東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 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。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活か
機械学習をAI(人工知能)全体から捉えられる本、人工知能は人間を超えるか まず最初にご紹介する本は、機械学習を始めたら最初に読んでおきたい本は「人工知能は人間を超えるか」です。こちらはAI(人工知能)についての研究の第一人者である松尾豊さんが著者。 機械学習についてを機械学習が含まれているAI(人工知能)という全体像から捉えられる本で、AI(人工知能)が発展し現在に至るまでの経緯や、今何ができどんなことができるようにしているかが説明されています。また、基礎的な理論についても数学など難しい内容を交えず触れられているので大まかな内容を理解することも可能です。 松尾さんによると、現在 AI(人工知能)が抱えている大きな壁は「どこに注目しどの情報を得ればいいか」を自力で判断するのが難しいということ。 ディープラーニングがその壁の突破口になる可能性があると言及されており、機械学習とどう関連性があるの
ビッグデータの発展とともに、さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきて、データサイエンスも今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、講座やコースなども多く開催され、データサイエンティストを目指している人もたくさんいます。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O’Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Fost
2020年07月29日20:00 教養を身につけたいからオススメの本を教えてくれ Tweet 1: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/07/29(水) 11:16:40.515 ID:QIgj6rif0 VIPPERに教えてもらった『銃・病原菌・鉄』と『コンクリートの文明誌』を読み終わったから新しいの読みたい 3: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/07/29(水) 11:17:53.039 ID:SMl7AwsP0 古典読むのがいいんじゃない？ 5: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/07/29(水) 11:18:59.332 ID:H4FEB8Hdd >>3 けっこう読んでる 原文はほとんど読んでないけど なんかオススメある？ 11: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2020/07/29(水) 11:21:48.5
Dockerfileについて理解を深める（米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、Dockerfileについて、理解を深めました。 これまでは、DockerHubからPullしたDocker imageからコンテナを起動したり、起動したコンテナでの更新を反映したDocker imageとして保存したりしてきましたが、今度は、Dockerfileを使ってDocker image自体を作成できるようになりました。 今回もかめ＠usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しながら進めています。 とても分かりやすく解説いただけますし、ハンズオン形式で講座が進むので、まさに「手で覚える」ことができるので、おすすめです！ www.udemy.com では、振り返っていきたいと思います。 Dockerfileについて理解を深める 1.Dockerfileとは何か 2.Dockerfileの中身を見てみる 3.Dock
画像はDCON2020時の囲み取材より 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は8月22日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020（DCON2020）」本選を開催した。 その際に、東京大学大学院工学系研究科 教授で、JDLA理事長および本イベントの実行委員長も務める松尾豊さんにお話を聞く機会を得た。 改めて紹介するまでもないが、松尾豊さんは『人工知能は人間を超えるか』（KADOKAWA）などの著書でも知られる、人工知能（AI）研究の第一人者だ。今回はそんな松尾豊さんへのインタビュー内容をお届けする。
XMLを解析して要素を出力（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、 Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第３章を参考にさせていただきながら、urllib.request+BeautifulSoupで、Web上から、XMLファイルをダウンロードして解析後、要素を出力できるようになりました。 Docker上に構築した開発環境で実行しています。 Dockerでの開発環境の構築については、過去記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 XMLを解析して要素を出力する。 1.全体像 2.XMLファイルをダウンロード 3. BeautifulSoupで解析 4.種類ごとにデータを取得 5.区(ward)ごとに防災拠点を出力 5.コマンドラインから実行してみる。 XMLを解析して要素を出力す
【G検定】JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3【受験体験記・試験対策】 - Qiita
はじめに JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 の受験体験記です。 2019年11月9日に行われました。 いわゆるG検定です。 問題の具体的な内容は書けないので、おおざっぱな話です。今後の受験対策にもどうぞ。 学習プロセスでまとめたキーワード等はこちら（【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】）です。 受験結果 ＜合格＞しました。 以下の情報は、合格を目指すうえで少なからず参考になると思います。 受験直後の所感 ＆ 受験時の注意事項 実績として、226問を完答した時点で30分弱の残り時間。（わからない問題は積極的に飛ばした） 欲張って「この問題をチェックする」（後でチェックするためのチェックボックス）をつけると確実に時間が足りないため、回答しながらチェックする問題を精査しながら進めた方がよい。 精査のポイントは、回答の選
ろうそくみたいできれいだね単語 25件 ロウソクミタイデキレイダネ 1.6万文字の記事 63 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要なぜろうそくなのかハッピーバースデー魔女反響反響から見る「視聴者のリアリティに生じたパラダイムシフト」関連動画関連項目脚注掲示板 ろうそくみたいできれいだねとは、機動戦士ガンダム 水星の魔女の前日譚『PROLOGUE』にて、ヴァナディース機関研究員エルノラ・サマヤに対し、愛娘のエリクト・サマヤが放った幼き故のあまりにも無垢で残酷で無自覚な名言である。 こ、こんな現実が...こんな現実があると言うのか。...まだ遊びたい盛りの子供が、こんなとこで、こんな事をしちゃあ...いかん。 概要 ヴァナディース機関の研究所にして研究員の住処であるフロント・フォールクヴァングが襲撃を受け、エルノラは娘のエリクトを探していた。 エルノラの夫、ナディムが、ガンダム・ルブリス
![ろうそくみたいできれいだねとは [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bff210c54ff78b8c3916aeadc843e21d2c6218bb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Foekaki%2F349152.png)
Dockerで開発環境を構築する。（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、 Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]のAppendixを参考にさせていただきながら、Dockerで機械学習の開発環境を作成してみました。 順を追って振り返ってみたいと思います。 Dockerで開発環境を構築する。 1.Dockerとは何か 2.Docker Desktopをインストールする。（Mac版） 4. Docker Toolboxをインストールする。（Windows版） 5. Dockerの検証 6.Python + Anaconda のイメージをダウンロード Dockerを使ってみる。 1.コンテナの状態を保存する。 2.保存したコンテナを確認する。 3.保存したコンテナを起動する。 4.コンテナから一時的に抜ける。 5.ホストOSからコンテナ上のホームディレクトリをマ
経緯 4 月に新卒で IT 企業に入社しました。 世は GW（10 連休！） 研修期間中だった新卒たちには、休暇中の課題が出されました。 技術系の本を読んだり、情報を収集したり、Web サービスの中身を見たり… テーマはけっこう自由でした。 文系出身なので、情報系の知識はほぼありません。 ただ流行っているという理由だけで、AI について調べようと思い立ちました。 難しいしよく分からんけど、なんかめっちゃ楽しい！！という気分。 連休明けの発表に備えてスライド資料を作り、社内で見てもらったところ先輩から G 検定を勧められました。 G 検定とは？ 「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する」ための試験 人工知能とか機械学習の全体像が分かってますよ〜という証明になる 試験時間：120 分 出題形式：小問 226 問の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） 受
deep learning入門としてまずはAI(人工知能)の基本を押さえる それでは、まずはAI(人工知能)の基本について押さえた本からお話します。 deep learningについて学ぶ入門書として一番初めに読んでおきたいのは「人工知能は人間を超えるか」です。 この本の著者でAI(人工知能)の第一人者でもある松尾豊さんはAI(人工知能)の今と今後の展望についてきちんと理解できるようにするため、これまでAI(人工知能)の開発で研究者が辿ってきた道のりや現在の課題、基礎的な理論を初学者でも理解しやすいようわかりやすく説明しています。 松尾さんによるとこれまでAI(人工知能)が抱えていた壁は「必要な情報を見極め獲得する力」でした。そしてこの壁を突破できるかもしれないと期待されているのがdeep learning。 この本では、AI(人工知能)の基礎的な内容を押さえ、deep learningが
E資格対策で勉強したこと、参考書など（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2）の試験が終わりました。 ３月にG検定合格した後、E資格対策として取り組んできた勉強と、参考にした書籍などを紹介していきたいと思います。 ３月 G検定に合格し、E検定受験を決意 ４月 認定講座受講開始までの間に、G検定学習内容を復習 ５月~６月 Kaggleでデータセットからの予測に挑戦 ７月 ゼロから作るDeepLearningに取り組む ８月 試験直前の追い込み ８月３１日 試験当日直前復習 おまけ 受験にあたって読んだ参考書 ３月 G検定に合格し、E検定受験を決意 ３月に受験した、「JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1」に無事合格できたので、E検定受験を決意し、認定講座に申し込みました。 また、自分の振り返りもかねて、G検定の合格体験記のブログを作成。 g-k
Dockerのコンテナについて理解を深める（米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、Dockerのコンテナについて、理解を深めました。 Dockerのコンテナの起動の仕組みを確認し、起動に合わせてコマンドを実行したり、コンテナを停止したり削除したりできるようになりました。 今回もかめ＠usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しながら進めています。 とても分かりやすく解説いただけますし、ハンズオン形式で講座が進むので、まさに「手で覚える」ことができるので、おすすめです！ www.udemy.com では、振り返っていきたいと思います。 Dockerのコンテナについて理解を深める 1.docker runコマンドについて知る 2.コンテナ起動時にデフォルトコマンド以外を実行する 3.コンテナ起動後にExitせずに入力可能な状態にする 4.コンテナを削除・停止・全削除する 5.コンテナのファイルシステムの独
腹筋崩壊太郎単語 66件 フッキンホウカイタロウ 3.4千文字の記事 115 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要ベローサマギアその人気その後の動向関連動画関連静画関連項目脚注掲示板 腹筋崩壊太郎とは、特撮作品「仮面ライダーゼロワン」の登場キャラクターである。 演：なかやまきんに君 概要 第1話「オレが社長で仮面ライダー」のゲストで、遊園地「くすくすドリームランド」のお笑い芸人型ヒューマギア。アメリカに筋肉留学してそうな見事な肉体美を誇る。名前の通り、実際に腹筋のパーツをパージさせる「腹筋パワー！」という一発ギャグを持つ。お笑い芸人としての人気は高く、売れない芸人の飛電或人と比べるとその差は歴然。その人気っぷりに嫉妬した或人は「人工知能にお笑いは理解できない」と反発するも、支配人にあっさりと首を切られてしまった。 ヒューマギアは人類のために活動することを使命としており、彼も「人を笑わせ
![腹筋崩壊太郎とは (フッキンホウカイタロウとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fb82dddbdb954b9e1457e8a2227d4ebb9bf65d77/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flohas.nicoseiga.jp%2Fthumb%2F9613576i)
AWS専門知識２資格を受験する際のおすすめ本を紹介します（機械学習・高度なネットワーキング ） - Qiita
はじめに 以前この記事の中で、AWS全12資格を取得した際の動機や経緯、勉強方法について記載しました。 今回はその中でも専門知識（Specialty）という資格にフォーカスして、勉強に使用した書籍を紹介したいと思います。対象は特に難しいと感じた以下の２つです。 AWS Certified 機械学習 - 専門知識 AWS Certified 高度なネットワーキング - 専門知識 AWS Certified 機械学習 - 専門知識 元々がシステムエンジニア（SE）で機械学習とは無縁の存在だったので、この資格の取得には相当難儀しました。勉強期間は1ヵ月半くらいです。そもそも用語の意味すら分からない状態だったので、かなり基礎的なところから読み進めました。 １．人工知能は人間を超えるか こちらは超良書です。日本の人工知能研究をけん引する松尾豊教授（東京大学）による書籍で、人工知能の歴史を60年以上も
DockerでコンテナからDocker imageを作成してDockerHubにpushする（米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、DockerでコンテナからDocker imageを作成して、DockerHubにpushするところまでを学習しました。 かめ＠usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しながら進めています。 とても分かりやすく解説いただけますし、ハンズオン形式で講座が進むので、まさに「手で覚える」ことができるので、おすすめです！ www.udemy.com Dockerのインストールについては、以下もご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com DockerでコンテナからDocker imageを作成してDockerHubにpushする 1.コンテナを起動して確認する（復習） 2.コンテナをcommitする 3.DockerHubにリポジトリを作成する 4.Docker imageの名前を変更する。 5.Dock
画像は講座紹介ページより 【学生限定】深層強化学習講座の募集開始！11/10より毎週水曜日に全6回で開催します。強化学習の基礎から、sim2real、模倣学習、Control as Inference、世界モデルなどをカバーします。深層学習の基礎を習得済みの学生さんはぜひご応募を！（10/25（月） 10:00〆切）（1/2）https://t.co/oNMfDwpEw8 — 東京大学 松尾研究室 (@Matsuo_Lab) October 13, 2021 東京大学 松尾研究室は、ディープラーニング（深層学習）を用いた強化学習に特化した全6回のオンライン講座「深層強化学習 オータムセミナー2021」の受講生を募集開始した。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校、高校、中学など）。募集締め切りは10月25日（月）の10時00分まで。受講料は無料。 離散制御や連続値制御、モデルベース学習な
この度、一人でも多くの方にG検定を知っていただき、受験をして合格していただきたいと思い、G検定の概要と対策方法をまとめました。 G検定の概要 概要：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する 受験資格：制限なし 試験概要：120分、小問226の知識問題（多肢選択式）、オンライン実施（自宅受験） 出題問題：シラバスより出題 試験日： 2019/3/9, 7/6, 11/9 2時間 受験料： 一般 12,960円 (税込) 学生 5,400円 (税込) 申込： G検定受験サイトよりお申し込み（クレジットカード決済またはコンビニ決済） 日本ディープラーニング協会サイト：http://www.jdla.org/ 合格率は第1回が57%（2017/12/16）、第2回が57%（2018/6/16）、第3回が65%（2018/11/24）と高いですが、専門的な内容のため十分な勉
１ はじめに データサイエンスに興味をもった大学生が１年間の勉強の振り返りをする記事です！ ではさっそく本題に入ります！ ２ この記事の目的 ① 自分の学習の整理 １年間くらいやっていると、今までどういった学習をしてきたか忘れてきます。 いったん整理し今後の勉強に活かしたいという想いからです。 なので主観的な表現が多く読みづらいかもしれません。 なにか質問・意見がございましたらコメントお願いします。 ② 初学者の方に参考に！ シンニホンという書籍でも書かれていましたが、今後より多くの人がデータサイエンス学び始めると思います。 自分もこの本を読んで将来この分野で活躍したいと考え、学習を本格的にはじめました。 そこで初学者の方にこの記事を参考にしてもらえればなと考えました。 ３ 勉強する上で意識したこと ① 証明できるスキルをつけること 資格は目標が見えやすく、モチベーションが保てるために取得
JSONを解析して要素を出力（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、 Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第３章を参考にさせていただきながら、urllib.request+jsonで、Web上から、JSONファイルをダウンロードして解析後、要素を出力できるようになりました。 Docker上に構築した開発環境で実行しています。 Dockerでの開発環境の構築については、過去記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com では、振り返っていきたいと思います。 JSONを解析して要素を出力する。 1.JSONとは何か 2.全体像 3.JSONファイルをダウンロード 4. JSONを解析する 5.ランダムに施設名称を出力 6.コマンドラインから実行してみる。 JSONを解析して要素を出力する。 1.JSONとは何か JSONは、
Docker daemonとbuild contextについて学ぶ（米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
これまでは、Dockerfileの中に記載された内容だけでDocker imageを作成してきましたが、Docker daemon や、build contextについて学習し、docker buildについて、さらに理解を深めました。 今回もかめ＠usdatascientistさんの「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」をUdemyで受講しながら進めています。 とても分かりやすく解説いただけますし、ハンズオン形式で講座が進むので、まさに「手で覚える」ことができるので、おすすめです！ www.udemy.com では、振り返っていきたいと思います。 Docker daemonとbuild contextについて学ぶ 1.Dokcer daemonとbuild contextについて 2.build context内のファイルをDocker imageに取り込む（COPY） 3.
世界中で大ベストセラーになった、ライフシフトの続編が発売されたので書評です。 多くの人が、目にするようになった単語「人生100年時代」。この言葉を広めたのは、ライフシフトと言って間違い無いでしょう。 今回は、そんなライフシフトの続編の要点を整理しつつ、考察を交えてご紹介します。 この本では、長寿化した私たちが ・どう働くべきか ・どんなふうに学ぶべきか ・世界の未来像はなにか ・政治や経済はどうあるべきか？ などについて考えることができる本です。 「長生きしたいんだよな。」 「将来が不安だ。」 そう思う人は、辛い老後にならないために、今から準備を進めましょう。 何かを始めるのに、今日よりも早いタイミングはありません。 書評ですが、考察を含むレビューになるので、ご容赦ください。（要約の整理だけではありません。） 今回伝えたい4つのこと。1.ライフシフト2の要点。 2.ライフシフト2を読んで感
機械学習・自然言語処理のお勧め本など
昨年くらいから、社内では自然言語処理関連のR&Dやプロジェクトを進めています。私自身は、今のところ実装などの細かい部分には関わっていませんが、プロジェクトの責任者として基本的な知識は求められます。 本記事では、私が機械学習・自然言語処理で参考になった書籍・ウェブサイトなどを紹介していきます。 概要 対象読者 書籍などは、人によって向き・不向きがありますし、既に持っている知識によってもお勧めが変わってきます。それを踏まえた上で、主に以下のような人が機械学習・自然言語処理を学ぶのに良いもの、という基準で選んでいきます。 ソフトウェア開発者高校レベルの数学（2×2の行列計算など）がある程度は分かるが、高度な数学は分からない自然言語処理について勉強したい一からモデルを作ったり理論的なところを深く知るよりは、自然言語処理を使った応用例に興味がある 紹介する本・サイトについて ジャンル（機械学習、自然
有機農業×ロボット×AIで持続可能な農業を実現するトクイテン、「あいちロボットトランスフォーメーション（ARX）」にロボットベンダーとして採択
有機農業×ロボット×AIで持続可能な農業を実現するトクイテン、「あいちロボットトランスフォーメーション（ARX）」にロボットベンダーとして採択圃場内で自立走行する運搬・噴霧ロボットの実証実験を実施 有機農業×ロボット×AIで持続可能な農業を実現する株式会社トクイテン（本社：愛知県名古屋市、代表取締役 豊吉 隆一郎、以下トクイテン）は、愛知県が主催するサービスロボット社会実装推進事業「あいちロボットトランスフォーメーション（ARX）」に、ロボットベンダーとして採択されました。 2021年12月に、愛知郡東郷町のトマト農園「Toma ROSSO TOGO FARM」において、自律走行型の運搬・噴霧ロボットの施設園芸での実装に向けた実証実験を行います。 あいちロボットトランスフォーメーション（ARX）：https://aichirx.jp/ 株式会社トクイテンについて トクイテンは「持続可能な農
2021/03/29：第3版リリース 2020/07/28：第2版リリース 2020/05/20：初版リリース 皆様、初めまして。ヤエリ（@yaesuri_man）です。 嬉しいことに、twitterでお会いした人から私の職業や経歴について聞かれることが増えてきました。 そこで自己紹介を兼ねて ・現在の仕事 ・これまでの経歴 をまとめます。 データサイエンスにご興味をお持ちの方に 「えっ？そんなキャリアもアリ！？」 というような、ある種の気づきになれば幸いです。 注意点： 初めにお断りしておきますが、私の経歴は正攻法ではないです。王道の学習順序と比べるとかなり遠回りだと思いますし、そっくりそのまま真似しても活躍できる保証はありません。加えて身バレ防止のために倍半分レベルで創作していますので、話半分で読んで頂けますと幸いです。 また記事内にAmazonのアフィリエイトリンクが含まれています。
こんにちは。マーケティング部の小山です。 トレノケートの片隅で、このブログの運営やらメルマガなどをひっそり担当しています。 育休から復帰して2年目、 去年は体調を崩しがちだったうちのおちび（娘）が殆ど休まず保育園に通えるようになり、 私のワーキングマザー生活も少し安定してきたところです。 頭にちょっと余裕がでてきたので、仕事や育児の他にも、何かやってみたくなりました。 というわけで、 何を思ったか「G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2）」に挑戦してみました。 結果、めでたく合格したので、 IT音痴の数学ニガテ人間が知識ゼロからどうやってG検定に合格したのか、 仕事と家事と「絶賛イヤイヤ期！」な育児の合間にコツコツ取り組んだ試験対策の内容などを書いてみます。 ※情報は2019年7月時点のものです。 G検定とは？ 一般社団法人日本ディープラーニン
TOP > Topic Keywords > JDLA DL for DX > 【無料】松尾豊氏監修のAI講座「AI For Everyone」JDLAが提供、G検定のシラバスも改訂 『人工知能は人間を超えるか』（KADOKAWA）などの著書でも知られる松尾豊さん 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月30日、ビジネスパーソン全体のリテラシー向上を目指し、新講座「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」を開講すると発表した。提供開始は2021年5月6日（木）10時から。受講料は無料。ただし、受講修了証の発行を希望する場合は別途費用が発生する。 新講座はDX（デジタルトランスフォーメーション）が進む産業界において、その基礎となる「データ×AI」のリテラシーをすべてのビジネスパーソンに習得してもらうことを目指し、まず「AIとは何か」「ディープラ
『人工知能は人間を超えるか』（KADOKAWA）などの著書でも知られる松尾豊さん 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は8月22日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020（DCON2020）」本選を開催した。 DCON2020は、高専生が日頃培った「ものづくりの技術」と、人工知能（AI）分野でとくに成果を出す深層学習（ディープラーニング）技術を活用して、事業の評価額を競うというもの。本選には書類審査による1次審査、プロトコルによる2次審査を勝ち抜いた11チームが出場し、事業化を想定して作品をプレゼンする。 審査は、実際のスタートアップ企業を評価する際と同じ基準で、新たなビジネスにどれほどの価値があるのかを判断。バリエーションは売り上げや利益の見込みに加え、事業の意味や経営者の想いや資質なども判断材料にする。投資家による投資金額の判断で、会社の株式価値が決
G検定の勉強法｜カオカオ
※10月19日：受験料「半額／30％オフ」にするためにを更新※10月10日：公式テキスト第2版の次にお薦めする本を更新※7月4日：『正誤表URLリスト』を更新※7月4日：『この1冊で合格! ディープラーニングG検定集中テキスト&問題集』（白紺本）の特徴を追加※6月24日：黒本 第２版『徹底攻略 ディープラーニングG検定 問題集 第２版』の情報を追加2021年７月の試験から、新しい「G検定（ディープラーニング・ジェネラリスト検定）」が始まります。このページには、勉強法・試験対策の「最新版」かつ「決定版」が書かれています。今回、皆さ… ディープラーニング・ジェネラリスト検定の「勉強法」を詳しく解説していきます。 AIを、初めて勉強する方 数学が苦手な方 プログラミング無しで勉強したい方 向けの内容です。 G検定は年に３回しかないので、一発合格を目指して頑張りましょう。 ※このページの最後に「残
ランダムフォレストでキノコを分類する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話
今回は、Webからキノコに関するデータをダウンロードして、ランダムフォレストで分類を行いました。 これまでは、数学的に境界を決定して分類するSVM（サポートベクターマシン）という学習モデルを使ってきましたが、今回は、「ランダムフォレスト」という多数決で予測するクラスを決定する学習モデルを使っていきます。 今回も Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机 ]の第４章を参考にさせていただきながら、取り組んでいます。 では、振り返っていきたいと思います。 ランダムフォレストでキノコを分類する 1.準備（キノコのデータをダウンロードする） 2.全体像 3.データの読込 4.データの中の記号を数値に変換する 5.学習用とテスト用データに分ける 6.学習と予測 7.精度を確認 8.Jupyter Notebo
ここ最近、台風の影響(!?)で雨が降ったり止んだりの日々が続いていました🌞☔ ただいま夏休み中ですが、「岸田さんが夏休みに入りました」、「書店で買い物しました」というニュースを見て、“そうだ、僕も読書をしよう！”ということで、さっそく本屋に行って、気になった本を手に取ってきました。 『浅野拓磨 奇跡のゴールへの1638日』 『人工知能は人間を超えるか』 Nisaの入門書や『7つの習慣』も手に取りかけましたが、“まずはこの休み中に読める分だけ…”と思って、この2冊を購入。 読書するときって、一度に読み切ってしまわないと、次に読むときに前回読んだ内容を忘れてしまっています。だから、まとまった時間があるときにしか、読書に気持ちが向かなくて…ほんとは、1日10分とかで習慣付けられたらいいなぁと思っています。 2冊とも読みやすく、個人的にとても面白かったのですが、ここでは浅野選手の本について残して
どうも！Wakkoです。 先日5G楽しみだわー！って記事を書きました！ www.hibi-colle.work 結局5Gになったら何が変わるの？ 早くなるんでしょ？大容量通信できるようになるんでしょ？ 便利だねー。 私なんかはそんな認識でした。 が。 間違いなく5Ｇによって生活が「想像を超えた変化」をしますよ。 映像コンテンツとの付き合い方が変わる VR/AR技術がより身近になる テレビ×5G スポーツ観戦×5G どんなゲームでもすぐにプレイ出来るようになる 自動運転のレベルがすごいことになる 医療が変わる 仕事の仕方が変わる（ハズ） 5Ｇの推進でスマートフォンが無くなる！？ 技術と共に生きていく 今はまだ「現実的に可能」の域なのですが。 これらがスタンダード！な未来が現実的に見えるようになってきましたね。 映像コンテンツとの付き合い方が変わる 長時間の動画を高画質で、しかも3秒でダウンロ
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