企業が「デジタルトランスフォーメーション(DX)」を実現する際、付加価値の源泉となるのが、AI(人工知能)や機械学習をはじめとするデジタルテクノロジーだ。本特集は”ぶちょーでも分かる”と題し、AI、機械学習の基本を再整理したコンテンツをお届けしていく。
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
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こんにちは!株式会社キカガクの神部です。 普段は機械学習・ディープラーニングの講師をしています。 突然ですが、皆様はこのような悩みを持ったことはありませんか?
アルメニア語にはhe/sheの区別はないですが、Google translateで翻訳しようとすると以下のようにジェンダーバイアスが出てきます。 数日前からアルメニア人の中で話題になっていましたが、さっき自分でやってみたらやっぱ… https://t.co/6jGXXQsAm6
【Python/機械学習/Kaggle】ローカルで編集・パソコン間で共有可能な環境をColabとGoogleドライブで簡単構築Python環境構築機械学習Kagglecolaboratory はじめに 「Colaboratory を使えばGPU付きの環境を無料で使えるけど、git使おうとしたりファイル編集したりする時面倒...」 と思っていた時期がありました。 パソコン版 Google ドライブ を使うと、ローカルにドライブをマウントできるので、ローカルで編集してGPUが必要なときはColabで実行というのが簡単にできます。ターミナルからコマンドで操作できるので、クラウドのストレージとしても使いやすいです。 また、最近 Colab Pro が日本にやってきました。月額1000円で Kaggle などでも十分戦える環境が手に入ります。もともと無料枠でもかなり使えましたが、課金すると優先的に良
詳解 確率ロボティクス Pythonによる基礎アルゴリズムの実装 (KS理工学専門書) 作者:上田隆一発売日: 2019/12/20メディア: Kindle版 目次 目次 はじめに GitHubリポジトリ センサデータを分析することの意義 センサのサンプルデータ データの概要把握 必要なJuliaパッケージの読み込み データファイルのパスの指定 ファイルの読み込みとデータフレーム作成 データの概要の出力 コードのモジュール化 まとめ はじめに 上記の書籍を参考に、Juliaコードにより ロボティクスの技術を学べるプロジェクトを 前回記事からスタートしました。 www.eureka-moments-blog.com 今回からは書籍の第2章にあたる、確率と 統計の基礎について紹介していくとして、 まずはプロジェクト内で扱うセンサデータの 概要把握について解説します。 GitHubリポジトリ 本
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory(Ubuntu)で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません!テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
This summer I worked on my first substantial research project in Python. I’ve used Python for a number of small projects before, but this was the first time that it was important for me to have an efficient workflow for working with many models at once. In R, I spend almost all of my time using a ‘many models’ workflow that leverages list-columns in tibbles and a hefty amount of tidyverse manipula
Amazon Web Services ブログ 【お客様事例】株式会社フジテレビジョン様 Amazon Rekognition 「メタロウ」の開発と検証 2021年3月18日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、データをどのように最新の AI/ML 技術を用い活用していくのかをご紹介させていただきました。 セミナーのアジェンダは以下の通りです。 ・オープニング & 大阪リージョン解説について ・メディア企業が分析基盤(CDP/DMP)をAWSクラウドに構築する際のメリットと検討ポイント ・データレイクアーキテクチャ とpurp
三菱電機株式会社は3月17日、同社のAI技術ブランド「Maisart(マイサート)」を活用し、話し言葉から書き言葉の要約文を高精度に自動生成する「知識処理に基づく対話要約技術」を開発したと発表した。 本技術により、コールセンターにおいて電話応対終了直後に実施する顧客との対話内容を記録するなどのアフターコールワークにおける報告書作成時間を半減できるという。 本技術では、AIが通話履歴および過去の報告書を事前学習することで対話の文脈を理解し、話し言葉特有の表現や類義表現を統一した書き言葉に補正、かつ音声認識の誤りを補正できる。 たとえば、「庫内の証明が点かないんです」という音声認識結果に対して、AIは「庫内」という単語から「冷蔵庫」に関する問い合わせと認識し、「証明」ではなく「照明」、「点かないんです」は「点灯しない」という意味であると自動補正してくれる。 また、補正した書き言葉の文を過去の報
マイクロソフト(Microsoft)は2021年3月2日(現地時間)、エッジデバイスでの「Azure AI」の利用を容易にする、ハードウェアおよびサービスプラットフォーム「Azure Percept」のパブリックプレビューを発表した。 Azure Perceptには、インテリジェントカメラ「Azure Percept Vision」や開発キットが含まれる。また、開発や訓練、概念実証の展開など、AIモデル開発で必要となるワークフローをガイドする「Azure Percept Studio」も提供。これによりエンジニアは、組み込みシステムやデータサイエンスに関する高度なスキルがなくても開発を進められる。 開発キットのハードウェアは80/20 T-スロットフレームに対応しており、小売店舗や工場などの既存施設でも、認証済みデバイスによる概念実証を容易に実施できる。さらに、Azure Percept
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