コーディネータ：羽田 正 ナビゲータ：後藤 春美 皆さんの多くは、高等学校で「世界史」を学習したはずです。大学入試の科目として「世界史」を選択した人も多いでしょう。ですから、ちょうど数学の定理や物理の法則のように、高校生が世界中で同じ世界史を学んでいるのだと信じているのではないでしょうか。しかし、実はそうではありません。 世界史という名前の科目は、日本や中国など東アジア諸国に特徴的にみられ、欧米や中東などでは単に「歴史」と呼ばれる科目しかありません。また、大筋は同じだとしても、国によって、教科書の内容は微妙に異なっています。世界史は、決して一つではないのです。なぜでしょう。 世界史の理解は、自分たちの生きる世界をどう認識するかということ、すなわち世界観と深くかかわっているからです。現代世界でも、人々の世界観は同じではありません。まして、過去においては、地域や時代によって様々な世界観があり、

パラメータを固定した事前学習済みモデルに対して、ごく少数のパラメータからなる低ランク行列を導入・学習することで、モデル全体のfine-tuningと同等の性能を発揮できる手法であるLoRAと、その論文について解説した資料です。 深層学習を用いた自然言語処理の歴史的な変遷と周辺技術から、LoRAが必要と…

文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor

Ellie Science JPN @ellie_science 【ゆる募】 研究している方々へ 研究を効率よく進めていくために、普段から習慣として続けていることは何ですか？ シェア頂くと相互に発見がありそうと思い、ゆる募させていただきます すっごく小さなことでも構いません よろしくお願いします🙇 2023-01-23 08:44:36

修士課程の大学院生だった頃，指導教員の授業を取ると「10本論文」という課題をやらされた．自分の好きな分野で論文を10本読み，個々の論文の関係をまとめろという課題である．論文の関係というのは，例えば「著者が同じ」「研究室が同じ」「引用関係にある」「後続の研究である」などである．全ての論文を読んで，こういった関係をノードとエッジで作図し，プレゼンするというのが課題である．作ってみると木構造になりがちで，なかなか循環しない．1つ中心となる研究があり，その論文を参考にしながら分野の体系が広がっていくことがわかる． 当時私は本当にビチョビチョになりながら10本読んで報告した．今になってみると論文を10本読む程度になぜあんなに苦労したのか謎である．学部から修士に進むにあたって専門領域を変えたので（応用物理→情報系），単純に慣れてなかったのだろうと思う．個々の論文を深く読みすぎたり，研究のコントリビュー

ふくさん @fukusanity 修士の頃「ググったけど出てきませんでした」って助教に相談したら「うそつけ」って言いながら彼もググり始めて「これとかそうなんじゃない？」と見せられたWebページがドンピシャな内容、みたいなことはよくあった。どんな単語でググったか見せてもらうと、やっぱり俺の頭にはない検索用語だった ふくさん @fukusanity なんかその時に「絶望的に違う」とは思わなかったんだけど、やっぱり少し知ってないとその単語は出ないよな〜というような差分だったような気がする。調べながら知識を深めて検索単語をアップデートしながら探す、みたいな動作が必要やね

はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」

確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR

かつて「​ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで１０回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く

株式会社LABOT（東京都渋谷区、代表取締役 鶴田浩之）は、プログラミング学習サービスとして、タイピングゲームのようにソースコードを模写して繰り返し練習することができる「写経」プラットフォームWebサービス、SHAKYO.io をローンチいたしました。新型コロナウイルスの影響でオンライン学習を余儀なくされている教育機関、自宅待機中の新社会人向けにライセンスを無償提供いたします。 ▼サービスサイト https://shakyo.io/ SHAKYO.io は、反復練習をコンセプトに、教科書的な勉強ではなくトレーニングとしてプログラミングスキルを高めるプロダクトです。C、Java、Python、Ruby など複数のプログラミング言語ごとに、一般的なアルゴリズムを数百収録しているほか、自ら学びたいソースコードをアップロードすることができます。 語学における発音練習、野球における素振りやサッカーに

はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗

はじめに なんか、ガチ素人って書くとAVみたいですね ディープラーニングの知識ゼロの素人でしたが、1ヶ月の勉強でディープラーニング　ジェネラリスト試験1に合格しました。 せっかくなので、自分の経験を踏まえつつ合格への（おそらく）最短ルートをまとめてみます。 これからチャレンジしてみようという方の参考になれば幸いです。 ちなみに、僕のスペックはこんな感じです。 数年前まで理系の大学院生だった。 専攻は機械工学だったので、ディープラーニングの知識はゼロ。行列の計算くらいはできる。 お仕事は上流という名のパワポ職人。 多分これが一番早いと思います Coursera 色々なところで紹介されているので、今更細かい解説はしません。 騙されたと思って、Andrew先生の機械学習講座を修了してください。 修了する頃には「何がわからないかがわかる」＝「次にどんな勉強をすれば良いかわかる」ようになっていると思

ネット上の「無料かつ優良な教育コンテンツ」をまとめました。金銭的および地域的理由で塾に行けない方、選べない方、塾へ行っているが自宅でも効率よく学習したい方。誰でも平等に利用できるのが、これら教育コンテンツです。 フォロワーはもち… https://t.co/1gaQcn1dgU

高校生のほけきよ少年にとって、得られる大学以上の物理や数学の情報はwebサイトだけでした。 物理や数学の専門書って高いんですよね。あと、大きな本屋じゃないと取り扱っていない。 今ではamazonでいろいろな書籍が手に入るようになりましたが、高いしどんな内容がかかれているかは分からないので、買うのもためらわれます。 そこで今日は 好奇心溢れる高校生 お金はない、単位が危ない、やる気に溢れた大学生 社会人になってから物理や数学を趣味で始めたい人 たちのために、無料で大学以上の内容を学べるサイト/サービスを紹介します！ 1. 物理のかぎしっぽ 2. EMANの物理学 3. MITの物理学講義(Youtube) 4. 現代数学観光ツアー 物理のための解析学探訪 5. 数学：物理を学び楽しむために 6. 高校数学の美しい物語 まとめ ※ここでいう数学は「物理学のための数学」の範疇を超えません。 1.

前回ここでリスニングの学習法を書いたところ思いのほか反響を得ることが出来た。 http://anond.hatelabo.jp/20170522214348 今回は実際のところどうやってリスニングしているかをまとめてみようと思う。 人はどうやって音を聞いて言葉として理解しているのかリスニングは無意識下で行われる実に精妙なプロセスで、自分でもどうやっているのか正確にはわからないが、注意して観察すれば大まかなところは分かってくる。 まず単語について。日本語は「交渉、高尚、考証、公傷、公称」のように同音異義語が多い言語だ。「こうしょう」は広辞苑で50の見出し語を持っているという。対して英語は単語の意味が時代とともに付け加わり多義的になっている。Random HouseでTakeを引くと126の意味が登録されている。 どちらにしても、音を聞いただけでは単語の意味を特定することは出来ず、文脈から単語