Language ReactorLanguage Reactor: your language learning toolbox. Discover, understand, and learn from native materials, including Netflix and YouTube. (Formerly called 'Language Learning with Netflix'.)
AI時代の英語学習法 - 運河
意識的な英語学習を再開して1年以上経つ。以前に英語学習をしていたときよりも、技術面での進歩のおかげでより効率的な学習ができるようになっていることに気づいた。 トライしてきた学習方法のなかで、いまも日常的に運用しているテクニックを紹介しようと思う。 僕自身の目的として、話す能力と読む能力にフォーカスしていたので、口頭英作文と語彙獲得の内容が多い。 この中で最もパワフルな学習方法は、AIと最も関係ないので最後に書く。Anki による長期記憶化システムである。 YouTube 字幕を使った語彙獲得 好きな映画を見続けるだけで、自動的に語彙が増えていき、リスニング能力も高まっていくとしたら、素晴らしいことだと思う。 Language Reactor という Chrome 拡張を使うと語彙獲得がとても捗る。画面に検索可能でスクロール可能な字幕を開きつつ、動画を見ることが可能になる。 最近の YouT
機械学習開発の標準戦略MLOps
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 機械学習の開発を円滑に進めるためにMLOps の取り組みは重要です。今日はよく使われているMLOps のFramework であるKubeflow とKubeflow に基づいたCloud Service AI Platform を皆さんへ紹介させていただきます。 ※なお、この記事中の図示は、特に断りが無い限り筆者が作成したものです。 MLOpsとは MLOPSは分析（ML）＋開発（Dev）＋リリース（Operations）の組み合わせです。 機械学習の開発効率を向上させる為に、機械学習project の開発原則とルールが纏められています。 MLOpsのレベル MLOps の自動化はその程度により3 つのレベルがあります。 詳細については【Google Cloud「MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン」（リ
新社会人も必見、AWSを題材にクラウドセキュリティの基礎が親子で学べる無料の電子書籍
コロナ禍の影響によってテレワークの導入に本腰が入り、予定していた場合でも、そうでなかった場合でも、クラウドサービスへの移行が進んだことと思います。クラウドサービスの活用は、オンプレミスの場合とはさまざまな点で異なります。一見似たように思えることも多く、思わぬ落とし穴にはまることもあるのではないでしょうか。 セキュリティも同様で、基本的にはクラウドもオンプレミスの場合と同じですが、細かいところでクラウド特有の注意点があります。ハードウェアからネットワークまで全てを自分が管理するオンプレミスと、SaaS、PaaSのように必要な部分だけを利用するクラウド。日々のセキュリティ対策や、いざインシデントが発生した場合の対応について、どのような差があるのか理解できているでしょうか。 近年、クラウド設定不備による情報漏えいといったセキュリティ事故が増加している原因はセキュリティの基本があいまいなまま使って
AWS初心者向けの教材まとめ、AWS日本法人が公開
アマゾンウェブサービスジャパン（AWSジャパン）は4月19日、クラウドサービス「Amazon Web Services」の初心者向け教材などをまとめたブログ記事を公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 Webページでは、学習に当たっての理解度を（1）ビジネスにおけるAWSの活用方法や効果を学ぶ、（2）AWSの全体像をつかむ、（3）AWSが提供するサービスそれぞれに詳しくなる、（4）実際に手を動かし、知識を深める、（5）AWSの最新情報を追う、（6）より現場で求められる知識を追う──に分類。 各段階で使える教材と、その段階で学習すべき内容をまとめている。例えば（1）ではクラウドのメリットを理解できるとして導入事例の記事や動画などを、（2）ではAWSの基礎知識を学べるとしてオンライン教材「AWS Cloud Practitio
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
AIの力で自分の声を好きな声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」が登場
自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換してくれるボイスチェンジャーは、ライブ配信やムービー投稿の際にありがたい存在です。しかし、ボイスチェンジャーによって変換できる音声は固定されており、自分好みの音声に変換できるボイスチェンジャーを見つけるのは困難です。天王洲アイル氏は、この問題をAIを用いて解決する方法について解説し、さらにAIの力で自分の声を好みの声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」を公開しています。 VRChatなどの登場によって誰でも好きなアバターを使って好きなキャラクターになりきることが可能となりました。また、自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換できるボイスチェンジャーも多くの種類が存在しています。しかし、既存のボイスチェンジャーには「理想的な結果を得るためにはボイスチェンジャーに合わせた発声練習が必要」「リアルタイム変換が不可能なため、会話やラ
はじめに - アルゴリズムとデータ構造大全
はじめに このドキュメントは，主に競技プログラミングで出題される問題を解く際に利用できるアルゴリズムやデータ構造をまとめたものです．特定の問題にはあまりフォーカスしないため，問題を解く際の考察の仕方等の内容はありません．詳しく，正確に，分かりやすく書いていこうと思っています． このドキュメントは執筆途中です． 想定する読者 C++を用いたプログラミングに慣れている方を読者として想定しており，C++言語の仕様や，文法にはあまり触れません．また，計算量という用語についても説明しません．ただし，償却計算量など，計算量の見積もりが複雑なものについては必要に応じて説明します． コードについて このドキュメントで登場するコードは，可読性向上のため，以下のようなコードがファイルの先頭に記述してあることを前提としています．また，適切な問題を用いてコードの検証がなされている場合は，コード周辺にのように，検証
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
ウイスキーを嗅ぎ分けるAI「NOS.E」 銘柄や産地などを95％の精度で識別
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中国のShandong First Medical University、オーストラリアのUniversity of Technology Sydney、中国のXidian University、カナダのUniversite du Quebec a Trois-Rivieresによる研究チームが開発した「The Use of Electronic Nose for the Classification of Blended and Single Malt Scotch Whisky」は、スコッチウイスキーを1回嗅ぐだけで、その銘柄や産地、スタイル（ブレンデッドやモルトなど）の違いを識別する
13億パラメータ日本語GPT-2を使ってみる
2021年11月18日にOpenAIが「GPT-3」のウェイティングリストを解除すると発表しました。 これにより申請すれば誰でもGPT-3のAPIを使用できるようになります。 ということで、GPT-3 ... ただ、上記の記事でも紹介していますが、日本語に特化したモデルではなく、やっぱり日本語で生活している人にとっては日本語のGPTが欲しくなりますね。 そこで、13億パラメータを持つGPT-2のモデルを日本語で学習して、公開してくれたのがこの「rinna」社です。 ということで今回は、この日本語GPT-2を触ってみたいと思います。 なお、今回はモデルの説明は一切ありませんので、詳細についてはこちらの記事を参照していただければと思います。 GPT ... 『【論文解説】OpenAI 「GPT」を理解する』 一番仕組みを詳しく解説しています。GPT-2 ... 『【論文解説】OpenAI 「G
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
初心者にもわかりやすくAuto MLを説明する - Qiita
1章：はじめに 記事の趣旨 ここ2〜3年の間に急激に一般化し、各種ハイバースケーラのクラウドプラットフォームにも取り込まれている技術に「Auto ML」があります。私も、DX関連のセッションなどで、「Auto ML」について説明させて頂く機会が多いため、その内容をまとめさせて頂きました。 2章：「Auto ML」概要 「Auto ML」とは 「Auto ML」とは、従来はデータ・サイエンティストが、統計処理ソフトウエアなどを用いて実施していた機械学習によるデータ予測を全自動で実施する技術です。まずは、これを理解するために、ビジネスにおける予測の変遷について説明します。ここでの予測とは、与信の審査（年齢、収入、勤続年数などからお金を貸してよいかどうかを決める）などをイメージしていただけるとわかり安いと思います。 （Step1）もっとも原始的な予測の方法は、人が頭をつかい、「勘や経験」、「過去
ニューラルネットワーク入門
Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門 ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。フルスクラッチでニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を実装していく。 第1回 Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう（2022/02/09） 本連載（基礎編）の目的 ・本連載（基礎編）の特徴 ニューラルネットワークの図 訓練（学習）処理全体の実装 モデルの定義と、仮の訓練データ ステップ1. 順伝播の実装 ・1つのノードにおける順伝播の処理 ・重み付き線形和 ・活性化関数：シグモイド関数 ・活性化関数：恒等関数 ・順伝播の処理全体の実装 ・順伝播による予測の実行例 ・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加 第2回 図とコードで必ず分かるニューラルネットワークの逆伝播（2022/02/16）
2021年に話題になったWebサービスまとめ｜男子ハック
その年にリリースされたWebサービスや、話題になったWebサービスを振り返る年末の恒例企画です。サービスの選定基準は筆者の独断と偏見なので見落としもありそうですが、2021年に登場した新しいWebサービスを振り返っていきます。 コミュニケーションはよりオンラインになった1年1年を通して話題になった/注目されたWebサービスを振り返る恒例企画。今年で11年目です。 2021年も引き続き新型コロナウイルスによる生活への影響は大きく、コミュニケーションに関連したWebサービスが多かった印象です。個人的には「Clubhouse」やTwitterの「スペース」など音声配信サービスが印象に残った1年でした。 さらにMetaに改名したFacebookの影響もあり、メタバースという言葉も広く言及されるようになり周囲でもVRに興味を持った人も増えました。 例年のごとく、取り上げたサービスは個人的なメモや記録
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
『データ分析のためのSQL勉強会〜初級編〜』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
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