新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
2023年買ったもの（技術書とか） - Magnolia Tech
2023年のお買い物、技術書編です。 技術書以外はこちら blog.magnolia.tech とりあえずノータイムで買っちゃえ！損は無いよ！という3冊 他に、類似の本がないか、有ってもこっち買っておけばよくね？という3冊 なっとく！関数型プログラミング なっとく！関数型プログラミング 作者:Michał Płachta翔泳社Amazon Scalaをベースとした関数型プログラミングの学習本。オブジェクト指向言語であり、関数型プログラミング言語であるScalaの特性を生かして、命令型から宣言型のコードの書き方への変え方を学んでいくスタイル。 前半の凄まじい丁寧な学習のステップと、後半の「ここまで一気にやらなくても良くない？」の落差もすごいけど、ページ数の厚さに躊躇せず、前半1/3くらいを時間をかけて丁寧に学習するくらいが良いと思います。 周りに良い先生が居れば別ですが、そうでなければこの本
【図解】Pythonのライブラリ 24選＋α - Qiita
Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 機械学習 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係です。 ざっくり言うと、特定のタスク（分析の方向性が明確）に対して予測できるのが機械学習で、より複雑なデータも処理できるのが深層学習です。 ただし深層学習はその分、学習に要する時間やデータは多くなります。 【機械学習入門】scikit-lea
Neovimで手動のスピードで入力しよう！ - エムスリーテックブログ
AI・機械学習チームの北川(@kitagry)です。 最近Neovimの設定ファイルをinit.vimからinit.luaに移動させました。 Lua化したからには何かそれっぽいことをしたいなと思い、機械学習しつつ何かアプリケーションっぽいものを作成することにしました。 タイトルは以下の本のオマージュです。 神本なので、おすすめです。 www.kadokawa.co.jp Neovimで機械学習をする環境を用意する NeovimからLuaファイルを呼び出す仕組み torchをインストールする Neovimでmnistを学習する Neovimで文字を書く 手動のスピードで入力する まとめ おまけ We are hiring!! Neovimで機械学習をする環境を用意する まずはじめにNeovimで機械学習を扱う仕組みを用意する必要があります。 今回はLuaのライブラリであるtorchを利用しま
【決定版】2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubリポジトリ 40選
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
Three.jsの勉強の仕方 - Qiita
概要 Three.jsの勉強を始めて半年くらいが経過しました。 現在は、以下のようなアプリケーションを作成できるようになりました。 https://nemutas.github.io/r3f-normal-color/ ここまでに至る過程を少しまとめられたらと思います。 React Three Fiber について 私は主に、React Three Fiber（Three.jsをReact用にラッパーしたライブラリ｜以下、R3F）を使用して開発してます。 バニラのThree.jsを触る前に、つまりThree.jsの知識がゼロの状態のときからR3Fを使い始めました。 とてもよく設計されたライブラリで、ほんの数行でBoxを表示することができます。 ただし、よく設計されているということは、それほど抽象化されているということです。学び始めの頃は自分が作りたいシーンを作るために、どのプロパティをいじ
Rubyの機械学習ライブラリまとめ
はじめに 最近では、機械学習関連Gemが多く開発され、Rubyでも機械学習できるようになってきました。代表的なものを、ざっくりとまとめてみました。 まとめ情報 いきなりですが、この記事は私の偏見で選んだものですので、他のまとめ情報も紹介します。もっとも大きなのがAndrei Beliankou (arbox) さんのまとめリポジトリです。色んなものが紹介されています。 Railsエンジニアにとっては、SearchkickやStrong Migrationsで有名な、Andrew Kane (ankane) さんも、機械学習関連のGemを多く作成しています。C/C++のAPIが提供されている、他言語の機械学習ライブラリを、FFI/Fiddle/Riceでラップして、Rubyで使えるようにしています。ankaneさん自身が書かれた、それらGemのまとめ記事があります。 ベクトル・行列・線形代数
時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが
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