2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

みなさんこんにちは！FOLIOアドベントカレンダーの8日目の記事です！ 昨日は弊社の顧客基盤部でバックエンドエンジニアをされているmsawadyさんによる記事でした！ ８日目の本記事は、FOLIO金融戦略部でコンテンツの編集＆執筆をおこなっています設楽がお届けします。 この記事の目的・初心者向けに、Pythonを使ったデータ分析（自然言語処理）の初歩の初歩を伝える記事。 読者対象・Python初心者。データ分析初心者 ・アンケートとか顧客の声を分析してみたいと考えている人 私ですが、普段は弊社サービスを使って頂いているユーザー様向けに、投資や資産運用に関するいろいろな記事を執筆、編集しているという、データ分析とかプログラミングとは全然関係ない業務をおこなっています。 今回は、お客様から回答頂いているアンケートを使い、サービスがもっと良くなるためのヒントや、お客様がどういう点に困っていたり悩

Mac OS初期設定 開発用ソフトをインストールする前に、まずはMac OSの設定を整えて使いやすいデスクトップ環境を構築します。 初期設定 電源を入れると、色々と初期設定が求められます。基本的には指示に従って進めればOKです デスクトップ設定 まず電源を入れて目につくのが、下のDockが大きくて邪魔だということです。 その他にもスクロールの向きがWindowsと逆だったり、Finder(Windowsでいうエクスプローラ)が使い辛かったりするので、 以下のYouTubeチャンネルを参考にして設定し直すと、使いやすくなるかと思います。 OSアップデート 購入直後のOSはバージョンが古くなっていてセキュリティ的に脆弱なことがあるので、アップデートします。 基本的には初回起動時に自動でアップデート画面が出てきますが、以下の方法で手動アップデートも可能です ・Dockから「システム環境設定」を開

Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受

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データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

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はじめに 自然言語処理の問題集として有名な言語処理100本ノックの2020年版が公開されました。 この記事では全100問のPythonによる解答例を紹介します。間違いやより良い方法など、お気づきの点があればぜひお気軽にコメントください。 本編は以下のリンク先に移転しました。 https://amaru-ai.com/entry/2022/10/15/204035 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationWhat you can do with signing up

こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇‍♂️）

この記事は、C言語は少しわかるけどPythonはほぼ知らない状態で、Pythonによる自然言語処理を始めたい人向けです。自然言語処理の入門として名高い言語処理100本ノック2015の第1章を解けるようになる最短ルートを目指しています。 (4/8 追記　2020年版も第1章は同じです) 100本ノックの解答例自体はこのQiitaでも既に多くの記事がありますが、解説はさほど充実しておらずPython初学者には大変かと思い、本記事を執筆いたしました。 Pythonは公式のドキュメントがかなり親切で、チュートリアルを読めば自力で勉強できるとは思いますが、本記事では100本ノックを解くのに必要な事項だけ触っていきたいと思います。 インストール 頑張りましょう。MacOSなら$ brew install python3、Ubuntuなら$ sudo apt install python3.7 pyth

Transformerで用いられているのはSelf AttentionとMulti-Head Attentionです。 co-attentionの例 : 提示した写真に関する質問をするVisual Question Answering等。 Self Attentionを用いる事で、自分自身のどの部分に注目すればよいかわかります。 例えば、以下のようなQ&Aタスクがあるとします。 「私はトムの部屋に入りました。(略)。彼の部屋を出ました。この『彼』とは誰？」 この時、文中で彼〜トムの距離が遠ければどうなってしまうでしょうか。 CNNでは畳み込めないため、「彼＝トム」の情報を手に入れられません。 RNNでは距離が遠すぎるため、「部屋の主＝トム」の情報を忘れてしまう可能性があります。 Self Attentionならば、彼とトム間のAttention weightを大きくする事で「彼＝トム」と理

ざっくり理解する単語の分散表現(One-hot encode, word2vec, ELMo, BERT)MachineLearningDeepLearningword2vecbertELMo 自己紹介 単語の分散表現について簡単にまとめました。 自己紹介：Pythonでデータ分析とかNLPとか異常検知とかしてます。 質問やツッコミなど有りましたらぜひコメント下さい！ モチベーション 自然言語をコンピュータに認識させるために数値化する必要が有ります。 「文の数値表現」と「単語の数値表現」があり、今回は後者にフォーカスして紹介します。 後者のうち、1単語を低い(数百程度の)次元のベクトルで表現したものを「分散表現」といいます。 分散表現にすることで以下の効果があります。 省計算量 省メモリ 意味をエンコード可 手法によっては文脈をエンコード可(多義語を理解させられる) 用語説明 : 「自然言

概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

京都大学は、Pythonによるプログラミング演習の教材を無償公開した。 プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げてい… 続きはソース元で https://codezine.jp/article/detail/11999 https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/245698

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

どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP

Visual Studio CodeがPython対応強化。Jupyter Notebooksネイティブ編集、Pythonファイルの直接実行など オープンソースのコードエディタ「Visual Studio Code」が10月のアップデートでPython関連機能の強化などを行いました。機能強化はおもにPython拡張機能を通じて提供されます。 The October release of the #Python extension for @code is here! Try out native editing of #JupyterNotebook files , a button to run Python files in the terminal ▶, and improvements to the Python Language Server. Learn more on our