GitHub Copilotと“人間特権”
おことわり: この記事は筆者の普段の記事とは異なり、とりとめのない雑な思考を記事にしたものです。筆者はAIの専門家ではありませんので、記事の内容は鵜呑みにせず、ご自身で判断するようにお願いします。 GitHub Copilotは、機械学習（俗にいうAI）によるコード生成サービスで、先日正式リリースされました。人間がこれから書こうとしているコードを予測してサジェストしてくれるものであり、「コメントを書いただけで実装の中身が自動生成された」などと評判です。 この分野では、学習データの量がものを言います。GitHub Copilotはこの分野の先駆者ではなくtabnineなどの先例もありますが、GitHubは非常に多くのソースコードをホストする（＝学習材料とできる）サービスであることもあって注目を集めています。 筆者が度々Twitterで目にするのは、「GitHub Copilotは他人のコード
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験 GitHubは、実際にGitHubを操作しながらGitHubの使い方を学べる無料の教材「GitHub Skills」を公開しました。 Expand all you know about the GitHub platform. We're introducing GitHub Skills, a new learning experience integrated into the GitHub UI, backed by GitHub Actions. Try it out today! https://t.co/XnqCYdVqBL — GitHub (@github) June 6, 2022 G
初学者に教えたい、MicrosoftがGitHubで公開している教材が最高だった！ - Qiita
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。（もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています！） こ
Reactベストプラクティスの宝庫！「bulletproof-react」が勉強になりすぎる件
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
Rubyの型システム勉強会を開催した
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 週末のゾンビランドサガLIVEを楽しみに今週を生き抜いています。 Rubyの型システム勉強会 実施背景 先日のRubyKaigi Takeout 2021で機運が盛り上がったこともあり、社内で Ruby の型システムを活用していきたいよねという話が出てきました。 前回書いた記事 で RBS Collection を試したのも、実際の使用感を見てみたかったという部分があります。 一方で Ruby の型システムはシグニチャ定義を別ファイルにする必要があったり、検証用のツールが複数合ったりと独特で、そもそも全体像をつかめていないというメンバーも複数人いました。 このあたりは自分の興味分野で RubyKaigi のセッションを追いかけていたこともあり、社内で勉強会を開いて下地を固めよう、ということになりました。 勉強会で使用したアジ
【Ruby】LinuxとRubyとCoW - 地方エンジニアの学習日記
hiboma.hatenadiary.jp こちらのアンサー記事を書いてみますw なぜ CoW の話が出てきたのか なぜCoWを気にしたのかを話すとまず社内で動かしているAPIサーバがメモリ利用過多となってアラートがなったのが話のスタートでした。サービス自体はUnicornを使って動いています。 メモリ利用過多となったときに調べる手法は言語ごとに様々ですが私はRubyの経験がほぼなくプロファイラなども使ったことがありません。この状況でできることは/procを見るくらいしかなかったので/proc/$pid/smapsを見始めました。そこで始めたのがメモリ共有率の計算でした。 以下のツールを書いてUnicornの親子プロセスのメモリ共有率を確認するとなんと40~60%程度となっていて「え！？」ってなったのが始まりでした。プロセスの生存期間が長いのかと思ったのですが起動時間も出すと数分前に起動し
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
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 ）
RenovateとGitHub Actionsを導入し「なくてはならない存在」に | はてなで働く ikesyo にアンケート [#17] - Hatena Developer Blog
はてなで働くエンジニアにアンケートシリーズ第17回は、マンガアプリチームのiOS/Androidアプリエンジニア、id:ikesyoに話を聞きました。 本名から読みやすさ重視ではてなid化 フリーランス時代に勉強会で声を掛けられたのが入社のきっかけ iOSもAndroidも担当するが、専門性としては「iOSアプリ」「Swiftが得意な人」 チーム異動経験を生かして「架け橋的な役割」を意識 Renovate、GitHub Actionsの導入を推進し、チームに根付いてきた 大切にしているのは、意思決定の過程において納得感を醸成すること 「早く小さく失敗する」ことも意識していきたい 本名から読みやすさ重視ではてなid化 ── Q. はてなidとその由来を教えてください 本名が池田 翔（いけだ しょう）で、呼びやすく「だ」だけを抜いた「いけしょう」をあだ名化・id化しました。 ローマ字表記では「
![RenovateとGitHub Actionsを導入し「なくてはならない存在」に | はてなで働く ikesyo にアンケート [#17] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc586c3d350766bc32c1fc48aac66fdbce9a6478/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fikesyo%2F20210531%2F20210531134335.jpg)
WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
CNCF公認のKubernetes試験、Certified Kubernetes Administrator(CKA)を新形式で受けて合格しました。 - inductor's blog
はじめに 新形式のCKAを受けて、合格点66のところ72点で無事CKAを取得することができました。 はじめに 新形式？ どうやって勉強したか 準備はどうしたか 実際受けた感想 CKA受かってた。 新しい形式のやつをBetaで受けたので、一応新形式でも大丈夫だったということが証明されたのかな？ｗ pic.twitter.com/dXm3jX7kgr— inductor (@_inductor_) 2020年9月8日 新形式？ はい。2020年9月から、CKAの試験範囲が少し変わって、CKADとの差別化がなされました。 training.linuxfoundation.org 簡単に言うとよりクラスター管理の色が強くなって、上で動かすYAMLの細かいところまでは見る範囲が減っています。また、セキュリティ関連はCKSに移り、その代わり管理に関わるトラブルシューティングなどの点数配分が変わっていま
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https://jp.techcrunch.com/2021/08/30/rinna-gpt-2-roberta-oss/
GitHub - diekmann/wasm-fizzbuzz: WebAssembly from Scratch: From FizzBuzz to DooM.
GitHub - mrdbourke/tensorflow-deep-learning: All course materials for the Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow course.
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開