人気のディープラーニング講座が書籍化！『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』：CodeZine（コードジン）
プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」が書籍化、翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』として10月22日に発売となりました。関心が高まる一方の深層学習の基本を学びたい方にお勧めです。 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』は、プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座をベースにした、機械学習の中でも注目を集める深層学習の基礎を学べる1冊です。 本書はこれから深層学習の開発に携わりたい方、あるいは最近取り組み始めた方が、その基礎をひととおり習得できる構成になっています。使用言語はもはや機械学習の定番となったPython。Pythonに馴染みがない方でも、基本的な文法から説明しているので、何かしらプログラミング言語を使い慣れていれば読み進めていけるでしょう。 また、中
名門大学のブロックチェーン授業の無料動画や講義情報一覧 - 🎃toricago🎃
ブロックチェーンの社会実装が急ピッチで進み、ほとんどの大企業が興味を持っているか、すでに取り掛かっているという調査結果を以前紹介した。 Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - ⛄toricago🌈 Google、Microsoft、IBM、Facebookを始めとするテックジャイアントのみならず、数え切れないほどのスタートアップがブロックチェーン人材の獲得争いを繰り広げている。それに伴いブロックチェーンエンジニア・デベロッパーの給料が急騰しており、キャリア・職業としての魅力が確立しつつあることも別の記事で紹介した。 ブロックチェーンエンジニアの給料が急騰している件 - ⛄toricago🌈 これらのテクノロジードリブンな急激な社会変化に対して、ブロックチェーンの道に進みたいと考えているエンジニアや学生も徐々に増えているはずだ。しかも、ある調査によると「
R言語とは？機械学習エンジニアが知っておくべきR言語の概要やPythonとの比較まとめ
多くのエンジニアが「機械学習 = Python」というイメージをお持ちかも知れません。確かに日本国内では機械学習の実装にはPythonが圧倒的に使われているのも事実です。（参考：何故機械学習にPythonが使われるのか？） 機械学習の経験・レベルを積み上げる中で、接する頻度が増えるプログラミング言語の一つに「R言語（アール）」があります。アメリカの電気工学・電子工学技術の学会「IEEE」が毎年行なっているプログラミング言語の人気ランキング 2017年度版ではR言語が総合で6位の結果（Pythonは1位）となりました。 本記事では機械学習においてPythonと肩を並べて人気の高い「R言語」について、機械学習の初心者が知っておくべき概要や特徴などを紹介したいと思います。 R言語は、1995年に科学者ロス・イハカ氏とオークランド大学のロバート・ジェントルマンによって開発されました。S言語というプ
AWS SDK for Python (Boto3)の エラーの再試行について ｜ DevelopersIO
API 呼び出しは様々な要因で一時的に失敗することがありますが、AWS SDKは自動再試行ロジックを実装しています。今回は、AWS SDK for Python (Boto3)でのリトライ回数の変更方法をご紹介します。 リトライ処理やエクスポネンシャルバックオフについてはAWSドキュメント AWS でのエラーの再試行とエクスポネンシャルバックオフ もご参照ください。 Boto3におけるリトライ処理、エクスポネンシャルバックオフ 自動でリトライ処理が実装されていますが、AWS SDK for Python (Boto3)ではデフォルトで5回エクスポネンシャルバックオフによるリトライ処理が実施されるようです。 Boto 3 Documentation | Config Referenceより 'max_attempts' -- An integer representing the maxim
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
Python is becoming the world’s most popular coding language
Python is becoming the world’s most popular coding languageBut its rivals are unlikely to disappear By THE DATA TEAM “I CERTAINLY didn’t set out to create a language that was intended for mass consumption,” says Guido van Rossum, a Dutch computer scientist who devised Python, a programming language, in 1989. But nearly three decades on, his invention has overtaken almost all of its rivals and brou
幻滅期のブロックチェーン、LINEとメルカリが力を注ぐ理由
LINEとメルカリ。日本を代表する新興IT企業が、2018年からブロックチェーンへの取り組みを本格化させている。 「とっておき、秘密のプロジェクトを特別に公開します――」 メルカリの金融子会社メルペイの曾川景介CTO（最高技術責任者）は2018年10月4日、メルカリが開催したイベントの基調講演に登壇し、ブロックチェーンを応用した試作アプリ「mercari X」を公開した。 曾川CTOはmercari Xを「『次のメルカリ』のコンセプトモデル」と表現する。ブロックチェーン上で生成したデジタルトークン「メルコイン（mercoin）」を取引の媒介として、出品やエスクロー（第三者預託）など基本的なCtoC取引の機能を備える。 「社内で実際の取引に利用され始めている」（曾川CTO）というが、mercari Xは研究開発を目的とした試作アプリであり、現時点で一般公開の予定はないという。 実用化で一歩先
『みんパイ』著者が、Pythonはなぜ流行ったのかを考える
空前のPythonブーム、到来!! 「Python」流行っていますね。最近は、AIや機械学習、データサイエンスというようなキーワードを頼りに、Pythonを探しあてる人が多いようです。他にも、ネットワーク、IoT、Webやスクレイピングなど、いろいろなキーワードでPythonにたどり着く人がいます。応用範囲が広く、学びやすく、それでいて長く使えるのがPythonの魅力です。 コンピューターが便利な点は、「手順」を自動化してくれるところです。たとえば、Webから必要な文字や数字を取ってきて、Excelのシートにまとめる手順を自動化することで、面倒なルーチンワークから解放されます。あるいは、CO2濃度が高まって眠気が増すのを避けるために、センサーで検知した数値が2,000ppmを超えたら自動的に社内SNSにお知らせを投げるプログラムを書くこともできます。こうして換気をうながすことにより、生産性
2018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法 - 終末 A.I.
TensorFlowが登場して早いことで3年近く経とうとしています。 Deep Learning自体がブームになってからだと、それ以上の月日が経っているわけで、人工知能ブームも以外と続いているなあというのが正直な感想です。 Theanoやtorch、chainerに遅れをとって立ち上がったTensorFlowでしたが、はじめのうちはチュートリアルコードですらこのようなありさまで、とてもではありませんが簡単に誰もが使えるというような状態ではありませんでした。 1年ほど前からようやく、Keras の取り込みや Dataset API の実装、MonitoredTrainingSession のようなリッチな Session オブジェクトの導入などで、少し凝ったことをする場合でもかなり簡単に書けるようになってきました。 一方で公式のチュートリアルでは、データセットの読み込みはありもののAPIを使
Django REST Framework で API サーバーを実装して得た知見まとめ(OAuthもあるよ）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事の流れ はじめに 読者の想定 この記事に書いてあること Codespot とは Codespot 全体のアーキテクチャ Django を使う理由 Django REST framework ( DRF ) も使う理由 具体的な Django + DRF の魅力 DRF のシリアライザに一工夫したこと DRF のシリアライザでデータを加工して保存や更新をする時の設計 DRF のパーミッションにクセがある me API のような REST でないものでも DRF に乗っかりたい時 モノリシックでない Web サービスでの OAuth
How to build a neural network from zero | Towards Data Science
Photo by Brett Jordan on Unsplash "What I cannot create, I do not understand" (Richard Feynman) This sentence was found on Richard Feynman‘s blackboard at the time of his death. I use to think there is something corny about quoting Feynman: but, when a quote perfectly illustrates how you feel, resorting to cliché might be justified. Let me get something out of the way: I know that there are dozens
JVM上で動くPython 3処理系「cafebabepy」の仕組みと実装 Pythonの深くて美しい言語仕様 - ログミーTech（テック）
2018年9月17日から18日にかけて、日本最大のPythonの祭典、PyCon JP 2018が開催されました。「ひろがるPython」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、様々な知見を共有します。プレゼンテーション「JVM上で動くPython3処理系cafebabepyの実装詳解 」に登壇したのは株式会社エフ・コード澁谷典明氏。講演資料はこちら写真提供：PyCon JP JVM上で動くPython3処理系cafebabepyの実装詳解澁谷典明氏：では、cafebabepyというJVM上で動くPython3処理系の実装詳解というかたちで話させていただきます。 注意！ 言語処理系の実装詳解というだいぶ無茶なことをやるので、スライドが多めです。気になったところがあれば、個別に質問したり、あとでスライドを公開するので見てください。 こんなニッチな
Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の６５％がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の５０％程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の２５％程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている （大企業＝１万人以上） とのことだ。 え！導入比率、意外に高くない？国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
[Pythonコーディング規約]PEP8を読み解く - Qiita
PEP8という、Python自体の標準ライブラリなどに対するコーディング規約に関して、過去誤って理解していたことが何度かありました。（少し理解が大変なところもあって、しっかり読み込まないと、実はその書き方NGだった、という経験が・・） ただ、17年前に書かれたある種古典的なドキュメントで、今でも大事にされているということを考慮すると、とても良いことが書かれているというのも事実なのかなと思います。（Pythonを使用したプロジェクトでPEP8を加味したり、Jupyterの拡張機能含めPEP8を考慮したライブラリなどが多く用意されていることなども考えると） そこで、本記事では個人的な解釈をしつつ、PEP8について読み解いてまとめてみます。（元の記事は著作権がパブリックドメインなので、使いつつまとめさせていただきます） ※PEP8すべては触れません。 はじめに考慮すべきこと プロジェクトごとに、
![[Pythonコーディング規約]PEP8を読み解く - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f46d6067403fe75b0954eda600753f22ffbda823/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjI4Nzc4JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTIxNDc1ODMwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz02NWE4MTkyMzRlZWVmYjliNTg4MjdjZjEyMzQ0NGUwNg%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1f3b7847a7f6cfe95fded1302d1d23d1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg3JUUzJTgyJUEzJUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUIwJUU4JUE2JThGJUU3JUI0JTg0JTVEUEVQOCVFMyU4MiU5MiVFOCVBQSVBRCVFMyU4MSVCRiVFOCVBNyVBMyVFMyU4MSU4RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTMyM2UzOTEyY2Q1NmRkYTkzMGUxYzkyNjE0OGZjZDBj%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzaW1vbnJpdGNoaWUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz0yODA2MTA3MzAwZWYxNmNiZWM4YzNkNjU1MWRiY2FjZA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6805cfb2b619115a73315ff71eec9386)
【Aidemy Interview】コールセンター業務から、３ヶ月で未経験からAIを学習して社内転職した話｜Aidemy Magazine
【Aidemy Interview】コールセンター業務から、３ヶ月で未経験からAIを学習して社内転職した話 こんにちは、AidemyのDaiです。（@never_be_a_pm） 今回は、弊社オンラインAIプログラミングスクールサービス「Aidemy Premium」を受講され、AI関係の部署に社内転職が決まった jack nightmareさん（ツイッターID：@jacknightmare13）にインタビューをさせていただきました。 自分の仕事がなくなるかもしれないと思い、プログラミングを学び始めるDAI： それでは、まず最初に現在のご職業を教えてください。 Jackさん：新卒では営業職をやっていましたが、今は転職してコールセンターでの対応品質の管理や、人材育成をやっています。30人くらいのオペレーターのマネージャーをしていて、お客様の顧客体験やNPSを向上する上げるために、話し方をサポ
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.
TensorFlow.jsでPython学習済モデルを読み込み、ブラウザで予測結果を出力する - Qiita
はじめに TensorFlow Developer Summit 2018 にて Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」がGoogleによって公開されました。 今はやりっぽいのでJavascriptの勉強もかねてちょっと動かしてみました。 目的 Python モデルをTensorFlow.js で読み込む方法メモ 作ったもの Pythonのモデルを用いた推測結果をTensorFlow.jsのコンソール上で表示 コード https://github.com/hiyashichuka/tfjs-iris ※以下を参考にしました https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/iris 環境 OS Windows 10 Bash
（抄訳）Djangoでかすぎ、Flask小さすぎ、Tornado、これがぴったり! - Qiita
import tornado.wsgi import gevent.wsgi import pure_tornado application = tornado.wsgi.WSGIApplication([ (r"/", pure_tornado.MainHandler), ],**pure_tornado.settings) if __name__ == "__main__": server = gevent.wsgi.WSGIServer(('', 8888), application) server.serve_forever() 2) "Websocket ready"なhttpサーバとしては使い所あり。 しかし、tornadoに関する数年前のエントリを見るに、WSGIサーバとしてGunicornやgeventなどと比較した記事が多い。GunicornやgeventなどのWSGIサ
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