数理的手法を使いやすくするためのソフトウェア開発

科学技術計算とデータサイエンスについて

2016-01-01から1年間の記事一覧

メモ:VMwareとVirtualBoxの仮想マシンを引っ越し

自宅のデスクトップPCでブルースクリーンが頻発するようなりました。 そこで、仮想マシンを外部HDDへコピーして、新しいPCへ引っ越そうと思います。 その方法をメモしておきます。 VMware 仮想マシンのディレクトリごとコピーして、新しいPCでVMwareからコピ…

すごいプログラミング言語Formura で、たのしく科学シミュレーション?

科学シミュレーションのプログラミングは、 しばしば、退屈でめんどうなことがあります。 まず、退屈なのは、 ひとそろいの偏微分方程式で記述できるようなシミュレーションであっても、 長大で冗長なソースプログラムを書かねばならないことです。 そして、…

データ分析入門としてのKaggleコンペ「タイタニック乗客の生存予測」

これまで、Kaggleコンペティション ^1 ,^13 ,^14 は初心者には関係のない場所だと思っていましたが、 そうではありませんでした。 もちろん、賞金付きのコンペでは専門家がデータ解析で競い合っているのですが、 その他の賞金なしのコンペのなかには初心者が…

機械学習エンジニアになるために学ぶべき5つのスキル(海外記事紹介)

機械学習エンジニアにはどのようなスキルが求められるのでしょうか? あれこれと調べてみたのですが、どうもわかりづらいです。 というのは、ブームが盛り上がるうちに スキル要件の範囲が広くなり、また、レベルが高くなって、 「そのような人材はユニコー…

Coursera機械学習コースは、仕事を得るための準備としてどれほどのものか?

Courseraの機械学習コースを完走した後、あるいは、始める前に、表題のようなことを知りたくなる人は少なくないと思います。 私もです。 そこで、質問サイトQuara^1を見てみると、その疑問に対して機械学習の仕事をしている人々が答えていたので、まとめてみ…

計算科学からデータ集約型科学へのシフトで、数理的手法が使いやすくなっている

数理的手法とは、様々な現象を数学的モデルでシミュレートできることを仮定して、現象を理解したり利用するためのアプローチです^1。 具体的に言うと、理論科学において自然現象を微分方程式でモデル化したり、計算科学においてモデル方程式を数値的に解いて…

Coursera の機械学習コースを修了

Coursera のオンラインコース"Machine Learning^1" を完走できたので、記念に修了証を取得しました。 スタンフォード大学の Andrew Ng教授によるスライドと講義が、非常に分かりやすかったです。 世間では、機械学習を学ぶには高度な数学を理解する必要があ…

ブログで自分をマーケティングするために

「SOFT SKILLS ソフトウェア開発者の人生マニュアル^1」という本に啓発されて、ブログを書くことにしました。 特に次の2点、 ソフトウェア開発者として長期的に、自分は何をしたいか? その途上で問題になりうることをどう解決するか? を考えながら、ブロ…