GitHub Copilot パターン&エクササイズ のドキュメンテーションへようこそ！ 👋 このコミュニティ駆動のオープンソースガイドは、GitHub Copilot のベストプラクティスを提供することに専念しています。 あなたのプロジェクトにこれらの慣行を理解し、評価し、統合するのを簡単にすることが私たちの目的です。 🚀 �X�:�U このドキュメントは、開発者がGitHub Copilotや他のAI駆動のツールをより良く使用するのを助けるために、GitHubのカスタマーサクセスアーキテクト @yuhattor によって提供されています。 GitHubの公式ドキュメントではなく、個人やコミュニティの意見が反映されたコミュニティドキュメントとしての特性を持ちます。 ぜひコントリビューションをして、あなたの意見もこの本に反映させてください。 これらのパターンの一部は個々の環境で効果が実

ChatGPTのAPIが公開されたので利用料金、Pythonでの具体的な使い方など一通りまとめました。 2023年時点での情報です。API等の変更でコードが動かなくなる可能性があります。 APIを利用するにはChatGP […]

第30回 MLOps 勉強会の発表資料です。Money Forward でのこれまでの取り組みについて、振り返った内容を共有します。

鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト（https://pyscript.net/） Warning：PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは？ PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると

こんにちは。TATです。 前回に引き続き、Pythonのコード解説記事です。 前回は、PythonでSUUMOの賃貸物件情報をスクレイピングするためのコード解説を行いました。 今回は収集したデータを整形する方法について解説していきます。 ほとんどの場合、収集したデータをそのままデータ分析に利用することはできません。 データ分析ができるように、データをきれいにする作業が必要になります。 そしてここが一番めんどくさかったりします。 ここできちんと使えるデータに整えることが、データ分析や機械学習モデルを作る前の大事な作業になります。 Pythonを使うと、データの整形もとてもシンプルに実行することができるので、実際に僕が書いたコードを紹介しながら解説していこうと思います。

こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot（以下Copilotと呼びます）を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使

［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? コメント欄にも他の方のおすすめAPIを書いてくれているので是非見てください！ Google Sheets API 公式：https://developers.google.com/sheets/api/reference/rest/ 数万行のGoogleスプレッドシートの読み取り・書き込み処理などができます 読み取りだけであればAPIkeyの発行だけでできますが、書き込みにはOAuth認証が必要です 参考：PythonとSheets API v4でGoogleスプレッドシートを読み書きする Google YouTube Data API

はじめに 本稿では Webex で ChatGPT API を利用して Bot を作る方法について解説します。 前提として下記のアカウントを既に作成しているものとします。 Webex アカウント Google アカウント Open AI アカウント なお、本稿では Webex における ChatGPT API を利用した Bot 実装方法の一例を示すだけであり、実行は全て自己責任にてお願いします。 1. Webex Bot の作成 Webex の New Bot から新しい Bot を作成します。 適当な Bot name、Bot username、App Hub Description を入力し、Icon を設定します。 設定が完了したら、Add Bot をクリックして、Bot を作成します。 作成が完了すると、上記の画面に移ります。 この際に Bot access token と Bo

MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag

今まで僕がデータサイエンス関連で勉強してきて、良かった教材や無料の教材をまとめました。 今後もどんどん更新していきますので、保存してご活用ください！ 自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.12.31時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 優良教材まとめ 自分が利用したことのあるもの、利用していないけど良さそうなものを分野別にまとめました。 本記事はNoteに移行しました。 こちらの記事をご覧ください。無料で公開しています。

「GitHub Copilot」を使ってみたので、まとめました。 1. GitHub Copilot「GitHub Copilot」は、人工知能のペアプログラミングシステムです。人工知能 (OpenAI Codex) がコードの候補を提案することにより、プログラマがより迅速に少ない作業でコードを書けるようにサポートします。 サポートするエディタは、次の4つです。 ・Visual Studio Code ・Visual Studio ・JetBrains ・Neovim 2. 使用料金「GitHub Copilot」の使用料金は月10ドル、または年100ドルです。60日間の無料トライアルもあります。 ・Pricing - GitHub Copilot 3. GitHub Copilotの開始「GitHub Copilot」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub」アカウントを持