2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro

この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に

2023年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です

生命という情報システムの振る舞いは、他のシステムを調べるときにいろいろな点で参考になることが多い。とくに、環境に適応するメカニズムとプロセス（＝進化）は、生命以外のシステムにも共通する点が多く、複雑系を理解するための基本概念である。 この講義では、まず、生命システムの進化について、適応、選択淘汰、自己複製などの基本概念を解説する。次に、人間の文化や都市システム、知識システム、 ミッキーマウス、フォークなど、生命以外のシステムにみられる進化現象について考察する。さて、こうなると、生命体と非生命体は、どこがどうちがうのだろ うか？ また、人間そのものの進化過程をまとめながら、人間の生物としての側面と文化的な側面の関係について、両者の葛藤（遺伝子とミームの対立？）という視点か ら論じる。これはたとえば、「新興宗教の教義に殉じて自殺した人間は幸せなのか？」といった問題に、進化論的な立場から回答を試

インターネットは今や多くの人々の生活にとって、不可欠なものとなっています。その一方で、いわゆる迷惑メールやコンピュータウィルス、個人情報の流出など、インターネット利用に伴う問題点も生じています。本講義では、インターネットの利用状況や問題点、運営体制などについて紹介した後、インターネットで用いられている通信方式や電子メール・World Wide Webなどのアプリケーションの実現方式、情報セキュリティや著作権保護に対する脅威に対抗するための暗号・電子透かしなどに関して、技術的側面を中心に解説します。

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

勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ

はじめに 因果推論100本ノック（自作）11本目~20本目の問題とPythonのサンプルコードです． 問題の不備や内容の誤り等ありましたら，ご指摘いただけますと幸いです． 設定 メールマーケティングの効果を推定するケースについて考えます． 化粧品のEC販売にて，メディアの会員の中で購買傾向の弱いユーザーにキャンペーンメールを配信します．手元には「過去に小規模なデータで実験を行ったデータ」と「今回購買傾向の弱いユーザーにメールを配信したデータ」が存在するとします． データは，下記フォルダの2つのファイルを利用します． 利用するファイルの概要は下記の通りです． causal_knock2_rct.csv: 実験データ（以下,rctデータ） causal_knock2_reg.csv: 購買傾向の弱いユーザーにメールを送ったデータ（以下，regデータ） データのカラムの概要は下記の通りです． 変

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）

ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023

なぜ？この動画を取り上げたのかというと汎用性の高いプロンプトを作るためには、変数という概念を理解する必要があるためです。 さらにこちらの動画が一番、変数について理解しやすいと思ったからです。 変数とは、プログラムや数学の世界でよく使われる概念の一つです。変数は、ある値や情報を保存するために使われる「箱」のようなものです。 たとえば、あなたが宿題をしているとき、問題文に「x + 3 = 7」と書かれていた場合、ここでの「x」が変数です。つまり、「x」はどんな数でもいいという意味です。この場合、正しい答えは「x = 4」です。 例え話をすると、あなたがお金を持っている場合、財布は変数のようなものです。財布にはいくらでもお金が入れられるため、持っているお金の量によって財布の中身が変わります。同様に、変数にはどんな値でも入れることができ、その値によって変数が保持する情報が変わります。 変数とはなぜ

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はAIの進歩にともなうヒトの役割にかんするポエムを書いていきます！ なにについて書いてある文章か AI※の進歩ってすごいよね AIがなんでもできるようになったら、ヒトは何を思うか ※AIって気軽に使う世界になったのもすごい. なお、MicrosoftはすでにAGI as a serviceについて考えている: https://thegenerality.com/agi/ さいきん思うこと 言語モデルや生成モデルの進歩は凄まじくて、どんどん知的な活動がAIに置き換えられて行きそうな空気を感じます。じっさい、イラストを描くことやプログラミングを実装することなどは、かなりできるようになってきています。 今回は、こうした人間しか出来ないと思われていたことが、どんどんAIができてくることによって、何が起き

最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成（執筆） コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIｽﾀｯｸﾁｬﾝ ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略（PDF） 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連

フリーランスエンジニアをしているrevenue-hackです！ 普段はGo言語でバックエンドを中心にやっています〜 ↓登壇したときの資料です！ より図を入れて詳しく書いております！ 今回はデータベースの特にRDBの仕組み(アーキテクチャ)についてざっくり理解して、なにかに役立てようぜ〜 というような内容になります。 ↓記事はこちらに移しました！↓

イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

22新卒技術研修で実施したデータベース研修（データベース基礎編）の講義資料です。 動画：https://youtu.be/dseGQ2MZF1U SQL演習編 https://speakerdeck.com/mixi_engineers/2022-sql-training

いちかり君🏡お部屋探しの教科書 @ichikaritokyo 部屋探しプロが『一人暮らし、カップル向け賃貸暮らしライフハック』発信🗣️ フォローすると賃貸での失敗が減ります | 過去ツイを定期で再ツイ | 中の人→@nakayudayo【東京＆大阪】仲介手数料0円〜中の人が運営してる不動産屋→ https://t.co/otNJaU6hZo youtube.com/channel/UC2ju9…