はじめに プログラミング系の時事ネタは能動的に情報収集しないと入ってこないのですが、若手だった頃はどうやって情報を仕入れればよいのかさっぱり分かりませんでした。 情報収集のコツを掴んでからパッと視界が開けた経験があるので、特に新米エンジニアの方は参考にしてみてください。 ニュースアプリ Gunosy、SmartNewsなど色々試しましたが以下の2つがプログラミング系記事多めでした。 通勤時間などに流し読みして、気になるものは深く調べると良いです。 はてなブックマーク(テクノロジー) presso(webアプリ開発) ※2016年4月末に終了 ITニュースサイト 技術全般 TechFeed Menthas POSTD SELECK フロントエンド UX Milk Frontend Weekly 海外記事 TechCrunch Frasco Web系企業・エンジニア技術ブログ 最近はどの会社も
はじめに 評価関数(評価指標)についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 (いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと
PDF形式のファイルを御覧いただく場合には、Adobe Acrobat Readerが必要な場合があります。 Adobe Acrobat Readerは開発元のWebページにて、無償でダウンロード可能です。
梅原大吾さんについて 梅原さんは11歳の頃からゲームを始め、14歳で日本一、17歳で世界一にまで上り詰めました。梅原さんはギネス記録を3つ保持していて、そのうちの1つが次に紹介する動画の再生数。2004年の世界規模の格闘ゲームの準決勝で、あと一発でチュンリー(女性キャラ)にやられるところから逆転した動画。『史上最も視聴された対戦型ビデオゲームの映像』としてギネスに認定されました。あまり格闘ゲームをしたことのない私でも、この動画を観て何度も鳥肌が立ってしまいます。 www.youtube.com 順風満帆に見える梅原さんの人生ですが、過去には自分を追い込み挫折し、ゲームから離れて麻雀や介護の仕事をしたことがありました。追い込みすぎて10キロ以上痩せてしまったこともあったそうです。その中で梅原さんは、勝つためだけに生きるのではなく、自分の成長に集中することで、最終的に勝ってしまうと言う今のスタ
はじめに現在所属しているプロジェクトではWeb APIやバッチ処理の設計の一環としてPlantUMLを利用しています。効率よく品質高くアウトプットを出すためには、プログラミング言語に対してコーディング規約があるように、UMLに対してもチームで設計するにあたり一定のルールを決める必要があります。 そこでプロジェクト内のPlantUMLを使用するうえでのガイドラインやルールをまとめる機会があり、せっかくなのでそれを記事化します。 記事のゴール シーケンス図設計におけるPlantUMLの標準化 必要最低限のルールだけに絞ってチーム設計の生産性と品質を上げる 記事の前提 ルールの想定の利用シーン: チームで大量生産する業務機能の処理フローを表現するために使う場合を想定。 また、この記事に記載されているルールはRDBを中心的に使用したAPI処理やバッチ処理等を念頭に置き決められたものです。 ルールの
CSSフレームワーク「Bootstrap」の最新バージョンである「Bootstrap 5」がアルファ版としてリリースされました。バージョン5ではjQuery依存からの脱却や、Internet Explorerのサポート終了によるCSSカスタムプロパティの強化など、数多くの新機能が追加されています。 Bootstrap 5 alpha! | Bootstrap Blog https://blog.getbootstrap.com/2020/06/16/bootstrap-5-alpha/ 目次 ◆ドキュメントページやロゴのデザイン変更 ◆jQueryとJavaScript ◆CSSカスタムプロパティ ◆ドキュメントの改善 ◆フォームの改善 ◆ユーティリティAPI ◆グリッドシステムの強化 ◆ドキュメントの生成方法変更 ◆ドキュメントページやロゴのデザイン変更 バージョン5では、ドキュメントペ
https://martinfowler.com/articles/branching-patterns.html 最新のソース管理システムには、ソースコードのブランチを簡単に作成できる強力なツールが用意されています。しかし、最終的にはこれらのブランチをマージしなければならず、多くのチームは混み合ったブランチに対処するのに膨大な時間を費やしています。複数の開発者の作業をインテグレーションし、本番リリースまでの道筋を整理することに集中して、チームが効果的にブランチを利用できるようにするためのパターンがいくつかあります。全体的なテーマとしては、ブランチを頻繁にインテグレーションし、最小限の労力で本番環境に展開できる健全なメインラインを作ることに注力すべきだということです。 ベースパターン ソースブランチング ✣ メインライン ✣ 健全なブランチ ✣ インテグレーションパターン メインラインイン
本記事では、AIエンジニアやAI関連のビジネスパーソン向けに、起業および新規事業立案に関するノウハウ・情報をお知らせします。 AIに特化していない新ビジネス立案関連の内容も多いのですが、ご容赦ください。 AIに関わる内容は本記事の後半部分から始まります。 本記事は、 [1] スタートアップ系での有名なアドバイスを引用掲載 [2] それに対して、私(小川)なりの私見を記載 という構成で執筆します。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ(本記事) 本記事の目次 はじめに 0. 起業や新規事業立案を学ぶうえで知っておきたい人物・組織 アイデアの見つけ方 アイデアの育て方 ユーザーインタビューの仕方 AI新ビジネス立案について MVPの作成
AIと「会話」しながらプログラミングが実現!弁護士やカウンセラーもAIへ 2020.06.13 Updated by Ryo Shimizu on June 13, 2020, 15:03 pm JST Facebookなどが支援するOpenAIが、OpenAI APIのβテストを発表し、waiting listへの登録が可能になった。 これに伴って、OpenAIの提供するAPIの利用イメージも公開されたが、これがちょっと衝撃的な内容なので非常に興奮した。 OpenAIといえば、あまりに精巧な文章が生成できるために危険を感じて公開を差し止めたという言語AIであるGPT-2が有名だが、今回公開されたOpenAI APIはこれをさらに改良したGPT-3に基づくモデルということになる。 そこで実現される機能は様々だが、ほとんどの人々の想像を遥かに上回る可能性を示してくれた。 たとえば、Wikip
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 非営利の人工知能(AI)研究組織であるOpenAIは米国時間6月11日、企業が「GPT-3」のAIモデルをAPIを通じて利用できるようにする、初の商用製品を発表した。限定ベータ版として公開されるこのAPIを、顧客はセマンティック検索、感情分析、コンテンツモデレーションなど広範な用途で活用しているという。 多くのAIモデルは特定用途向けに設計されているが、OpenAIのAPIは汎用的な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供し、英語を使った幅広いタスクで応用できるようにしている。 このAPIは、OpenAIの巨大なニューラルネットワークで、文章生成言語モデル「GPT-3」を用いてAIモデルを実行する。最近公開されたGPT-
誕生して今年で19年を迎えるオープンソースCMS「Drupal」は、2020年6月にDrupal 9をメジャーリリースしました。そこで改めてDrupalの基本的な概念やテーマ、モジュールの開発方法について、架空の飲食店Webサイト「タピオカドリンク喫茶店 まる茶」を構築しながらWebエンジニア向けに解説します。第1回では、Drupalの概要、特徴、そしてDrupalの開発をスタートさせるためのローカル開発環境構築方法について紹介します。 対象読者 HTML、JavaScript、PHPなどWeb開発の基礎に理解がある方 Webサイト、アプリケーション開発の経験者 Drupalの概要 昨今のインターネットインフラ、スマートフォンデバイスの普及などにより、ユーザーがデジタルコンテンツに触れる機会が急増しています。Webサイトだけではなく、スマートフォンアプリ、街中のデジタルサイネージ、スマート
機械学習/ディープラーニングの進化は速い。どうやってその最新技術情報に追いつけばよいのか。そんな状況の中、実際に筆者が実践活用して役立っており、本心でお勧めできる3つのメルマガを紹介する。 連載目次 現在の「人工知能/機械学習」分野は、新たな技術が次々と生まれるホットな領域の一つである。ただし、その最先端の情報を追いかけるのは容易ではない。 その理由の一つが、最先端技術の情報はさまざまな場所/人から発信され、しかも膨大な情報量であるためだ。それら全ての情報源と情報量をウォッチするのは難しいし、Twitter上で情報を追いかけるにしても、大量の玉石混交の情報が流れており、なかなか思いどおりに効率よくは必要十分な情報が手に入らない(という人は多いのではないだろうか)。特に論文に載ったばかりの知見や、海外(特に米国)で流れている重要技術情報をキャッチするのは大変である。 筆者も一日に2時間ぐらい
人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
インストール Docker エンジンのインストール Mac OS X Windows Ubuntu Red Hat Enterprise Linux CentOS Fedora Debian Arch Linux CRUX Linux FrugalWare Gentoo Oracle Linux openSUSE and SUSE Linux Enterprise Amazon EC2 Google Cloud Platform IBM SoftLayer Microsoft Azure Rackspace Cloud Joyent Triton バイナリをインストール Kitematic のインストール Docker Machine のインストール Docker Compose のインストール Docker Swarm のインストール Docker 基礎 コンテナのクイックスタート Do
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