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はじめに この記事では、IT エンジニアである/ないに関係なく、Visual Studio Code (以下、VS Code) をこれから初めて使い始める人が、最初に入れておくと後々便利になるだろうと思われる拡張機能を紹介しています。 拡張機能 (Extension) とは、サードパーティー製の追加機能のようなものであり、誰でも自由に開発・公開することができるようになっているものです。VS Code は無償で提供されているテキストエディタですが、それだけでは不便というユーザーの悩みを解消してくれるものです。 (という立ち位置で存在していた当初でしたが、最近は標準機能のみでも最早テキストエディタという範疇を超えている気がしなくもないです) まだ拡張機能を使い始められていない/使いこなせていないという方は、是非この記事を参考に、VS Code の拡張機能を使い始めるきっかけにしてもらえれば幸い
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能(AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
はじめに はじめまして。株式会社キカガクの河原です。 キカガクは、「AI を含めた先端技術の研修」を行っている会社です。 さっそくですが、CNN の構造ってどのように決めるのか、難しいと感じた方も多いのではないでしょうか。 フィルタのサイズは、なぜ $3\times3$ が多いのか Convolution と Pooling は何回繰り返したらいいのか Convolution を何度も繰り返すと、計算量膨大になるのでは みなさん、様々な疑問を抱いてるかと思います。 私自身、学び初めの頃は、どのように CNN のアーキテクチャを構成すればいいのか、理解出来ずにいました。 そこで、CNN の過去のモデルから紐解いて学ぶ事によって、上記の疑問が解消された背景から、本記事を書いていきます。 本記事を通して、皆様の抱いていた疑問が少しでも解消されれば幸いです。 本記事を参考にして欲しい方 ニューラル
大学や大学院で論文の書き方を鍛え上げた人たちには遠く遠く及ばないが、僕の様なはぐれもの1でも最近は Amazon 社内で文書の質が高いと評価してもらえるまでにはなった。Software Engineer として、コードでのアウトプットはもちろん大事だけど、文書のアウトプット(およびそれによって得られた実際のアウトプット)は同じだけ重要である2。今回は自分が最近どういうところに気をつけて技術文書を書いているのか、ということについて数年後の自分が忘れてないことを確かめられる様にまとめておく。 そもそも文書とは? 英語だと document。ここで指す(技術)文書とは、人間が読む文体で書かれた技術に関連する情報、といったものだ。具体的に言うと以下の様なものを想定している: 新しいプロジェクトの骨子を説明する資料 会議の叩き台となる 1 枚ペラ 本番環境に変更を加えるにあたっての包括的な情報や具体
先日ですが、旧知の*1Grahamianさんのこんなツイートが話題になっていました。 データ分析をするときシンプルに重要なことは「生のデータを眺める」と「データの分布をグラフにする」ことなんじゃないかと思うんですよね。すぐにクロスとかファネルとかコホートとかやりたくなるんですけど、まずは目の前のデータがどんなものか頭にマッピングさせることが長期的に効いてくる感じ。— Grahamian📊データ分析と機械学習 (@grahamian2317) 2021年1月12日 何を当たり前のことを言っているんだと眉を顰める向きもあるかもしれませんが、これだけデータサイエンスやら機械学習(人工知能)やらが喧伝されている昨今においては、少なからぬ現場で「データはどこかのAPIからバルクでダウンロードしてくるor本番DBから転送してくるだけ」「やってきたデータは中身を見もせずにそのまま統計分析や機械学習など
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 今回のブログでは、発展を続ける「自然言語処理」技術の中から、さまざまな自然言語処理の課題を非常に高い精度で解決する「Transformer」モデルをテーマに、なぜ分析精度が高いのかを解説します! はじめに こんにちは、アナリティクス本部アナリティクスサービス部の董です。 2017年に Google が発表した「attention is all you need」という論文で提案された「Transformer」は、機械翻訳や文章カテゴリの分類、文章生成等、さまざまな自然言語処理の課題を非常に高い精度で解決し、革命的な進歩で発展しています。当社でもTransformerモデルを業務に生かすことで、これまでは不可能だった分析が可能となっています。 本ブログでは、「なぜTransformerモデル
News 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムでは,会員校を公募しています. 詳細ページ 連携校として国立大学もご参加いただけるようになりました。 2023.9.8 名古屋大学 数理・データ科学教育研究センター長 武田 一哉 教授 のインタビュー記事を掲載しました. 2023.6.3 コンソーシアムの ニュースレターvol. 18 を掲載しました. 2023.5.9 東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター長 早川 美徳 教授 のインタビュー記事を掲載しました. 2023.1.31 コンソーシアムの ニュースレターvol. 17 を掲載しました. 2023.1.25 特定分野会議(理工系)ページを開設しました。成果物として、応用基礎レベルモデルシラバス(理工系)等を掲載しています。 2022.12.16 神戸大学 数理・データサイエンスセンター長 小澤 誠一 教授 の
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました: [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
今年の一年早くない? トシ取るほど時の流れを早く感じるのは知ってるけど、今年は特に、あっというま感がすごい。恒例のこの記事、もう書くの!? と思ってる。 毎年、「人生は短く、読む本は多い」と能書き垂れるが、今年は、「人生は加速的に短く、読む本は指数的に多い」と変えておこう。 そして、昨年と比べると、世界はずいぶん変わってしまった。 基本的に外に出ない、人と会わないが普通になり、マスク装備が日常になった。オフ会や読書会でお薦めしあった日々は過去になり、代わりにZoomやチャットでの交流が増えた。 ポジティブに考えると、そのおかげで、読み幅がさらに広がった。わたし一人のアンテナでは、絶対に探せない、でも素晴らしい小説やノンフィクションに出会うことができた。お薦めしていただいた方、つぶやいた方には、感謝しかない。 さらに、今年は本を出した。 ブログのタイトルと同じく、[わたしが知らないスゴ本は、
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが1冊の本にまとめてくれました(感謝) データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか? この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか? 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
こんにちは。イラストレーターの崎田ミナです。健康のためにヨガをしており(ヨガ歴4年半)、日常で取り入れられそうなストレッチを旦那(メタボ・運動不足)によく伝授しています。 一緒にストレッチをするようになってから、なんと1年もマッサージ屋に行ってないという旦那。あんなにリフレクソロジーが好きだったのに……。会社でも自主的に行い、疲れを溜めないようにしているとか。 そんなふうに、こまめに疲れを取れるといいですよね。特に、今のような寒い季節は体が縮こまって凝りやすいです。あと冷えも気になるところ。 そこで今回はオフィスで出来る「肩コリ解消ストレッチ」と家でじっくりやりたい「尻ほぐしストレッチ」を旦那に紹介してもらいたいと思います! ただ、イラストレーターとして絵的に現実の旦那の体型が気になりすぎるので……。 オフィスでカンタン・肩甲骨まわりほぐし! まずは旦那いわくヒマな会議中でも何気なくやって
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画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
「ビジネスの仕組みがわかる 図解のつくりかた」という本を全文公開します!この本は、2020年4月に出版されたスマホサイズのコンパクトな新書です。『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版後、多くの反響をいただき、さまざまな企業でビジネスモデル図解について講演・ワークショップを開催してきたノウハウを凝縮した一冊になっています。 ※当記事の情報を転載、複製、改変等は禁止いたします それではここから全文公開をご覧ください。 第1章:ビジネスモデル図解、基本の「き」はじめに 僕たちが『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版したのは2018年9月のことです。「Amazon Go」や「Spotify」など、100の事例のビジネスモデルを同じフォーマットで図解した本は、7万部を超えるベストセラーになりました。その後さまざまな反響を得て、企業から多数の講演・ワークショップの依頼をいただきました。「ビジネスモデルを自分で
メルペイ エキスパートチームの@tenntennです。本稿は Merpay Tech Openness Month の11日目の記事です。 「プログラミング言語Go完全入門」の期間限定公開のお知らせでも書いたように、メルペイでは、社外の方向けにGopher道場という体系的にGoを学べる場を無償で提供してきました。Goの普及を目的にこれまでに8回開催し100人以上の方に参加していただきました。 また、Gopher道場の動画や資料はGopher道場 自習室として誰でも利用できるようになっており、現時点で300名以上の方が利用されています。 Gopher道場の資料のベースになっている「プログラミング言語Go完全入門」は、2020年7月31日までの限定公開になっていましたが、本日より公開期限を撤廃し、完全公開することになりました。 また、本日8月31日から始まる「Online Summer Int
Author: conao3 Published: 2020-08-25 Last Modified: 2020-12-04 GitHub Source: md はじめに Emacsは1972年にMITで生まれ、今日に至るまで名だたるハッカーに愛されてきたエディタです。 Emacsがハッカーに愛されている理由は、Emacsがそれ自体、動的なEmacs Lisp環境であり、エディタの動作をEmacsの開発者ではないあなたが、ビルドなしで動的に自由にハックできることです。 OSと協調する必要のあるEmacsのコアとEmacs LispそのもののコアをC言語で提供する他は、ほとんど全ての機能がEmacs Lispによって提供されています。 あなたは細部にわたってEmacsの全てを制御できますし、Emacsの上にあなたの思い描く、あらゆるアプリケーションを構築することができます。 Emacsはあな
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【5/21開催】Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました 生成AIを活用したユースケースで最も一番熱いと言われているRAGの実装ガイドを公開しました。そのガイドの紹介をおこなうイベントです!! https://tech-lab.connpass.com/event/315703/ こんにちは、サイオステクノロジー武井(Twitter:@noriyukitakei)です。今回は、第4回シリーズで、WSL2、Visual Studio Code、Docker、Windows Terminalなどの
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