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"machine learning"の検索結果1 - 40 件 / 4463件

  • やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】|やまかず

    一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい? 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。( = その場合無料) いや、こ

      やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】|やまかず
    • AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる

      AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の

        AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる
      • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

        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

          「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
        • COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ

          Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(新型コロナウイルス感染症)陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測(日本版)の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初

            COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
          • 楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」公開 - amass

            楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ(ヴォーカル/その他の伴奏) 4つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/その他) 5つ(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他) 実行例: https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple

              楽曲を最大5トラック(ヴォーカル/ドラム/ベース/ピアノ/その他)に分離できる無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」公開 - amass
            • ユヴァル・ノア・ハラリ、オードリー・タン対談「民主主義、社会の未来」全和訳 | AI新聞 | exaBase コミュニティ(エクサベースコミュニティ)

              iStock:NicoElNino We translated RadicaxChange’s original article  “To Be or not to Be Hacked? The Future of Identity, Work and Democracy.” Into Japanese with the permission of Audrey Tang and Michael Zur of Yuval Noah Harari International Office. This is an abridged version of the whole conversation.  The whole conversation is available as a YouTube video. イスラエルの歴史学者ユヴァル・ノア・ハラリ氏と、最先端のコロナ対策で一躍世界の注目

                ユヴァル・ノア・ハラリ、オードリー・タン対談「民主主義、社会の未来」全和訳 | AI新聞 | exaBase コミュニティ(エクサベースコミュニティ)
              • Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball

                ※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

                  Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
                • Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した

                  Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

                    Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
                  • ななななんと!AWS認定の模擬試験が無料になりました!! | DevelopersIO

                    AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 みんな、温泉入ってますかー? (挨拶 さて、AWS認定にチャレンジする方へ朗報です! これまで数千円かかっていたAWS認定の模擬試験を無料で受験できるようになりました。 ただ、これまでと異なるサイトでの提供となりますので、その手順をお知らせします。 ※ 2022.7追記。 手順が変更になりました。続きは下記のブログをご参考にしてください。 概要 新しい模擬試験は下記のような流れで登録、受験します。 AWS Skill Builderにログイン、検索 AWS BenchPrepに誘導されるので、アカウント登録 AWS BenchPrepで模擬試験を受ける 対応試験一覧 2021.12.25現在で下記を受験できます。 AWS Certified Cloud Practitioner Official Practice Question

                      ななななんと!AWS認定の模擬試験が無料になりました!! | DevelopersIO
                    • 文系大学生が機械学習を0から始めて9か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita

                      今回自分は0から始めて9か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ 12月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる 1月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について1から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 2月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051

                        文系大学生が機械学習を0から始めて9か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
                      • マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai

                        米マイクロソフト(Microsoft)は、あらゆる年齢層の人がIoT(モノのインターネット)の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム(IoT for Beginners, curriculum)」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間/24レッスンで学習できる。 >>公式ブログ 該当ページ(英語) マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners(初心者のための機械学習)」も公開している。本カリキュラムは12週間/24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは

                          マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
                        • 【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                          このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1(コンピューティング、ストレージ、データベー

                            【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                          • TechCrunch

                            Haun Ventures has made 48 investments, including some of its token positions, across its early-stage $500 million and $1 billion later-stage acceleration funds. At the 2024 IAB NewFronts event on Wednesday, Snapchat announced a series of new augmented reality (AR) and machine learning (ML) tools designed to help brands and advertisers reach users on the socia

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                            • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

                              先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

                                大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
                              • オードリー・タン氏が日本人のために「デジタルとITはまったく別物」と語る理由

                                コロナ禍で国の役割が増し、ワクチン接種をはじめとするさまざまな施策を進める中で、世界中から注目が集めたのが台湾のシステムでした。それを主導したのが、台湾のデジタル担当大臣であるオードリー・タン氏です。そのタン氏は日本人のために「デジタルとITは別物」と説明したといいます。なぜ、タン氏はこの2つを分けて語ったのでしょうか? 『まだ誰も見たことのない「未来」の話をしよう』より一部抜粋して紹介します。 オードリー・タン 台湾のデジタル担当政務委員(閣僚)、現役プログラマー。1981年4月18日台湾台北市生まれ。15歳で中学校を中退し、スタートアップ企業を設立。19歳の時にはシリコンバレーでソフトウエア会社を起業。2005年、トランスジェンダーであることを公表(現在は「無性別」)。アップルやBenQなどのコンサルタントに就任したのち、2016年10月より、蔡英文政権でデジタル担当の政務委員(無任所

                                  オードリー・タン氏が日本人のために「デジタルとITはまったく別物」と語る理由
                                • Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ

                                  この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People(以下、UoPeople)に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの

                                    Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
                                  • 日本のウェブデザインの特異な事例

                                    sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人

                                      日本のウェブデザインの特異な事例
                                    • Waifu Labs - Magical Anime Portraits

                                      A state-of-the-art AI that draws custom anime portraits, just for you! This machine learning artist figures out your preferences and creates a perfect character illustration in 4 easy steps. If it sounds like magic, that's because it is! It's totally free to use! Start Now! Use your character in a game! Introducing Arrowmancer. Meet unique, beautiful characters! Import your own from Waifu Labs! Yo

                                        Waifu Labs - Magical Anime Portraits
                                      • 論文読みの日課について - ジョイジョイジョイ

                                        かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む(特におすすめ) 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ(特におすすめ) トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨

                                          論文読みの日課について - ジョイジョイジョイ
                                        • 1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア|TSUKUBA OCW

                                          計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.

                                            1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア|TSUKUBA OCW
                                          • メルカリを退職してロンドンのMetaに転職します 〜 外資Big Tech転職活動体験記|松岡玲音|note

                                            この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました!わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA(Non Disclosure Agreement)にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います(1コイン分の金額で

                                              メルカリを退職してロンドンのMetaに転職します 〜 外資Big Tech転職活動体験記|松岡玲音|note
                                            • 機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記

                                              皆さん初めまして! 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、 2位で終了しました!みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間:2019年7月〜 kaggle初参加:2019年9月〜 kaggleちゃんと始める:2019年10月〜 DSB参加:2019年10月〜 会社を休職して本格的に勉強開始:2020年1月前半〜 手頃な

                                                機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記
                                              • コードの健全性: 礼儀正しいレビュー == 役立つレビュー

                                                .app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 10

                                                  コードの健全性: 礼儀正しいレビュー == 役立つレビュー
                                                • Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama

                                                  イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の1つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl

                                                    Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama
                                                  • Google Cloud Platform のトレーニングコース、ハンズオンを 1 か月間無料で提供 | Google Cloud 公式ブログ

                                                    COVID-19 感染拡大を受けて多くの人が在宅勤務や家庭学習に切り替えましたが、自宅にいながらスキルアップを図りたい、知識を増やしたいと考えている人もたくさんいます。こうしたご要望にお応えするため、Google Cloud Platform のトレーニング コースや Qwiklabs のハンズオンラボなどの各種学習リソースを 5 月 20 日まで無料で提供しています。 下記オンデマンド トレーニング、ハンズオンラボよりご希望のトレーニングをお選びいただけますので、是非ご活用ください。 Qwiklabs Pluralsight(英語のみ) Coursera お申し込み、詳細はこちらをご覧ください。 また、Google Cloud では、オンデマンド トレーニングやハンズオンラボ以外に、ウェビナーもご提供しております。各トレーニングリソースについては以下をご覧ください。 オンデマンド トレー

                                                      Google Cloud Platform のトレーニングコース、ハンズオンを 1 か月間無料で提供 | Google Cloud 公式ブログ
                                                    • 機械学習システムの設計パターンを公開します。

                                                      メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井(しぶい)です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください! PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください! GitHub:https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages:https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた

                                                        機械学習システムの設計パターンを公開します。
                                                      • Learning Machine Learning  |  Cloud AI  |  Google Cloud

                                                        Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.

                                                          Learning Machine Learning  |  Cloud AI  |  Google Cloud
                                                        • メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング

                                                          こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載:「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今

                                                            メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
                                                          • AWS全資格の概要と主な学習コンテンツをまとめてみた | DevelopersIO

                                                            本ブログは、2021 AWS Partner Ambassadors で構成するアドベントカレンダー Japan APN Ambassador Advent Calendar 2021 の 24 日目のエントリです。 こんにちは。CX事業本部MAD事業部のYui(@MayForBlue)です。 年の瀬も迫った12/24ですが、みなさん資格勉強してますか?(挨拶 さて、IT系の資格の中でも人気の高いAWSの資格ですが、数も多いし何から取ったらいいのかわからない・・・という方も多いのではないでしょうか。 この記事ではAWSの全資格を紹介するとともに、2021 ALL AWS Certifications Engineers ホルダーとして資格取得やAWSの学習に有用なコンテンツをまとめてみました。 本ブログをご一読いただくことでAWSの資格取得の一歩を踏み出していただければ幸いです。 想定読者

                                                              AWS全資格の概要と主な学習コンテンツをまとめてみた | DevelopersIO
                                                            • タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita

                                                              この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも? (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S

                                                                タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
                                                              • 【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい

                                                                機械学習Podcast「TWiML&AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します!ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=

                                                                  【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
                                                                • GMOペパボのエンジニア研修2021の資料を公開します - Pepabo Tech Portal

                                                                  はじめに 今年のエンジニア研修の担当をしたkurotakyとtokkyです。ペパボのエンジニア研修2021がはじまっていますという記事を書いてあっという間に時が経ち、先日研修が終わったので研修資料を公開します。各研修の講師からコメントをもらっているので、ぜひ読んでいってください! 研修を実施するにあたって、専門的な内容を学んでから現場に入る方法や、幅広い技術層に触れてから現場に入る方法など、さまざまなスタイルがあります。ペパボでは最新の技術の幅広く触れてOJTに入っていくやり方を選択しています。それはなぜかというと、GMOペパボのわたしたちが大切にしている3つのことの中で、「みんなと仲良くする」ということ話がありますが、みんなと仲良くするというのは、エンジニアという職種だけでも100人以上になり、そのみんなと仲良くするのは実際は結構難しいと思います。過去にCTOのあんちぽさんが2017年の

                                                                    GMOペパボのエンジニア研修2021の資料を公開します - Pepabo Tech Portal
                                                                  • 米アマゾンCEOベゾス氏、キレッキレで熱弁した 「本当の未来予想」 【re:MARS登壇】

                                                                    米アマゾンは、6月4日から7日まで、ラスベガスで「re:MARS」と題したカンファレンスを開催した。 “MARS”とは「機械学習(Machine Learning)」「自動化(Automation)」「ロボティクス(Robotics)」「宇宙(Space)」の略。現在の社会を変えつつあるコアテクノロジーについて、関係者を集めて語り合う場となっている。 初日の基調講演には俳優のロバート・ダウニー・Jrも登場、「アイアンマン」を初めとしたマーベル・シネマティック・ユニバース作品出演の思い出を絡めながらAIについて自説を語り、「AIとロボティクス、ナノテクを使えば、現在の環境問題を解決できる」として、2020年に自然環境保護団体「Footprint Coalition」を立ち上げると発表した。 トニー・スターク役でおなじみのロバート・ダウニー・Jr。まるでアイアンマンの主人公トニー・スタークさな

                                                                      米アマゾンCEOベゾス氏、キレッキレで熱弁した 「本当の未来予想」 【re:MARS登壇】
                                                                    • なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか(一般公開版)

                                                                      はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近(私が気づいたのは 2020/10/30)更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を

                                                                        なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか(一般公開版)
                                                                      • techに薦めている書籍|ばんくし

                                                                        お久しぶりです。CADDiの河合、もとい@vaaaaanquishです。 数ヶ月前、CADDi社内で「オススメ書籍」というものを書きました。 社内にも公開し読み会などを開いています私は前職の上司の影響でビジネス書を多く読むようになったのですが、ゴリゴリの技術書でない書籍というのはどうしてもエンジニアにとって読みにくい物も多いなと思っています(悪いと言っている訳ではなく飲み込みのために行動や知識を求められるよねという意です)。 また、エンジニア向けの書籍でも、少し概念的に古く、現代に適応しにくいものもあったりします(名著は名著である事には変わりないですがエンジニアリングもIT分野も年々進化し続けているので一部現代で扱いづらい概念が出てくるのは当たり前だよねとも思います)。 なので、なるべく「エンジニアが読みやすく」「比較的新しい環境で使える」をテーマに書籍を選び、比較的本を読む数の多くないエ

                                                                          techに薦めている書籍|ばんくし
                                                                        • 今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball

                                                                          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

                                                                            今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball
                                                                          • Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開! | Techable(テッカブル)

                                                                            Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ

                                                                              Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開! | Techable(テッカブル)
                                                                            • GraphQLを導入する時に考えておいたほうが良いこと | メルカリエンジニアリング

                                                                              はじめに こんにちは、ソウゾウSoftware Engineerの@sue71です。連載:メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の13日目を担当させていただきます。 以前メルカリメルカリShopsの技術スタックと、その選定理由でBFFの実装にGraphQLを採用していることをお伝えしました。メルカリShopsをリリースしてから約半年たった今、これまでを振り返ってGraphQLサーバーを実装する上での課題やあらかじめ考えておくと良い項目をまとめてみました。また、本記事ではメルカリShopsでGraphQLの実装としてApolloを採用しているため、Apolloの利用が前提の話もいくつか混在しています。予めご容赦ください。 GraphQLの説明や、メルカリShopsの実装方法に関しては以前こちらの記事で紹介しています。こちらも是非ご覧ください。 パフォーマンス課題 GraphQLは、アプリ

                                                                                GraphQLを導入する時に考えておいたほうが良いこと | メルカリエンジニアリング
                                                                              • 初めての技術選定を頼まれた時に大事だったのは俯瞰的・相対的な考え方だった - MonotaRO Tech Blog

                                                                                背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何

                                                                                  初めての技術選定を頼まれた時に大事だったのは俯瞰的・相対的な考え方だった - MonotaRO Tech Blog
                                                                                • 「モザイク画像の解像度を64倍にする研究」が人種差別の議論に発展、非難を集めた研究者はアカウントを停止

                                                                                  計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi

                                                                                    「モザイク画像の解像度を64倍にする研究」が人種差別の議論に発展、非難を集めた研究者はアカウントを停止