PyTorchチュートリアル（日本語訳版）
[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T
機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
Pythonのフレームワークを理解するために必要な知識メモ - Qiita
Pythonの本を読んで学んだことをメモしてきます Pythonの勉強中です。読んだ本に関しては、以下ブログ記事参照下さい。 内容的には、この記事では、特にPythonで書かれたフレームワーク（具体的にはTensorFlow、PyTorch等のディープラーニングのフレームワーク）を理解するのに必要だった知識を中心にメモしています。 以下は前提です。 当方、永遠の初心者です。優しくして下さい Pythonの基礎中の基礎は理解している読者を想定しています printの次行の#行は、出力結果を意味します コメント、編集リクエスト歓迎です しばらくは、随時追加、修正していく予定です。 全体的な話 Pythonは全てがオブジェクト Pythonは全てがオブジェクトらしいです。雰囲気でオブジェクト指向をやっているので、あんまり意味がわかってないです。 クラスすらオブジェクトらしいですが、それがどういう
Pythonで基礎から機械学習まとめ - karaage. [からあげ]
はじめに 「基礎から機械学習をちゃんと理解したいな」と思うことがあったので、学んだことを自分なりに整理してアウトプットしていきます。基本的には、自分の勉強のため（アウトプットが一番理解が深まると思っているので）ですが、私のような初学者のメモでも、同じような他の初学者の役に立つこともあるのではないかと期待しております。 記事やコードは、修正のリクエストを受けやすいようにQiitaとGitHubをメインにアップしていきます。私自身は、専門家でなく機械学習エンジョイ勢の一個人ですので、不足している点、分かりにくい点、間違いなどあるかと思います。過ちは真摯に受け止めたいと思いますので、是非知見者の方にコメント、編集リクエスト、Pull Requestをしていただけたらと思います。 現時点では、他のサイトに説明を丸投げしていたり、数式をきちんと記載できていないところ多々あるのですが、最終的には、この
![Pythonで基礎から機械学習まとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/81a4d992d30e254cdf6b074161bca0af232521fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fd6211b2888f969b6ecc88d7827ad9ded652263e3%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190905%252F20190905002807.png)
PyTorchでBERTなど各種DLモデルを作りながら学ぶ書籍を執筆しました - Qiita
PyTorchでBERTをはじめとした、各種ディープラーニングモデルを、実際に実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） https://www.amazon.co.jp/dp/4839970254/ Amazonでは7月29日が発売予定となっています。 ディープラーニングの基礎的な内容（畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類など）を実装してみて、さらに発展的な内容を学びたい方や、PyTorchを使いたい方に向けて執筆いたしました。 本書がお役に立てそうであれば、ご活用いただければ幸いです。 本記事では、 ・書籍の概要 ・各章の詳細 を紹介いたします。 本書の概要 本書はディープラーニングの応用手法を、実装しながら学習していただく書籍です。 ディープラーニングの基礎的な内容（畳み込みニューラルネッ
Pythonプログラムをしっかりと書く虎の巻 - Qiita
Pythonを今まで適当に書いてきましたが、プログラムをしっかりと作りたいと考え、いろいろ勉強・調査しました。そこで学んだことをこの記事に書きます。 参考情報 Google Python Style Guide: 全部読み切れていませんが、いいこと書いてあります。 エキスパートPythonプログラミング改訂2版: 初中級というより中級者向け。読み飛ばしている部分も多いですが、懐に置いておいて必要時に読みたい本。一皮むけたい人にはとてもおすすめ。 コーディング規約 PythonにはPEP8というコーディング規約があります。せっかくあるので従うべきでしょう。PyCharmのようなIDEを使うと警告を出してくれるので効率よくPEP8に準拠したプログラムを書くことが出来ます。 私感で重要と考えるものだけ簡潔に抜粋しておきます。 コードのレイアウト 1レベルインデントするごとに、スペースを4つ使う
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
あらゆるデータセットに使える3つの可視化テクニック | Yakst
Python の可視化ライブラリである Seaborn を利用して表現豊かなグラフを生成するためのテクニックを紹介する記事です。グラフの選択基準としてデータを構成する値が分類のある値かそれとも連続値であるかに注目しており、この記事を通して実践的なテクニックを身につけることができます。 可視化は素晴らしいものです。ですが、優れた可視化の実現は悩ましく容易ではありません。 また、大勢に対して優れた可視化をプレゼンするような場合には時間と労力がかかりますよね。 私たちは棒グラフ、散布図、ヒストグラムの作り方についてはよく知っていますが、それらを美しくすることに対してはそこまでの注意を払っていません。 このことは同僚やマネージャーからの信頼に影響します。今あなたがそれを感じることはありませんが、それは起こることです。 さらに、私はコードの再利用が重要であることを知っています。新しいデータセットに触
ドラクエ4風のAIバトルを深層学習で作ってみた - Qiita
はじめに みなさんはRPG、そしてAIバトルと聞いて、何を想像しますか？ 著者にとって真っ先に思い出されるのは、それは、1990(平成2年)に当時のエニックス社から発売されたドラゴンクエストIV（以下ドラクエ4）に他なりません。バトル上での経験がその後のプレイヤーの行動パターンに影響を与えるという、その斬新なシステムに衝撃を受けた記憶が今でも鮮明に残っています。 さて、ドラクエ4はバトル上の経験を学習して、次の行動に影響を与えるという点で、ある意味で現代の機械学習に通ずるものがあります。もちろん1983年（昭和58年）発売のファミリーコンピュータ（1.79MHzの8bit機）では、スペック上の理由により高度な推論は到底望めません。ですが令和の今なら深層学習（ディープラーニング）を使って、もっと思い切ったことが出来るよね、というモチベーションで本記事を書いてみました。 なお、私自身はRPGお
【Python】🍜可愛い店員さんがいるラーメン店を食べログ口コミから自然言語処理で抽出してみた。🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを自然言語処理して、「可愛い店員さんがいるラーメン店」を探す方法について解説していきます。 先日、食べログの口コミを読んでいる中で、**「美人すぎるラーメン店主」**という世の男性なら思わず「なぬ！」と立ち止まってしまうワードを見つけたので、ガチで調べてみたら面白そうだなと思いやってみました。 まずは、口コミデータの取得から。 ２.口コミデータの取得 詳しくはこちら↓↓で説明しています。 第１弾：【Python】ラーメンガチ勢によるガチ勢のための食べログスクレイピング 口コミを１件ずつ取得した後に、データフレームにまとめました。 ※食べログ規約にもとづき口コミに関する箇所にはモザイクをいれております。ご了承ください。 ３.可愛い店員さんがいるお店の定義 可愛い店員さんをどのようにして探すかが一番のポイントですが、 まずは、文章の中で
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
強化学習を手を動かして学ぶ『Pythonで学ぶ強化学習』
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書) 目次 目次 はじめに 感想 読了メモ Day1 Day2 Day3 Day4 Day5 強化学習の問題点1 強化学習の問題点2 強化学習の問題点3 Day6 Day7 『Pythonで学ぶ強化学習』におすすめの副読素材 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 下記の通り、先日『Pythonで学ぶ強化学習』の著者の方々から、 献本をいただきました。 再び献本を頂きました😲『Pythonで学ぶ強化学習』の関係者の方々、ありがとうございます。機械学習は正直あまり詳しくないので、これを読んでAIエンジニアになれるように頑張ります。全編カラーで、コードも沢山あっていい感じです。じっくり読んで書評させて頂きます😀 #python Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-
Pythonを使ったスクレイピングの方法！初心者向けに解説
昨今、機械学習の流行とともに、Webサイトからデータを収集するスクレイピングの技術が必要とされています。 しかし、スクレイピングといっても、「どのフレームワークで開発すべきか」や「スクレイピングの注意事項」といった部分がわかりにくく、困っている人もいるでしょう。 そこで今回は、初心者の方に向けたPythonを使用したスクレイピングの方法と応用方法について紹介していきます。 AIやデータサイエンスを学びたくてPythonを学び始めたけど 「独学ではやっぱり限界がある」 と不安を感じた方にオススメしたいのが、Aidemy Premium Plan。 AIに関する幅広い種類の講座や徹底したコーチング指導が特徴です！ 実務を見据えてPythonをがっつり学習していきたい方は、まずは無料の「オンライン相談」に参加してみてください。 また、Aidemy Premium Planのメリットやデメリットな
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
Pythonによる自動化の結果、ニューヨーク中でタダメシが食えるようになったエンジニアの話 | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
いかにして私はPython/自動化/AI/インスタグラムを使いニューヨーク市で無料の食事をできるようになったか(How I Eat For Free in NYC Using Python, Automation, Artificial Intelligence, and Instagram)という記事が面白かったのでご紹介。 ニューヨーク在住のデータサイエンティスト、クリス・ブエッティさん(Chris Buetti)が明かした、3万フォロワー超の人気アカウントを育てた秘密。 Instagramを育てる Pythonスクリプトで、毎日、一日に数回、ニューヨークに関する写真をInstagram に自動投稿させます。ブログ主によると、Instagram の「発見」ページに掲載してもらうにはこれが大事だそう。一日も欠かさず、何週間も続けることで掲載されやすくなるそうで、ほとんどの人力Instag
ブロックチェーンを作ることで学ぶ 〜ブロックチェーンがどのように動いているのか学ぶ最速の方法は作ってみることだ〜 - Qiita
この記事について この記事はDaniel van FlymenさんのLearn Blockchains by Building One - The fastest way to learn how Blockchains work is to build oneを本人の許可を得て翻訳したものです。 このブロックチェーンのリポジトリではPython以外での言語の実装者の募集も行われているので、興味がある方は是非どうぞ！ また、この翻訳で出てくる日本語版のリポジトリはこちらにあるので是非参考にしてみてください。 はじめに あなたがここにいるのは、私と同じように、暗号通貨の盛り上がりに対して心構えが出来ているからだ。そしてあなたはブロックチェーンがどのように動いているのか -その裏にある基本的なテクノロジー- を理解したいと思っている。 しかしブロックチェーンを理解するのは簡単ではない、少なくと
ゼロからディープラーニングをはじめて10ヶ月で医学学会に論文を出すまで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2018年4月から2019年2月までの10ヶ月の活動記録をまとめてみました。 基礎編はプログラミング初学者の私がPythonとKerasを勉強した過程、 実践編は医療機関で医用画像認識のお仕事をいただいたときに読んだ主要な論文です。 番外編にやってよかった勉強会について書いてみました。 ここで取り組んだいくつかの論文（共著）が医学学会でアクセプトされたのはとてもありがたいことでした。 まずはじめに、2018年4月の私と、2019年2月の私の比較です。 2018年4月 あーPythonね。ヘビ飼ってんの？ パソコン詳しいひとがい
Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
オレ プログラム ウゴカス オマエ ゲンシジン ナル - Qiita
import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charset": "UTF-8" } data = { "grantType": "client_credentials", "clientId": client_id, "clientSecret": cli
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