データは21世紀の新しい資源と呼ばれています。しかし、生のデータだけでは、ビジネスの成功をもたらすことはできません。 そこで登場するのが記述的分析です。 この強力なツールは、膨大なデータの海から意味のあるパターンや傾向を抽出し、私たちに分かりやすい形で提示してくれます。 今回は、「データの物語を紡ぐ記述的分析」というお話しをします。 記述的分析とは何か 記述的分析は、データ分析の世界への入り口であり、ビジネスインテリジェンスの基礎です。この手法を理解し効果的に活用することで、データに基づいた意思決定の第一歩を踏み出すことができます。 定義と重要性 記述的分析（Descriptive Analytics）は、データ分析の基本的かつ不可欠な形態です。 この手法は、生のデータを要約し、過去や現在の事象や傾向を理解可能な形で表現することを目的としています。 以下は、記述的分析で実施する主なことです

はじめまして。六月と申します。 ・ツイッターはこちらです ・AtCoderのプロフィールはこちらです 風の噂で、AtCoderでは色が変わった際に色変記事というものを書く文化があり、この時ばかりは大いに自分語りが許されると聞きました…。 そこで、もしかすると人によっては、私の色変記事が参考になる可能性もあるのではないかと思い、筆をとりました。 きみたち、おぢさんの話を聞いてみないか…。 お暇な方はどうぞお付き合いください。 簡単な自己紹介 私は40代で、社会人生活の折り返し地点を迎えつつあります。私生活では小学生の子供を持つ父でもあります。大学は文系で、これまで情報科学の教育・訓練を受けた経験はありません。 業界の特性もあり、私の勤務先ではいまだにFAXと手書き書類がかなり使われています。普段はそのような、おおよそITとは無縁の、むしろ昭和ライクな環境で仕事をしています。 そういったことも

こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

様々なブラウザ（Chrome, Firefox）やテキストエディタでMarkDownを表示する方法です。 Chrome 1.コチラより、「Markdown Preview Plus」を「Chromeに追加」します。 2.「Markdown Preview Plus」を追加しますか?と聞かれるので、「拡張機能を追加」をクリック 3.「Google Chromeの設定」 > 「設定」（画面右方） 4.「拡張機能」（画面左方） 5.Chromeに読み込まれている拡張機能一覧が表示されるので、「Markdown Preview Plus」の「詳細」をクリック 6.「ファイルのURLへのアクセスを許可する」の右端のトグルをONにする これで、Chromeで対象ファイルを読み込むと、MarkDown表示されます。 Firefox 1.コチラより、「Markdown Viewer」を「Firefoxへ追

どんなときでも、今のようすを見て安心できますデータを取得することで、愛猫の体調や今のようすが手に取るように分かります。忙しくしていたり、外出中でも、スマホを開くだけで愛猫の状況をリアルタイムで確認できます。 いちはやく変化の兆候に気づくことができます人間の言葉を話さない愛猫のことが、Catlogを通して分かります。元気レベルの低下、排泄の増加、体重の減少など、放置すべきではない重要な愛猫からのシグナルを逃さないようになります。 多頭飼いでありがちな「どっち？」を解消できますどの子が問題を抱えているのか、分からなかったことはありませんか？すべての愛猫たちのデータを見える化することで、勘や予想だけに頼った誤判断をしてしまう可能性を無くすことができます。

ウマたん 当サイト【スタビジ】の本記事では、Plotlyの使い方について解説していきます！Plotlyは非常にキレイにグラフを描画できるライブラリ。描画後にインタラクティブにグラフを操作できるのも特徴の１つです。 こんにちは！データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事ではグラフをキレイに描画することのできるPlotlyの使い方について解説していきたいと思います！ Pythonでの描画と言えば、MatplotlibやSeabornなどが有名ですがPlotlyも非常に使いやすく人気です。 Plotlyを使うことでインタラクティブにグラフを表現することもできるんです！ Plotlyを使う準備 物は試し！それでは早速Plotlyを使っていきましょう！ ここではPythonの実行環境として「Google Colab」を使っていきます。 Google Colab

それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質

私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.3.19追記）Opusとりあえず試してみたい！という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench（OpenAIのplaygroundに相当）から試せます！ 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau

ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ

3. APIキーの取得APIキーの取得手順は、次のとおりです。 (1) 「Anthropic」のサイトのAPIの「Get API Access」をクリックしてログイン。 はじめての場合は、アカウントを新規作成します。 (2) ダッシュボードを確認。 初回は「Get started testing Claude with $5 in fee credits.」で$5分のクレジットを取得できます。 (3) 「Get API Keys → Create Key」でAPIキーを作成。 APIキーはGoogle Colabで利用します。 4. Colab での実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install anthropic(2) 環境変数の準備。 左端の鍵アイコンで「ANTHROPIC_API_KEY」を設