この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
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
はじめに 皆さんVisual Studio Code(以下VSCode)使ってますか？ 私はメインで使っているのですが、自分なりにしっくりくる設定や拡張機能がある程度揃ってきたので公開しちゃいます。 おすすめ設定だけではなく、おすすめの機能もできる限り紹介したいと思いますので、最後までぜひお付き合いください。 ※プログラミング言語固有の設定の解説は軽めですのでご了承ください。 GIF画像が小さい場合は、クリックして頂けると拡大して表示が可能です デフォルト機能編 Local History機能 Gitは非常に便利なので、皆さん使われていると思います。 Gitはコミット単位で履歴が管理できますが、保存単位で履歴が見れると嬉しいな、保存単位で復元できると嬉しいな、と思うことはないでしょうか。 私はVSCodeは自動保存をオフにして、手動で保存するので、保存単位で履歴が見れると嬉しいなと思うこと
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
この記事について Webエンジニアになって早１年半。railsのデバッグをする時にはエディターのデバッガーでスマートにできていたが、javascriptになるといつもconsole.log();ばかりを使って原始的なデバッグをしていた。。。 そんな脳筋な過去の自分に教えてやるための記事です。 console.log({変数名}); 「いきなりconsole.log();の紹介かい！！！」って思われるかもしれませんが、この技を知ったときは「なんで知らんかったんや。。。」って思うくらい便利だったので最初に紹介します。 以下のようなHTMLがある場合 <form> <input type="text" value="名無しの権兵衛" id="name"> <input type="text" value="80歳" id="age"> <input type="text" value="バスケ"
はじめに これは文系出身の私が、入社後に早く教えて欲しかったことをまとめたものです。 私は 10 年ほど前に文系大学を卒業して技術職で採用されましたが、入社 1 年も経たないうちに「使えない」と言われ、お客様向けのサポートセンター業務に就くことになりました。 その間も個人ではコーディングを続け、開発チームに厄介な口出しなどしているうちに、いつの間にか技術職に戻っていました。 プログラミング未経験者のよくある回り道をした身として、同じような境遇の方の助けになれば幸いです。 以下はすぐに使えるものから、未経験の方には難しい内容まで含まれます。 すぐに分からなくても知ってさえいれば後々効いてくる内容にしたつもりですので、「そのうち分かるかな」くらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 👑 コーディングの基礎テクニック 初学者に役立つ汎用的なテクニックをまとめます。 特に説明のない限り、コード
はじめに 私はこれまでにアルバイトやTA (Teaching Assistant)を通して小学生、中学生、高校生、大学生にプログラミング教育をしてきました。また、予備校に通って一浪して大学に入学したという経歴もあります。これらの経験から、「教育とはどうすべきか」「学ぶのに必要なものは何か」「プログラミング学習の特別な点はなにか」などを自分なりに悟りました。 本記事ではこれらのことを踏まえながら、「プログラミングが上達しない人の傾向」や「よく陥るエラー」などを紹介しつつ、プログラミング教育者がすべきことのヒントを示せたらいいかなと思います。 ※本記事はプログラミング教育のハウツーをまとめたものではありません。 プログラミングが上達しない人の傾向 検索力が低い、検索の仕方を知らない、知ろうとしない 調べる癖がない、分からなかったことを分からないままにしていても生きていられる 説明文を読まない、
かとじゅんさんのお誘いで、私塾匠真堂にて登壇させていただき、Rust に関する話をさせていただきました。ありがとうございました。 今回のセッションを通じて Rust を始めたくなった方向けに、Rust をはじめるための資料をいくつかリストアップしてます。よかったらどうぞ。 プログラミング言語の学習方法について Rust についてまず概観を掴む 文法を学ぶ 何かアプリケーションを実装してみる ちょっと突っ込んだ話を知りたい コミュニティの力を借りる 仲間を見つける 更新履歴 プログラミング言語の学習方法について みなさんは新しいプログラミング言語を学ぶ際、どのように学びますか？ 私は、軽く制御構文やデータ型の作り方などを学んだ後は、すぐにアプリケーションを作ってみて、詰まったらリファレンスを参照するといった学び方をしていることが多いです。 逆に、リファレンスをまず眺めて、文法をしっかり把握し
はじめに 「なんか、レビューのたびに変数名を指摘されてる気がする...」 「日本人なんだから、英語で命名とか無理...」 こんなお悩みありませんか？ この記事では、「プログラマーが英語の命名で悩んだ時にどうすれば良いか」をフローチャート形式で解説します！ これであなたも駆け出しエンジニアを卒業できるかも!? ※本記事はLaravel,Vue.jsのプロジェクトで運用されているルールを元に解説しています。 プロジェクト内だけの内輪ルールも含まれていますので、ご了承ください。 対象者 この記事は下記のような人を対象にしています。 駆け出しエンジニア プログラミング初学者 PHP(Laravel),JavaScript(Vue.js)で英語のネーミングに苦戦中 前提知識 下記のような中学・高校で学ぶ内容については理解していること前提で解説します。悪しからず。 三単現のsって何？ 5文型(SV/S
はてなブックマークで便利なWebサービスが話題になっていました。 https://anond.hatelabo.jp/20200525021541 anond.hatelabo.jp 記事のトラックバックやブックマークのコメントが参考になりました。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20200525021541 b.hatena.ne.jp 知らないツールやWebサービスもあったので、良さそうなのをメモ。 情報収集 ウェブ魚拓 RSSリーダー hckr news ノイズレスサーチ 情報整理 start.me 検索デスク Myfaves IFTTT RAINDROP.io Zotero tagtory 情報交換 IRCCloud Trickle Discord タスク管理 Zenkit Habitify 作業の自動化 Zapie
Twitter で医師が拾われて Google のソフトウェアエンジニアになって 3 年半が過ぎました - nodchipの日記
はじめに 『天才』はつくれる 競技プログラミング同好会競技就活部門 Google は世界最高のプログラミングスクールである 雇用形態と働き方 ソフトウェアエンジニア (SWE) Google でのお仕事 Google の面接の内容 Google の面接の問題の種類 コーディングクイズ 知識を吐き出す系 Open-ended question システムデザイン Google の面接の評価基準と対策方法 知識 技能 マインドセット Google の面接のタブー Google の面接の心構え 面接官への話し方 話す量 エリート意識 自己愛 優秀さ、知識量に対するこだわり Google の面接のテクニック 入力条件を確認する 入力の条件を簡単にできるか交渉する テストケースを作って提示する 関連する知識を答える 正しく修正する 競技プログラミングと Google の面接 おわりに はじめに nuc
FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 目次 1.はじめに 2.VSCodeの拡張機能紹介 3.コーディングのポイント 4.よく使われる英単語一覧 5.エラーとの向き合い方 6.テストで動作確認 7.検索の極意 8.公式ドキュメントに慣れる 9.リファクタリングでさらに読みやすく 10.資料作成で気をつけること 11.Gitで管理 12.よく使うLinuxコマンド一覧 13.仕事の進め方 14.プログラム以外で意識するところ 15.初心者こそ読んで欲しい本 16.まとめ 1. はじめに プログラミングは現代のデジタル社会において重要なスキルです。 AIがコードを書いてくれる時代ですが、それでも人の手によるプログラ
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
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