主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
「Otter」「DeepL翻訳」「Grammarly」など、便利なAIツールを駆使して英文ライティングに挑戦 - ENGLISH JOURNAL ONLINE
「Otter」「DeepL翻訳」「Grammarly」など、便利なAIツールを駆使して英文ライティングに挑戦 近年は人工知能（AI）を活用した自動翻訳や自動添削ツールが増えています。Otter、DeepL翻訳、Grammarlyなど、自分の英語力の足りない部分を補ってくれる便利なAIツールを駆使して、英文ライティングに挑戦してみましょう。 英文ライティングに自信がない人に助け舟リーディングやスピーキングの練習に比べると、後回しになってしまいがちなライティングですが、単なる語彙力や文法力だけでなく、表現の豊富さや、文章の構造など、総合的な語学力が求められる、非常に高度な分野だと言えます。英語の上達を目指している人ならば、常日頃からライティング力を高める勉強をしておきたいものです。 とはいえ、誰もがそんなに律儀で計画的とは限らないのが現実です。実際には、「来週までに英語で資料を準備しておかねば
Amazon Web Services ブログ 自宅で学ぼう！AWS 初学者向けの勉強方法 6ステップ！ 2024 年 4 月追記：本記事の内容は 2024 年 4 月に公開された AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ！2024 年版！ という記事にてアップデートされています。リンクの最新化と勉強方法の追記を行っておりますので、アップデートされた記事をご確認ください。 こんにちは、AWS トレーニングの講師を担当しているテクニカルトレーナーの西村航です。 皆さん、もしくは皆さんの周りでこんな方はいませんか。「在宅勤務中に AWS を勉強するように先輩から言われているけど、どこかに勉強方法がまとまってないかな？」という悩みを抱えている方、または「同僚や部下に AWS の自宅での勉強を促しているけど、ちょうど良い無料の教材とか無いかな？」という悩みを抱えている方。 本記事は、そういった
MOONGIFT更新停止のご連絡 MOONGIFT
いつもMOONGIFTをご覧いただきありがとうございます。タイトルにあります通り、MOONGIFTの更新を恒久的に停止するご連絡となります。最終更新記事は2021年07月16日になります。 背景 MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアの紹介サイトとして2004年01月29日に運営を開始しました。一番最初はlivedoorブログにて開始し、その後様々なブログプラットフォームを利用し、さらに一時はサイト名の変更（Open Alexandria）を経て、MOONGIFTという名称で運営を続けてきました。 MOONGIFTでは、これまでに16,000以上のソフトウェア（一部オープンソース・ソフトウェア以外のソフトウェアを含む）を紹介してきました。オープンソース・ソフトウェアは多くの先進的な技術への取り組みが行われており、オープンソース・ソフトウェアを知ることはソフトウェアの開発トレンドを知
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
魔法少女くにゅくにゅ a.k.a. 椚座 淳介 @kunukunu わたし昔から人との接し方がわからなくて，後天的に構築した「健常者エミュレータ」を使って生活しているんだけれど，この正体は，過去に経験した様々なシーンを訓練データとして，もっとも穏当な対人応答をモデル化したものなんだよね。これ，やってることは機械学習AIとほぼ同じではないかという。 2022-08-12 23:16:42
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
こんにちは、ZOZOテクノロジーズで執行役員CTOをしている @kyunsです。 本記事はCTOA Advent Calendar2020の 16日目の記事となります。 この記事ではZOZOでの2年半を振り返り、テックカンパニーを目指す中でCTOとしてどのようなことに取組み、結果としてどういう変化が起きたかについて紹介したいと思います。 同じような立場のCTOやこれからエンジニアリング組織を強化していきたい方々の参考に少しでもなればと思います。 自己紹介と背景 私はヤフーに2006年に新卒で入社し、3年働いた後に当時一緒に働いていた金山と一緒にVASILYというスタートアップを創業し、受託アプリ開発や「IQON」というサービスを開発していました。 何度かの資金調達などを経て、最終的に2017年にZOZOへ売却し、ZOZOの完全子会社となりました。その後、2018年の4月には当時のスタートト
いつもYahoo!ニュースをご利用いただきありがとうございます。 10月1日、Yahoo!ニュース コメント投稿数が急増しました。その中には、不適切な内容も散見されたため、記事ページやコメント欄などに注意書きを追加し、ユーザーのみなさまへのご協力をお願いするとともに、パトロールを強化しています。 Yahoo!ニュースでは、人権侵害や誹謗（ひぼう）中傷、ヘイトスピーチ、不快な内容を含むコメントなどの禁止行為をYahoo!ニュース コメントポリシーに明示し、ユーザーのみなさまに順守をお願いしています。また、事前抑止に努めるとともに、投稿された場合でも、専門チームによるパトロールと、機械学習での自動検知で24時間365日対応しています。 ユーザーのみなさまに改めてお願いです。 いま一度、コメントポリシーをご一読いただき、過度な批判、攻撃的な投稿はお控えください。苛烈、乱暴な言葉づかいがないか、行
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
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 セキュリティ研究者Avinash Sudhodananさんと米Microsoft Security Response Centerの研究者が発表した「Pre-hijacked accounts: An Empirical Study of Security Failures in User Account Creation on the Web」は、まだ作成していないWebサービスのアカウントを乗っ取る攻撃をテストし脆弱性を示した論文だ。 具体的に5種類の攻撃を提案し75のWebサイトで試したところ、35のサイトで乗っ取りに成功したという。その中には、ZoomやInstagram、Drop
AIに「お前のところの営業担当、マジでクソだ、二度と顔見せんな。替えろ」をメールの文章に変換してもらったら超実用的だった
ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay…
Udemyで新春セール開催！ 2020年にUdemyで最も興味を集めたカテゴリートップ5と人気コースを紹介 - はてなニュース
2020年は新型コロナウイルスの流行、それに伴うリモートワーク（テレワーク）やワーケーション、オンライン授業での学習といった大きな社会的変化がありました。 意図せず起きた変化ではありましたが、働き方や学び方の変化は、自分次第で何かを大きく変えられるチャンスでもあります。内閣府の調査*1によると、在宅勤務などで生じた空き時間を新たな挑戦に充て、オンライン学習でプログラミングなどIT関連の学習に取り組む社会人が増えているとのこと。 めまぐるしく変わる社会へ適応するためには、自分にとって必要な情報を見極めるだけでなく、時代と共に学び続ける姿勢も必要。新しい学びはきっとあなたの強い味方になってくれることでしょう。ちょうどオンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2020年12月30日（水）～2021年1月7日（木）の間、対象の講座を1,200円から受講できる新春セールを開催。講座は買い切り
以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項：この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
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
「Twitterのタイムラインをごちゃごちゃにする仕事」は本当に実在したのか？ 話題の元Twitterエンジニアに聞いた
「Twitterのタイムラインをごちゃごちゃにする仕事」は本当に実在したのか？ 話題の元Twitterエンジニアに聞いた実際にはどういう仕事で、どのようにして導入されることになったのか。タイムラインの「重要度順表示」の導入に関わった、 元Twitterエンジニアのイハラさんにお話を聞きました。 「タイムラインごちゃごちゃにする仕事」で波紋Business Insiderが12月1日に掲載した、「感謝祭の前夜にTwitterをレイオフされた日本人エンジニア」のインタビューが話題になっています（もともとは英語版Business Insiderが11月28日に掲載した記事で、日本版はこれを翻訳したもの）。 インタビューの内容もさることながら、特に注目を集めたのは、インタビューを受けたエンジニアがTwitterで行っていたという「業務内容」でした。 「解雇される前、私はツイッター（Twitter）
お詫びと訂正 おまけ２ の内容に関して誤りの情報を記載していたので、修正いたしました。(2020/6/6 22:55) またコメントで大変丁寧にご指摘&アドバイスをくださった@souchi00さん、ありがとうございます🙇♂️ 追記(コンテナについて)(2020/6/8 11:10) @inductorさんがコンテナに関するわかりやすい資料を紹介してくださいました！ https://www.slideshare.net/zembutsu/what-isdockerdoing コンテナについてより詳細を知りたい方は是非ご覧になってください ### 追追記(2020/6/8 12:30) 本記事で何点か誤った表記があったので、コメントで指摘くださった方々のアドバイスの元修正しております。(本文中でも修正しておりますが、コメント欄を見ていただければより詳細がわかると思います。) 以後このような
.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 #DevFest23 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
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
｢ソフトウェア分野で迅速なイノベーションを実現するには、それぞれが何に取り組んでいるのか、誰が何をコーディングしているのか、把握しておくことが不可欠です｣ 11月21日にツイッターのサンフランシスコ本社で開かれた全社会議の場で、マスク氏は大規模な人員整理が完了したこと、（テスラのような）テキサス州への本拠移転計画は考えていないことを語っているが、上記のメールはその数時間後に送られた。 なお、Insiderがすでに報じたように、同社のフルタイム従業員数は現在約2300人、10月末にマスク氏が経営権を握った時点の7500人に比べて3分の1以下まで激減した。 メールは、エンジニアらに各自報告を求める内容として、｢どんなプロジェクトに取り組んでいるか｣｢何を到達目標としているのか｣の説明に加え、｢その週に書いたコードのサンプルまたはファブリケーター（Phabricator、コードレビュー用ツール）
doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 Googleによる社内調査以降、多くの組織で「心理的安全性」が重視されるようになりました。心理的安全とは、他者の反応に怯えたり羞恥心を感じることなく、自然体の自分をさらけ出すことのできる環境や雰囲気のこと。 ですが、複業やリモートワークの浸透などビジネス環境が日々刻々と変化する中、「心理的安全性」という概念自体もアップデートさせていく必要があるはず。特にチャットやオンライン会議といったメンバー同士が対面しない「デジタル空間」における心理的安全の構築は、組織のパフォーマンスに責任を負うマネジャーにとって重要な課題ではないでしょうか。 機械学習などの分野で企業を支援するかたわら、チームに雑談を生み出すソーシャルブックマークサー
「あとで読む」タグで振り返る2021年 〜今年の「あとで読む」、今年のうちに〜 - はてなブックマーク開発ブログ
今年も残すところあと少し。皆さんにとって、2021年はどのような一年でしたか？ はてなブックマークでは今年もたくさんのエントリーがブックマークされ、コメント欄も盛り上がりました。 データで見る「あとで読む」 年末ということで、今回は「あとで読む」タグにフォーカスしたデータを集計しました。全ブックマークを対象にした「あとで読む」率、カテゴリー別「あとで読む」率、「あとで読む」が多いエントリーランキングを通して、2021年のはてなブックマークを振り返ってみましょう。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」 率 カテゴリー別 「あとで読む」 率 「あとで読む」 タグが多いエントリーは？ TOP10ランキング 「あとで読む」タグの数が多かったエントリーランキング カテゴリー別「あとで読む」率の高かったエントリーランキング 気になった記事を気軽に保存できる「あとで読む」機能 2021年の「あとで読
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること - Lean Baseball
エンジニアの辛い仕事を消す本かも（多分） 2014年の秋にリクルートに転職してから何社か経て今も自社サービスのエンジニアとして働いてるマンです. リクルートに入ったとき, そしてその後の転職先*1などなどで, 社内外問わずのコミュニケーションの辛さ. 社内調整, 顧客折衝etc... コードじゃなくて, ドキュメントを書く仕事の辛さ. プレゼンテーション・説明そのもの. 技術わかんない上司に説明(ry*2 みたいな経験をたくさんしました&これはエンジニアをやってたら誰でも直面する事態かなと思います, 自社サービス企業だろうがSIer/受託開発の企業だろうが. そもそも, 昔の調査にもそんな雰囲気ありますし, おそらく今もさほど変わらないでしょう. ...ということを, 前回のブログの執筆中および反響で改めて思い*3, そういえば自分はこの辺, 元々ITコンサルタント*4だった時に学んだこと
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
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
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
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
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2021 20日目の記事です。 NTTコムウェアの古西です。AI・データサイエンス推進室で技術マネージャをしています。 システムインテグレーター、略してSIerは、顧客のためにITシステムやサービス・ソリューション・プロダクトを開発・運用する会社です。一部自社サービスがあるものの、特定の顧客企業に対してシステムを提供することが多いです。 ネット上では「SIerはオワコン」1と言われることもありますが、私自身は入社のときに「人と技術を仲介する仕事がしたい」と言って仕事をしはじめてから約25年間、SIerで顧客や自社の人と技術を仲介する仕事をしてきました。私がこれまでの経験から「SIerで幸せな技術キャリア」を築くために意識したほうがいいと思うことを、若年層とベテラン層にわけて3つずつ、書いておこうと思います。 若年層(20代～30代
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
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
【21新卒SWE】 私はこうしてGoogleに落ちた ~Googleに挑んだ120日~｜grouse324
はじめに私は来年度からエンジニアとして働き始める大学院生です．今年の春にGoogle Japan Software Engineer 2021年度新卒採用にエントリーし，落ちました． オンサイトのコーディング面接は通過したものの，その後最終的に不合格となりました． この記事では前半で選考の経緯について，後半で私が対策に使った教材について紹介させていただきたいと思います． ※最大限配慮しているつもりではありますが，もし載せるべきではない内容等がありましたらご指摘いただければ削除致します． 記事を書くにあたって世の中には「私はこうしてGoogleに受かった」系の記事がいくつもあります．これまでGoogleに入社されそういった記事を書いて来られた方は皆さん素晴らしい能力を持った方々ばかりだと思います．しかし私は 「結局 "入社前に圧倒的な能力や経験値を持っていた" 人や "実力に加えタイミングや
GA4がよくわからん。となってしまう5つの理由。
GA4、導入しないといけないと思っていても、さっぱりわからんからやる気がしなくてどうしよう？ってなる時がありますよね。私も数か月前まではそんな感じでした。正直なところギリギリまで逃げ回りたかったんですが、そうもいかなくなったので勉強することに。 ではなんで「わからん」となってしまうのでしょうか？そこがわかれば対応もできるので「わからん」理由と解消法をまとめてみました。 「Google アナリティクス」と名乗っているところ ここがわからなくしている一番の原因です。Google アナリティクスと名乗っているので、今までのGoogle アナリティクスの延長線上にあるものだと思ってしまうんですが、全くの別物で生まれも育ちも違っています。 今までのGoogle アナリティクス UrchinはGoogleアナリティクスの元となった製品。グーグルに買収されGoogleアナリティクスがリリースされた後も、
40代プログラミング初心者がpython始めて半年！独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる
まさかソフトウェアエンジニアの自分が本業で家を建てる仕事をするとは思っても見ませんでした。２年前、DeployGateの米国オフィスを自分で施工した事をきっかけに声をかけてもらい、以来、技術アドバイザーとして携わらせて頂いていた米国の建築スタートアップ「HOMMA」に本格的に参加し、ソフトウェア・アーキテクトとしてアメリカでスマートハウスをソフトウェア面から設計して家を建てる仕事をはじめました。趣味の電子工作から初まり、深センでの独自設計ハードの少量生産、アメリカでのオフィスの施工と来て、次はまさかの本物の建売住宅の開発です。プログラミングの傍ら取り組んできた物理的な「ものづくり」のサイズがどんどん大きくなってきて楽しい限りです。制御用のファームウェアやアプリ、Webシステムを書きながら、ヘルメットを被って建設現場で大工職人さんへ施工の指示出しをしたり、信号線や電力系統の配線を設計して建築
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WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
自宅で学ぼう！AWS 初学者向けの勉強方法 6ステップ！ | Amazon Web Services
今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
人との接し方がわからず「健常者エミュレータ」を走らせて生活しているけど、やってることはAIと同じなのでは…？
ZOZOのテックカンパニーへの変遷、CTOとしての取り組みを振り返る｜kyuns /キュン 今村雅幸
ユーザーのみなさまへのお願い ―コメントの投稿にあたって―
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
“まだ作成していないユーザーアカウント”を先回りして乗っ取る攻撃 米Microsoftなどが指摘
2020年の開発者が知っておくべき11の必須スキル - Qiita
AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
Dockerとはどういったものなのか、めちゃくちゃ丁寧に説明してみる - Qiita
コードの健全性: 礼儀正しいレビュー == 役立つレビュー
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12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
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機械学習システムの設計パターンを公開します。
ソフトウェアエンジニアとして家を建てる仕事をはじめました