さて、質問です。 a = 1.0 a is 1.0 上記の処理で、a is 1.0 の結果は True となるでしょうか、それとも False となるでしょうか？ True と答えたあなた、不正解です。反省してください。 False と答えたあなた、同じく不正解です。猛省してください。 正解は 「わからない」 です。 Pythonインタープリタを起動して、対話的に実行してみましょう。 >>> a = 1.0 >>> a is 1.0 False False ですね。a に代入した float オブジェクトと、a is 1.0 で比較している float オブジェクトは、同じ値ですが異なるオブジェクトです。 でも、ちょっと書き換えて、同じ処理を関数の中で実行するとどうでしょう？ >>> def test(): ... a = 1.0 ... return a is 1.0 ... >>> t

Twitterなんかをいろいろ眺めていると、もどかしくってたまらなくなってしまうことがある。プログラミングをやってみたいな〜と思いながらも、いつまでも最初の一歩を踏み出せない、そんな人を見たときだ。踏み出してはみたものの、自分の進路に自信を持てなくて先に進めなくなっている人も多い。見かけるたびに、もどかしさのあまり身もだえしている。 世の中にはいろんな技術があるが、プログラミングという技術はダントツに入門しやすい部類だ。必要な設備はパソコン一台だけだし、数学の知識も最低限で問題ないし、肉体的な鍛錬も必要ない。勘の良い人なら、１週間もあればそこそこ基礎を学べてしまう。その程度の勉強でも、それなりに実用的なプログラムを書けたりするのだ。まずは始めてみようよ、といつも思う。 実際にプログラミングを始められない理由として、最初に学ぶプログラミング言語の選択に迷っている人は多いみたいだ。確かに色々な

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform