人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント
X-Translator: Yoshinari Takaoka <reversethis -> gro tod umumum ta umumum> はじめに¶ この文書は Python の標準ライブラリに含まれているPythonコードのコーディング規約です。CPython に含まれるC言語のコードについては、対応するC言語のスタイルガイドを記した PEP を参照してください。 この文書と PEP 257 (Docstring 規約) は、Guido が書いたオリジナルのPythonスタイルガイドのエッセイと、 Barry のスタイルガイドに少し追記したものをまとめたものです。 [2] このスタイルガイドは、追加の規約が必要だとわかったり、Pythonの言語自体が変更されることで過去の規約が時代遅れになった時に徐々に改訂されてゆきます。 多くのプロジェクトには、自分たちのコーディングスタイル
この処理Pythonでどう書く？ - エムスリーテックブログ
EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 （spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
![手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9046fd088b617abd85f292067c0ab3cbdd95f3d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20181016%2F20181016230453.jpg)
2015-06-18
PythonでちょっとしたHTTPサーバ立てたいときの定番モジュールSimpleHTTPServer ですが、接続するクライアントを制限する機能が付いてない。 昨今色々と物騒なので、特定の端末からのみ接続できるようにしました むしろ何か認証とかhttpsなちゃんとしたサーバを使ったほうが良いかもですけれども あと、ディレクトリリストを制限するの忘れてたので憶えてたら後でやります import SimpleHTTPServer import socket import SocketServer import re #この正規表現にマッチするIPアドレスにだけ応答 pat=re.compile("(127\.0\.0\.1|192\.168\.0\.(1|2)+)") #hostlist=["127.0.0.1","192.168.0.1","192.168.0.2"] PORT = 8000
Python + Selenium で Chrome の自動操作を一通り（ログイン、ダウンロード、他）
はじめに Python + Selenium + Chrome で、要素の取得、クリックなどの UI系の操作、待機、ページ全体のスクリーンショットなど、一通り試してみます。 PhantomJS はもう更新されないということなので、ブラウザは Chrome にします。 この記事には、Selenium の API に関する情報と Chrome に特化した情報がありますが、前者の Selenium の使い方に関する情報は Firefox など別のブラウザでも使えます。 注意事項 ウェブの自動テストやスクレイピングで使われる技術です。特にスクレイピングでは、著作権の問題や、サーバー側の負荷、各種規約（会員としてログインする場合の会員規約等）やマナーなどを考慮する必要があります。 たとえば、Twitter など利用規約で明示的にスクレイピングが禁止されていることや、robot.txt などでクローリ
20 万行超のコードベースをテストせずにリファクタリングリリースした話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi
Python: Selenium + Headless Chrome で Web ページ全体のスクリーンショットを撮る - CUBE SUGAR CONTAINER
スクレイピングした Web サイトからページ全体のスクリーンショットを撮影したい機会があった。 そこで Selenium の Python バインディングと Headless Chrome を使ったところ実現できたのでメモしておく。 ちなみに、ページ全体でなければ Headless Chrome 単体でも撮れる。 その方法についても末尾に補足として記載しておいた。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | grep -i selenium selenium 3.13.0 $ chromedriver --version ChromeDriver 2.
Python 機械学習ことはじめ
講師：寺田 学（代表理事） 担当：一般社団法人PyCon JP レベル：入門編 対象者：これからPythonで機械学習を学びたい人 前提知識：機械学習に興味がある方。 目標: OSS&Pythonで機械学習を行う概要を知る Pythonで機械学習する上で多く使用されている、Jupyter Notebookを用い、実際に動くものを見せていきます。 動くものとしては、チュートリアルを準備しgithub上で公開します。ポイントを押さえたテキストを発表資料にまとめました。 このチュートリアルは独自のデータを用いることにこだわりました。今回は、千葉市のオープンデータを用い、 気象庁が公開している気象データから、「インフルエンザの流行」を予測してみようという壮大なテーマに挑戦します。 このような例を提示することで、より身近なテーマを機械学習に取り入れられるのではないかと考えたからです。
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
こんな私でもニューラルネットワークをスクラッチで実装できました(30歳 男性） - seri::diary
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
Python入門者に贈る16の鍵 « python練習帳
このエントリーは、Python入門者と、Python入門予備軍の方を対象としています。 どうしてPythonやるの？ Pythonって覚えやすい言語なんです。といっても、それなりに使いこなせるようになるには、数十時間程度はかかるわけです。なんとなく・・で勉強するなら、やらないほうがましです。ちゃんと、自分なりの目標を設定してから勉強しましょう。私の目標は、2011年中に、Pythonで日本国内でそこそこ有名になることです。そこそこでいいです。pythonでぐぐって10番ぐらいに表示されれば満足です。それぐらい有名になったら、来年はPythonで仕事しつつ、他のこと勉強してると思います。 実は世界的にはPHPより人気がある Pythonは、Java、C、C++に次いで人気のある言語です。決してマイナー言語ではありません。 2011年2月のランキング GoogleAppEngineで使える ク
【無料】GAE使ってみない？【無広告】 « python練習帳
みなさん、Google App Engineって聞いたことありますか？ あっ、それしってる。Google Docsとかでしょ？って思った方。惜しいけど違います。 Google App Engineとは、Googleが運営している宇宙最強のデータセンタを、一定量まで無料で使える仕組みなのです。 ほんとに無料なの？ Google App Engineを使って無料でサイトを立ち上げる方法にもありますが、無料割り当て分(Free Quota)だけで、かなりの規模のサイトを運営できます。1日の通信量が1GBまでなら基本的にお金はかかりません。100kB/pvとして、1日1万PVまで無料です。個人運営のサイトなら、たいていは無料利用分で足りるのではないでしょうか。 プログラム必要なんでしょ？ Google App Engineを使って無料でサイトを立ち上げる方法の方法を使えば、プログラムを一切書かずに
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