こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事では髪型・ヘアアレンジ・ヘアカラーに関する英語をまとめています。

今回はOpenAIの『CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)』を解説したいと思います。 CLIPは画像の分類に利用されるモデルですが、今までのモデルと何が違うかというと、自然言語処理の技術を応用する点です。 一般的な画像分類では、たくさんの画像を用意して、それぞれ対して犬、猫、リンゴ、などのラベルをつけます。 それを教師データとして学習します。 しかしながら、その方法には以下のような問題点があります。 ラベル付けに非常にコストがかかる。ラベルの種類が限定的で、学習対象の種類についてはうまく分類できるが、初めて見る対象(例えば、犬と猫を学習して、果物を分類するなど)については分類精度が低い。 CLIPでは、こういった問題に取り組んでいきます。 ちなみに、CLIPはモデルの仕組みではなく事前学習方法ですので、モデル自体はResNetやVisi

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。

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言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき

人事評価については、図にある「ラストワンマイルで台無し問題」が起きやすく、経営層や人事が空中戦的に思想を語る以上に、各マネージャーの地上戦を改善する方が本質的かと思います 「口では言ってるけど、実際違うじゃん」で失望され、「貢献… https://t.co/aeQHD13x3I

はじめに 筆者について Matcher株式会社で エンジニア/ビジネス職 の両方を担当している者です。 元々学生時代は生物系の学部に所属しており、 プログラミング経験と言えば大学生向けプログラミングコミュニティ『GeekSalon』にて Unity を用いたゲーム開発を教えていたのと、1年ほどiOSエンジニアをやっていただけなので 『SQL』『データベース周り』『データサイエンス』『データ分析』的なところには 一切触れて来ない人生でした。 しかしこの度、今後業務で使うことになっていくというのと、 『データドリブンのより良い意思決定できる為には、ある程度データを自在に操れた方が良いかな』 という理由から、少し本腰を入れて SQL を勉強しようと考えました。 色々調べた結果、『データサイエンス100本ノック』といういかにも分かりやすいものがあったので それを全問制覇することを目標としてこの3ヶ

学習した時間と習熟度の関係性をグラフで表現したもの。習熟度は常に一定の割合で増加せず、学習の期間が長いほど習熟するスピードは早くなる。1885年にドイツの心理学者Hermann Ebbinghaus（ハーマン・エビングハウス）によって提唱された。 学習曲線は、横軸に試行回数や時間経過を元にした累積経験数、縦軸に正しい反応を示した数や所要時間などを元にした達成度合をとる。成長のステージとステップは、それぞれ3段階に分かれており、ステージは1st / 2nd / 3rd、ステップを「準備期」「発展期」「高原期」と、それぞれいう。 ①準備期 学習を始める段階であり、比較的簡単なステップになる。進度は進みやすいが、現時点では「成果」と呼べる状態には直結しにくい。 ②発展期 準備期に蓄えた力が発揮され、最も効率的に成長へ繋がりやすい期間となる。 ③高原期 次の発展期を迎えるために準備となる期間。頭打

では、今回もはじめていきましょう！ DB(データベース)とは 今回からはSQLへの道題して、DB周りを勉強しSQLを学びましょうという内容でお送りします。DB、DBって当たり前のように会話が出てくるようになるので、業務で会話についていけるように勉強していきましょう。 DB（DataBase:データベース）とは、データの集まりです。以下のようなアイコンで表現されたりします。 データファイルが整理整頓されて格納されていて、DBMS（データベース管理システム）によって管理されています。 DBとDBMSをまとめてデータベースシステムという。 DBMSで管理されるデータとしては、大きく分けて以下の3つで構成されています。 データ・ファイル ログ・ファイル コントロール・ファイル 難しい言葉がたくさん出てきますが、最終的にはデータの集まりだと認識してくれればいいと思います。 データベースは基本的に以下

「本はたくさん読んでいるのに、内容をすぐ忘れて何にも活かせない」 「そもそも本の内容が頭に入ってこないから、読書は苦手だ」 こんな悩みを抱えているなら、本の内容をしっかり覚えるべく、「読書後」にちょっとしたルーティンを取り入れてみませんか。3つご紹介しますので、自分に合ったものをお試しください。 1. 読書後「40秒以内」に内容を復唱する イギリス・サセックス大学の研究チームは2015年、情報をインプットした直後に「復唱する」と長期的に記憶できるということを、実験で明らかにしました。 実験で研究チームは、大学生の被験者へ26本のショートビデオを見せたそう。26本のうち20本については、ビデオを見せたあとに40秒の時間を被験者へ与えて、内容を頭に思い浮かべたり声に出して説明したりすることを求めました。一方で、残りの6本を見せたあとには時間を与えず、次の動画へすぐ切り替えたそうです。 さらに2

忙しく働きながら空き時間を勉強につぎ込んでいるのに、覚えがよくなかったり、試験に合格できなかったり……。そんなあなたには、勉強時間が限られているがゆえの悪習慣が、身についてしまっているかもしれません。今回は、社会人だからこそ絶対に避けたい「悪い勉強習慣」を4つと、その改善法をご紹介します。 【1】8割くらいで「だいたい終わったぞ」と安心してしまう 予定していた学習内容や勉強時間が終わりに近づいてくると、「だいたい終わったぞ」と妙な達成感を得ることはありませんか？ 「明日も仕事だし、だいたいできたからいいかな」などの考えがよぎることもありますよね。じつはこの「だいたい終わった」という感覚は、勉強効率を爆下げする大敵です。 脳医学者の林成之氏によると、脳には自分への報酬をモチベーションとして働く「自己報酬神経群」という部位があるそう。記憶力や思考力を高める働きもします。 林氏いわく、この自己報

新人の方によく展開させていただいている有益な情報をまとめておきます。今後も展開することがあるかもしれないため情報をまとめております。 あらたな、有益な情報がありましたら、随時追加してまいります。 有益な記事・論文・書籍等を執筆・紹介していただいた皆様に感謝申し上げます。 ちなみに、本記事に記載されている情報は、お困りごと・お悩みごとをお聞きしたとき・気づいたときに、そのお困りごとに対して参考になりそうなものだけを展開していました。この情報を一気に展開していたわけではございません。 コードリーディングについて [1]ソースコードを読むための技術 https://i.loveruby.net/ja/misc/readingcode.html [2]派生開発推進協議会 関西部会 スペックアウトチーム，「派生開発におけるスペックアウト手法の提案」，派生開発カンファレンス2015，2015 http