OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 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。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録
今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公開されていますが、Pythonでの実装は確認できなかったので、自前のPython実装も公開しています。 github.com アルゴリズムの概要 Pythonでの例 可視化のためのパッケージ読み込み サンプルデータの生成 可視化 K近傍を用いた特徴量抽出 可視化 iris での例 追記20180624 実装の修正 はてなホットエントリ入り アルゴリズムの概要 近傍数を、分類するクラス数をとした場合に、アルゴリズムは個の特徴量を生成します。生成される特徴量は下記のように、観測値と各クラス内の最近傍点との間の距離から計算されます。 とあるクラスに属する訓練データの中の第1近傍までの距離を1つ目の特徴量とする とあるクラスに属する訓練データの中の第2近傍までの距離の和を2つ目の
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
機械学習にも便利なPythonライブラリ「Pandas」の初心者向けチュートリアル - paiza開発日誌
秋山です。 機械学習やディープラーニングが流行っていますが、基本的には何をするにも大量のデータを取り扱いますよね。 データの集計・分析は、機械学習をするのに大前提として必要な作業です。 そんなときに便利なライブラリがPandasです。Pandasは、Pythonを使ったデータ解析に便利な機能を提供しているライブラリです。数値や時系列のデータの操作や、データ構造をいじったりすることができます。 というわけで、今回はそんなPandasを使えるようになりたい初心者の人に向けて、ちょっとしたチュートリアルを書いてみます。 ■Pandasって何ぞ Pandasとは超ざっくり簡単に言うと、Pythonを使って、ExcelやSQL、R言語みたいな感じでデータを取り扱えるようにしてくれる便利なライブラリです。 例えば、データの整列、グループ化、データ同士の結合、スライス、欠損データがあった場合の除外、時系
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
機械学習もここまで来たか，モザイク除去機が簡単に作れてしまう時代へ｜迫佑樹オフィシャルブログ
面白いGitHubのリポジトリを見つけました． github.com こちら，かなりの精度でモザイクを除去することができるようです． 以下，GitHubのリポジトリ上で使われているサンプル画像を引用させていただきます． モザイク除去効果 まずはどれだけの効果が出ているのかを確認しましょう． 例えば，このような顔の写真があります． これに，モザイクがけをするとこのようになります． これでは，元がどんな顔なのか正直全然わかりませんね． しかし，今回のプログラムを使って復元してみると，このようになります． これはすごい，ほとんど再現することができています． 多少目の細かいところや口周りは異なっていますが，知人等が見れば「あれ？本人かもしれない…？」といったレベルまで復元できているといえるのではないでしょうか． サンプルは他にも掲載されていました． 一番左がモザイクを掛けた画像，右から2番目が復元
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