前回は男子受験生編をお届けしたが、今回は女子受験生編となる。2月1日から始まる東京・神奈川の一般入試について、12月実施の四模試の志望者数増減を元に中堅・中位校を中心に、人気の入試について見ていきたい。（ダイヤモンド社教育情報） 12月模試で、2月1日午前入試が爆発的な志望者増傾向を示した目黒日本大学 女子校人気が顕著な2月1日午前 2月1日から東京・神奈川の一般入試が始まる。前回は男子受験生に人気がある入試を取り上げた。今回は女子受験生編である。難関・上位校については次回取り上げる予定なので、中堅・中位校が中心となる。ネット出願が基本となり、多くの学校は入試前日もしくは当日集合時間の前まで出願を受け付ける傾向にある。そのため、23日時点で把握した出願者数を参考値として挙げた。 図1には、2022年12月の四模試で志望者が前年比で3割以上増えた2月1日の人気の入試を掲げてある。これは23年
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
最適化とその応用について講述する．最適化（数理計画）とは，意思決定のための数理手法の一つである．最適化では，与えられた条件を満たす解のうちである関数を最小（または最大）にするものを求める．工学における多くの問題が，このような最適化問題として定式化できる．この講義では，最適化におけるいくつかの基本的な問題を取り上げ，それらがもつ性質と解法を説明するとともに，それらの応用を紹介する．
Good Data Analysis Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Author: Patrick Riley Special thanks to: Diane Tang, Rehan Khan, Elizabeth Tucker, Amir Najmi, Hilary Hutchinson, Joel Darnauer, Dale Neal, Aner Ben-Artzi, Sanders Kleinfeld, David Westbrook, and Barry Rosenberg. History Last Major Update: Jun. 2019 An earlier version of some of this material
はじめに 今回は有名企業の公開されているエンジニア新人研修資料をまとめました。 昨今、新人向けの研修資料を公開する企業が増えています。 またクオリティーがかなり高いものが多く、初級者~中級者でも学びがある資料となっています。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも有益な資料になっています。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初級~中級者の人 独学で学習をしている人 研修資料の作成を今後していきたい人 ミクシィ まずはじめに紹介するのは、毎年新人向けの研修資料を公開している株式会社ミクシィです。 ミクシィの研修資料で公開されている内容は、 Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修
NVIDIAは9月8日、デジタルスキル育成プログラム「DLI（Deep Learning Institute）」より、「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の提供を開始したことを発表した。このキットは日本のデータサイエンス教育の普及を目的としており、滋賀大学と共同で翻訳を進めたとのこと。教育機関に所属する教員は無償でダウンロード可能。 DLI データサイエンス教育キットの英語版は、ジョージア工科大学およびプレイリー ビュー A&M 大学の研究チームがNVIDIAと共同開発した。キット内容には、講義用のスライドや演習課題、DLI オンライン トレーニングへのアクセス権、クラウドの GPU インスタンスのクレジットなどを含む。 この教材ではデータサイエンスのさまざまな領域の基礎と応用の学習が可能だとしており、データ収集、前処理、NVIDIA RAPIDSによるアクセラレーテッド デー
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
「セミナーのノートを見返しても、何が重要だったのか結局わからない……」 「本を読んだあとはいつも頭のなかがごちゃごちゃで、うまく内容を整理できない」 こうした状況に悩んでいる人は、理解力が低いわけではなく、ただノートをとるコツをつかめていないだけかも。 そこで今回は、東大生をはじめとする「頭のいい人」たちがノートに書いていることを4つご紹介します。効果的なノート術を覚えて、勉強の効率をアップさせましょう。 【1】本当に頭のいい人は、勉強ノートに「記号」を書いている 世界記憶力選手権で日本人初のグランドマスターとなった池田義博氏は、「記号を使ってノートをとると、勉強内容を記憶するのに役立つ」と述べます。 記号が役立つ理由は、意外にも “感情” にあるのだとか。池田氏いわく、ノートに記号をつけるときは感情をともなった意思が働くため、次のふたつの理由で記憶に残りやすくなるそうです。 第一に、感情
統計学の基礎をゼロから学べます．学習した理論をPythonでどのように実際のデータに適用できるのかも学習でき，理論x実装の相乗効果で確実に統計学を習得できます． 【特徴】 - 米国で働く現役データサイエンティストから学ぶ - 統計学や数学の知識は不要 - 全くの未経験者でも本講座を受講すれば統計学の基本を理解することができる - Pythonでの実装も紹介 - 学習したことをすぐに実データに適用可能 - DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築) - これ1本で理論x実装が同時に，着実に学べる 統計学の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため，理論だけを学習することも可能です．そのためPythonを知らなくても本講座で統計学を学ぶことができます． Pythonの実装のレクチャーは，Pythonの基礎知識とデータサ
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
10歳のときの祖父母との旅 子どものころは毎年夏になると、テキサスにある祖父母の農場で過ごしました。風車を修理したり、家畜に予防注射をしたり、そのほかの雑用を手伝ったりしていました。午後は毎日昼メロを見ていました。とくに、「デイズ・オブ・アワ・ライブズ」は欠かさずに見たものです。 祖父母はキャラバンクラブという、エアストリーム社のキャンピングトレーラーを持っている人たちのグループに入っていて、メンバーと一緒にアメリカやカナダを旅行していました。その旅に、私たちもたまに連れていってもらうことがありました。トレーラーを祖父の車につないで、300台ものほかのトレーラーと列をなして旅に出かけるのです。 私は祖父母が大好きで、いつもこの旅をとても楽しみにしていました。ちょうど10歳ごろだったでしょうか、旅に連れ出してもらった私は広々とした後部座席で転げまわっていました。運転していたのは祖父です。祖母
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
- 37 - 第 3 章 機械学習（教師あり学習） 教師あり学習にはどのような手法があって、どんな課題解決に役立てられているのでしょうか。この章では、 実践例とともに、手法の種類とそのアルゴリズムについて学んでいきます。 教師あり学習の基本的な手法と実践例を理解する - 38 - 教師あり学習とは 教師あり学習とは、既知となった過去の入力データと出力データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与える ことで、それらを「正解データ」として計算する機械学習の手法です。 例えば、大量の動物の画像データが存在した時に、「これは“ネコ”」「これは“イヌ”」・・・といったようにあらかじ めラベリングをしておきます。十分な正解データを用意し、それらを教師（正解）として機械学習を行います。未 学習の画像を読み込ませた場合にも、正解の中から一致するデータを見つけ出し、“ネコ”か“イヌ”を判定するこ とができます
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く