2019-07-01から1ヶ月間の記事一覧

Pythonで実装する関数②(指数関数、対数関数)|Pythonで実装する高校数学 #2

連載の経緯と多項式関数と三角関数の概要とPython実装は#1でまとめました。https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_Python1#2では同様に基本的な関数について取り扱うにあたって、指数関数と対数関数について取り扱います。以下目次になります。1. 指数…

広告、ブランド、B2B|『コトラーのマーケティング・コンセプト』読解メモ #2

課題本として、「コトラーのマーケティング・コンセプト」を設定したので読み進めていきます。 コトラーのマーケティング・コンセプト | 東洋経済STORE #1ではまずは本の外観からということで、まえがきと序文について取り扱いました。 #2では80のコンセプト…

複素解析のイメージや概要を掴む|オムニバスでまとめる大学数学 #3

当シリーズは大学数学をオムニバス形式で取り扱っていきます。#1、#2では解析学の歴史について取り扱いました。 #3では19世紀以降の解析学で本格的に利用されるようになってきた複素解析(complex analysis)について取り扱います。以下のWikipediaの記事をベ…

Pythonで実装する関数と微分|Pythonで実装する高校数学 #1

高校レベルの数学は数多くの理工系の分野の基本となり、しっかり理解していると理解していないでは応用力において大きな差がつく分野です。近年流行りの機械学習分野以外でも技術系の多くの専門分野では高校数学の内容を履修していることが必須になります。…

まえがき、序文|『コトラーのマーケティング・コンセプト』読解メモ #1

ポーターの競争戦略の話については#10で一区切りとしたので、次の課題本としては「コトラーのマーケティング・コンセプト」を設定しました。 コトラーのマーケティング・コンセプト | 東洋経済STORE マーケティングに関してはドラッカーのマネジメントにおけ…

「計量時系列分析」読解メモ④(Ch_2 ARMA過程③)|時系列分析の基礎を学ぶ #6

連載経緯は#1に記しました。 #1では時系列データとはどのようなデータであるかやモデリングにおいて重要になる定常過程について、#2ではモデリングにおいてよく用いられるAR、MA、ARMAについてご紹介しました。 #3以降では時系列分析の入門本として評判の良…

Ch_7 継続性 ー 戦略の実現要因|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #10

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1〜#6では第Ⅰ部の内容として第1章〜第3章の内容までを取り扱いました。 #7からは第Ⅱ部に入り、#7では第4章の「価値創造 ー 戦略の核」、#8で第5章の「トレードオフ ー 戦略のかすがい」、#9で第6章の「適合性 ー 戦…

解析学(mathematical analysis)の歴史(解析学の基礎付け〜)|オムニバスでまとめる大学数学 #2

当シリーズは大学数学をオムニバス形式で取り扱っていきます。手始めに解析学(mathematical analysis)について取り扱おうということで、#1としては、解析学の歴史にフォーカスをあてて話を進めました。 #1ではポスト微分積分学まで取り扱ったので、#2ではそ…

「計量時系列分析」読解メモ③(Ch_2 ARMA過程②)|時系列分析の基礎を学ぶ #5

連載経緯は#1に記しました。 #1では時系列データとはどのようなデータであるかやモデリングにおいて重要になる定常過程について、#2ではモデリングにおいてよく用いられるAR、MA、ARMAについてご紹介しました。 #3以降では時系列分析の入門本として評判の良…

Ch_6 適合性 ー 戦略の増幅装置|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #9

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1〜#6では第Ⅰ部の内容として第1章〜第3章の内容までを取り扱いました。 #7からは第Ⅱ部に入り、#7では第4章の「価値創造 ー 戦略の核」、#8で第5章の「トレードオフ ー 戦略のかすがい」についてまとめました。 #9で…

解析学(mathematical analysis)の歴史|オムニバスでまとめる大学数学 #1

大学レベル以降の数学は所々流してしまっていたのですが、改めて再学習してみたいということでこのシリーズをまとめていきます。学生時代と比べ学習方法はかなり変わったので、また違った視点で学び直すのも面白そうです。教科書などをじっくり読みたい派で…

Ch_5 トレードオフ ー 戦略のかすがい|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #8

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1〜#6では第Ⅰ部の内容として第1章〜第3章の内容までを取り扱いました。 #7からは第Ⅱ部に入り、#7では第4章の「価値創造 ー 戦略の核」についてまとめました。 #8では第5章の「トレードオフ ー 戦略のかすがい」につ…

「計量時系列分析」読解メモ②(Ch_2 ARMA過程)|時系列分析の基礎を学ぶ #4

連載経緯は#1に記しました。 #1では時系列データとはどのようなデータであるかやモデリングにおいて重要になる定常過程について、#2ではモデリングにおいてよく用いられるAR、MA、ARMAについてご紹介しました。 #3以降では時系列分析の入門本として評判の良…

Ch_4 価値創造 ー 戦略の核|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #7

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要について、#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめました。 #3、#4では第2章の内容として「五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争」についてま…

COCO(Common Object in Context) dataset①|機械学習の有名データセットや評価指標を確認する #6

連載の経緯は#1にまとめています。 #1〜#3では2005年〜2012年頃の画像認識のデータセットとして有名なPASCAL VOCについて取り扱いました。 また、#4、#5では自然言語処理に用いられるGLUE(General Language Understanding Evaluation)について取り扱いました…

「計量時系列分析」読解メモ①(Ch_1 時系列分析の基礎概念)|時系列分析の基礎を学ぶ #3

強化学習などについて取り扱っていくにあたり、通常の時系列データについての取り扱いも一度まとめておく方が良さそうなので時系列分析の基本についてまとめていきます。#1では時系列データとはどのようなデータであるかやモデリングにおいて重要になる定常…

Ch_3 競争優位 ー バリューチェーンと損益計算書_後編|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #6

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要について、#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめました。 #3、#4では第2章の内容として「五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争」についてま…

M2Detの著者実装を読み解く|物体検出(Object Detection)の研究トレンドを俯瞰する #4

物体検出の研究については以前に論文読解で、FasterRCNNやYOLO、SSD、RetinaNetについて取り扱ったのですが、改めて研究トレンドや考え方の推移についてまとめられればということで新規でシリーズを作成させていただきました。#1ではHOG(Histograms of Orien…

公式Tutorialに学ぶPyTorch④(Reinforcement Learning)|DeepLearningの実装 #12

連載経緯は#1をご確認ください。 #1はKeras、#2~#7まではTensorFLow、#8からはPyTorchを取り扱っています。 #8ではPyTorchの概要やインストール、簡易実行について、#9はAutograd、#10ではNeural Network、#11ではTraining a Classifierについて取り扱いまし…

Ch_3 競争優位 ー バリューチェーンと損益計算書_前編|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #5

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要について、#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめました。 #3、#4では第2章の内容として「五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争」についてま…

Simple Audio Recognition②(MFCC; Mel-Frequency Cepstrum Coefficients)|音声認識(Audio Recognition)のトレンドを追う #2

下記の記事でSimple Audio Recognitionについて取り扱ったのですが、背景知識やさらなるトレンドも含めると2回じゃまとまりきらなそうだったので、音声認識(Audio Recognition)のシリーズとして別途開始することにしました。 #1では、上記で動かしたSimple A…

Deep Q-Network〜Rainbowの研究の流れと実装①(Rainbowの論文の確認)|実装で理解する深層強化学習の研究トレンド #6

連載の経緯については#1に記しました。 #1〜#5では問題設定の確認ということでOpenAI Gymについて取り扱いました。 #6からはアルゴリズムのトレンドということで、Rainbow[2017]に関しての情報を中心にDeep Q-Networkの拡張(extension)について取り扱います…

Ch_2 五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争_後編|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #4

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要について、#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめました。 #3、#4では第2章の内容として「五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争」についてま…

GLUE(General Language Understanding Evaluation) dataset②|機械学習の有名データセットや評価指標を確認する #5

機械学習の研究を読み解いたり実際に取り組んだりする中でデータセットや評価指標について知っておくと良いので、それらについての整理を行うにあたって連載を行なっていきます。#1〜#3では2005年〜2012年頃の画像認識のデータセットとして有名なPASCAL VOC…

公式Tutorialに学ぶPyTorch③(Training a Classifier)|DeepLearningの実装 #11

連載経緯は#1をご確認ください。 #1はKeras、#2~#7まではTensorFLow、#8からはPyTorchを取り扱っています。 #8ではPyTorchの概要やインストール、簡易実行について、#9はAutograd、#10ではNeural Networkについて取り扱いました。https://lib-arts.hatenablo…

Ch_2 五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争_前編|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #3

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要について、#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめました。 #3では第2章の内容として「五つの競争要因 ー 利益をめぐる競争」についてまとめ…

公式Tutorialに学ぶPyTorch②(Neural Network)|DeepLearningの実装 #10

連載経緯は#1をご確認ください。 #1はKeras、#2~#7まではTensorFLow、#8からはPyTorchを取り扱っています。 #8ではPyTorchの概要やインストール、簡易実行について、#9はAutogradについて取り扱いました。https://lib-arts.hatenablog.com/entry/implement_d…

GLUE(General Language Understanding Evaluation) dataset①|機械学習の有名データセットや評価指標を確認する #4

機械学習の研究を読み解いたり実際に取り組んだりする中でデータセットや評価指標について知っておくと良いので、それらについての整理を行うにあたって連載を行なっていきます。#1〜#3では2005年〜2012年頃の画像認識のデータセットとして有名なPASCAL VOC…

公式Tutorialに学ぶPyTorch①(Tutorialの全体像&Autograd)|DeepLearningの実装 #9

連載経緯は#1をご確認ください。 #1はKeras、#2~#7まではTensorFLow、#8からはPyTorchを取り扱っています。 #8ではPyTorchの概要やインストール、簡易実行について取り扱ったので、#9からは公式Tutorialの中身をより詳しく確認していければと思います。以下…

Ch_1 競争 ー 正しい考え方|『[エッセンシャル版]マイケル・ポーターの競争戦略』読解メモ #2

本の選定などの経緯は#1にまとめました。 #1では「はじめに」で記述されていた、本の概要についてまとめました。#2では第1章の内容として「競争 ー 正しい考え方」についてまとめていきます。以下、目次になります。1. 冒頭部2. なぜ最高を目指すべきでない…