pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
【画像生成】Python初心者でも話題のStableDiffusionを爆速で実装できた
はじめに 話題の画像生成AIStableDiffusionを、GoogleColaboratoryを使って爆速で実装することができました。（正味30分程度で実装できました） ここでは、実装方法などについて、余計な説明なしに爆速でご紹介したいと思います。 StableDiffusionとは テキストから画像を生成してくれるオープンソースのAIです。 いわゆるText to Imageというやつです。 2022年8月に英Stability AIが、HuggingFaceで無償公開しました。 それでは実装方法を見ていきましょう HuggingFaceでのアクセストークンの取得 StableDiffusionを利用するには、HuggingFaceでアクセストークンを取得する必要があります。 以下の手順で、アクセストークンを取得していきましょう。 HuggingFaceでアカウントを作成する こちら
FastAPI入門
DjangoやFlaskを使っている方にもおすすめ、最近人気のPython製高速Webフレームワーク、FastAPIの入門書です。 FastAPIは 🔃 コードを書くとSwagger UIが自動生成される ✅ 型安全 💨 高速 という特長があります。 本書では、実用に耐えうるAPIを目指し、TODOアプリの作成を通して実践的な書き方を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルのように読んでいただけると思います。特に以下のような点にこだわって「実践的」を目指していますので、少しでも参考になれば大変嬉しいです。 ・DB接続にもasync/awaitを利用する （非同期での書き方を紹介している記事はまだ少ない） ・dockerによってクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 ※本書は時期を見て有料に変更する可能性があります。お早めにどうぞ！ ※サポート頂ける
SeleniumによるAPI呼び出しを含むE2Eテスト自動化 - asoview! Tech Blog
アソビュー！ Advent Calendar 2022の2日目（裏面）の記事です。 アソビューでQAをしている渡辺です。 前職ではエンジニア、およびQAをしておりましたが、10月よりアソビューにQAとして入社しました。 今回は、API呼び出しを含むE2Eテストの自動化を、他社ウェブサイトに仕様記載の無料公開APIで試してみた話となります。 アソビューのQAでは、開発スピードと品質向上の両立を図ることを重視しています。 そのためにも、シフトレフトやテスト自動化推進の取り組みは重要です。 現在QAとして参画中のプロジェクトでAPIの外部公開があり、E2EテストとしてAPIを含むテストの自動化はこれまでしていないので、APIを含むテストについて、Seleniumで簡単に自動化できないか試してみました。 なぜSeleniumか？ なぜPythonか？ 試してみるテストケース 天気予報APIの仕様
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
基礎試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。
Python 3 エンジニア認定基礎試験 ITSSについて経済産業省が定めたガイドライン「ITスキル標準（ITSS)」のキャリアフレームワークと認定試験・資格とのマップに、基礎試験、データ分析試験ともに、職種：ソフトウェアディベロップメント、専門分野：応用ソフトのレベル1に掲載されました。 試験概要（資格概要）◆受験方法 受験日：通年 試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター 申込URL：http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html 受験料金：1万円（税別） 学割5千円（税別） ※申込み方法や受験方法、学割に疑問がある場合は、オデッセイコミュニケーションズへ直接お問い合わせください。 ※試験内容については公平を期すためにご質問へは一切回答致しません。 ※バウチャーチケットについてはこちらをご覧ください。 ※学割
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
機械学習初心者のためのおすすめ教材について（動画編） - Qiita
機械学習を完全に独学でやった者です。今回は自分は様々な教材を使ってきましたが、その教材のうち動画についての感想を述べていこうと思います。 具体的には ・Udemy ・Coursera（machine learning） の二つを経験したので、それぞれについてのレポートをします。 自分はUdemyではとても多くの講座を見てきたのでそれぞれについてレビューしていきます ちなみにこれが自分が行ってきた講座一覧です ではまずUdemyから見ていきたいと思います。他にもいくつかの動画を見ましたが、その中でもオススメなものをピックアップして説明していきます。 Udemyとは オンラインで受けれるコースです。値段を見ると普段１コースあたり12000円とかしてとても高いと感じるかもしれませんが、バーゲンを異様に多くするのが特徴で、バーゲン期間には値段が10分の１ほどになります笑、一週間に一度ほど安くなりま
ビットカウントする高速アルゴリズムをPythonで実装しながら詳しく解説してみる - Qiita
ビットカウントとは 整数を二進数表示した時、0と1の組み合わせになります。 例えば、十進数の 21 を2進数表示した場合、 0001 0101 のようになります。 この時、 0001 0101 に含まれる1の数を数えることをビットカウントと言います。 0001 0101 の場合、立っているビット数は 3 ですね。 なんてことなさそうな計算ですが、実は、超高速なアルゴリズムがあります。 今回は、このアルゴリズムに触れ、感動した私がそれを解説してみることにします。 ビットカウントのアルゴリズム チェスや将棋、オセロのようなボードゲームのAIでは、盤面をBitboardというバイナリで表現することが多いです。 例えば、ある列の駒の数を数える場合、その列に対応するビット列を取り出し、立っているビット数を取得する必要があります。 強いAIを作るためには、高速な計算が必要となります。 全体のビット数分
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi
![Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 - paiza times
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
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【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita
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GitHub - inaz2/jythonrunner: Run python script everywhere with GUI
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