【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
Anacondaの仮想環境の作成パスを設定する - ＩＴ管理のマメ知識
Windows環境にインストールされたAnacondaで仮想環境が作成されるパスを追加します。 anaconda では、仮想環境のパスを複数登録することができます。 Windowsのシステム環境変数に「CONDA_ENVS_PATH」を追加 ここでは、仮想環境の保存先フォルダを「C:\Anaconda_Datas\envs」にすることにします。 Windows> コントロール> システム> 詳細設定> 環境変数にて「システム環境変数」を追加 変数名：CONDA_ENVS_PATH 変数値：C:\Anaconda_Datas\envs 複数のフォルダを指定したい場合は、「;」で区切ることで可能です。 仮想環境のパスを確認する 「conda config --show envs_dirs」コマンドで、仮想環境のパスが追加されていることを確認します。 [annaconda prompt] (ba
AI・機械学習のための数学超入門 ～中学数学からのおさらい編～
AI／機械学習、ディープラーニングを学び始めると、どこかで数式を読むことになる。それも偏微分や線形代数など大学レベルの数学である。この壁にぶつかって、数式を理解できないままスルーしたり、学ぶこと自体を諦めてしまったりする人も少なくないのではないだろうか？ 本書は、主にAI／機械学習の教材などに書かれている数式でつまずいたことがある初学者に向けた、「AIに最低限必要な数学を基礎の基礎からしっかりと、しかも効率的に学ぶ」ための電子書籍の第1部である。具体的には連載『AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる』を構成する、 という全4部の中の「第1部 中学数学からのおさらい編」を電子書籍（PDF）化したものである。 数学を学んでから10年以上のブランクがある場合は、本人が考えている以上に数学を忘れているものだ。偏微分や線形代数などのAI（特にディープラーニングのニューラルネッ
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
2022年の「AI／機械学習」はこうなる！ 8大予測
日本語でのTransformerの活用拡大と、Transformerを超える技術発展が進む 高度なマルチモーダルAIの研究が進展し、何らかのサービス登場する ローコード／ノーコードのAIサービスを採用するケースが増える AutoMLを利用するケースは着実にさらに増えていく MLOpsは引き続き広まり、採用する企業が増えていく エッジデバイスでの機械学習／TinyMLの利用は引き続き拡大する 量子AI／量子機械学習の実用化に向けた研究がさらに進展する 責任あるAIのための原則や規制が各所で制定され続ける なお、AutoML、MLOps、TinyML（エッジデバイス上の小さな機械学習技術）、責任あるAIを支える説明可能性／解釈可能性やデータとプライバシーの規制強化などのトレンドは、数年を掛けて拡大中のため、2019年や2020年で予測した項目と重複しているが、2022年も継続するトレンドとして
いますぐ使える単語埋め込みベクトルのリスト - Qiita
はじめに 単語埋め込みとは、単語を低次元(と言っても200次元程度はある)の実数ベクトルで表現する技術のことです。近い意味の単語を近いベクトルに対応させることができるとともに、ベクトルの足し引きで意味のある結果(例えば king - man + women = queen)が得られるのが特徴です。 単語埋め込みベクトルは品詞タグ付け、情報検索、質問応答などの様々な自然言語処理アプリケーションに使われる重要な技術です。とはいえ、実際に用意するのはなかなか骨の折れる作業です。大規模なデータをダウンロードし、前処理をかけ、長い時間をかけて学習させ、結果を見てパラメータチューニングを行う・・・。 そのため、単に使いたいだけなら学習済みのベクトルを使うのが楽です。というわけで、そんな単語埋め込みベクトルの中から今すぐ使えるものをピックアップしてみました。 埋め込みベクトルの情報は以下のリポジトリにま
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測 (1/3)
関連キーワード ストレージ | IoT | ビッグデータ | ストレージ管理 | データセンター | インフラストラクチャ 2019年データストレージはどう進む？ 米TechTargetはストレージ技術者やアナリストを対象に「2019年の大企業におけるデータストレージ予測」に関するパネル調査を実施した。これによると、大企業のIT組織の多くは「データレイク」に投入した全ての情報の分析、利用、管理の手法の改善に集中するという。データレイクとは構造化、非構造化データをまとめて集約できるデータ基盤だ。データの統合、設計、組織化のために設計された多くのツールを活用して「ビッグデータ用のストレージアーキテクチャを調整する」ことも手法の改善に含まれる。 本稿は、ビッグデータ用のストレージアーキテクチャ、ストレージシステムとデータ管理、セキュリティやその他の一般的なストレージのトレンドに焦点を当てた201
「データレイク」はデータウェアハウスとどこが違うの？ | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ データマネジメント ＞ 知っておいて損はない気になるキーワード解説 ＞ 「データレイク」はデータウェアハウスとどこが違うの？ データマネジメント データマネジメント記事一覧へ [知っておいて損はない気になるキーワード解説] 「データレイク」はデータウェアハウスとどこが違うの？ 2018年11月9日(金)清水 響子 リスト マイクロサービス、RPA、デジタルツイン、AMP……。数え切れないほどの新しい思想やアーキテクチャ、技術等々に関するIT用語が、生まれては消え、またときに息を吹き返しています。メディア露出が増えれば何となくわかっているような気になって、でも実はモヤッとしていて、美味しそうな圏外なようなキーワードたちの数々を「それってウチに影響あるんだっけ？」という視点で分解してみたいと思います。今回はビッグデータやアナリティクス、ス
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース
アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース：深層学習や自然言語処理、数値予測などを学習可能 アイデミーは、オンラインでAIプログラミングが学習できるサービス「Aidemy」を公開した。Python入門の他、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で利用できる。 アイデミーは2017年12月20日、技術者向けのAI（人工知能）プログラミングを無料で学べるサービス「Aidemy」を公開した。Webブラウザで利用するオンライン講座なので、利用者は手元のPCにプログラミング環境を構築せずに学べる。 Aidemyは、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で提供。AIプログラミングに広く利用されているPython言語や、NumPy、Pandas、scikit-learn、TensorFlowといったPython向けのライブラリについても学べる。理
ソニーがディープラーニング統合開発環境「Neural Network Console」クラウドサービス版を無償公開
ソニーがディープラーニング統合開発環境「Neural Network Console」クラウドサービス版を無償公開：ベースの「Neural Network Libraries」は「aibo」にも採用 ソニーは、ディープラーニング統合開発環境「コンソールソフトウェア：Neural Network Console」のクラウドサービス版をオープンβ版として無償公開した。ニューラルネットワークの設計や学習、評価などをWebブラウザで可能にする。 ソニーは2017年11月8日、ディープラーニングを活用したプログラム向けの統合開発環境「コンソールソフトウェア：Neural Network Console（以下、Neural Network Console）」のクラウドサービス版をオープンβ版として無償提供すると発表した。Neural Network Consoleは、2017年8月、「Windows」
Pythonの画像描画ライブラリ「Matplotlib」の、機械学習で使われる典型的なグラフ機能
Pythonの画像描画ライブラリ「Matplotlib」の、機械学習で使われる典型的なグラフ機能：Pythonで始める機械学習入門（5）（1/3 ページ） 最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は、画像描画のためのライブラリであるMatplotlibについて。機械学習で使われる典型的な機能のみをピックアップして解説します。 プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲッ
Deep Learningの恩恵を手軽に活用できるコグニティブサービスとは
コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載。初回は、コグニティブサービスとは何かの概要とAPIを使うための準備の仕方を説明します。 ※本稿は2017年1月19日の情報を基に作成しています。記事内で使用している画面は変更になっている場合がありますがあらかじめご了承ください。 本連載の目的 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していきます。 なお、本連載ではVisual Studio 2015とC#で開発しますが、マイクロソフトのコグニティブサービスはREST APIなので、C#に限らずさまざまな
認識系API活用入門（2）：翻訳系API「Translator API」の使い方と2017年2月現在のWatson、Google翻訳との違い (1/3) - ＠IT
翻訳系API「Translator API」の使い方と2017年2月現在のWatson、Google翻訳との違い：認識系API活用入門（2）（1/3 ページ） コグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検証していく連載。今回は、Translator APIの概要と使い方を解説し、他のサービスとの違いを5パターンで検証する。 ※本稿は2017年2月14日の情報を基に作成しています。この記事内で使用している画面やコグニティブサービスの仕様、精度は変更になっている場合があります。 本連載「認識系API活用入門」では、マイクロソフトのコグニティブサービスのAPIを用いて、「現在のコグニティブサービスでどのようなことができるのか」「どのようにして利用できるのか」「どの程度の精度なのか」を検
機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not
記者が試したディープラーニング、当然だが甘くはない
筆者は学生時代からプログラミングをそれなりにやってきた。これまで必要に応じてC/C++やObject Pascalなどのプログラミング言語や、Ruby、PowerShellといったスクリプト言語を使ってきた。しかしPythonは、Rubyがあれば十分だと感じていたので、なんとなく手を出しかねていた。 しかし日経NETWORKでスクリプトを使って通信ソフトの仕組みを紹介する企画を考えたとき、ディープラーニングや機械学習、データサイエンスなどでもてはやされていることもあり、Pythonを使ってみようと企んだ。実際問題として、日経NETWORKで筆者が何度となく取り上げて「推して」いたPowerShellだと、通信ソフトに不可欠なマルチスレッドの記述がやりにくい、という事情もあったのだが。 実際に使ってみて、「Pythonやるなあ」と思ったことがいくつかある。記述のしやすさがその一つ。インデント
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
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富士通、AI倫理ガイドラインに基づきAIシステムの倫理上の影響を評価する方式を開発、手順書や適用例とともに無償公開（Impress Watch） - Yahoo!ニュース