本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
銀行が「構造不況業種」と言われて久しい状況が続いています。 特に地方銀行の苦境は報道が相次ぎ、銀行員の退職が増えているとの報道も見られるようになりました。メガバンクもRPAやAIを導入し業務量の削減、新卒採用の抑制による人員減等の動きをしています。 銀行は生き残りのため、リストラを強化しているのでしょうか。 今回は、全国の「銀行員数の推移」について焦点を当て、確認してみることにします。 報道内容 銀行員数の推移 まとめ 報道内容 まずは、以下の報道をご覧下さい。 消える銀行員 デジタル技術で省力化 全国で大幅減少 2019年7月28日 NHK News Web デジタル技術の導入で金融業界の省力化が急速に進んでいます。全国の銀行員の数は去年からことしにかけて3600人減り、３大金融グループができた2006年以降、最も大きく減ったことが民間の調査でわかりました。 民間の調査会社東京商工リサー
Pythonでネットワーク構造のデータを扱いたい(networkxを扱う) - あれもPython,これもPython
データ分析の仕事をしていると、基本的な表形式のデータ以外では表現しにくい現実事象が存在します。要素と関係性で表現されるネットワークもその一つです。 個人的にはこの形式のデータは、示唆までたどり着きにくいため、ビジネス的な分析とは言いにくいな、とは思います。ただし、探索的にデータを理解したり、プロダクトの機能として使えることは多い分野だと思っているため、タイトルはあえて「データを扱う」にしました。 ネットワーク分析とは networkxはグラフ(ネットワーク)に関するデータの保持/操作をしやすくするパッケージです。 なお、情報がきちんとまとまっているのは以下の書籍です。(クリックするとAmazonにとびます) （感染症のモデルであるSIRモデルや、Word2Vecとの組み合わせなど、応用も多く非常に面白かったです。 ネットワークは繋がりを持つ要素(=ノード)と、その繋がり(=エッジ)で表現さ
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Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された中野裕太さんによる寄稿です。 皆様はじめまして。2019 年 PFN 夏季インターンシップに参加していた北海道大学の中野裕太です。本ブログでは、私が夏季インターンで取り組んだテーマである、「Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測」について説明します。 要旨 与えられた無向グラフがどれくらい木に近いかを表す値である木幅は、グラフ上の組み合わせ最適化問題に対するアルゴリズムの効率性や解そのものと深く関係しています。しかし、木幅を計算することは NP 困難なため、木幅を計算するには頂点数に対し指数時間かかってしまいます。そこで、今回 Graph Neural Network を用いた 2 つの方法でこの問題にアプローチしました。1 つ目は、よく知られた既存のアルゴリズムと組み合わせ探索木の枝刈りを行い高速化を図り計算
社内の輪講で発表した資料です。 Graph Neural NetworksについてSpectral MethodとSpatial Methodについて代表的な手法を簡単に紹介し、更にDeep Graph Library (DGL)を用いた具体的な実装方法を紹介しています。
Notionにはデータベースのデータをグラフとして表示する機能がありません。 外部サービスなどを使えばグラフを埋め込むことは可能ですが、それだけのために外部にデータベースの値を渡すのは微妙です。 Notion2Charts - Create Embeddable Charts From Your Notion Tables Create customizable notion charts | Nochart そこまで高機能なものが欲しいわけでも無かったので、作ることにしました。 Notion Plotly Notion Plotlyというサイトを作りました。 このサイトは、URLのパラメータに描画したいデータを渡すことで、Plotlyでグラフとして描画する単純なサイトです。 たとえば、次のようにx軸とy軸の値をURLで渡して棒グラフで表示できます。 https://notion-plot
良いグラフと悪いグラフの違いとは？
棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム等、データを視覚的に示すためのグラフにはさまざまな種類があります。どのデータをどのグラフで示せばいいのかについて、ジョージア大学応用遺伝子技術センター博士研究員のチェンシン・リー氏が解説しました。 GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad. https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends ◆1：棒グラフ データの平均、分散、分布を示すときに棒グラフ(左)を用いると、データの分布がわからなくなります。これを避けるために箱ひげ図や散布図を用いるのが良いとのこと。 ◆2：サ
1. 対象者 - go言語を使用している方 - 対象のプロダクトの可読性が悪いと感じている場合 2. 概要 ソフトウェアの品質を一定の水準に維持する方法には大きく、テストケースの網羅率を測定する方法とソフトウェアメトリクス(モジュールの依存度、ソースコードの行数、ネストの深さ、循環的複雑度.. etc)を測定する方法があります。今回は、これらソフトウェアメトリクスの内、循環的複雑度に着目してgo言語で実践する方法を紹介していきます。(go言語を取り扱いますが、概念自体は技術を制限するものでは無いので、他のプロダクトでも応用可能です。) 3. 循環的複雑度 循環的複雑度は、対象の関数やメソッドがどれだけ複雑さを持っているかを表す数値です。この循環的複雑度が高ければ高いほど、可読性が低く保守性が悪いコードである可能性が高くなります。 使用する技術によって、目安は変わってきますが、おおよそ20~
スタンフォード大学の研究者であるVarun Shenoy氏が、入力した文章に含まれる人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化するAI「GraphGPT」を開発しました。GraphGPTはOpenAIが開発した自然言語処理モデルのGPT-3を使用しており、構造化されていない自然言語をグラフに変換するとのことです。 GraphGPT https://graphgpt.vercel.app/ GitHub - varunshenoy/GraphGPT: Extrapolating knowledge graphs from unstructured text using GPT-3 https://github.com/varunshenoy/GraphGPT Can LLMs extract knowledge graphs from unstructured text? Introduc
中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによる数学×プログラミングを学んでみよう。数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学べる連載。 第1回 中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩（2021/07/05） 1. 問題解決の方法を学ぶための最強のツールとは 2. 文法からアルゴリズムへ ・コラム 良いアルゴリズムと数学の知識 3. 数学×Pythonを学ぶことの相乗作用 4. 前提知識と目標 5. Pythonプログラミングの準備と便利なライブラリ 第2回 中学数学だけでフェルマーの小定理をプログラミングしてみよう（2021/07/26） 目標： フェルマーの小定理をプログラミングしてみる 1. サンプルプログラム（演算子の利用） ・【まとめ】演
GitHub - chrxh/alien: ALIEN is a CUDA-powered artificial life simulation program.
Artificial LIfe ENvironment (ALIEN) is an artificial life simulation tool based on a specialized 2D particle engine in CUDA for soft bodies and fluids. Each simulated body consists of a network of particles that can be upgraded with higher-level functions, ranging from pure information processing capabilities to physical equipment (such as sensors, muscles, weapons, constructors, etc.) whose execu
この記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の17日目の記事です。 こんにちは。matchanです。 今回は、機械学習チームの取り組みのひとつ、不正検知システムに機械学習を導入した話の紹介になります。（不正検知システムについてはこちらの記事もご覧ください。） はじめに これまでメルカリ・メルペイでは、サービスが拡大・成長していくに伴い取引数が増加してきました。一方で、不正検知数も増加していき、それに伴うオペレーション負荷も増加していくという状況が課題になっていました。サービスの拡大・成長は今後も続いていきます。限りあるリソースを考えれば、オペレーション負荷が単調に増加していくままではいけません。 単純に検知数を削減するという対策では、不正検知システムのクオリティの低下になります。そこで、検知数を削減しつつも疑わしい取引を検出でき、オペレーション負荷の低減と検
▼初任給 主に就職して最初に受け取る給与を指す。厚生労働省によると、2018年春入社の大学卒業者の初任給は前年比0.3%増の20万6700円と5年連続で増加し、過去最高を更新した。新卒採用が学生優位の「売り手市場」となっているのを背景に、人材獲得のため初任給を引き上げる企業が増えている。リクルートの20年新卒採用見通し調査では初任給の引き上げを、すでに実施か予定している企業が約半数に達した。例
GitHub - varkor/quiver: A modern commutative diagram editor for the web.
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人工知能はムーアの法則の何十倍も早いペースで成長している
ムーアの法則は本来「集積回路上のトランジスタ数が1.5年ごとに2倍になる」という傾向を指した法則です。このムーアの法則の5倍から100倍のペースで人工知能(AI)は進歩していると、GeForce Experienceの立ち上げに携わった元NVIDIAのエンジニアであるジェームス・ワン氏が報告しています。 AI Training Costs Are Improving at 50x the Speed of Moore’s Law https://ark-invest.com/analyst-research/ai-training/ 2010～2020年にかけて、AIのトレーニングモデルに費やされるコンピューターの演算処理能力は急激に増加しています。以下のグラフは縦軸が演算処理能力で、「Petaflop/Days」は1日当たり1秒間に4兆回の演算を行うことを意味します。横軸は西暦です。 1
世界のトップAI研究者の約50％が中国出身であることが判明
チャットボットや生成AIの開発では、アメリカを中心とする欧米諸国が世界をリードしているという印象があります。ところが、アメリカ・シカゴのポールソン研究所にあるシンクタンクのMacroPoloが行った調査では、AI研究で世界の上位20％に入るようなトップ研究者のほぼ半数が、中国出身であることが報告されました。 The Global AI Talent Tracker 2.0 - MacroPolo https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/ In One Key A.I. Metric, China Pulls Ahead of the U.S.: Talent - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/03/22/technology/ch
8月4日に「スマートニュース ワクチンダッシュボード」をリリースしました。首相官邸や厚生労働省から発表されているワクチン接種状況に関するデータを一覧できるダッシュボードです。 前回（前職で作った感染状況ダッシュボード）と同様に、設計・デザイン・データの選定・実装（正確には今回はデータの自動取得などにかかるシステムをエンジニアに作ってもらった）などを行いましたが、5月〜6月ごろにかけて制作する上で考えていたことをメモとして書きます。 全体の設計について 基本的には新型コロナの感染状況と似た形式のデータなので、構造は前回のダッシュボードとそこまで変わらない。他の見せ方も検討したが、「マルチデバイス対応」「概要から詳細への流れ」「初見でもわかりやすく、かつ何度も見たリピーターでも冗長に思わないこと」「データが追加・変更される可能性」などを考慮すると、最終的には大体このような形に落ち着くのではない
東アジア10か国他の新型コロナウイルス新規感染者数グラフ定点観測（2021年4月第2週、第4週） - 🍉しいたげられたしいたけ
特定の話題に関連するニュースが短期間でたくさん集まることが、よくある。世間の関心が高いから当然と言ってしまえばそれまでかも知れないが。 今回はワクチン接種の話題に関して。 dot.asahi.com そう言えば、10日前の4月22日付でこんなニュースがあったんだった。三補選は25日投開票だったから、日本政府がワクチン確保に必死になりだしたのは、それより少し前からだったのではないか？ www.bloomberg.co.jp 選挙目的であろうがなんであろうが、ワクチン接種が進むのであれば文句はない。 だが直近のニュースを眺めていると、持ち前の心配性が頭をもたげる。 「はてなホッテントリ」にはならなかったが、うちの地元ではこのニュースを各社が大きく報道した。 digital.asahi.com 一部、引用。 市は電話を125回線用意したが、22日は1万4565件の電話があり、対応できたのは303
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
【ネットワークの統計解析】第8回 事例紹介「Uber における GNN の活用」 - Sansan Tech Blog
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います． 具体的には，Uber における GNN の適用事例を2つほど取り上げることにしました． 私たちの生活にもすっかり浸透した Uber や UberEat
Pythonでコンソールに綺麗なグラフを描画できる「AsciichartPy」使ってみた。 - Qiita
import asciichartpy from math import cos from math import pi import random # 追記 2020/09/14 ご指摘ありがとうございました if __name__ == '__main__': width = 120 config = { 'colors': [ asciichartpy.green, asciichartpy.magenta, asciichartpy.red ] } print(asciichartpy.plot( series=[[random.randint(1, 15) * cos(i * ((pi * 4) / width)) for i in range(width)], [random.randint(1, 15) * cos(i * ((pi * 2) / width)) for i
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
データや数式からグラフを作成できるMac用グラフ作成アプリ「ByeGraph」がApple Silicon MacをサポートしフリーウェアとしてMac App Storeで公開。
データや数式からグラフを作成できるMac用グラフ作成アプリ「ByeGraph」がフリーウェアになり、IntelとApple Silicon MacをサポートしMac App Storeで公開されています。詳細は以下から。 ByeGraphは2007年からn.r.Softwareの平井康之さんが開発しているグラフ作成アプリで、KaleidaGraphやPlot2、DataGraphの様に実験やシミュレーションから得たデータのプロットや数式からグラフを作成してくれますが、このByeGraphがバージョン2.6アップデートでApple Silicon Macに対応しています。 ByeGraphは、データや数式からグラフを作成します。データと数式は、それぞれ単独で使用するだけでなく、それらを組み合わせて使用することもできます。グラフには、Xデータが文字列のグラフ、Xデータが日付書式のグラフ、ラベル
筆者は Scrapbox を愛用しており、Scrapbox プロジェクトのページ間のグラフ構造を可視化するためのツールを作ったりしています。 GitHub - mamezou-tech/sbgraph: Fetch Scrapbox project data and visualize activities. このツールは Graphviz の dot 形式ファイルを出力するので手軽にグラフ構造の可視化が可能です[1]。 D3.js を使うと Graphviz よりインタラクティブな可視化アプリを作れます。グラフ構造の可視化には、force simulation を使うと効果的です。 Force-Directed Graph かなり前に Vue 2 と D3.js を使って可視化のための SPA (Single Page Application) を試作して放置していました。 放置している
今回は、事業として不動産を調達していく上で欠かせないエリア分析の方法をご紹介します。 具体例として、駅徒歩10分エリアのポテンシャルを測り、どの駅近辺の物件を獲得するべきかの判断をするケースを想定します。 不動産エリア分析とは 商圏分析 商圏分析ツール jSTAT MAPの応用 都内全駅の緯度経度情報の取得 徒歩10分エリアの作成 統計グラフ レポートのダウンロード 不動産エリア分析の結果の活用方法 まとめ 不動産エリア分析とは 不動産を調達する上で、どのエリアの物件を獲得するかを決めるのがエリア分析です。 不動産は立地が最重要といっても過言ではなく、立地は家具や内装と違い、失敗した場合取り返しがつきません。 立地を決めるという点から、不動産のエリア分析は、小売業や飲食業の出店計画に近い性質を持ちます。 そのため、小売業等のエリアマーケティングで利用されている商圏分析手法を活用することで、
【ネットワークの統計解析】第5回 代表的なネットワークのモデルを俯瞰する (3) - Sansan Tech Blog
こんにちは． Sansan DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 2回目の緊急事態が宣言され，昇降デスクを買ったりモニターや服を買い足したりしていました． お財布は寂しいですが，在宅戦闘力が高まりなんだか良い気分です． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる統計解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，DeepWalkやnode2vecをはじめとするnode embeddingの手法を浅く広く紹介しました． 今回は，ネットワークデータに対する深層学習 (Graph Neural Network; GNN) を俯瞰していきます． 数式は可能な限り使わず，直感的に全体像を把握する助けとなれば良いなと思っています． それではやっていきます． はじめに ノード単位のタスクとグラフ単位のタスク グラフフィルタ spectral-based グラフフィル
GitHub - cidrblock/drawthe.net: drawthe.net draws network diagrams dynamically from a text file describing the placement, layout and icons. Given a yaml file describing the hierarchy of the network and it's connections, a resulting diagram will be created
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2020年1月〜2月 インフォグラフィック この１ヶ月の間、毎日のように政府のアナウンスが流れてきました。 細かな点を含めると追い切れない量でしたが、以下はその中でも国務院・広東省・深圳市政府の発表した大きな施策や、Twitter等で流れてくる街の状況などを時系列でまとめてインフォグラフィック化したものです。 様々なソースを追いながらまとめましたが、日付などの情報に若干の誤差はあるかもしれません。もし間違いがありましたらアップデートしていきます。 （もちろん、公表されている感染者数・治癒者数のデータの信頼性に疑問を持つ方もおられ、実際に感染しているけど病院に行っていない人もいるかもしれません。そして今後社会が動き出すにつれて感染者数がまた増加する可能性ももちろんありますが、今現時点での公表されている当データをいったん信頼して作成したグラフということになります） 画像クリックで拡大 時系列に
Input should be a csv file. Dates should be YYYY-MM-DD. Option 1 : one row per date (ordered) and one column per contender Date Name1 Name2
Androidアプリ開発を長くやっていると、当然、とんでもない失敗をたくさんやらかします。 リリースの翌日大炎上。クラッシュ数グラフがうなぎ登り。低評価レビューの嵐。そこまで行かずとも、危うくとんでもないバグ付きアプリをリリースするところだったぜ、というヒヤリハット事例もたくさん。皆さんもそんな経験ありますよね。 このセッションでは、そんなAndroidアプリを開発していると遭遇する可能性のある失敗事例、失敗に繋がってしまった間違った設計、それに対してどのように対策をしたのか等を私の経験から紹介していこうと思います。 「あるある」「すでにやらかしたわ」と盛り上がりつつ「え、そんなことあるのか」「なるほどそうすればいいのか」という発見が一つでもあればと思います。
Looker Studioで新しいグラフ『タイムライン』が利用できるようになりました。 | DevelopersIO
先日2024年04月25日に更新されたLooker Studioのリリースノートにて、新しい可視化オプション「タイムラインチャート」が利用出来る旨がアナウンスされていました。 タイムラインチャートを使うと、イベントグループ間の関係を視覚化し、これらのイベントが起こったタイムスパンを比較することができるようになります。 当エントリではこの「タイムライン」チャートについて、必要な要件を確認し、実践データを使って可視化してみるところまでを紹介したいと思います。 目次 必要条件 Looker Studio: タイムラインチャート実践 まとめ 必要条件 タイムラインチャート作成には以下の情報が必要です。 行ラベル：各行のラベル文字。文字列型のディメンションとして指定。 開始日： タイムラインの開始日付。日付型のディメンションとして指定。 終了日： タイムラインの終了日付。日付型のディメンションとして
無料のフルマネージドなグラフデータベース「Neo4j AuraDB Free」発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能
無料のフルマネージドなグラフデータベース「Neo4j AuraDB Free」発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能 Neo4j社は、同社が提供する代表的なグラフデータベース製品のマネージドサービス「Neo4j AuraDB」の無料版「Neo4j AuraDB Free」を発表しました。 We’re excited to announce that everyone can now use Neo4j AuraDB Free, and get started without a credit card!https://t.co/ZT4tw2VB3U#GraphDatabase #Cloud #Neo4j — Neo4j (@neo4j) November 3, 2021 Neo4j AuraDBは、オープンソースのグラフデータベースとして知られる「Neo4j」を、ク
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
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グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
日本全国の銀行員数の推移はこうなっている - 銀行員のための教科書
ChatGPTのプロンプトで使える回答を引き出す“7R”とは マーケター必須スキルとAI最前線 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2023 Summer
Your GitHub story in 3D - GitHub Skyline
Graph Neural Networksを完全に理解したい
Notionのデータベースのデータを可視化するグラフURLを作成する
「電卓」アプリに待望のグラフモードが試験実装 ～Windows 10 Build 19546 が“Fast”リングに／「Windows Search」の診断・トラブルシューティングを行うツールもベータリリース
gocycloを使ってgo言語のプロダクトをシンプルに維持する｜moli9ma
[PDF]陣内佑 (2020) ヒューリスティック探索入門
AIで入力した文章から人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化してくれる「GraphGPT」が登場
数学×Pythonプログラミング入門 ― 中学・高校数学で学ぶ
不正検知システムに機械学習を導入してコストマネジメントを実現した話 | メルカリエンジニアリング
初任給とは 大卒5年連続増加、2018年春20万6700円 - 日本経済新聞
「スマートニュース ワクチンダッシュボード」制作メモ｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
効率的なダッシュボードの作成 - MicroAd Developers Blog
『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Vue 3 と D3.js で作る可視化アプリ | 豆蔵デベロッパーサイト
【不動産エリア分析】駅徒歩10分以内エリアのポテンシャルを測る - shobylogy
【新型コロナウイルス肺炎】深センで実施された対策とその効果：時系列グラフで見えてきたシンプルな解決策！
Opensource bar chart race generator
東北大、電池を高性能化する「グラフェンメソスポンジ」の有償サンプル提供を開始
俺が今までやらかした失敗事例、やらかしそうになったヒヤリハット事例を紹介する
孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora