オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 https://t.co/277qzyR7Rs ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある https://t.co/RPX57PNyn9
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 https://t.co/277qzyR7Rs ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある https://t.co/RPX57PNyn9"
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 https://t.co/277qzyR7Rs ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある https://t.co/RPX57PNyn9
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and
Apple Silicon「M1」搭載Mac登場 MacBook Air、Mac mini、MacBook Proの3機種
Apple Silicon「M1」搭載Mac登場 MacBook Air、Mac mini、MacBook Proの3機種 米Appleは11月10日（現地時間）、プロセッサをIntel製から自社Apple Siliconに切り替えた初めてのMacを発表した。iPhone 12、第4世代iPad Airに搭載されたApple製SoC「A14 Bionic」をMac向けに強化した「M1」を組み込んだMacBook Air、Mac mini、MacBook Pro 13"を発売する。価格はそれぞれ10万4800円、7万2800円、13万4800円から（いずれも税別）。11月17日に発売する。OSはmacOS Big Sur。 MacBook AirとMacBook Pro 13"はそれぞれバッテリー持続時間を大幅に伸ばし、MacBook Pro 13"は最長20時間の連続動画再生を可能にした。
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
オペレーション部 江口です。 以前から気になっていた「ゼロトラストネットワーク」の翻訳版がオライリーから発売されました。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118888/ 早速読んでみたのでレビューしてみたいと思います。 書籍の概要 最近新しいセキュリティの考え方として注目されている「ゼロトラストネットワーク」について取りあげた書籍です。 ゼロトラストネットワークの概念、どのように構成するか、認証をどうするべきかなどを解説し、またGoogleやPagerDutyでの実際のシステムの事例などを紹介しています。 目次 1章 ゼロトラストの基礎 2章 信頼と信用の管理 3章 ネットワークエージェント 4章 認可の判断 5章 デバイスの信頼と信用 6章 ユーザーの信頼と信用 7章 アプリケーションの信頼と信用 8章 トラフィックの信頼と信用 9章 ゼロト
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
※本記事は2020年4月に公開した内容です。 株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室の露木誠です。PythonやDjangoについて執筆した『パーフェクトPython』や『Django×Python』などの著書が技術系出版社から数冊出版されています。DjangoのAUTHORSファイルにも実は名前が掲載されています。 本記事では、Pythonを始めたいと思っている方向けに、Pythonの魅力をお伝えできればと思います。知っておきたいPythonの言語仕様や特徴的な考え方をご紹介しますので、参考にしてください。 Python関連のエンジニア案件を見てみる 自己紹介とPython、Djangoに関わる活動について ディー・エヌ・エーのCTO室に所属、元々は異業種からIT業界に参入 現在は、株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室で、エンジニア組織の課題解決を主な活動として、日
perplexity.aiが速攻で$20払って良いと思えたくらいに情報収集を効率化してくれた件 - 理系学生日記
従来の検索エンジン Perplexity.aiの検索 RAGとの関係 perplexity.aiでリサーチするときのプラクティス 英語で検索しよう しっかり調べたい時はPage機能を使う ちょっとした調べ物 今使えるモデル まとめ Perplexity.aiがすごく良かったです。何か知りたいことが出てきたら、Google検索するよりもPerplexity.aiで検索している。 Perplexity.aiは、生成AIを用いた検索エンジンと見なすことができるサービスで、情報収集の効率を劇的に向上させてくれます。ユーザーの質問に対してWebをクローリングし、関連情報を要約し、それらの参照リンクとともに高精度な回答を提供してくれる。 最初にネタバレしておくと、このエントリ自体もかなりの部分をperplexity.aiの要約と回答生成能力に頼りました（Github Copilotにもわずかに頼ってい
ほしいWebアプリの説明を書くだけで、ChatGPTが作って即Web公開してくれるサービス「GPTApp」を、ゲームアプリの企画・開発を手掛けるミリオンダウト代表のTakayuki Fukudaさんが公開した。 アプリのイメージを考えてフォームにテキストで入力すると、ChatGPT（GPT-3.5）がコードを出力してWebに実装する。開発にかかるのは約30秒と“爆速”。Web単体で動く簡単なアプリのみ開発できる。 うまくいけばきちんと動くが、失敗することも多い。アプリ完成画面で「ChatGPTの返信を見る」をクリックすると、ChatGPTが書いたコードも表示される。 GETAppはFukudaさんの個人開発だが、経営するミリオンダウトでは、ChatGPTなどのAIを使ったアプリを開発しているという。 関連記事 LINEでChatGPTと会話「AIチャットくん」100万ユーザー・2000万メ
おはようございます、なのくろです。年の瀬ですね。 この記事は ABEJA Advent Calendar 2020 の最終日です。 追記：おかげさまで Qiita LGTM賞 を受賞いたしました、ありがとうございます！ 私は2020年01月にABEJAへ入社しました。チームではフロントエンド開発全般を任されています。 参入してちょうど１年が経過しましたので、今年取り組んだことをまとめました。 「フロントエンドを100倍速く」というタイトルは誇張気味なのですが、難しいことはせず、基本的なパフォーマンス改善を素直に実践したという話を書きます。 本稿では事例とやったことを紹介するのみですが、何かしらの知見や改善のきっかけに役立てば幸いです。 サービスについて 話をする前に、どんなサービスを開発しているかについて少しだけ触れます。 ABEJA社では「Insight for Retail」という、小
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
みんな個人でプログラム書いて便利になってるの？
Pythonが流行っているけれど、どうも便利になってない。 自分はプログラマーではないので、スキルが足りてないだけなのかもしれないけれど・・・。 例えば動画を編集していてDaVinciと他のソフトを連携したいなと思っても、そういうのはググっても出てこない。 Photoshopのプラグインとして機械学習を使ったものを入れたいと思っても、ググっても出てこない。 Pythonからエクセルを動かすのは、試してみたが、VBAマクロの方が楽に感じる。操作を記録する機能はあるし、そこから不要部分削ったりすればよく、 Pythonでエクセル動かそうとすると読みにくいし何やってるか結局わからない。 プログラマーの人はエクセルなどを嫌うけれど、matplotlibを細かい調整しようとすると調べて描画し直してを繰り返さないとならず、 GUIでポチポチ調整する方が楽に感じてしまう。 個人でGUIを作るとして、ボタ
AWS版GitHub Copilotとなる「Amazon CodeWhisperer」が正式版に。個人ユーザーは無料、VSCodeに対応
Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年（2022年）6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考：AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
超ユーザーファースト主義で成長。「Smooz」代表のリテンションマーケティングへのこだわりと使用ツールに迫る - engagemate（エンゲージメイト）
超ユーザーファースト主義で成長。「Smooz」代表のリテンションマーケティングへのこだわりと使用ツールに迫る 事業をグロースさせてきた先駆者（Pathfinder）を取材する連載企画「Pluto pathfinder’s story」。 今回は、ブラウザアプリ『Smooz』を運用するアスツール株式会社（以後アスツール）。2016年3月に創業し、9月にSmoozをリリースすると多くの支持を集め、「App Store Best of 2016」を獲得。 競合が大きなシェアを獲得していたブラウザ市場に新規参入し、わずか3年でユーザー獲得、継続率、課金といった数字を改善し成長を続けている。ユーザーファーストを掲げマーケティングツールの最大化、最適化を徹底する先駆者、アスツール代表の加藤雄一氏にお話を伺った。 ※本記事に記載したアスツール、Smoozに関するデータ等はすべて2019年8月7日取材時点
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
Stable Diffusion メモ: キャンバスの縦横比は構図にどれくらい影響するか - jt_noSke's diary
Stable Diffusion が公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。 やったこと 同じpromptを指定して、 縦長(512x768) 横長(768x512) 正方形(512x512) のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。ザッと見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。 使用したプロンプト: a picture of robot and drill and girl greg manchess character concept art of an anime goddess of lust | | cute - fine - face, pretty face, realistic shaded perfect face, fine details by stanley artger
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）やデータサイエンスについて身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「統計学について知りたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、データサイエンスについて知識を深めたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2021年1月27日現在、無料で学べるAIやデータサイエンス関連の学習コンテンツを集めてみた。 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 総務省は2021年1月12日開講した「誰でも使える統計オープンデータ」に先駆け、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講している。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
「ふんふふん」で曲名が分かるGoogleの鼻歌検索 驚きの的中度支えるマッチング手法：Googleさん（1/2 ページ） Googleさんが10月に発表したハミングで曲を検索する機能について、Googleの中の偉い人、クリシュナ・クマールさんが11月12日にオンライン説明会でいろいろ説明してくれました。また、同日公式ブログも公開されました。発表時にはこの機能の名称は明示されていませんでしたが、「Hum to Search」（日本では「鼻歌検索」）というそうです。発表されてからいろいろ実際にやってみましたが、その的中度（？）に驚きました。今回の「Googleさん」は、この鼻歌検索の話です。 何かの曲のサビの部分だけが頭をぐるぐる回って思考の妨げになること、ありますよね？ これ（米国ではearwormsと呼ぶ）は結構苦しいですが、オリジナル曲を聴くと耳虫は退散するそうです。そこで、曲名が分から
Webサイトの作り方から、最新のAIの構築まで数多くの講座を学ぶことができる、オンライン学習プラットフォーム「Udemy」が、今年最大のセールを開催します！ 対象となる講座は、プログラミングの基礎からクラウドサービスの実践技法、メタバースの構築にAIに必要な数学理論まで多岐にわたります。それらが1,200円から購入可能となるので、お目当ての講座の購入を迷っていた方にはチャンス到来です。 セール期間は、ブラックフライデーセールが2022年11月18日（金）～11月25日（金）、サイバーセールが11月27日（日）～11月28日（月）。学びたいコトはいろいろあるけれど、期間内に選ぶのがちょっと大変……という方に向け、定番トピックのベストセラー講座から専門的で少しニッチな新着講座まで8つのトピック別におすすめの講座を紹介しますので、ぜひ購入の際の参考にしてください。 ※この記事は、株式会社ベネッセ
GitHub、チームでの利用も無料に。プライベートリポジトリ数も制限なく、チームディスカッション、ActionsによるCI/CDも可能
GitHub、チームでの利用も無料に。プライベートリポジトリ数も制限なく、チームディスカッション、ActionsによるCI/CDも可能 GitHubは無料で利用できる「Free」プランを見直し、個人に加えてチームでも無料で利用できる新たなFreeプランを発表しました。 Today we’re announcing free private repositories with unlimited collaborators for teams with GitHub Free, and reducing the price of our paid Team plan to $4 per user/month. All of the core GitHub features are now free for everyone. Learn more: https://t.co/fQ3r2ABt
【初心者必見】プログラミング未経験から3年間のPython学習ロードマップ完全版 - 仮想サーファーの日常
近年、Pythonの求人数・案件数が増加すると同時に単価も上がってきており、エンジニアの中で人気が高まっています。 これからプログラミング言語Pythonを学んで、Webアプリケーション開発エンジニアや機械学習エンジニアになりたいと思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では以下のような方向けに、Pythonを未経験からどのような手順で学びPythonエンジニアになるのか、またPythonエンジニアになった後にどのように学び続けていけばいいのか、具体的な方法をまとめています。 この記事の対象読者 エンジニアではないけど、未経験からPythonエンジニアに転職したい方 エンジニアではないけど、未経験からPythonでデータ分析や業務効率化をしたい方 非Web系の会社で働いているけど、Web系のPythonエンジニアに転職したい方 Pythonとは Pythonとは何か Python
2021年になりましたね。 矢倉眞隆（myakura）です。ウェブ標準やブラウザに興味のあるウェブ開発者です。gihyo.jpでは2009年に「Web標準とその周辺技術の学び方」という連載をしていました。 今回は昨年の泉水さんに代わり、2021年のウェブ標準やブラウザの動向を占おうと思います。2020年は世界もブラウザもそれなりに大きな出来事がありましたので、2020年の動きをまずおさえ、そのうえで2021年はどうなるのかを考えてみました。 W3Cのプロセス改訂でLiving Standardライクな仕様の改訂が増えていく W3Cは2020年9月に、新しいプロセス文書と特許ポリシーを公開しました。 新しい文書プロセスはW3Cの組織の定義や標準化の流れ、意思決定などについて定めた文書です。ここ数年は毎年更新されていますが、2020年はこれまでと比べて最大級とプレスリリースでもうたわれています
美的性質や美的知覚について、最近出版されたマドレーヌ・ランサム[Madeleine Ransom]の論文がとてもよかったのでまとめておく。 1 前提：美的知覚美的性質[aesthetic properties]とは、「美しい」「優美だ」「けばけばしい」「退屈だ」「バランスが取れている」など、われわれが芸術作品や自然の風景について語るときによく言及する性質のことだ。こういう性質を見てとったり聞いてとることを美的知覚[aesthetic perception]と呼び、「このモネの絵はバランスが取れていて美しい」みたいなことを言ったり書いたりすることを美的判断[aesthetic judgement]と呼ぶ。 フランク・シブリー[Frank Sibley]の影響下において、分析美学では美的性質に関してふつうふたつのことを前提する。 第一に、対象が美的性質を持つのは、一連の非美的性質を持つおかげで
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 虫歯の要因は「両親の虫歯の有無」が1位、「現在の歯磨き回数」は因果関係確認できず AI活用で調査 株式会社NEXERは、男女3000人を対象にした「虫歯の要因」に関する調査結果を発表した。本調査ではAI（機械学習）を活用し、虫歯になりやすい行動・要因を分析している。アンケートの実施期間は6月10日〜6月21日。 本調査では、「両親の虫歯の有無」や「子どもの頃の歯磨き回数」などが虫歯の発生に大きく影響していることがわかった。一方で、「現在の歯磨き回数」や「歯間ブラシやデンタルフロスの使用有無」といった、健康な歯のための努力と虫歯の発生の間には相関関係を確認できなかった。 事前調査で虫歯の本数に応じてグループ分け 11本以上は「虫歯にとてもなりやすい」本調査では、事前調査として「今まで何本の歯を虫歯治療しましたか？（同じ
Code Interpreterに自分のTweetを分析させたらだんだん怖くなってきた - toyoshiの日記
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
こんにちは、クックパッドマート流通基盤アプリケーション開発グループのオサ（@s_osa_）です。 生鮮食品の EC サービスであるクックパッドマートでは、「1品から送料無料」をはじめとするサービスの特徴を実現するために、商品の流通網を自分たちでつくっています。 このエントリでは、商品をユーザーに届けるための配送ルートを自動生成している仕組みについて紹介します。 解決したい問題 配送ルートとは クックパッドマートにはいくつかの流通方法がありますが、ここでは「ステーション便」と呼ばれるものについて解説します。他の流通方法などを含む全体像が気になる方は以下のエントリがオススメです。 クックパッド生鮮 EC お届けの裏側 2022 年版 - クックパッド開発者ブログ ステーション便では、ハブと呼ばれる流通拠点からユーザーが商品を受け取りに行く場所であるステーションへと商品を運びます。東京都、神奈川
プログラミング学習の挫折を防ぐには？
May 9, 2022 プログラミングの学習は時間と労力のかかる学習で、途中で学習を挫折してしまう事も珍しくありません。学習が思ったように進まないと、自分はプログラミングに向いていないのではといった迷いが出ることも少なくないでしょう。 このような問題についての研究は長年続けられており、2015年にラトビア大学のJuris Borzovs氏、Lalia Niedrite氏、Darja Solodovnikova氏らが「コンピュータプログラミング適性検査による中退学生の削減」という論文を発表しました。この論文では心理テスト、高校数学の補修講座、出願前のプログラミング体験、メンタープログラムなどによるドロップアウト削減施策が講じられました。 今回はこの論文の中から特に目に付いた点を紹介します。 半数近くの学生がコンピュータサイエンスを初年度に中退 MBTI診断テストとプログラミング学習の関連 E
ポルノや斬首画像をタグ付けし続け、月給2万円…「AI」機械学習の闇 | アマゾンやマイクロソフトから受注するインド企業に潜入取材
プラダンは大腸内部のポリープや、ガン化するかもしれない小さな新生物を探す。ぬらりとして赤く腫れたニキビにも似た突起物を発見すると、マウスを動かし、キーボードを叩いて、デジタルの輪を描画してマークした。 プラダンは医学を学んでいるわけではなく、「AI（人工知能）」の学習システムに関わっている。ゆくゆくは医師の仕事も、彼女が開発に“貢献”したAIに取って代わられるかもしれない。 AI「学習」の内幕 プラダンは、この小さなオフィスビルの4階で働く数十人の若いインド人男女のひとりだ。彼らはデスクの前にずらりと並び、ありとあらゆるデジタル画像のアノテーション（AIの学習向けにデータを紐付けること）をおこなう。 街頭写真に写りこんだ停止標識に歩行者、衛星写真の工場、石油タンカーに至るまでを正確に特定する。 大半のテック業界関係者が「世界の未来の姿」だと話すAIは「機械学習」と呼ばれる開発手法のおかげで
プログラミングに必要な素質は数学力よりも言語能力という研究結果プログラミングの学習は第2外国語の学習と同じ脳の場所を使う プログラミングに馴染みのない人にとって、プログラム言語は非常に厄介に感じるものです。 特にこれまでの通説では「プログラミングは数学力に通じる」とされており、文系出身者にとっては、より一層の苦手意識を感じさせる要素になっていました。 しかし今回、アメリカの研究者らによって行われた研究によって、プログラム言語の学習効率は主として言語能力に依存していることがわかりました。 数学の専門知識や計算能力の介在する余地は想像より遥かに少なかったのです。 小説や詩の文面にキラリと光るセンスを感じ取る能力がある人は、プログラマー適性があるかもしれません。 しかし研究者たちは、どのようにプログラミング適性と言語能力の相関関係をみつけだしたのでしょうか？ 研究内容はシアトルにあるワシントン大
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – Kubernetes 編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」「スタートアップためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編」という記事を公開してきましたが、Kubernetes に興味があるスタートアップも多いのではないでしょうか。今回は Kubernetes にフォーカスしてお話しします。 なお Kubernetes 以前に、「そろそろコンテナやった方がいいか？」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか？」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。 目次 Kub
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
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
by Lexica 近年は「Stable Diffusion」をはじめとする高精度な画像生成AIが次々に登場しており、「AIが人間のアーティストに取って代わるのではないか」と考えている人もいます。そんな中、さまざまなイラスト投稿サイトでは「AIが生成したイラストの投稿禁止」をガイドラインで定める動きが進んでいると、テクノロジー系ブログのWaxy.orgを運営するAndy Baio氏は指摘しています。 Online Art Communities Begin Banning AI-Generated Images - Waxy.org https://waxy.org/2022/09/online-art-communities-begin-banning-ai-generated-images/ AIが非常に精度の高いイラストを生成できるほど進化を遂げる中で、AIを活用する人々とAIに否定
Adobe Firefly で生成PdMむけの記事でこのような記事がある。 「プロダクトマネージャーこそ、戦略的に読書せよ！」── 最短で成果を出すための読書地図 (1/6)|ProductZine（プロダクトジン） これのエンジニア向けの記事がないかなと思っていたがなさそうだったので作ろうと思った。しかし客観的な視点でこれがおすすめというのは難しいので自分が参考になったと思った本を家の本棚を見ながらまずは100冊リストアップしてみた。 紹介する本は10年読まれていたり、近年発売のものであれば10年後にも読まれているだろうというものを選ぶようにしている。個別のプログラミング言語やフレームワークなどの本はバージョンアップに追随ができないことが多いので選んでいない。 入門本プリンシプル オブ プログラミングリーダブルコード定番中の定番。おそらくこの2冊はあちらこちらで紹介されている。とりあえず
AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 みんな、温泉入ってますかー？ （挨拶 さて先日こんなご質問をいただきました 「AWSは200サービス、「今から学ぼう！」て人は、多さが障壁になると思うので、この辺はどういったアドバイスありますか？」 確かにそうですよね。多くの人も同じように感じてるはず！ ということで、このブログを書くことにしました。 これからAWSを始める人のお役に立てればと思います。 AWSのカルチャー 最初は機能やサービスではなく、AWSの考え方を理解することから始めてください。 ここをおさえておくと、各サービスの理解がスムーズになります。 オススメはAWSチーフエバンジェリスト亀田さんの登壇ビデオです。 ３点ほどピックアップしましたので、参考にしてください。 ベストプラクティクス: Well-Architected フレームワーク サービスではありませんが
![[初心者向け]200以上あるAWSサービスのどこから始めれば良いのかガイド | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5ed205e403a98e1e3b33f6bd4f4a223698690721/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F06%2Fmanyservices.jpg)
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
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無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
圧縮ファイルの展開速度を最大1万倍超高速化するデータ構造を広島大が考案
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