【図解】Python基礎64選 - Qiita前回の記事が思いのほか好評だったので、今回はPythonの基礎を図解にまとめてみました。 これからPythonに入門する方、初学者の方への参考になれれば幸いです。 前回の記事↓ 押さえたい基礎 押さえたい基礎の分野は9つになります。 以下で詳しく見ていきます。 数値計算 数値計算は演算子を確認します。 数値の型（int・float）
機械学習で精度が出ない時にやることまとめ - Qiita
機械学習を1ヵ月で実践レベルにする 14日目 この記事は「機械学習を機械学習を1ヵ月で実践レベルにする」シリーズの14日目の記事です。 第一日目の記事はこちら 機械学習を1ヵ月で実践レベルにする #1 (とっかかり編) その他の記事は、本記事の末尾にインデックスをつけています。 それでは本題へ。 精度がでないとき、次に何をやるか ある予測モデル(分類でも可)で大きな誤差を生んでいたら次になにをすればよいか よくやりがちなのが「精度が出ないのはトレーニングデータが足りないからだ！」などといって、いきなりデータ集めに走ってしまうことだそうです。綺麗事をいわずに泥臭くデータ集めができること自体は立派な場合もありますが、無駄な努力に終わることも多いです。それでも「やってみなければわからない」と思うかもしれませんが、やる前からわかることもあります。 精度向上対策の候補 精度向上のための対策の候補には
huggingfaceのTrainerクラスを使えばFineTuningの学習コードがスッキリ書けてめちゃくちゃ便利です - Qiita
はじめに huggingfaceのTrainerクラスはhuggingfaceで提供されるモデルの事前学習のときに使うものだと思ってて、下流タスクを学習させるとき（Fine Tuning）は普通に学習のコードを実装してたんですが、下流タスクを学習させるときもTrainerクラスは使えて、めちゃくちゃ便利でした。 ただTrainerクラスのinitやTrainingArgumentsの引数はたくさんあるしよくわからん、という人のために、TrainerクラスのFine Tuning時の使い方を実装を通してまとめてみようと思います。 今回は自然言語処理のタスクとしてlivedoorニュースコーパスのタイトル文のカテゴリー分類問題をFine Tuningの例題として扱おうと思いますが、ViTのFine Tuningとかでも同様かと思います。 基本的にはhuggingfaceのTrainerクラスの
Kaggleのハードルを下げたい！ - Qiita
Image generated by OpenAI's DALL·E-3. はじめに こんにちは！ 突然ですが、Kaggleのハードルって高くないですか？特に初見だと、複雑なルールや大量のデータなどに圧倒されてしまう人も多いかもしれませんね。また、全て英語なので非英語話者にとってはそこもハードルを上げる原因になっていると考えられます。実際は慣れれば簡単なことも多いのですが、Kaggle慣れするまでにやや時間がかかるのも事実です。そこで、少しでもKaggleのハードルを下げたいと考えて本記事を執筆しました。 対象読者様 この記事は、以下のような方をメインに想定して執筆しました。 AI・データ分析・機械学習に興味があって、Kaggleに参加しようと思ったけどハードルが高くて躊躇している方 Kaggleに参加したはいいものの、ドロップアウトしてしまった方 Kaggleのハードルを乗り越えたい方
Hugging Face + WRIMEデータセットで、8クラスの感情分類 - Qiita
作るもの 本記事では、日本語文の感情分析をするAIモデル を作ります。 入力文に含まれる感情を、8つの基本感情 の軸で推定します。 こんな感じです。 上記の棒グラフは、「今日から長期休暇だぁーーー！！！」という文章には「喜び」と「期待」の感情が含まれている、という推定結果を示したものです。 （夏季休暇を目前にして、「せっかくの休みで時間もあるし、あれもしたいし、これもしたいな♪」と喜びと期待に胸を躍らせていた私の気持ちが見透かされているようで怖いです……。） 概要 タイトルの通り、「Hugging Face」と「WRIMEデータセット」を用いて、8クラスのテキスト感情分類をしてみる、という内容です。 対象読者 テキスト感情分類に興味がある方 Hugging Face (Transformers)の初学者 WRIMEデータセットについて知りたい方 内容目次 「Hugging Face」と「W
2023年最新版の有名企業のエンジニア向け研修資料をまとめてみた - Qiita
企業が新人エンジニア向けに公開している研修資料をまとめました。 リクルート リクルート エンジニアの心構えから、 JavaScript TypeScript AWS など、実際の研修資料の中身まで多数公開されています。 こちらの研修資料を見るだけでもかなり勉強になる内容となっているので、エンジニアの方は必見。 リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2021年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2022年度版） GMOペパボ GMOペパボ エンジニアの研修資料を毎年公開しています。 そのため最新の情報が得られるので、毎年チェックしましょう！ またGoogle Cloud認定資格 Professional ML Engineer合格に向けた
返り値をバッチファイルで受け取るときの注意点 - Qiita
バッチファイル内であるアプリケーションの戻り値（返り値）を取得したい場合は そのアプリケーションを実行した後%ERRORLEVEL%で取得できる 仮に 何かファイルを渡して、処理が成功すれば0が返り、失敗すれば1が返るhoge.exeというのがあったとして
ChatGPTを最強の学習ツールにする方法 - Qiita
こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ
#PowerAutomate Desktop の OCR アクションを試してみた - Qiita
Power Automate Desktop とは ローコード開発プラットフォームの Power Platform のうち自動化を担当する Power Automate ですが、APIがない、既存のデスクトップアプリケーションやWebサービスなども、クラウド連携したいという要望に応えるために、RPA機能として追加されたものが、Power Automate Desktop です。 このような形で、アプリケーションの操作を指定し、クラウドサービスである、Power Automate から呼び出し、実行結果を取得することで、既存のアプリケーションも簡単にクラウド連携ができるようになりました。 Power Automate Desktop は、アプリケーションの代行操作以外にも、様々なアクションが用意されています。 その中で、OCRというアクションがあるので開いてみましょう。 アクションを見る限り
試験 AZ-103:Microsoft Azure Administrator について - Qiita
概要 試験時間・・・180分(+冒頭オリエンテーション30分) 問題数・・・・40-60問 合格点・・・・700点以上 ・日本語公式ページ https://www.microsoft.com/ja-jp/learning/exam-az-103.aspx ・試験のポリシーと FAQ https://www.microsoft.com/ja-jp/learning/certification-exam-policies.aspx ・認定パスの簡素化: Azure 管理者アソシエイツ (AZ-103) https://blogs.partner.microsoft.com/mpn-japan/2019/03/21/simplifying-the-certification-path-for-microsoft-certified-azure-administrator-associate/ 試
NoSQLについて勉強する。 - Qiita
と名だたるIT企業が立て続けにRDBMS製品をリリースし、この時期にリリースされた上記のDBによって現在のRDBMSシェアは9割を超えると言われています。 このように、多数のデータベース製品がリリースされた背景には、1970年～1990年頃においてビジネスフィールドへのITシステム導入が急速に進んだことがありました。 この時代ではまだ世の中はパソコン/インターネット時代には到達していないため、この時代のITの中心は正にこうしたデータベースによる情報管理そのものにあったと言っても過言ではありませんでした。 広義のDBMS(データベース管理システム)としてはリレーショナル型の他にネットワーク型、カード型、階層型などがありますがビジネスモデル(トランザクションの必要性など)に最もよく合致したのがRDBMSでした。RDBMSにおける"リレーショナル"とは 個々のデータ(レコード)がいくつか属性(カ
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
MicrosoftのDeep Learningライブラリ「CNTK」チュートリアル - Qiita
CNTKってご存知でしょうか？CNTKは、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのDeep Learningライブラリです。正直なところ僕も最近使い始めたのですが、このCNTK、良い意味でMicrosoftらしくなく、なかなかイケているんじゃないかと思っています。今回は、まずCNTKの特徴をざっと紹介し、後半でコード例をJupyter Notebookを使って見ていきます。 チュートリアルはこちら "Microsoft"にこだわらない、オープンな開発方針 Open Source GitHub上で開発が進んでいます。社内版はありません。 公式wiki Python と C++ API Python API C++ API .Net APIは(まだ)ありません。Brainscriptもサポートされています。 LinuxとWindowsで利用可能 "Both Linux and
Markdownで書ける、よさげなWikiサーバーソフトまとめ - Qiita
※この記事は僕のブログ（最近始めました）のクローン記事です。 なんとなく、グループ内部用のWikiに最適なやつって無いのかなあと思ったのです。特にどのグループというわけじゃありませんが、ええ、なんとなく。 サーバー設置型のWikiソフトウェアというと国内で有名なのはPukiWikiでしょうか。設置も手軽で拡張性も高く、すでに慣れ親しんだWikiですが、最近では各方面がMarkdownを採用してそれに慣れ親しんでしまい、このブログもプラグインを入れてMarkdownで書いているぐらいなので、Markdownで書けるWikiを探していたのです。 必要要件はこんな感じ。 サーバー設置型 グループ内部向けのポータル的Wikiに適している Markdownで書ける 使い方が簡単 日本人に厳しくない デザインがナウい というわけで昨日から丸２日ぐらいぶっ通しで調べぬいた結果はっぴょー。どんどんぱふぱふ
OpenGrokによるソースコード検索環境の構築 - Qiita
OpenGrokを用いてC/Python/JavaScriptのソースコード検索とクロスリファレンスを構築するまでの手順。 OpenGrokとは {OpenGrok by OpenGrok OpenGrok is a fast and usable source code search and cross reference engine. 公式GitHub repository: https://github.com/OpenGrok/OpenGrok 対応言語 公式ページより抜粋 Supported Languages and Formats ・ OpenGrok/OpenGrok Wiki C Python JavaScript その他、C++/C#/Java/PHP/Perl等々 本記事ではC/Python/JavaScriptソースコードの構築を試す。 [追記] Docker I
Apache Spark で分散処理入門 - Qiita
Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.0 /_/ 2016年7月末にApache Spark 2.0.0がリリースされ、始めてみたので色々メモ メモなのでご容赦ください🙇 また、この記事中にサンプルで載せているコードはjavaがメインですがscala、pythonの方がすっきりかけている気がじます。 これからも随時編集していきます Apache Spark とは 上の画像はhttps://spark.apache.orgから、場合によってはHadoopのMapReduce100倍速いらしいです、強い、Spark Sparkは巨大なデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワーク。 (Java Magazin
Webアプリケーション開発者から見た、MVCとMVP、そしてMVVMの違い - Qiita
RubyOnRailsを触れる過程でMVCという概念を学び その後、他のフレームワークでMVCやMVP、MVVMというものを知ったのですが Railsで語られるMVCと他で語られるMVCのニュアンスが若干違うので そこを基点にMVCの違い、そしてMVP、MVVMとは何なのかをまとめてみました。 MVC(Model,View,Controller) 定義としてのMVC 上記でも挙げた通りMVCは使う場面やフレームワークによって ニュアンスが異なっています。 そのため根本的な「MVC」の一般的な定義は一体どんなものなのかを見てみました。 Wikipediaからまとめると以下のとおり。 アプリケーションソフトウェアの内部データを ユーザーが直接参照・編集する情報から分離する。 そのためにアプリケーションソフトウェアを 「Model」「View」「Controller」の3つに分割する。 ・Mod
ブラウザのシェアを調べる時のお勧めサイトまとめ - Qiita
Webサイトを制作する時は多くのユーザーに見てもらうため、できるだけ多くのブラウザに対応することが理想ですが、古いブラウザの対応は工数がかかる場合が多いです。事前にブラウザのシェアを調べ、費用対効果を考えて、適切に対応ブラウザを決定していくのが望ましいでしょう。 今回は、デスクトップブラウザ、モバイル用ブラウザ、OSのシェアを調べるときに役に立つサイトを紹介します。 豊富な情報量のStatCounter ブラウザのシェアを調べるときに一番お勧めなのがStatCounter Global Statsです。有名なサイトで、以下のようなものを調べることができます。 * ブラウザのシェア * ブラウザバージョン別のシェア * OSのシェア * 解像度別のシェア また、以下の様なオプションが指定可能で、より詳細な情報を得ることができます。 * デスクトップ、タブレット、モバイルのプラットフォーム *
Googleトレンドに見る2016年人気のCSS・JavaScript・タスクランナー - Qiita
(2016/05/23 追記) 記事内で取り扱っている技術で、はてぶコメント等で質問の多かった「webpack」についての解説記事を書きました。 最新版で学ぶwebpack入門 – JS開発のモジュールバンドラ - ICS MEDIA Web技術はよく技術の進化が早いと言われます。多くの技術が現れては消える中で、どの技術を学ぶべきかを選択するのは重要です。選択するポイントの1つに「技術の将来性・人気があるかどうか？」があります。今回は基本的なフロントエンド技術である「CSSコーディング」「JavaScriptプログラミング」「タスクランナーとビルドツール」の3つについて、それぞれの人気をGoogleトレンドで調べてみました。 CSSコーディングの流行り CSSは、SassやLESSに代表される「CSSプリプロセッサー」を使ってプログラミングすることで、品質と効率を大きく向上させることが可能
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Milkodeでソースコード検索 - Qiita
