midjourneyより高性能だけど入口の敷居が高すぎるStable Diffusionについて、かわなえさんによる導入方法解説まとめ＋他の人の補足など
リンク ITmedia NEWS 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK AIスタートアップ企業の英Stability AIは、画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化した。AI技術者向けコミュニティサイト「HuggingFace」でコードやドキュメントを公開した他、同AIを試せるデモサイトなども公開している。 154 users 134 リンク はてな匿名ダイアリー HなStable Diffusion 前提として、StableDiffusionでエロ画像を出そうとしてもsafetycheckerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。(Stable… 180 users
【2020年版】AI/機械学習 × Raspberry Pi(ラズパイ)の可能性を感じる事例まとめ26選 – ピクアカインフォ
Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 コロナ禍 2020年2月以降猛威を振るっているコロナウイルスによって、世の中の状況は一変しています。そんな中、多くのプロジェクトも生み出されています。 体温を検知する コロナ禍にあって、体温検知に対するニーズが急激に高まりました。特に非接触型で、担当者がいなくとも体温を測定できる仕組みが人気のようです。オフィスはもちろん、工場などでも利用できるでしょう。顔を認識した上で、検温を開始します。 体温検知AIデバイス こちらも同様の非接触型の検温システムです。Webカメラによ
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
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
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Python3メモ 2017年・冬 - argius note
ここ半年くらいで参考になった情報のメモ。 環境 Python 3.6.1 Pythonは、一部を除いて現時点での最新バージョンを使用していますが、そんなに古くなければたぶんOKです。 また、動作はWindowsで確認していますが、明示した箇所以外には特にOSに依存するところはないと思います。 ログインした状態でWebページ取得 ログインしないと見られないページを、Beautiful Soupでパースしたいときなどに使いました。 この例は、Requests という追加モジュールが必要です。Anacondaフルパッケージには入っています。 今回は、バージョン2.13.0を使用しました。 Requests: HTTP for Humans — Requests 2.13.0 documentation Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 d
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
【Tensorflow入門】適当にTensorflowを理解して、モデルを作ってみる - Qiita
この記事は、自身のブログ、Data Science Struggleを翻訳したものになる。 目的 Tensorflowが何なのかを大雑把に理解し、簡単なモデルを作成していく。 Tensorflowの概略 様々なところで聞くようになったTensorflowとは結局何であって、機械学習においてどのような位置付けになるのかというところから簡単に見ていく。 1. Tensorflowとは何なのか？ まず、Tensorflowとは、実際に使って行く上では、ニューラルネットのパラメーターを決めるための計算を自動でやってくれる計算機ぐらいの考え方で構わない。 ここでいう計算機とは、1+1の答えを出してくれるというような、文字通り、計算を行ってくれるものだ。 2. 機械学習においてはどのような位置付け？ 機械学習を用いる方法は大きくわけて三つある。 一つ目は、アルゴリズム、数理を正しく理解した上で、各言語
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存
GAE/Python 入門者向けTips « Stop Making Sense
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