式の展開・導出過程を補完することで学習の補助になることを目指したサイトです。 主に物理・統計で行間埋めをしており「統計学基礎」「統計学実践ワークブック」「理論電磁気学」「JJサクライの現代の量子力学(上)」は概ね埋め終えました。名著にチャレンジしてみませんか？ techbook-review.jp/intro/

ビショップPRML行間埋めを更新しました。 techbook-review.jp/bishop_pr… ちょっと複雑な式変形が登場します。 まさに、「本質じゃないのに迷いそう」なところです。

ビショップPRML行間埋めを更新しました。 techbook-review.jp/bishop_pr… 個人的にはフィッシャーの線形判別の考え方は面白いと思います。特に射影のところなんかは。

「ゼロから作るDeep Learning」シリーズは、どの巻からでも読めます。LLMの仕組みを知りたい人は、いきなり❻のLLM編から読み始められます。LLMをゼロから実装して、自分の手で"育てる"体験ができます！

ビショップPRML行間埋めを更新しました。 techbook-review.jp/bishop_pr… スカラーやベクトルの性質を用いながら行間を埋めていくところです。

お知らせ 今朝から行間埋めサイトにpolyfill . ioへのログインを促すダイアログが表示されていましたが、現在、解決しました。ご心配おかけしてすみません。

6/2新刊 『ゼロから作るDeep Learning６　LLM編』斎藤康毅（オライリー・ジャパン） トークナイザからTransformer、事前学習から事後学習まで、LLMを支える技術をゼロから実装します。実装の舞台となるのは、CodeBot→StoryBot→WebBotという3段階のチャットボット開発。 x.gd/CJhfC

MIT Pressが刊行する ディープラーニングの教科書全文が オンラインで無料公開されてる。 ・線形代数・確率論・数値計算の基礎 ・フィードフォワードネットワーク ・正則化と最適化 ・畳み込みネットワーク（CNN） ・再帰型ネットワーク（RNN） ・オートエンコーダ ・深層生成モデル 有料レベルとほぼ変わらない学習ができる。 数学からディープラーニングを理解したい人の必読書。 deeplearningbook.org/

講談社サイエンティフィク ( @kspub_kodansha ) 様より、ベルカーブ ( @BellCurve_stat ) 様の『統計検定２級　対策テキスト＆問題集』を御恵贈頂きました。 ・統計学を初めて学ぶ、計算が苦ではない人(理系学生、技術系社会人) ・既に3級を持っているが2級の公式参考書は難しいと感じる人 に特におすすめしたいです。 一通り読み、「統計検定2級に合格するための小手先の技術だけではなく、相応の知識とスキルを身につけることが可能な熱い(厚い)参考書だ」と感じました。 統計学を学ぶ上でこの本が特に優れていると感じた点には ・とにかく図が豊富で、ほぼ全ての分野において言葉での解説だけでなく視覚的な解説も組み合わせて理解を促してくれる ・公式参考書と比べ、計算の難易度を下げて統計学的な理解にフォーカスしている ・演習問題において、理解のステップアップの為に適宜難易度が下げられている(特に、自由度が関わるところなどは初めは選択問題になっている点が良い) が挙げられます。 加えて「データの表現方法」のセクションがある点で「統計データが取れるようになったその先」を見据えてるように思え、熱く教育的な本だと思いました。 公式参考書よりも大きく厚いため、全部終えるのに多少根気は必要ですが、努力した分、確実に応えてくれる本だと感じました。 これを機に統計検定にチャレンジしてくれる人が増え、科学力の底上げになることを期待すると共に、このような素晴らしい本を出版されたベルカーブ様、講談社サイエンティフィク様に感謝いたします。

とても響いた

ビショップPRML行間埋めを更新しました。 techbook-review.jp/bishop_pr… 第四章に入りました。 さらっと線形代数の知識などが問われます。こういうところで結構引っ掛かりそうだなと感じます。

ゴルフにハマったレジェンド統計学者もいます。

きになるーー 東大、ゼロからLLMを作る教材「EveryonesLLM」（PC Watch） - Yahoo!ニュース share.google/mGRAlQY0zmgtbK4…

俯瞰できてよいですね / 機械学習の原点：統計的機械学習の世界 jstage.jst.go.jp/article/oub…

ビショップPRML行間埋めを更新しました。 techbook-review.jp/bishop_pr… @Ag_smith さんが作成されている演習問題の解答をリンクさせていただきました！本書のトップにリンクを張り付けています。行間埋めと併せてご利用ください。 第三章の線形回帰モデルが終わりました。改めて勉強になりました。

Kaggle世界ランキング1位を 2年連続で達成したJeremy Howardが ディープラーニング講座を完全無料で公開してる。 ・コンピュータビジョン ・自然言語処理 ・表形式データ分析 ・協調フィルタリング（レコメンド） ・Stable Diffusion ・Transformerの実装 ・バックプロパゲーション ・モデルのデプロイメント 受講生からGoogle BrainやOpenAI入社の実績も出てる。 挫折しにくい設計で初学者にもおすすめ。 course.fast.ai/

回帰分析に関する記事を書きました。 決して初心者向けの記事ではないです。 OLSの幾何学的理解から始まり、ガウスマルコフの定理の仮定からのズレ、因果推論、DMLまでつながっていきます。 回帰分析って知ってますか？ zenn.dev/green_tea/articles/…