PyTorch入門書の決定版！「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」 - karaage. [からあげ]
PyTorch入門書の決定版が出ました！ 日経BP様より「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」を献本いただきました。筆者の赤石さんの書籍のレビューは「ディープラーニングの数学」「Python自然言語処理入門」「Pythonで儲かるAIをつくる」に続き4冊目です。 そうです、私は日経BPさんとも赤石さんともズブズブの関係です！でも、ズブズブである分を差し引いたとしても、この書籍は本当にわかりやすくて良い本です。 「これからPyTorchに入門する一人でも多くの人に読んで欲しい」と強く思ったので是非紹介させてください！ 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング 作者:赤石 雅典日経BPAmazon 「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がPyTorch入門にベストな理由 ここから、「最短コースでわかる PyTorch ＆深
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【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
本記事は、Dhilip Subramanian氏による「6 Cool Python Libraries That I Came Across Recently」（2021年7月12日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーン
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
Pythonでコードを書いてAWSやKubernetesのシステム構成図を出力できる「Diagrams」
システムの構成を社内で共有したり外部に説明したりする際に、システム構成図を作成した経験のあるエンジニアは多いはず。ダイアグラム作成ソフト「Diagrams」を使うと、AnsibleやSubiquityといった「Infrastructure as Code(IaC)」に関連するサービスのように、プログラミング言語のPythonでコードを書くことで、クラウドやオンプレミスの構成図を描くことができます。 Diagrams · Diagram as Code https://diagrams.mingrammer.com/ まずはDiagramsの動作に必要なパッケージをインストールします。今回Diagramsのインストールに利用するのはUbuntu 18.04です。 sudo apt install -y python3 python3-pip graphviz 続いてDiagramsをインスト
Beautiful Soup: We called him Tortoise because he taught us.
You didn't write that awful page. You're just trying to get some data out of it. Beautiful Soup is here to help. Since 2004, it's been saving programmers hours or days of work on quick-turnaround screen scraping projects. Beautiful Soup is a Python library designed for quick turnaround projects like screen-scraping. Three features make it powerful: Beautiful Soup provides a few simple methods and
データ分析からAIアプリ開発まで優しく解説した書籍 - mojiru【もじをもじる】
Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」発行主旨・内容紹介 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」目次 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」Amazonでの購入はこちら 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」楽天市場での購入はこちら※電子書籍版です。 Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門 インプレスグループで電子出版事業を手がけるインプレスR&Dは、技術書典や技術書同人誌博覧会をはじめとした各種即売会や、勉強会・LT会などで頒布された技術同人誌を底本とした商業書籍を刊行し、技術同人誌の普及と発展に貢献することを目指し、最新の知見を発信する「技術の泉シリーズ」から2020年1月の新刊として、デ
140 Machine Learning Formulas - DataScienceCentral.com
Home » Uncategorized140 Machine Learning Formulas Vincent GranvilleJanuary 25, 2017 at 1:30 pm By Rubens Zimbres. Rubens is a Data Scientist, PhD in Business Administration, developing Machine Learning, Deep Learning, NLP and AI models using R, Python and Wolfram Mathematica. Click here to check his Github page. Extract from the PDF document This is a 17 page PDF document featuring a collection of
日本に類似サービスがないSaaSを創る！Pythonエンジニア募集 - Anyflow株式会社のWebエンジニアの採用 - Wantedly
中学生の時からプログラミングを始め、経済産業省主催のU-20/U-22プログラミングコンテストの受賞、KDDI∞Laboの採択、シリコンバレーでのインターンを経験。 大学卒業後、株式会社サイバーエージェントに入社。サーバーサイドエンジニアとして、API基盤開発に従事するも1年で退職。その後Anyflow株式会社を創業。数多くのピボットを繰り返し今に至る。
28歳、一念発起して未経験からデータサイエンティストを志した2年間の軌跡 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 経済産業省の試算によるとAIやビッグデータといったデータサイエンティストが関わる分野では2020年に4.8万人が不足すると言われています。 まだまだ、世の中的に需要があり、将来性のある職業ですので、これから目指そうと思われている方も少なくないのではないでしょうか。 私も時代の流れに乗って、データサイエンティストを目指した人の一人です。 「一念発揮して未経験からデータサイエンティストを目指した普通の社会人が、2年後どのような姿になったのか？」 ということに、少しでも興味のある方に読んで頂けましたら幸いです。 そもそもデータサイエ
Chainer を振り返って
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
Netflix社のMLOpsの事例を紹介します | 行灯Labo（アンドンラボ）｜JapanTaxi採用ブログ
その中で特に面白かったNetflix社の事例を紹介します！ Netflix社事例「A Human-Friendly Approach to MLOps」 Netflix社では、「Metaflow」と呼ばれる独自フレームワークを開発して、データサイエンティストに提供することにより、機械学習アプリケーションの開発・運用を社内で拡大することを実現している。 Netfliexのデータ分析の目標 コンテンツの発売前に、日毎の視聴者数の予測がしたい。これにより、優先度付やリソースの配置を考えている ゴールは２つ 190カ国すべてのオフィスにて、データから一貫した洞察を得られるようにする意思決定者のために正確で即時の情報を提供する データ分析プロジェクトの進め方型と課題 データ探索（〜２週間）notebookなどを用いて、データの振る舞いを理解して、どの特徴量を使うべきか等を探索するプロトタイピング（６
技術者440人が「学びたくない」言語ランキング、不名誉な首位はあの言語
ITエンジニアは今後どんなプログラミング言語を学びたいと思っているのだろうか。またもう学ぶ必要はないと感じているプログラミング言語は何か。これを探るため、日経 xTECHでは「プログラミング言語実態調査」のアンケートをWebサイト上で実施した。調査では今後スキルを磨きたいプログラミング言語を複数回答で聞いた。 スキルを磨きたい言語の第1位は「Python」だった。回答者440人中321人がPythonを選んだ。実に7割を超える回答者がPythonを学びたいという状況だ。AIブームの到来で有望視するITエンジニアが多いとみられる。 第2位は「JavaScript」（221人）だ。半数以上の回答者がJavaScriptのスキルを磨きたいと答えている。同じくWeb技術である「HTML/CSS」（156人）も第3位に入った。こうしたWeb技術を用いたシステム開発が現場で増えているのだろう。 第4位
IPv6がなぜいまだに普及していないのか｜Rui Ueyama
現在のインターネットの基本をなしているIPv4というプロトコルには、広く知られた大きな欠点がある。パケットのアドレスフィールドの幅が32ビットなので、ネットワークに接続可能なホスト数の上限が2³²（約43億）になってしまっているのだ。その欠点を修正するために、1990年代後半にIPv6という新たなプロトコルが設計されたのだけど、いまだにインターネットではIPv6は少数派で、主流ではいまだにIPv4が使われている。 1990年代当時は、IPv6は規格を策定すれば比較的すぐに普及するはずで、それによってインターネットが抱えているアドレス枯渇の問題が解決されるという雰囲気だったように思う。1998年にタイムトラベルして、20年たってもまだIPv4を置き換えることに成功していないと当時の人のIPv6推進者たちに教えたら、多分すごくびっくりされるだろう。一体どうしてこんなに普及が遅れてしまったのだろ
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MS Data Science vs MS Machine Learning / AI vs MS Analytics - DataScienceCentral.com
「Python 2」シリーズの最終版は今年4月リリースへ ～20年の歴史に終止符／できるだけ早い「Python 3」シリーズへの移行を
GitHub - rq/rq: Simple job queues for Python
データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
Python Finally Overtakes Java on GitHub - Slashdot
機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2021年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） - ＠IT
