OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第2/5章 スクレイピングによる公共データベース（PDB)からの機械学習データを収集~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
データ収集から機械学習まで全て行って競馬の予測をしてみた
概要 ※ Qiitaから移行して、一部追記しました(さらに追記の項を参照) 元タイトル：データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた 某T大学で情報系を専攻している学生です。Qiitaの記事を色々見ていたら、こんな記事を発見。 ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる この記事の回収率100%達成に関しては、購入シミュレーションした馬券の数が少ないので、他の期間でも成立するのかはわかりません。ソースコードも有料なのでどうやっているのかの詳細もわかりません。しかし、自分で競馬予測をしてみても面白そうだと思ったので、勉強するつもりで実際にやってみました。 データ収集・分析・予測のすべてを行うことになるのでかなり勉強になります。 なぜ競馬なのか？ もしかしたらお金になるかもしれないという欲もありましたが、競馬は控除率が高いらしいのであまり期待はできませ
【Network pharmacology】PubChemを用いた漢方成分の抽出【In silico創薬】 - LabCode
4. ChromeDriverのインストール（Macユーザー向け） brew install chromedriver このコマンドは Mac のユーザーが selenium を使うために必要なドライバ chromedriver をインストールします。 brew はMac用のパッケージ管理ソフトです。 chromedriver は、SeleniumがGoogle Chromeを操作するために必要な「仲介役」です。 注意：Chrome本体のバージョンとドライバのバージョンを合わせる必要があります。 Windowsの場合は、公式サイトからChromeDriverをダウンロードしてパスを通す必要があります。 5. 必要なライブラリのインストール② pip install selenium pandas tqdm 一部重複していますが問題ありません（すでに入っていればスキップされます）。ここでは
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
This is an python API which allows you to get the transcripts/subtitles for a given YouTube video. It also works for automatically generated subtitles, supports translating subtitles and it does not require a headless browser, like other selenium based solutions do! Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Repository Meta License: MIT License (MIT) Aut
Using GPT-4o for web scraping
tl;dr; show me the demo and source code! I’m pretty excited about the new structured outputs feature in OpenAI’s API so I took it for a spin and developed an AI-assisted web scraper. This post summarizes my learnings. Asking GPT-4o to scrape data The first experiment was to straight ask GPT-4o to extract the data from an HTML string, so I used the new structured outputs feature with the following
はじめに お久しぶりです。プロコン間に合いませんでした。次はきっと間に合わせます（次があったら）。 今回の記事は、Teamsの個人チャットへ、メッセージを自動送信するプログラムの作成について書いたものです。バイト先で必要になったので、作りました。 意外と躓きポイントがあったので大変でした。躓いたのは、ログイン（2段階認証）と、seleniumの要素の取得（classでfindする時に空白を含んではいけない）です。一応、githubにプログラムを公開しておきます。使う人がいればですが、好きに使ってください。 概要 本記事で解説する手法は、「Teamsの個人チャットへメッセージを自動送信する」ものである。 従来のTeasmへ自動送信する手段としてIncoming Webhook[1]というツールがあるが、チーム単位でしか操作できない特徴があり、自動送信される相手はそのチームに参加する必要がある
自動操作を行う場合、id、name、classなどを利用して要素を指定することになるので、属性値をメモしておきましょう。 ５．同様にボタンについても属性を調べます。その結果は以下のようになります。 <input class="gNO89b" value="Google 検索" aria-label="Google 検索" name="btnK" type="submit" data-ved="0ahUKEwiC0u6iu4nlAhXwyIsBHWwTBHcQ4dUDCAo"> 属性 値 ここで調べた属性を利用して要素を特定して自動操作を行うことになります。。 また、今回はChromeでのやり方を紹介しましたが、他のブラウザでも同様のことが可能です。同じWebアプリケーションを使用していてもブラウザによって出力される内容が異なる可能性もあるので、自動操作を行うブラウザを使用して要素を調べるよ
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The AI-Native Software Engineer
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Teamsの個人チャットへ自動送信する（２段階認証回避） - Qiita
Webアプリケーションを自動で操作してみよう | へっぽこ実験ブログ