社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
ChatGPTとの会話術「プロンプトエンジニアリング」の教科書、日本語版が公開 | Ledge.ai
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Perplexity AI
Bulletproof coffee, also known as butter coffee or keto coffee, is a high-calorie drink made with added fats, intended to fuel your start to the day. It was created by Dave Asprey, the originator of the Bulletproof Diet, and is popular among low-carb dieters and those following a ketogenic diet. The drink consists of coffee made from high-quality beans, unsalted butter, and a medium-chain triglyce
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
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PythonやAIのための数学の基礎を学べる講座が無料に | Ledge.ai
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何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
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『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』という書籍を執筆しました - Np-Urのデータ分析教室
久しぶりの記事更新です…。 というのも理由がありまして。 この度、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』という書籍を発売することになりました！！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 発売は、明後日です！（ギリギリの宣伝） 理論と実践、双方をバランスよく解説した一冊です。 これからデータ分析・機械学習といった分野を勉強したい方に、ピッタリの本に仕上がりました。 ぜひ、お盆で実家に帰る前に、購入してくださいませ。（実本でもKindleでも！） ということで、今回は、書籍の紹介をさせていただきます。 本書のターゲット本書は、主に これから機械学習の勉強を始めたい人 「AI」や「人工知能」というワードはよく聞
AI/機械学習 × Raspberry Pi(ラズパイ)の可能性を感じる事例まとめ16選 – ピクアカインフォ
Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 認識・予測する ディープラーニングの活用例として有名な文字や物の認識、音から機械の稼働状況の認識の例を紹介します。いずれもRaspberry Piで動いてます。 数字の認識 ラズベリーパイと機械学習（python）を使って数字認識してみた カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまでに掲載されている数字認識を試したレポートです。実際の認識率は50%程度とのことです。 きゅうりの仕分け 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント
社内GPU機の構成をItamaeで管理するようにしたことと、その反省点について - BANK tech blog
⚠️⚠️ 注意 ⚠️⚠️ この記事の内容は2019年6月における弊社の状況についてまとめたものになります。内容を参考にする場合は注意してください。 こんにちは。機械学習についてはド素人のうなすけです。何もわかりません。この記事では、機械学習に使用しているGPU搭載社内PCにItamae recipeを用意した話をします。 不調になったGPU機 弊社には、TITAN Vを2枚積んだマシン(以下GPU機)があります。データ解析チームはそのマシンを利用して機械学習を行い、様々なモデルを作成してCASHやTRAVEL Nowのサービス改善に貢献しています。 ところがある日から、GPU機で学習を進めているうちに突然電源が落ちたり、そもそも起動しないということが頻繁に発生するようになってしまいました。 URLはマザーボードの製品ページです 起動すらまともにしなくなった様子 このGPU機はBTOとして購
小説家になろうを機械学習でデータ分析してブックマーク10以上を獲得しやすい条件を探す - Qiita
はじめに これを書いてる人の機械学習・データ分析のスキルはpythonの拡張子が.pyであることを知ってから10日目ぐらい、「決定木」「最小二乗法」「特徴量」「RMSE」といった単語を初めて見てから7日目ぐらいといったレベルです。なのでより良い方法がある場合や、分析の途中間違っている箇所などがあればコメント欄等でどんどん指摘してくださると有り難いです。(コードが汚い、変数の命名がおかしい等はご容赦ください) 本記事について 小説家になろうの作品でブックマーク10以上を獲得するために、有利なジャンルはあるのか、作品のタイトルとあらすじの文字数は重要か、本文の文字数は重要か、ジャンルが重要ならどのジャンルが良いのか、文字数が重要ならどのぐらいの文字数が良いのか、といったことを調べていきます。 先に分析の結果を書くと 大ジャンル ジャンル 15禁止作品かどうか、タイトルの文字数、あらすじの文字数
敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
クーポン取得者をX、ピザ購入者をZとしましょう（XとZは確率変数）。XとZが相互に与える影響を無視して、それぞれ独立の確率分布（周辺確率）を求めると、クーポンを取得した人の周辺確率p(X)は0.45、ピザを購入した人の周辺確率p(Z)は0.35となります。 お互いに影響を及ぼすことも考慮した場合（同時確率分布）は、2つの確率変数を使ってp(X,Z)と表します。2つの変数が両方動くと計算しにくいので、1つを固定してもう1つの変化で見ていきます（条件付き確率分布）。 確率の加法定理と乗法定理 統計はどうしても数式っぽいのが出てきてしまうので、ここで用語と記号をおさらいします。 XやZ：確率変数 周辺確率：p(X) 同時確率分布：p(X,Z) 条件付き確率分布：p(Z|X)…Xが起こる条件下でのZの確率 ついでに次の2つの定理も覚えておきましょうか。 確率の加法定理：p(X)=ΣZp(X,Z)
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
機械学習によるギター画像の分類 その２ - Qiita
サマリ ギター画像の分類モデルの学習データに対して意図的にノイズを加えることで、分類の安定性を改善した。 動作環境等については、前回投稿 機械学習によるギター画像の分類 その１ を参照ください。 2017/10/23追記： 本投稿の内容は、Cutout1 / Random Erasing2という手法と類似のものだそうです。 2018/02/25追記： ノイズ付与による誤識別の誘発は、敵対的摂動と呼ばれ、活発に研究されているようです。 本記事のトピックは単に『汎化性能が低くて困ったな』的な話ですが、敵対的摂動の研究では、もっと巧みな騙し方や、それから守るための方法（ロバスト化）について、主にセキュリティ的な観点から議論されています。 敵対的摂動に関しては、大変良いまとめが公開されていたので、リンクしておきます。 課題 前回投稿のチャレンジでは、入力画像へのわずかな落書きで分類予測結果が全く変
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東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実 | Ledge.ai
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
