新企画「結城浩のサブスタック」／「勉強」は好きだけど「テスト勉強」は嫌い／理解しているのにうまく説明できない／｜結城浩
結城浩の「コミュニケーションの心がけ」2020年9月29日 Vol.444目次・新企画「結城浩のサブスタック」について ・「勉強」は好きだけど「テスト勉強」は嫌い - 学ぶときの心がけ ・理解しているのにうまく説明できない - 教えるときの心がけはじめに結城浩です。 いつもご愛読ありがとうございます。 先週アナウンスした読者アンケートへのご回答、ありがとうございました。 応援メッセージもお送りくださって感謝です。読んでいて感激のあまり泣きそうになりました。 これからもどうぞよろしくお願いいたします。 さっそく、今回の結城メルマガを始めます。 どうぞごゆっくりお読みくださいね。 新企画「結城浩のサブスタック」についてVol.443でもアナウンスしましたが「結城浩のサブスタック」という新しい企画を始めました。「私がふだん考えていることを、あなたにメールで送ります」というシンプルなコンセプトの企
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
GPTの仕組みをちゃんと勉強したい本 - きしだのHatena
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
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現実世界におけるスキーマ設計の妥協
