2021年上半期にAI（人工知能）関連メディアであるLedge.aiで公開した記事のうち、反響の大きかったもの再掲します（※初公開日：2021年4月24日）。 今回は株式会社キカガクが提供する「Python & 機械学習入門」を受けてみました。約9時間の講義がすべて無料で受けられます。 本講座は、機械学習に必要な数学の基礎、Google Colaboratoryを用いた実装を学べる講座です。必要なところだけを絞って説明されるのでわかりやすく、基礎を習得できます。カリキュラムは以下のとおりです。 導入微分線形代数単回帰分析重回帰分析１Python速習単回帰分析の実装重回帰分析の実装演習問題統計重回帰分析2「導入」では、主に機械学習についての説明があります。AI・ディープラーニングとの関係性や、機械学習ではどの数学知識が必要なのか言及しています。初めての人は「微分」と「線形代数」を学びましょう
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代
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「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog
編集部注: この投稿は、開発者のさとさん（@sato_neet）へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
画像生成AI「Stable Diffusion」に「悪い例を集めたLoRA」を組み合わせて高品質な画像を生成する手法が登場、簡単に試せるデモも公開されたので試してみた
2023年7月に公開された「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」は既存のStability AI製モデルと比べて高品質な画像を生成できるだけでなく、LoRAによる生成画像の調整にも対応しています。データサイエンティストのマックス・ウルフ氏は「悪い例」を集めて作成したLoRAを用いてSDXL 1.0による生成画像の品質をさらに向上させる手法を考案し、LoRAファイルおよび誰でも試せるデモを公開しています。 I Made Stable Diffusion XL Smarter by Finetuning it on Bad AI-Generated Images | Max Woolf's Blog https://minimaxir.com/2023/08/stable-diffusion-xl-wrong/ LoRAは参考となる画像を集めて絵柄や服装などを追
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー） 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI（Auto Encoderと
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e494ea1396ddc31a85476788acec228e462289d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fe2a0e31d027c68fb5532c587a66afa954fcf90cb%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20201030%252F20201030014348.jpg)
画像生成AI「Stable Diffusion」を使いこなすために知っておくと理解が進む「どうやって絵を描いているのか」をわかりやすく図解
2022年8月に無料で一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、NVIDIA製GPUを搭載したCPUあるいはGoogle Colaboratoryのようなオンライン実行環境を整えれば、任意の文字列や誰でも画像を生成することができます。そんなStable Diffusionがどのようにして画像を生成しているのかについて、AIについてTwitterで解説を行うAI Pubが説明しています。 // Stable Diffusion, Explained // You've seen the Stable Diffusion AI art all over Twitter. But how does Stable Diffusion _work_? A thread explaining diffusion models, latent space representati
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【速報 : OpenAI APIがアップデートされました！！】GPT-4, GPT-3.5の0613版がリリース / GPT-3.5のコンテキスト長が4倍に / 新機能Function callingも追加 | DevelopersIO
Embeddings APIはベクトル化したデータを作成するために使用されることも多いため、料金が75%安くなったことは嬉しいですね。 こちらは現時点で記載のものですので、料金情報は公式のページの方も必ずご確認ください。 Function calling Function callingは開発者向けとしては目玉の機能追加だと思います。 自身で定義した処理を組み込んだチャットが実現できる機能となっています。 文字での説明はちょっと難しいので、詳細は以降の試してみるでご説明致します。 試してみる それでは実際に動かしてみます。 環境 Google Colaboratoryを使います。 !python --version Python 3.10.12 openaiライブラリを入れておきます。 !pip install openai !pip freeze | grep -e "openai" o
全てのUnixコマンドはいずれネット企業になる、grepはGoogleになり、rsyncはDropboxに、manはStackOverflow、cronはIFTTT――。 この予言めいた言葉を、私は米国VCのAndreessen Horowitzパートナー、クリス・ディクソン氏のツイートで知りました。2014年のツイートですが、これがディクソン氏のオリジナルなのか、それとも良く言われていることなのか、ちょっと分かりません。ただ、UnixやLinuxを触ったことがある人であれば、この法則が驚くほど良く成り立っているように思えるのではないでしょうか（最近の若手ソフトウェア・エンジニアはあまりコマンドラインに触れないそうですが）。 この予言がすごいのは、30〜40年の隔たりがあっても類似性が成立していることです。Unixコマンドの多くは1980年〜1990年代には多くのシステムで実装され、利用さ
機械学習・ディープラーニング関係の初心者が独学するのにオススメの書籍 - karaage. [からあげ]
機械学習・ディープラーニング関係の本を整理してみた 以下のような事情もあり、初心者向けに良い本って何だろうなと家にある機械学習・ディープラーニング関係の書籍を引っ張り出してきました。 新入社員としてAI人材が来るという話を聞いていたので「色々教えてもらおう！」と楽しみにしていたのですが、配属直前になって「ソフトウェアの経験は無いらしい、AI人材に育ててほしい」と言われたときの顔してます。そんなことある？— からあげ (@karaage0703) June 5, 2020 紙の書籍 電子書籍 正確には、紙の本も電子書籍もここに無いもの（noteやboothで買ったもの）が数冊あるので、全部入れて40冊程度でした。なんとなく100冊くらいは読んでるかと思っていたのですが全然でした。人間の感覚って当てにならないものですね。ただ、良く考えると、何か1つのジャンルで10冊も書籍持っているかというと、
![機械学習・ディープラーニング関係の初心者が独学するのにオススメの書籍 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d2c27fde8403965100126027d1906217e802281c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200613%2F20200613150727.jpg)
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
Stable DiffusionやMidjourneyといった画像生成AIや、ChatGPTのようなチャットAIの登場により、AIはますます人々の生活に浸透しています。新たに、AIを用いて著名アーティストの声を模倣し、既存の楽曲やオリジナル曲を歌わせることが流行りつつあると、テクノロジーメディアのMotherboardが報じています。 Inside the Discord Where Thousands of Rogue Producers Are Making AI Music https://www.vice.com/en/article/y3wdj7/inside-the-discord-where-thousands-of-rogue-producers-are-making-ai-music AIを用いて著名アーティストの声を再現し、この合成音声にオリジナルの楽曲や既存の楽曲を歌
プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って EC サービスの注文額を予測する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームのデータサイエンティストの @zaimy です。今回は、ハンドメイド作品を対象とする EC サービスである minne の注文額を、プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って予測した事例を、主に運用面から紹介します。 結論ファースト 背景 時系列予測を行うモデルの選択 特徴量の選択と工夫 モデリングの結果とビジネス的な成果 モデルの監視と継続的な改善 まとめと今後について 結論ファースト 月ごとの注文額を実績に対して誤差 1% 程度で予測できるようになりました。 背景 これまで minne では、経営計画に基づく年間の注文額の目標があり、それを過去実績に基づいて月割りにし、そこから日数で日割りにする…という流れで計算された、日ごとの注文額の目標を立てていました。 この目標値が予測値として使われているシーンもありましたが、当然、目標値は直近の実
要点 T5（Text-To-Text Transfer Transformer、論文、日本語解説記事）の日本語モデル（事前学習済みモデル）を作り、公開しました。ご活用ください。 T5とは、様々な自然言語処理タスクの入出力がともにテキストになるよう問題形式を再定義することにより、一つの事前学習済みモデルを多様なタスク用に転移学習させることができる高い柔軟性を持ち、かつ、性能も優れている深層ニューラルネットワークです。 転移学習の例: 文章分類、文章要約、質問応答、対話応答、機械翻訳、含意関係認識、文の類似度計算、文法的妥当性判定、タイトル生成、スタイル変換、誤字修正、検索結果のリランキングなど（固有表現抽出などのシーケンスラベリングの実施例はない？） 日本語T5モデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 ベンチマークとして、ある分類問題について、既存のmT
人気No.1プログラミング言語「Python」の入門から応用まで幅広いレベルの講座が分かりやすいムービー形式でサクッと学べるオンライン学習プラットフォーム「Udemy」
世界で4400万人以上が利用し、様々な分野の専門知識を持った講師による講義をムービー形式で受講できるUdemyが、利用者の学習トレンド動向を調査した報告書によると、「最も学びたいテックスキル」ランキングで1位に輝いたのは人工知能や機械学習、ウェブアプリ作成など、多くの分野でよく利用されるプログラミング言語の「Python」でした。プログラマーが本当に支持するプログラミング言語ランキングでも1位に輝くなど不動の地位を築き上げているPythonについて、学習を進めていくのにぴったりなUdemyの講座をさまざまな難易度・分野からピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：完全に知識ゼロでも大丈夫な初心者向け解説講座 ◆2：シリコンバレーエンジニア直伝のPython入門講座 ◆
「分析コンペLT会」は、KaggleやSIGNATEなど、データ分析のコンペに関連するLT（ライトニングトーク）を行う会です。野澤氏は、Google Colabとvscodeを用いて作るデータ分析環境とその運用について発表しました。 機械学習の勉強環境の1つ「Google Colaboratory」 野澤哲照氏（以下、野澤）：「Google ColabとVSCodeを用いたデータ分析環境運用Tips」ということで、野澤が発表します。 最初から免責で申し訳ないのですが、今日紹介する方法はGoogle側が推奨している方法ではないので、急に使えなくなる可能性もあります。そこだけご了承ください。 今日話す内容ですが、ざっくりGoogle Colab（Google Colaboratory）とVSCodeを紹介して、最終的にどういう環境が作れるかというところと、環境構築手順・運用時のポイントなどを話
最短でエンジニアになって起業する独学勉強法 - コムテブログ
TL;DR 今回はプログラミング独学法について完全公開しますが、その前に、最近話題になった「プログラミングスクールなんか行かなくていいからこれやれ」という記事が削除されていたので、思い出す範囲で概要を書いておきます。 独学勉強法の例 ざっくりと以下のようなことが書かれてあったと思います。 概要 Linux インストール Python の本買ってきて読む html/css/js の勉強 ブラウザで動くアプリを作る LPIC ネットワーク系の本を読む データベース Web フレームワーク 他に、こういう記事もありました。 プログラミングスクールに通わず、プログラミングを学ぶ方法 ざっくり概要を書くと、以下のような感じ。 Progate をやる 書籍を 1 冊やりきってみる N 予備校を使う 私の独学方法 Python の場合だと、以下が Web アプリケーションを作るエンジニアになる独学方法だ
ナカミチといいます。freeeのデータ基盤でエンジニア業に勤しむ日々です。 今回は長年freeeの分析環境を支えてくれたRedshiftをBigQueryに移行したお話。 なお技術的な詳細までは触れず、移行プロジェクト全体に関して記述しています。 (Techieな記事を期待した方スミマセンｍｍ) 移行の規模はどんなもんか ボリューム的にはざっと下記の通りです。 テーブル数: 約2,000テーブル データ量: 約180TB(snappy) クエリ数: 約500件 移行期間: 約1年4ヶ月(準備期間含む) そもそもなんで移行したの？ 大別すると移行を決めた理由は3つほど。 パフォーマンス向上が見込めた 手段を多様化したい エンジニアリソースの最適化 以下にそれぞれ細かく記述します。 1. パフォーマンス向上が見込めた SQLによりますが、それまで使っていたRedshift環境と比べて平均5〜6
無料で画像生成AI「Stable Diffusion」をWindowsに初心者でも簡単にインストールして使える＆img2imgにも対応した「Artroom Stable Diffusion」使い方まとめ
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を使って画像を生成するには、NVIDIA製GPUを搭載したローカル環境にコマンドラインでインストールするか、Google Colaboratory(Google Colab)などのオンライン実行環境を使う必要があります。ただし、コマンドラインでのインストールは知識が必要で敷居が高く、Google Colabは計算量制限の問題が存在します。「Artroom Stable Diffusion」はクリックするだけでWindows環境にインストール可能で、img2imgにも対応しています。 GitHub - artmamedov/artroom-stable-diffusion https://github.com/artmamedov/artroom-stable-diffusion Stable Diffusion
Google Colaboratoryで試せる面白い機械学習プロジェクト6選投稿者: tsukurel 投稿日: 2020年6月10日2020年6月10日 Google Colaboratory（略称Colab）はご存じでしょうか。名前の通りGoogleによって提供されているサービスで、PythonをWebブラウザ上で実行できるJupyter Notebookを提供しています。さらにGPUが無料で実行できるとあって、機械学習系のプロジェクトでも利用されています（実用というより実験などで用いられています）。 今回はそんなGoogle Colaboratoryで実行できる面白いプロジェクトを幾つか紹介します。Open in Colabの画像をクリックすれば、それぞれのプロジェクトをすぐに試せます。 動画中の車認識 Google公式に提供されているプロジェクトです。道路を走っている車を認識し、車
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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
ステップ1:学習すべき3要素を知るステップ2:環境構築をするステップ3:Pythonの基本を覚えるステップ4:主要なライブラリをマスターするステップ5:データ分析の一連の流れを把握し、写経するステップ6:自分で一から分析する 各ステップは、それ以前のステップで習得した要素を必要とします。そのためステップは飛ばさずに理解していく必要があります。学習を進めていく中で前のステップを再度理解し直す場合もありますが、一度学習をしたステップの内容ならば2度目はすんなりと理解できるはずです。 以下、各ステップにおける内容をコツや注意点も含めてみていきます。 DXのお悩みを解決する「DXの羅針盤」をダウンロードする ステップ1：学習すべき3要素を知る「環境構築」、「Python言語の習得」、「分析作業の理解」が、Pythonでデータ分析を始めるために必要な3要素です。 Pythonの文法ばかりを勉強してい
幅広い年齢の子どもがいるエンジニアが登壇し、仕事や自己学習とどう両立しているのか、子育てをしながらどんなキャリアを形成をしてきたのかなどを話す「子育てエンジニアのLT大会！子育てと仕事・キャリア形成の両立について語ります」。ここで株式会社コドモンの三戸氏が登壇。仕事で得たことを子育てに活かした3つの例を紹介します。 三戸氏の自己紹介 三戸奈津子氏（以下、三戸）：コーポレートエンジニア三戸から、「仕事で知ったことを子育てに」というお題で始めていこうと思います。 まず自己紹介です。2000年から社会人をしています。最近の好きな家事は布団の洗濯で、「季節が変わるな」という時にコインランドリーに持って行くのが大好きです。高3の娘と中3の息子がいます。 自己紹介なので、私の経歴でポイントになる点を2点お伝えします。転職して1年ちょっとで出産しました。育児に関する社会保障制度が整いきっていない時期に出
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はじめに 連載第1回「『Python』と『Google Colaboratory』で株価データ分析に挑戦」では株価データを取得して簡単なグラフで確認しました。連載第2回では、ライブラリを用いて取得した株価データをさまざまな種類のチャートで表示して分析します。 連載の趣旨がデータ分析である以上、Python自体の言語仕様や文法に関しては詳しい説明を割愛する場合があることをご了承ください。また株価分析に関する用語に関しても、分析の手法が分かる程度の説明にとどめていることをご了承ください。 サンプルの実行方法 サンプルファイルを実行する場合は、サンプルファイルのリンクを開いた後に、メニューの「ファイル」から「ドライブにコピーを保存」を選択して保存したコピーを「Google Colaboratory」で実行してください。 Pythonライブラリのインストール Pythonでは外部ライブラリをインス
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 2020年も，機械学習コミュニティでは多くの新しい成果が見られました．2019年に引き続き，1年を振り返ってもっとも面白かった論文を10本紹介したいと思います． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文10選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2020年に公開された論文」と「2020年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．
無料でPython／機械学習できるAmazon SageMaker Studio Labとは？ Colabと比較
連載目次 Python／Rコードの実行や機械学習／データサイエンスの実装を無料でオンライン実行できる環境といえば、Google Colaboratory（略してColab）が特に有名である。2021年12月1日、そのColabに強力なライバルが現れた。「Amazon SageMaker Studio Lab」（アマゾン・セージメーカー・スタジオ・ラボ）だ*1。 *1 日本語では「ラボ」だが、英語では「ラブ（Lab）」と発音するのが普通。「スタジオ」は英語では「ステューディオ（Studio）」。「セージ（Sage）」とは、ハーブや花の名前ではなく「学び経験を積んだ賢者（Wise old man、例えばハリー・ポッターのダンブルドア校長は魔法の賢者）」のことで、賢者は「機械学習モデル」を暗喩すると思われるが、一説にはマーケティング目的で独自用語にするためにランダムな単語生成で命名されたという噂
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか？ この記事では、数あるプログラミング（主にPython）の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門
» Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き｜Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ｜中野ヤスオ｜ARI ｜note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら：若手エンジニア成長支援No1企業を目指して｜中野ヤスオ｜ARI ｜note コードを書くことが楽しくなってきたので、毎日少しづつ出来るテーマを見つけたかった 今回の読み方 冒頭にある「本書の効果的な使い方」を参照し、それに準拠 各章各ノックの内容を「写経」しつつ、本文とコードを読み進め、分からないところをGoogleで調べる感じ 人それぞれだが、
「PythonユーザーのためのJupyter実践入門」はPythonとデータサイエンスをする人の入り口だ - Lean Baseball
待望のJupyter本, 改訂版来ました！ Pythonでデータサイエンスとエンジニアリングするマンとしてかなり待望していた「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」がついに来ました.*1 改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門 作者:池内 孝啓,片柳 薫子,@driller発売日: 2020/08/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ひと足先に読ませていただいたので, 「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」はPythonでデータサイエンスする人にとっての入り口でおすすめの本である Pythonでデータサイエンスをやるなら, 「Pythonと慣れ親しむ」「機械学習に慣れる」「実践する」の目的に合わせて学習・実践したり本を読んだほうがいいよ という話をこのエントリーではまとめていこうと思います. なおこのエントリーは
最近『データエンジニアリングの基礎』という本を読み始めた。 この本の冒頭で、データエンジニアリングやデータエンジニアの定義は曖昧で、人によって言っていることがバラバラだという話が出てくる。そこで著者たちは自分たちなりの定義を示し、それに則ってデータエンジニアリングの全体像を解説することを試みている。 「データエンジニアリング」が指すものが定まっていない、というのは自分も日々実感している。指すもの、イメージするものが、人や組織によって違いすぎる。 単に言葉の定義の問題ではなく、「データエンジニア」と称される人が実際に何をやっているのかは、組織によって本当にバラバラだと思う。 そんな状態なので、各組織の各データエンジニアが何をしているのか外からはよく分からないだろうし、データエンジニアが何に面白さを感じているのかも世間に伝わりづらいと思う。 この記事では、私が HERP のデータエンジニアとし
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GPT-3などの大規模言語モデルを処理するには高い計算量とメモリが必要なため、通常は複数のハイエンドなAIアクセラレーターが求められます。この処理を、メモリ16GBのNVIDIA Tesla T4やメモリ24GBのNVIDIA GeForce RTX 3090など、メモリ容量が限られたGPU単体でも実行するための生成エンジン「FlexGen」が公開されました。 GitHub - Ying1123/FlexGen: Running large language models like OPT-175B/GPT-3 on a single GPU. Up to 100x faster than other offloading systems. https://github.com/Ying1123/FlexGen#readme FlexGenは大規模言語モデルの推論リソース要件を単一のGPU
Chrome の User-Agent 文字列削減のオリジン トライアルと今後の計画について
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