機密データも安全に。Python+Ollamaで16,000チケット→496観点のレビューチェックリストを自動生成 - 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 GMOコネクトの永田です。 「過去3年間で15,000件以上のレビューコメントが蓄積されているけど、誰も活用できていない」 「新人に『過去のレビュー観点を参考にして』と言っても、どこから見ればいいか分からない」 「レビュー基準が属人化していて、レビュアーによって指摘内容がバラバラ」 こんな課題、ありませんか？ ソフトウェア開発プロジェクトでは、過去のレビュー活動から多くの知見が蓄積されていきます。しかし、それを実際に活用しようとすると、以下のような壁に阻まれます： 膨大なデータ量: 数万件のチケットから有益な情報を抽出するには
2025年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ89冊+Next5冊=104冊 - Qiita
が好評でしたので、2025年版を作りましたよ。今年も好著連発なため、追いきれてない本もあります。おいおい追記編集します。 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理論のほかはほぼPython本のみにしています こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙げている本はあります（初版を読んだが改訂版が出てそちらは読んでいな
上司「オンプレでチャットAI作って」 - Qiita
PythonでRinna社が提供している対話LLM rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を動かすことで、ローカルで動作するChatGPTのような対話AIソフトを作成しました！ 筆者自身もLLMや自然言語AIに全く詳しくなく1、Pythonに触ったのも久々だったのですが、言語モデルを手元で動かすのは案外簡単(大嘘2)だったため、本記事ではその紹介をしたいと思います！ ↑アイキャッチのこれは成果物であるTauri製アプリです。内部でPython3によって前述のrinna言語モデルを動かすことで実現しています(後述)。 リポジトリ: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt リリース: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt/releas
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