コンペ素人でもチームを組めば半年でKaggleとSIGNATEでメダルが取れた話 - Qiita
はじめに 10月からprimeNumberにジョインしましたwakama1994です。 今回は私が転職活動と並行して行ったデータコンペの参加について書きます。コンペ参加は敷居が高いと感じてましたが、チームを組むことで敷居が下がり、メンバーからも学べることも多く、今後も継続してコンペに出たいと思えるようになりました。 データコンペをこれから始めたい方に向けて「チームで参加したら参加ハードルも下がって、楽しい！」ことをお伝えできればと思っています。 コンペ出る前の経験値 前職（新卒入社）でも3年ほどデータサイエンスを業務で使用 プログラム上の結果を読み解くのはある程度理解できていたが、その根本のモデリングや処理のプロセスについては理解不足 ゆくゆくはモデリングについても理解すべき思ってはいたものの、行動には移せてない状況 なぜコンペに行き着いたのか？ 転職活動をやっていく中で、中途で採用される
サバンナ便り ～ソフトウェア開発の荒野を生き抜く～ 記事一覧 | gihyo.jp
第7回テストコードの認知負荷 ～テストの名前、構造、情報量を工夫する～ 和田卓人 2023-08-22
サバンナ便り ～ソフトウェア開発の荒野を生き抜く～ 記事一覧 | gihyo.jp
第7回テストコードの認知負荷 ～テストの名前、構造、情報量を工夫する～ 和田卓人 2023-08-22
逆境でも乗り越えられたのは、心の底からJavaが好きだから。「#てらだよしおがんばれ」に支えられた半生 - Findy Engineer Lab
日本におけるJavaの普及に、多大なる貢献をした人物がいます。その方とは、日本人で2人目のJava Championである寺田佳央（@yoshioterada）さん。寺田さんは、これまで複数の企業でJavaやその関連製品のエバンジェリストを務め、日本におけるJavaの利用促進・啓蒙活動に従事してきました。 約25年にわたり、Javaと向き合ってきたキャリア。活動を継続できた理由は何にあったのでしょうか。今回は寺田さんにその歩みを振り返っていただきました。 それはiPhoneやKubernetesの登場にも等しい衝撃だった 今いるのが自分の望んだ場所ではなくても、その経験はいつか役に立つ オラクルによる買収後、初の登壇は本当に恐ろしかった オラクルで初めてのJavaOne Tokyo 2012 コミュニティに所属することでキャリアはより豊かになる それはiPhoneやKubernetesの登
LangSmith で始める LLMOps - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 弊社では今 LLM をプロダクトに活用しているのですが、実際にユーザに提供するクオリティのものを作る・運用しようとすると様々な課題が立ちはだかってきました。 そんな数々の課題を解くために LangSmith というツールが活躍してくれた、また今後の活用・発展にもかなり期待ができるため、本記事ではそんな LangSmith について解説していきます。 LLM を使ったプロダクト開発において課題を感じている方々の参考になれば幸いです。 出てきた課題 まず LangSmith 自体の解説に入る前に、我々が直面した・ほぼ間違いなく今後するであろう課題たちをサラッとご紹介しようと思います。 大まかには次のような課題がありました。 プロンプトがアプリケーションコード内に書か
ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン（画像の赤で囲
Microsoft Playwright Testing | Microsoft Azure
Explore Azure Get to know Azure Discover secure, future-ready cloud solutions—on-premises, hybrid, multicloud, or at the edge Global infrastructure Learn about sustainable, trusted cloud infrastructure with more regions than any other provider Cloud economics Build your business case for the cloud with key financial and technical guidance from Azure Customer enablement Plan a clear path forward fo
ChatGPTを使って、文字コードの理解と記述の負担を軽減できるのか 「日本語と認識しているUnicodeの範囲」「括弧の検出」「新字体への変換」を調査してみた
「『生成AIを使ってこんなもの作ってみました』開発者LT大会」は、急速に発展しているChatGPTや生成AIといったAI技術を使って何かを作ってみた人たちがアイデアや成果を共有する、ログミーTech主催のイベントです。ここでPR TIMES社の土屋氏が登壇。「ChatGPTを使って文字コードを扱う負担を軽減できるか」という調査の内容と結果について紹介します。 Shun氏の自己紹介と、本セッションのアジェンダ Shun氏（以下、Shun）：それでは、PR TIMES社の土屋が発表します。私の名前はShunといいます。PR TIMESに勤めていて、ソフトウェアエンジニアをやっています。 本日のアジェンダです。私の発表はどちらかというと、個人開発でChatGPTを使ったものを作って、それで実験をしてみたという内容になっております。 表題にもあるとおり、ChatGPTに文字コードのことを聞いてどん
Modular: Mojo 🔥 - A systems programming language presented at LLVM 2023
Mojo 🔥 - A systems programming language presented at LLVM 2023
エンジニアがデザインシステムの構築に向けて、UX改善と両立して取り組んだ話
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 9 週目の記事です！ 1年間連続達成まで 残り 44 週 となりました！ はじめに こんにちは、株式会社ログラスでエンジニアの浅井（@mixplace）です。開発チームのいちメンバーとして、チームの開発生産性改善を行う傍ら、デザインシステムの構築に携わっています。 ログラスもプロダクトローンチをして 3 年が経ちました。日々新しい機能の追加や改修が入っていく中で、開発チームも増え、チーム内でアウトカムを出していくことが増えてまいりました。 機能が増え画面数も増えてくると、比例するように「UX負債」や「共通UIコンポーネントの技術的負債」も目に付くことが増えてくるようになります。 このような課題について、プロダクト全体の品質や一貫性担保する観点で「デザインシステム」を構築して運用していくことが
monorepo開発を快適にするツール選定
先日、location-stateというパッケージについての記事を公開しました。 履歴に基づいて状態を復元できるReact系ライブラリで、現在はNext.jsを重点的にサポートしています。このライブラリの構成はcoreとなる部分とNext.js依存な部分を切り離しscoped packageとし、内部構成もこれに合わせていわゆるmonorepo構成で開発を行なっています。 @location-state/core: coreとなる部分 @location-state/next: Next.js依存な部分 この記事では、monorepoのパッケージ開発を快適にするために実際に採用したツールを紹介していきます。本稿で紹介するツールは以下になります。 pnpm turborepo tsup changesets Renovate pnpm まずパッケージマネージャーですが、個人的に最近はpnpm
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた | DevelopersIO
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた はじめに Amazon ConnectとAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けのAIチャットボットを作成しました。その中でFunction Callingを利用し、発話内容から必要な情報をJSON形式で抽出する方法について記事にまとめました。 Function CallingはAI（GPT-4などのモデル）が事前に定義された特定の関数を実行し、その結果を返す機能のことを指します。例えば、ユーザーから受け取った入力から、必要な情報を抽出しJSON形式で出力することが可能です。 ユーザーの発話からFunction Callingで必要な情報のみを抽出してJSON形式に変換後は、要件に応じて抽出内容
【TypeScript / JavaScript】this = "これ" ← どれ？ 【備忘録】 - Qiita
この記事で分かること TypeScript（JavaScript）における関数の宣言方法 各宣言方法におけるthisの扱い 初めに 初めまして。新人エンジニアをしているものです。 先日TypeScriptにおける関数宣言について学習する一環で、thisの取り扱いについて学んだので備忘録として書き上げます。 （前提）TypeScriptの関数の宣言方法 まずは複数ある関数の宣言方法を簡単にまとめます。 ①function構文による宣言
あえて手動アップグレードを選ぶ〜マネージドサービス(GKE)で手作業による対応をした話〜 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。データ基盤グループ データエンジニアリングチームの宮口です。 この記事ではGoogle Cloud Platform（以下、GCP）のサービスの1つであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）のクラスタを手動アップグレードした話を紹介します。 私が所属するデータエンジニアリングチームでは、社内システムに保存されたデータをGCPのBigQueryにニアリアルタイムで同期するシステムや、BigQueryに保存されている大容量のデータを低レイテンシなAPIとして提供するシステムなど、モノタロウのビジネスを裏側で支えるシステムの管理を行っています。それらのシステムは全てのコンポーネントをコンテナ化しており、その実行環境としてGKEを採用しています。 また、それとは別に社内でGKE共通環境と呼んでいる、マルチテナント方式のクラスタによるアプリケーション実行基盤を
LangChainで生成AIアプリ開発に入門できる名著が出ました！ - Qiita
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 昨年末からの生成AIブーム、すごいですよね。 勢いを落とすことなく毎日のように新しい技術や製品のアップデートが登場しており、業務やプライベートで生成AIを活用したアプリケーション開発に取り組まれている方も多いのではないでしょうか。 そんな2023年10月、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発に入門できる名著が発売されますので紹介します。 紹介したい本 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 著：吉田 真吾、大嶋 勇樹 あさって10/18(水) 発売です！ 今回ありがたいことに発売前に献本を頂けることになったので、先行レビューをさせていただきます。 この本を読むべき人は誰？ OpenAIなどの大規模言語モデル（
Kaggleのハードルを下げたい！ - Qiita
Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下のような方をメインに想定して執筆しました。 AI・データ分析・機械学習に興味があって、Kaggleに参加しようと思ったけどハードルが高くて躊躇している方 Kaggleに参加したはいいものの、ドロップアウトしてしまった方 Kaggleのハードルを乗り越えたい方
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Rails 7でReactとHotwireを同時に使って個人開発して得た知見
Strapi - Open source Node.js Headless CMS 🚀
RDB無停止移行への挑戦 #データベース_findy
Postmanでつくる決済システムの非同期処理テスト