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
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
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
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、
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
データ分析で頻出のPandas基本操作 - 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 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最
PyPIデビューしたい人の為のPyPI登録の手順 - Qiita
はじめに 最近PyPIデビューを果たしました。 そこで同じ用にPyPIデビューを考えている人の為に登録手順を書きます。 PyPIってなに？ おいしいの？ Python Package Indexの略らしいです。 Pythonパッケージを管理するためのサービスで、誰でもパッケージを登録できます。 ここに登録されたパッケージは pip installでインストール出来る様になります。 ちなみにパイピーアイって読むらしいです。 パッケージの準備 まずは登録するパッケージを準備します。 今回は例として「pypipkg」というパッケージを作成した事にします。 ファイル構成はこんな感じです。 pypipkgディレクトリ直下にsetup.py等、PyPIの登録に必要な情報を用意し、pypipkgのソースのディレクトリも置きます。 pypipkg $ tree ├── MANIFEST.in ├── RE
【保存版・初心者向け】Python 目的別チュートリアル - Qiita
はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 近年機械学習等で人気のPythonですが、Pythonで出来ることは機械学習以外にも多くあります。 そこで、初学者の方は**機械学習以外でPythonで何が出来るのか？**また、**何から手をつけて行けば目的を達成できるのか？**など疑問を持つかと思います。 この記事が多くの方々のお役に立てれば幸いです。 AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.j
機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年（4月）ぐらいまで機械学習の「き」の字も知らなかった。k-Nearest Neighbor？Support Vector Machine？なにそれ美味しいのってレベル 昔統計をやっていたので、ロジスティクス回帰ぐらいは知っていた
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlow TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーこ
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オレオレ流Python可視化 チートシート ※随時更新※ - Qiita
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
Pythonのパッケージを作ってPyPIに登録する - Qiita