「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
はじめに 今までコールセンターへの音声認識システムの導入とかに携わってきました。 音声認識の方式には大きく2種類あります。 バッチ型 音声ファイルを渡すと認識した結果が返ってくる コールセンターの通話録音をテキスト化してビッグデータ分析とかで活用できる Youtube動画の自動字幕とかでも使われている。 リアルタイム型(またはストリーミング型) 喋っている音声がリアルタイムで認識されていく。 コールセンターのスーパーバイザが複数のオペレータの音声をモニタリングしたりする場合に活用できる 最近だとAbemaTVで記者会見の生中継とかでAIポンが使われている で、クラウド型の音声認識APIに関しては以下が4強と言われています。 Google Cloud Speech API Microsoft Azure Bing Speech API IBM Watson Speech to Text Am
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました ブログエンジンで必ず必須になるのが管理画面ではないでしょうか。コンテンツをためておいて、一覧したり編集できる仕組みが必要です。静的なブログエンジンの場合はローカルのフォルダが管理する機能になるでしょう。 そんな中面白いのがHexoPressです。なんとGoogleドキュメントをコンテンツを蓄積する場としています。 HexoPressの使い方 最初にGoogleアカウントと接続します。その後設定をします。 最初は何も記事はありません。 そこでGoogleドライブに記事を書きます。hexopressというフォルダがありますので、そこに書きます。 書いたら管理画面でパブリッシュします。 そうすると記事ができあがります。 さらに写真を貼り付けてみます。 ブログ記事でもちゃんと写真が貼り付け
Budou is in maintenance mode. The development team is focusing on developing its successor, BudouX English text has many clues, like spacing and hyphenation, that enable beautiful and legible line breaks. Some CJK languages lack these clues, and so are notoriously more difficult to process. Without a more careful approach, breaks can occur randomly and usually in the middle of a word. This is a lo
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