ことに重点を置いた練習を「Reproduction」と言うそうです。今回は、これを「日日」と「英英」のそれぞれで練習。…

「通訳入門」の受講記録を書いてみる(その2)

とりあえず、今回は、やったことと気づいたポイントをまとめておきます。 英日の逐次通訳 食品業界の展示会イベントが始まる前日に、主催者が出展者に説明を行う場面を逐次通訳。いやー。Domain Knowledgeは本当に重要。「自然な日本語で表現する」という意…

PRML Figure5.11を再現するコード

これ # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import normal alpha1_w = [1.0, 1.0, 10**-6, 10**-6] alpha1_b = [1.0, 1.0, 10**-4, 10**-6] alpha2_w = [1.0, 10**-2, 1.0, 1.0] alpha2_b = [1.0,…

「Docker実践入門 ―― Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで」が完成しました

表題の書籍が技術評論社より出版されることになりました。2015/9/26より一般販売開始予定です。執筆にご協力いただいた方々に改めてお礼申し上げます。gihyo.jp参考として、「はじめに」と「各章概要」を下記に引用しておきます。Dockerの基礎をしっかりと足…