初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
GitHub Copilotを使いこなしてプログラミングの生産性を上げる大切なコツ｜erukiti
皆さんはGitHub Copilotを使っていますか？VSCodeやIDEに拡張を入れると、生成AIとペアプロのようなことができるという、アレです。 最近はこれがないと仕事ができない。なかった時代を思い出せないという人が増えています。プログラミングの生産性に明確に差が生まれます。僕もその口です。 ただ、GitHub Copilotを使いこなせていないという話も度々聞きます。Copilotが提案してくれるコードが微妙で役に立たないというような感じです。 その差はどこにあるのか？を知りたくて6/24に試しにCopilotを使った動画を撮ってみました。実践的なCopilot実演動画というのはすごく珍しいらしく、GitHub dockyardというコミュニティの竣工イベントに登壇してみないか？というお声がけをいただいたので、8/5にGitHub Copilotを使いこなせるとどうなるのかというライ
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に
AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万～130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
Bot と一緒にインタラクティブに GitHub を学べる GitHub Learning Lab は素晴らしい学習体験だった - kakakakakku blog
新しく技術を学ぶときに「どんな第一歩」を踏み出すか．僕は「体系的に学ぶ」ことが好きで，技術書を読むことが多い．全体感を把握することで安心できる性格であることも関係していると思う．さらに「実際に体験する」ことも好きで「学習コンテンツ」をよく使う．今までもチュートリアルサイト，Katacoda，YouTube など，いろいろ試してブログにまとめてきた．また現在は講師という仕事柄もあり，どのように「学習コンテンツ」を構成すると学習体験を高められるのか？という部分に強い興味関心があることも関係している． GitHub Learning Lab とは？ 今回は GitHub から提供されているプラットフォーム「GitHub Learning Lab」を紹介する．GitHub / GitHub Pages / GitHub Actions など，GitHub 関連のコースが揃っているし，さらに HTM
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
コンセプトは「マネして学ぶ」！自宅で知識を習得できるプログラミング学習サイト | Techable(テッカブル)
1億総デジタルともいえる現代。アプリ開発者やプログラマーの需要も、増加の一途をたどる。 目まぐるしく変化する市場に対応するには、当然人材が必要だが、採用しても教育する時間がなかなか確保できないなど、企業側も複雑な事情を抱えていたりする。 問題解決に一歩近づくには、入社したその日から即戦力で仕事ができるシステムが、必要なのかもしれない。 そこで登場したのが、「シラバス」という学習サイト。「マネして学べる」をコンセプトに開発されたプログラミングeラーニングシステムで、HTML/CSS、WordPress、Ruby on Rails、Backbone.js等のwebデザインやwebアプリの開発を、サイト上のコンテンツを通して学べるというものだ。 開発元の経験から生まれたサイト 開発を手がけたのは、東京理科大学の学生によるベンチャー企業、ダラフ。「シラバス」は、彼ら自身の体験から誕生した。 当時、
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