りみたる @coo_kun @erukiti いいですね!わかりやすそう、早速注文しました。 これですよね! スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング amzn.to/2t5FC4Y スラスラ読める JavaScript ふりがなプログラミング amzn.to/2LRJFKc pic.twitter.com/X4MDF9AXGZ 2018-06-15 10:51:59
りみたる @coo_kun @erukiti いいですね!わかりやすそう、早速注文しました。 これですよね! スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング amzn.to/2t5FC4Y スラスラ読める JavaScript ふりがなプログラミング amzn.to/2LRJFKc pic.twitter.com/X4MDF9AXGZ 2018-06-15 10:51:59
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
オラクル、JavaやJavaScript、Ruby、Pythonなど多言語対応を単一ランタイムで実現する「GraalVM」をオープンソースで公開。Twitterが本番環境で採用 JavaやJavaScriptなどには、それぞれその言語を実行するためのランタイムが存在します。JavaならJavaVM、JavaScriptならJavaScriptエンジンといった具合です。 米オラクルがオープンソースで公開した「GraalVM」は、これまで言語ごとに個別に用意されていたランタイムを統合し、単一の高性能なVMにするという同社の研究の結果開発された汎用仮想マシンあるいは汎用ランタイムです(米オラクルのブログ、日本語訳)。 GraalVMのWebサイトには、次のような説明が記されています。 GraalVM is a universal virtual machine for running appli
スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね? こんなの使いまわした程度で「うはwww俺天才www」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事www煽り乙wwwなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
「年収1,000万円」これは日本で働くうえで、収入の1つの大台と言えます。職種によって実現のしやすさは変わりますが、果たしてプログラマーでも年収1,000万円に到達することはできるのでしょうか? 今回はプログラマーが年収1,000万円を目指すうえでどんなことを意識すべきなのか、稼げるプログラミング言語はあるのか、キャリアプランはどう描くべきなのかなど、高収入プログラマーを目指すうえで必要なポイントを解説します。 システムエンジニア(SE)とプログラマーの違い SEとプログラマーの年収の差を見ていく前に、まずはそれぞれの仕事内容の違いから確認することが重要です。それぞれの仕事内容によって年収にも少なからず差が出る傾向にあります。 システムエンジニア(SE)の仕事内容 例えば、新しいソフトウェアを開発するとしましょう。これを完成させるには、SEとプログラマー双方の力が必要ですが、まず動き出すの
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC(Mac/Linux)だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー!」という人は、下記の記
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました!「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年(2017年)は昨年(2016年)以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke(野球の人)ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年(2018年)に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる!笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事:AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
休日。何かしなければという焦りがあるんだけど、何をしようか思いつかない。 現在の飯のタネである(僕はいわゆるSIer)システム系の勉強を、最近してないことに気づいてはいるんだけど、インフラの構築に気が行ってしまって、なかなかスタートを切れない(どうせなら借りているVPSに対して色々と自動化して・・・と)。 そこでインフラの部分に気を取られることは無いHerokuを使って、何か作ってみることにした。 >> できあがったもの >> http://studysuggest.herokuapp.com ※後ろの方にも書いてますが、綺麗に何かを作るより、まず動くものを作って公開するというのを主題にしてます。 Herokuとは ざっくりとまとめると 高負荷でなければ無料で利用できる 定期的にバックグラウンドで◯◯動かす みたいな事やると、無料枠超える可能性出てくるので注意 gitにソースを上げて、流し
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ・ω・)ノ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Webサイトの状況を監視するためのスクリプトを動かしたいというシチュエーションが発生することがあります。典型的な例としてECサイトの在庫監視などがあると思います。この文章を読んでいる人の中には、Nintendo Switchの在庫状況を監視して通知するスクリプトを動かしている人もいるもいるのではないでしょうか。*1 在庫確認のようなシチュエーションでは常時起動しているPC、すなわちサーバに相当するものを用意しなければなりません。VPSを借りる人も多いと思いますが、スクリプトを動かすだけに使用するには少々オーバースペックです。 そこで今回はAWS Lamdaを使って安価にサーバレスでサイトの在庫状況を監視するシステムを構築します。例としてNintendo Switchの在庫状況を通知するシステムを作ります。 おそらく無料枠内で収まると思いますが、無料枠を超えたとしてもAWS Lambda自体
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