はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアでChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基本的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合

Abletonのシンセ入門サイト、音も出せるしわかりやすすぎる2024.06.02 21:0017,553 ヤマダユウス型 ｢シンセサイザー、名前も見た目もかっこいいけど複雑そう｣ そう感じたことがある人にぜひ知ってもらいたい、シンセ知見の塊みたいなサイトを見つけました。コチラです。 このサイト、音楽制作ソフトやハードウェアを手掛けるAbletonが作ってるみたいで、なんと実際に演奏ができるんです。しかもスマホでアクセスすると、タッチで演奏もできてしまう！ シンセサイザーの仕組みをサウンドと一緒に解説実際にサイトを訪れてみると、テキストと共に操作できるスペースが用意されています。たとえば上の画像だとドラッグできる下画面をクリックすると、ビヨンビヨンとシンセらしい音が出ます。 こういったシンセらしい音はどんな仕組みで動くのか、どんな要素で構成されているのか。音と一緒に理屈でも解説していきます

この5年くらいで80kg超から55kg以下まで減量して維持できているので、心がけたことの一覧を書いていこうと思う。 自炊それまでは母の作ってくれる食事と昼食は外食で賄っていたので、とりあえず全て自分で作ろうという話になった。 野菜多め自分は沢山食べてしまう人間なので、人より多く食べるという点を曲げる気はなく、じゃあ何を食べていいのかと考えた時、第一候補に挙がったのは野菜だった。 イモ類は別にして、大抵の野菜はカロリーを気にする必要がないので、手当たり次第に野菜を常備して人の3倍くらい野菜を食べる生活が始まった。 なお食費は2倍くらいに膨らんだ。 脂質少なめタンパク質、炭水化物、脂質の中で最も不要なのは脂質だと判断した。 揚げ物は基本的に断ち、スーパーで買う肉もなるたけ脂身の少ない赤身を選ぶようになった。 料理に使う油もできるだけ上質なものを摂りたかったので、オリーブ油と米油を主軸に料理する

抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた

「シャタバリ」と呼ばれる女性向けハーブティーを飲んで2ヶ月だが、日常生活に支障が出るくらい効いている。 主に生理痛の軽減に効果があったのだが、何よりも私に効果大だったのは「性欲が高まる・異性が気になる」こと。 ※あくまで個人のn＝1の経験なので、シャタバリ飲んだ人が全員こうなるわけではないことをご理解ください。 ※当方アラサー女、性欲は割と強い方だと思ってたけどシャタバリ飲んでから「本当の性欲」を手に入れてビビってます。 もうとにかく、性欲が、強くなる。異性に目がいく。 今日も仕事先で会ったおじさんが前髪を払っただけで、セクシーさを感じてキュンとしてしまった。 別にイケメンでも何でもない普通の人なのに。 これまでも男性を素敵と感じる瞬間はあったけど、ここまで下半身と呼応するタイプのキュンは初めてだった。 私はわりとAVを観たりする方だが、シャタバリ前とシャタバリ後では見る量も質も変わってき

マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

俺は新入社員時代、上司との相性が悪くて毎晩社宅のゴミ箱を蹴っていたり、酒飲みまくって奇声を上げたり、上司との電話直後にスマホを遠投したりといった伝説を数多く持つ本物の奇行種なんだが。 そんな俺が精神科医に薦められてやったことでマジで聞いたことを教える。 会社のカウンセラーが言ってた「７秒耐えろ！無限に耐え続ければいつか収まる！」はマジで無駄だった。 １位　カルシウムの錠剤を飲む。 ２位　７時間以上寝る ３位　バナナを食って太陽光を浴びる ４位　朝と晩に「俺がよくやっているのは俺が知っているので、理解する気のない他人に認められる必要は実はそんなにない」を１０回唱える ５位　仕事終わりに明日会社に来たら思い出すべきことを書き出してそのことは忘れて家に帰る ６位　酒とカフェインは元気の前借りなので用法を守る ７位　過ぎたことに考え始めたら「もう諦めろ。取り戻そうとするな」と唱える ８位　どうして

Kaggleアドベントカレンダー2023の19日目の記事です． TL;DR データ分析未経験からkaggleでどんなことを学んだか 想像していたデータ分析と実業務とのGap kaggleやっていて良かったこと、kaggleでは学ばなかったこと はじめに 趣味でkaggleを始めたことをきっかけに、現在はデータ分析の仕事をしています。 Muj!rush!というアカウントでKaggleをしています。Kaggle expertです。 kaggleを始めてから3年程度経過したので(この3年間は、地球の公転が早まってんのかってくらい時間が経つのが早かったです)、これまでを振り返ることで、今後kaggleを始めてデータサイエンティストを目指すような方への参考になれば幸いです。 Kaggleと出会ったことで仕事への向き合い方や、今後のキャリアの考え方が変わったので、 僭越ながら一言だけ言わせてもらうと、

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。 はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストールのやり方を説明します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをク

最近よく聞かれるので改めて言っておく。俺に起業の相談をするな。一切受けつけていない。突然事業のアイデアを言われても俺は助けないし助けられない。 俺が相手にするのはUberEatsのユーザーと、昔から一緒に仕事をしている人の紹介だけだ。もうすぐ五十路が見えているというのに新たな人間関係を構築しようとするほど俺は暇でも気長でもない。 相談されるとそれだけで僕の頭脳が無駄に消費される。俺に相談するというのは基本的に泥棒である。俺は何か聞いたら自分でも意識しないうちに気の利いた解決策を考えてしまう。俺にとって俺の頭脳は商売道具だから、俺に起業の相談をするというのはタダでイラストレーターに絵を描けと言ってるのと同じだ。 相談を受けなくていいようにたくさん記事を書いてるし本も書いている。俺の情報を一方的に発信するのは構わないのだが、誰かのへんな考えを聞いて時間を浪費したくない。時間は限られているのだ。

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

わずか3秒の元音声から本人そっくりな音声合成が可能な技術「VALL-E X」が誰でも使える形で公開されました。オープンソース版で、ローカルマシンからWebUIで利用できます。さっそくインストールして使ってみました。 以前、ディープラーニングベースの音声・歌声合成ソフトであるDiff-SVC、リアルタイム処理が可能なAIボイチェンRVCを紹介したとき、自分は記事タイトルに「驚異の」という形容詞を付けました。それでも学習には数十分の本人による音声データが必要で、そこまでのデータを用意するのは容易ではありません。それに対してVALL-E Xでは元データが3秒あれば本人に似た声を生成できるのです。

値段の「¥マーク」を小さくしたら購入率が大きく改善された。機能は「体験」で成果が激変する。10周年の「メルカリ」に聞く新機能の開発の裏側。3つの成功施策。 10周年を迎えた「メルカリ」さんを取材しました。 株式会社メルカリ Product Manager 塚本 佳実さん、UX Design Manager 宮本 麻子さん「メルカリ」について教えてください。塚本： 「メルカリ」は、国内最大手のフリマアプリです。2023年の7月にサービス開始からちょうど10周年を迎えました。 直近のアクティブユーザー（MAU）は2,200万人以上に、四半期のGMV（流通金額）は2,500億円以上に到達しています。 累計だと30億品以上が出品されていて、販売の速度でいうと「1秒間に7.9個の商品が売れている」というデータもあります。 この10年間でのトレンドの変化としては、取引されている「ブランド」にも変化が出

はじめに 社内でTodo管理の勉強会を実施した際に作成した資料があったのですが、今回自分の中の考えをまとめるせっかくの機会だと思い、字面で書き起こすことにしました。 意外と世の中では語られることのなく、『あたりまえ』として扱われてしまう『自己管理』について自分が半年間運用し、週ごとにカイゼンを続けたどり着いた、現時点でのHowを多くの人に伝えられればなと思っています。 もちろん最適解がこの形とは言いませんし、自己管理は人の数分だけ最適解はあると思っています。「みんな正しい、ただし部分的に」ということを念頭に、楽しんで読んでいただければ幸いです。 タイトルを付けた理由としては、かなりシステマチックな内容になってしまっていると感じてしまったため、「運用レベルが高い」人物を想定した結果、このタイトルになりました。 概念篇 『自己管理』を行っていく上で、確実に「ここは飛ばしてはいけない」と思ったた

深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comもお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp 深津 貴之 / THE GUILD / note.com @fladdict 若い人に投資とかの質問されたら、「1番キラキラしてなくて、手垢がついててダサいと思われる投資法をやり切るのがオススメ」と言ってる。そのまとめメモ。 2023-07-09 13:20:30 深津 貴之 / THE GUILD / note.com @fladdict 世界インデックスとか、米国インデックスとか、債券インデックスとかを、淡々と積み立てる。 個別株と信用と不動産などは、上級者の自覚が出るまで1mmもやらない。そういうのはnisa とかi dec

エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ①　Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ②　Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③　実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら

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