私はコミットログの書き方に悩む英語の苦手な人間である。実際、似たような人は世の中に結構いるようで、頻出単語を集計したりまとめたものは既にあって役に立つのだけれど、これらはあくまで単語の話であり、具体的な文を構成する過程でやっぱり困る部分がかなりあった。 要するに、どういう時にどういう文が使われているのか、ということを示した例文集が欲しいのである。ググると他にも「例文集があればいいのに」みたいな声はあるくせして、しかし誰も作ろうとしない。何なんだお前ら。それじゃ私が楽できないじゃないか。 仕方なく自分でまとめたので、増田に垂れ流しておく。 はじめにここで挙げているコミットログは全て実際のコミットログからの転載である。当然ながら各コミットログの著作権はそれぞれの書き手にある。いずれも各英文でググれば出てくるし、フェアユースの範囲なら許してくれるだろうと考え名前とプロジェクト名は割愛したが、ここ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
この文書は「HTML5 differences from HTML4 (W3C Working Draft 25 May 2011)」の日本語訳です。 原文の最新版 は、この日本語訳が参照した版から更新されている可能性があります。 この日本語訳は参考情報であり、正式な文書ではないことにご注意ください。また、翻訳において生じた誤りが含まれる可能性があります。他の仕様の訳については Web 標準仕様 日本語訳一覧 を参照してください。 更新日: 2011-09-15 公開日: 2011-05-26 翻訳者: 矢倉 眞隆 <yakura-masataka@mitsue.co.jp> HTML5 における HTML4 からの変更点 2011年5月25日付 W3C 草案 (Working Draft) この版: http://www.w3.org/TR/2011/WD-html5-diff-2011
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
いたばし花火大会に関して
火事が起きて途中中止になったけど花火は最期まで上がっていたといういたばし花火大会だが、実は戸田市との共同開催になっていて、荒川を挟んで板橋側だけが中止になったのだ。荒川を挟んで両岸で打ち上げまくるのね。 でも板橋区の方では「いたばし花火大会」としてしかアナウンスされないし、戸田市側の方は「戸田橋花火大会」としてしか案内されないから、東京都民or板橋区民の中には戸田市の方でも打ち上げてるのを知らない人が結構いるし、反対側の埼玉県民、戸田市民の方も然りで、「中止になったのに最後まで打ちあがってたのは何故？？？」というなぞなぞみたいな事になってしまった。 そして両岸で共同開催という珍しい形になったのは、荒川の改修工事が元になっている。 荒川放水路工事と河道直線化赤羽の岩淵に岩淵水門という隅田川入口を締め切る水門があるんだが、そこから下流の荒川は大正から昭和初めに掛けて開削した放水路だ。それまでは
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
概要 fitbit(alta HR)で心拍数をモニタリングして、心拍数が0になったらSNSに「死にました」と投稿するスクリプトを書きました。 リポジトリ 僕はほぼ24時間fitbitを付けっぱなしにしているので、fitbitごと壊れる死に方でない限り大体カバーできるはずです。 fitbit alta HRとは リストバンド型ウェアラブル端末の1つで、常時心拍数などを測れます Pure Pulseという技術で従来のデバイスより正確に測れるらしいです APIが充実しています Fitbit APIで心拍数を監視する Fitbitアプリを登録する こちらから登録できます 心拍数データを取るためには「OAuth 2.0 Application Type」を「Personal」にする必要があります 心拍数を取得する python-fitbitを使わせてもらいました。使い方は他に多くの解説記事があるので
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
「リモートで組織内のサイロ化が進む」「全員出勤日を設けるなど工夫する必要がある」コロナ禍でMicrosoftがフルリモートになった影響を調べた調査の結果が出た
n @_sh0he1 - ビデオ通話・対面などの同期コミュニケーションが減り、チャット・メールなど情報量が少ない非同期コミュニケーションが増えた - グループ内にリモートに転向した同僚がいると、オフィスに残った同僚でも同様の変化が見られた（！） (2/n) 2021-09-11 00:52:29 n @_sh0he1 結論：リモート化は組織内のサイロ化を進める、質と量で劣る非同期コミュニケーションの増加を招き、労働者のアウトプットに長期的に影響する恐れがある。また、ハイブリッド型勤務でも”全員出勤日・リモート日”を設けるなど工夫しないとリモートの悪影響を受けることがわかった。 2021-09-11 00:54:53 リンク Nature Human Behaviour The effects of remote work on collaboration among information
二子玉川の堤外地問題と小字地図に関して幾つか指摘その1
二子玉川の堤外地に建つマンションが高値を付けてる事に嘆いて小字地図という面白いものを公開してくれた人がいる。 でもその事をまとめたtogetterではそれに対して間違ったり不適当なツイートばかり拾ってるので指摘するよ。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2381841 過去の経緯二子玉川には堤防の切れ目があった。陸閘ともいう。閘はパナマ運河などの閘門の閘で、板で締め切って水をブロックして水位を変化させるものだ。それが陸にあるから陸閘。 https://maps.app.goo.gl/DKKV4c1kefy3BVSE9 余談だがこの道は結構重要な道で、江戸時代の矢倉沢往還（青山通り大山道）だった。真っ直ぐ行って多摩川に出たところに渡船（二子の渡し）があったのだ。川を渡って崖を上ると二子の宿場に着く。 ここは瀬田村の一部で、スレッドで
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e66fb33cd90d527a45952821fb461ba298d2aa3d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyVFMyU4MSVBNyVFNiVBMCVBQSVFNCVCRSVBMSVFNCVCQSU4OCVFNiU4MyVCMyU1RCUyMDAlMjAtJTIwR29vZ2xlJTIwJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg5JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jYjJjYWFkYmNhMjIyNzYzZmQzNzA3NTc1NDcxY2U1ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yNzkwYWU3NDM5YThkOGY5NzEyNDdjNDQzMzBiMGYyMg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db53941c42ab3353f83bb5364b7b1d737)
全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
Summary / Results Summary / Results Top Page What is Hi-net? How to use the data Basic knowledge for earthquake and seismology (in Japanese) Topics (in Japanese) Topics of slow event (in Japanese) Researches (in Japanese) SHINGEN-Kun (in Japanese) SHINGEN-Chan (in Japanese) 3-D Hypocenter Distribution using VRML Technology 3-D Hypocenter Distribution News Archive (in Japanese) Links Sitemap Polici
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
ゲームプレーヤーを精神疾患にするディストピア――久里浜医療センター「ゲーム障害の有病率5.1％」論文のからくり/井出草平 - SYNODOS
ゲームプレーヤーを精神疾患にするディストピア――久里浜医療センター「ゲーム障害の有病率5.1％」論文のからくり 井出草平 社会学 社会 エグゼクティブ・サマリ 久里浜医療センターの樋口進氏らのグループが発表した論文から、ゲーム障害を過剰診断していく方針が読み取れる。この論文は厚労省・文科省の政策にも影響があると考えられ、ゲーム好きの健康な子どもや若者たちが、精神疾患とレッテルを貼られ精神科病棟に入れられる未来も現実味を帯びてきた。 先日、ゲーム障害の有病率調査が久里浜医療センターによって発表された。【注1】英語論文として発表されたため、まだ一般には知られていないが、専門家の間ではかなり話題になっている。というのも、久里浜医療センターはゲーム障害でない人を診断しようとしているのではないか、と、いわゆる過剰診断を懸念する声が湧き上がっているからである。 本稿では、久里浜医療センターの研究を紹介
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が機械学習研究入門書としてとても良さそうだった - Stimulator
- はじめに - 本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。 「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という書籍を筆者の石川 聡彦（Aidemy）@akihiko_1022さんから譲り受けました。 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 作者: 石川聡彦出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2018/02/24メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 明日2/24発売ですが、筆者である石川さんがCEOを務めるAidemyさんと人工知能、機械学習のイベントにてご縁があり頂く形になりました。 そもそもAidemyは、Python及び機械学習のための知識と実装に関する学習を行えるWebサービスです。 aidemy.net 似たサービスではUdemy(https://www.udemy.com/jp/)というアメリカのサービスがかなりのシェアを誇っています。 Aidemy
2007年5月31日10:53 Tom-Adelstein、Bill-Lubanovic（2007年5月29日（火）） ファイルやディレクトリのバックアップは比較的簡単だが、データベースのバックアップとなると、いくつか特別な工夫を施す必要がある。ここではMySQLを取り上げているが、同じ原理はPostgreSQLやその他のリレーショナルデータベースにもあてはまる。 本稿は、最近O’Reillyから出版された書籍『 Linux System Administration 』の抜粋。 MySQLサーバを休みなく稼働させ続ける必要がないなら、以下に示すような圧縮なしのオフラインバックアップ手法が手っとり早い。 MySQLサーバを停止させる。 # /etc/init.d/mysqld stop MySQLのデータファイルおよびディレクトリをコピーする。例えば、MySQLのデータディレクトリ/var
計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
一部、直訳ではなく意訳した部分がございます。原文と表現が異なることがございますので、ご了承ください。この日本語訳は、私が理解を深めるために、自分なりに日本語化したものです。本日本語訳には、翻訳上の誤りがある可能性があります。したがって、内容について一切保証をするものではありません。正確さを求める場合には、必ず原文を参照してください。当方は、この文書によって利用者が被るいかなる損害の責任を負いません。もし誤りなどを見つけたら、当サイトのお問い合わせより連絡いただければ幸いです。 原文URL：http://www.w3.org/TR/2011/WD-html5-diff-20110525// 原文タイトル：HTML 5 differences from HTML 4 - W3C Working Draft 25 May 2011 翻訳日：2011/05/26 最終更新日：2011/05/26
インターン講義5日目「ユーザインターフェース,HTML5」 - Hatena Developer Blog
インターン生は、連日の講義と課題で大変そうですが、今日も講義が続きます。 本日は、id:nanto_viによる「ユーザインターフェース,HTML5」です。仕様書を隅々まで読んだ講師によるディープな講義内容となっています。今日も2時間の長丁場ですが、頑張って着いていきましょう! ユーザーインターフェース、HTML5 ユーザーインターフェースで大切なこと、HTML5 及び関連 API で何ができるか 自己紹介 nanto_vi (外山真, TOYAMA Nao) ブックマークチーム アプリケーションエンジニア はてなブックマーク Firefox 拡張 はてなツールバー for Firefox はてなブックマーク Twitter 投稿機能 はてなサマーインターン 2008 なんとなく Emacs 富山県南砺市とはあまり関係なし 概略 UI の評価・設計・実装の概略 HTML についての概略、HT
ChatGPTはどのように学習を行なっているのか
はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。
概要 作ったもの 最近お金が減るのが早くなった気がしたので、家計簿をつけようと思い立ちました。アプリをダウンロードしてきてもよいのですが、せっかくなので自分で作ることにしました。 タブレット、スマホ、パソコンのどれでも見れるようレスポンシブ対応を行ったのですが、タブレット(iPad)からみると以下の画像のようなものになっています。 チャート画面 記入画面 取引一覧画面 構成 静的ファイルはAWSのS3にホスティングし、お金のやり取りに関する情報はRDSに貯め、情報の追加・削除・修正にはLambdaとAPI Gatewayを用いて作ったAPIを通して行います。LambdaのコードはPythonで書いています。 簡単な図にすると、以下の画像のようになります。 共通部分 フロントエンド フロントはVue.jsを使って実装します。以下の画像の赤枠で囲った部分に表示するコンポーネントを切り替えます（
美少女声への変換と合成
Introduction今までは主に可愛い女の子の画像(or 動画)を生成することに取り組んできましたが、画面上に映せるようになったらやはり可愛い声で話して欲しいものです。そこで今回は、別の人の声が与えられた時に美少女声へと変換するための声質変換と、テキストが与えられた時に美少女声を生成するText-to-Speech(TTS)を行なった試行結果について述べようと思います。 Voice ConversionIntroduction声質変換のデータには2種類あります。それが、パラレルデータとノンパラレルデータです。以下にそれぞれの特徴を述べていきます。 パラレルデータを用いた声質変換 同じセリフを発する2種類の声を学習データとして用います。発話内容が同じのため、言語特徴を気にせず音響特徴量の変換を行うことが可能です。しかし、話速の違い等によって言葉を発するタイミングがずれてしまうのでDyna
はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな
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