おしいれのぼうけん という絵本。冒険は夢だったのか?幻覚だったのか?なんだか不思議な話です。 少年2人の夢だったのでしょうか? 読書 ・ 3, 802 閲覧 ・ xmlns="> 50 "いたずらをして 押入れに閉じ込める"… 今 そんな事をすると"虐待"と言われてしまいますね^^; "おしいれのぼうけん"…何度も読みました。 >少年2人の夢だったのでしょうか? はい(^^♪…って言ってしまうのも…^^;(笑) 子供の頃は 特に想像力が豊かですから ちょっとした壁のシミが何か別のものに見えたりします。 このお話は そういうのから始まる"冒険"だと思います。 参考までに… ↓ こちらに 詳しい解説があります。 「えほんおじさんのぶろぐ」 >共同なる想像の力 集団ごっこ遊びでは、参加者が遊びの展開にしたがって、どんどん新たな要素を想像によって付け加えていきますが、参加者の個性が違うことによって、その想像空間は膨らんでいきますね。そのことがここでも起きています。最初あきらが恐怖をともない想像した「ねずみばあさん」ですが、さとしのほうは「トンネル」に吸い込まれてしまう想像をしています。それが二人が手をつなぐことによって、ひとつの想像世界が成立しました。さらに、水野先生は「ごめんなさい」をいって欲しくて、こわがらせようと、ねずみばあさんを演じました。当初水野先生は彼らの想像世界を拡げようとしたわけではありません。でも、さとしとあきらは、そのねずみばあさんをも自分たちの「想像」に取り込んで(想像力を働かして、あるいはその条件を転変させて)、想像空間をさらに豊かなものにしていきました。ここが共同想像力の強さですね。こうして自分たちの想像空間・世界にとりこんでしまえば、どんな恐怖感でも乗り越えていくことができるのですね。 参考になりましたら幸いです。
本来は、人々の喜びを受けて存在し、異常な存在から人々を守る守護神だった「桜主」。 その彼女は今、人死にさえ普通に出る喧嘩を見て笑っている。 それは果たして、守護の権能を残しているといえるのだろうか。 最後に、解析によって判明した祭り囃子の内容を挙げる。 木と花と[未解読] ふして見下ろす[未解読]よ 子らが見上げるわが眼 笑みをたたえる われをたたえる [未解読部過多につき中略] 懐かしき玩具よ 心地よき青い春よ [未解読]を紡ぎ ハレをわたす 没す日輪 寄ろう月輪 常世にたたえる [未解読]が統べる 楽しもう ぞ 和の魂とともに ……なーんか「博士」の影が見え隠れしているような。 というか、「懐かしき玩具」は明らかに特定のオブジェクトを示しているとしか思えないが。 余談 ところで、「四神」は封じ込めの結果どうなったのだろうか? 実は、研儀官はそれについても大ざっぱに語っている。 財団の言う封じ込めほど決定的ではないが、青龍の魂はもろいガラクタの身体に封じ込め、ヒトの手で壊せるようになった。 朱雀も魂だけの存在になって、今では人々の無意識の中でしか生きられない。 白虎は西の果ての大穴に突き落とされ、最後に玄武は桜主と身内になった。 おおむね、全て丸く収まっていると伝えられているよ。 つまり、 青龍→ガラクタの体に魂を閉じ込め、破壊可能に 朱雀→魂だけになり、人の無意識の中でしか存在できない 白虎→西の果ての、恐らくは空間の歪んだ大穴に突き落とされた 玄武→桜主の眷属になった ということらしい。ちなみに元記事の脚注では蒐集院の番号は全部消されているが、青龍と白虎は[編集済]、朱雀と玄武は[削除済]になっている。 ……カンのいい諸兄はお気づきのことと思うが、あえて述べる。 桜主のもとに残った玄武はともかく、「人の心を糧とする」青龍、朱雀、白虎。この三柱の末路の形容を、どこかで見たことがないだろうか?
主人公のツトムは自分が褒めてもらえる2つの事のうちの1つたて笛。 保護者を招いて行われるクラスの音楽会でたて笛のソロパートを任されます。 しかしろくに練習もせず3日前にたて笛を無くした事に気付くも前日までろくに探そうともしないダメっぷりw その結果夜の学校に忍び込んで探すはめになるのですが、そこでへんてこな帽子を拾ってしまいます。 すると廊下から怪しい話声が・・・ 知恵と勇気を振り絞りなんとか道を切り開いていくツトムにハラハラ。 子供の頃、日が暮れてからの学校は怖かったけど、見知らぬへんてこな森を一人で探索しなきゃいけないとか怖すぎるわ。 俺が無くした物もあの森で植物に生まれ変わってるのかな。 なるべく物を無くさないように気を付けよう。 これ40年ほど前の作品なのか。 全然そんな感じしなかったな。
おしいれのぼうけん 絵本 読み聞かせ 子育て 【ベビー チェリッシュ】 - YouTube
0に基づく表示 この項目が面白かったなら……\ポチッと/ 最終更新:2021年07月24日 18:00
そこで,人の手ではなく,コンピュータによって機械的に規則性を見つけようと,パターン認識分野という研究分野が盛んに行われています. パターン認識の目的 ・コンピュータを用いて自動的にデータの規則性を発見する ・異なるカテゴリーにデータを分類するなど,規則性を使用する パターン認識に機械学習を用いる この本では,パターン認識の方法としての機械学習について述べています. (この本は,パターン認識に限らず,機械学習全般についての本です) 例えば,以下のような手書きの数字が書かれた画像データ を用意して,その数字を当てることを考えます. 数字を予測するとき,人の手によって数字の特徴で判断するようなルールをつくってもいいですが(丸みがあるなら3だとか,棒っぽいのは1だとか),それだとルールをかなり細かく決めなければなりませんし,精度も上がりません. したがって,あまり細かくルールを作らなくてもいいように,機械学習を用いましょう,ということです. 機械学習関連の語句 この本を読み進めていくためにも,いくつかの基本的なキーワードを紹介します. Training set(訓練集合) …モデルパラメータの調整のための用意されたデータ集合.いわゆる訓練データ集合.入力データと以下の正解データはセット. Target vector(ターゲットベクトル) …トレーニングデータに対する答え.正解データ. Training,Learning(トレーニング,学習) …入力データに対してターゲットと同じ値を出力する関数を決定すること. Test set(テスト集合)…(トレーニングではない)新しい入力データ. Generalization(汎化)…テストデータに対しても正しく識別する能力 Preprocessed,Feature extraction …データの前処理.パターン認識をしやすくする.新しいテストデータの前処理はトレーニングデータの前処理と同じにしなければならない. 入門 パターン認識と機械学習 解答. 機械学習は,大きく分けて以下の3つ(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)に分類されます. Supervised learning (教師あり学習)…入力に対してターゲット(正解)ありの問題 例)Classification…分類問題 例)Regression…回帰問題 Unsupervised learning (教師なし学習)…正解(ターゲット)が与えられていない問題 例)Clustering…似たような特徴をもつデータをグルーピングする 例)Density estimation…分布を決定する 例)Visualization…高次元から2次元または3次元にデータを射影する Reinforcement learning …強化学習.与えられた状況下で,最適な(報酬が最大となるような)行動を発見する 特徴)Credit assignment problem…貢献度分配問題.今貰う報酬は過去の行動の結果に基づく 特徴)Exploration…未知の状態や行動(列)をとる 特徴)Exploitation…学習済みの知識のもと最大の報酬が得られる行動(列)をとる それでは,次回から本章に入っていきます.
決定木 7. 1 分類木と回帰木 7. 2 分類木の学習法 7. 3 回帰木の学習法 7. 4 学習アルゴリズムの拡張 章末問題 8. 集団学習法 8. 1 バギング 8. 2 ブースティングとAdaBoost 8. 3 ランダムフォレスト 8. 4 ランダムフォレストによる特徴の重要度計算 8. 5 定理8. 1の証明 章末問題 9. 非線形判別関数とニューラルネットワーク 9. 1 区分線形識別関数 9. 2 階層型ニューラルネットワーク 9. 1 生体の情報処理モデル 9. 2 ニューラルネットのモデル 9. 3 ニューラルネットの学習 章末問題 10. カーネル法 10. 1 リッジ回帰 10. 2 特徴ベクトルとカーネル 章末問題 11. サポートベクトルマシン 11. 1 サポートベクトルマシン(SVM) 11. 2 カーネルを用いたサポートベクトルマシン 11. 3 ソフトマージンサポートベクトルマシン 11. 4 サポートベクトルマシンの効率的学習法 章末問題 12. 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門【提携セミナー】 | アイアール技術者教育研究所 | 製造業エンジニア・研究開発者のための研修/教育ソリューション. 関連ベクトルマシン 12. 1 関連ベクトルマシン(RVM) 12. 2 RVMの効率的学習法 12. 3 RVMの予測法 章末問題 13. 二値判別器の組合せによる多値分類法 13. 1 基本的な方法 13. 1 one-vs-the rest分類法 13. 2 one-vs-one分類法 13. 2 Error Correcting Output Codes (ECOC)法 13. 1 Exhaustive Codeによる構成法 13. 2 Reed-Muller符号(RM符号)による構成法 13. 3 その他の方法 13. 4 分類法 章末問題 14. 学習モデルと統計的推定 14. 1 確率モデルとベイズ識別 14. 2 パラメトリックな認識と統計的推定 14. 1 パラメータの推定問題 14. 2 ベイズ推定 14. 3 尤度・事後確率の最大化 14. 4 予測問題 14. 5 ベルヌーイ試行のベイズ推定 章末問題 15. 潜在クラスモデル 15. 1 混合正規モデル 15. 2 EMアルゴリズム 15. 3 潜在クラスモデルの例 15. 1 多次元混合正規モデル 15. 2 混合Polya分布モデル 15. 3 PLSIとLDA 章末問題 16. 統計的モデル選択とモデル平均化法 16.
1対応版 (Unityではじめる機械学習・強化学習) 本のタイトルにもなっている「Unity ML-Agents」はフレームワークのことで、Unityで機械学習を学ぶための環境構築に使われます。 このフレームワークを使えばキャラクターの動きをプログラミングする必要がなくなります。 また、強化学習によってキャラクターの動作を最適化することが可能です。 機械学習の仕組みや学習手順などの基本的な部分から、サンプルコードを活用した実践的な学習もできる構成 となっています。 ゲーム開発の現場でも使えるスキルを身につけられる一冊です。 「Unity ML-Agents」によるゲームAIを解説する本 機械学習の仕組みなど基礎からゲームバランス調整といった応用まで学べる まとめ 機械学習のおすすめの参考書を紹介してきました。 機械学習は、 背景にある理論や数学の知識がなければ実装するのは難しい技術 です。一見難しい技術ではありますが、本で理論から実践まで学べます。 とはいえ、自分の学習レベルとは異なる本を選んでしまうと、理解するのは難しいといえます。 当記事では初心者から上級者まで機械学習の学習レベルに応じたおすすめ本を紹介しました。ぜひ自分のレベルにあった本を見つけて、機械学習を学びましょう。 この記事のおさらい 機械学習の学習本はどう選ぶといいの? 「パターン認識と機械学習入門」という神のスライドについて - 次元の海で溺れる. 自分の目的やレベル、やりたい言語にあった本を選ぶのがおすすめです。 機械学習に必要な知識とは? 数学、統計学、ディープラーニングなどの知識です。おすすめの参考書は、内部リンク「【目的別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧」をご参考にしてください。 機械学習を作れるプログラミング言語は? PythonやR、Java、Unityなどがあります。おすすめの参考書は、内部リンク「【言語別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧」をご参考にしてください。
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『パターン認識と機械学習(上・下)』C. M. ビショップ著 本書はベイズ理論に基づいた統一的な視点から機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説しています。 30. 『機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 』須山敦志著 本書は「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく! 」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 31. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅していると思います。 32. パターン認識と機械学習の勉強ノート【イントロダクション】 | 理系リアルタイム. 『はじめてのパターン認識』平井有三著 本書はパターン認識にはじめて触れる読者に向け、基礎からわかりやすく解説した入門書です。パターン認識の概念がよく理解できるとともに、Rによる実行例など実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています。 33. 『機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython, 数学, アルゴリズム』加藤公一著 本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。 34. 『データマイニング入門』豊田秀樹著 本書はデータマイニングの基礎、ニューラルネット、決定木、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、潜在意味解析など近年登場した新しい分析までをお菓子やワインの銘柄など親しみやすいデータで幅広く解説します。 35. 『データマイニングとその応用 (シリーズ・オペレーションズ・リサーチ)』加藤直樹、矢田勝俊、羽室行信著 古典的なアソシエーション分析を一度は学んでみたいという方にオススメ。 36. 『データマイニングによる異常検知』山西健司著 本書はデータマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての書です。 37. 『数式を使わないデータマイニング入門~隠れた法則を発見する』岡嶋裕史著 本書ではこのデータマイニングの手法について入門レベルで簡単に解説しています。 38. 『戦略的データマイニングアスクルの事例で学ぶ』池尾恭一、井上哲浩著 本書は実際にアスクルがデータマイニングに用いた膨大な顧客の購買履歴などを素材に、顧客構造、顧客クラスターの分析などによってどう売り上げ増につなげたかを具体的に明らかにしています。 39.