はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI（有料）が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
こんにちは。NoCode Ninjaです。 NoCode（ノーコード）専門オンラインサロン「NoCodeCamp」、たいへん盛り上がってます。 NoCode専門有料コミュニティの経済規模は世界一の【Makerpad】に次ぐ世界二位となりました。 （参加者約300人） そして、今お読みになっているこちらの記事もPV120,000超え＆900スキ超えを記録しました！！ 5週連続で「特に読まれた記事」にも選出。 ほんとに、支えてくれる皆様のおかげでしかないです…！！ この記事を適時更新しながら育てていき、1人でも多くの人に魅力を伝え、これからも日本のNoCode（ノーコード）の発展に尽力していきます。 そんな本記事ですが、NoCodeのことをまだ知らない方へ向けて 「NoCode（ノーコード）ってなに？」 「どうやって始めて学習すればいいの？」 について紹介しています。 これを読み終わるころには
ONISHI MAO @mao7735 これは本当にある怖い話なんだけど、子どもに区からタブレットが配られたのはいいんだけど、それで紙類などの荷物が軽くなるどころか、毎日ランドセルにめちゃくちゃデカくて重くて変なタブレットを多数の教科書やノートに加えて入れていくはめになり、これは現代の石盤かな、何かの寓話かなって…🪨 2021-09-07 15:25:31 ONISHI MAO @mao7735 新型コロナのことで慌てて教科書の中身をタブレットに入れられなかった…まだわかる…（遅いなとは思うけど）でもタブレットが旧型過ぎてすぐ電池がなくなる、大人でもつらいほど重い荷物を毎日毎日背負わせるのはどうにかすべき。 2021-09-07 21:23:35
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution] 2022年5月7日土曜日 Artificial Intelligence NAFNet 概要 近年、画像復元(Image Resolution)技術は様々な進歩がみられていますが、システムの複雑さも増加しています。 NAFNetは、SOTAを達成しつつ、計算効率の高い単純なベースラインで構成される画像復元技術です。 NAFNetは、Sigmoid, ReLU, GELU, Softmaxなどの非線形活性化関数を使用せず、乗算で置き換えるか、削除することでベースラインを単純化しています。 このため、非線形活性化関数フリーなネットワークであることから、Nonlinear Activation Free NetworkでNAFNetと呼ばれています。 NAFN
![[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3828202bae4d9f41c2870f8975532387ece14e8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblogger.googleusercontent.com%2Fimg%2Fb%2FR29vZ2xl%2FAVvXsEhTtUYLxfr2PIgqLCmf-FmjmdBQjzW4hVo2ToFgqsLN7uXqyoy2x9iUy-ftmpBs5VTu0LkanHRul1VeLmjHm91lV0ikrdxQR-dkQUcZs5pF2CY-qQwlKnfkX7MTz17Y7FJXOOw3iKohKGgdWWulRPeU41DoMabXxKrWbfeoWI4RYOpNGmhLPvdEg79FVw%2Fw1200-h630-p-k-no-nu%2Feyecache.gif)
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
新卒ポーカープレイヤーが山籠りして機械学習エンジニアになった話 - 新卒ポーカープレイヤーの日記
2019年8月某日AM5:30、カビ臭い布団で目を覚ます。今日も今日とて身体中が痒い。ここは、平均標高1200mの某町のさらに外れにある、季節労働者用の寮。押し入れ下段の布団は腐っている。水道管は朽ちており、顔を洗うのも憚れるような茶色い水しか出てこない。昨晩試しに買ったアメスピの新作は不味い。ああ、早く部屋を出なければ、朝飯の時間に間に合わない。 起きたままの格好で山道を10分ほど下り、作業員の待機室に着く。いつもは各々が無言で具の少ない味噌汁を啜っているのだが、今日は何やら騒然としている。どうやら昨晩、調理場のおじさんが料理長に泣きながら土下座し、「故郷(クニ)へ帰らせて頂きやす！」と言い放ち、寮から脱走したらしい。面白すぎる。しかし、そんな空気を一掃するように作業開始のベルは鳴る。 ペアで働く同僚は、40歳を過ぎている。しかし、その所作に落ち着きはなく、話していると少年を相手にしてい
Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なスキルと経験して思ったこと - Qiita
０、はじめに マッチングアプリで機械学習エンジニアをやっているはやとと言います。今回は「Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なもの、やって感じたこと」について書いていこうと思います。 「Web系企業で機械学習エンジニアやってみたい！」「組織としてデータ分析や機械学習をやり始めたいけど何からやったらいいかわからない！」という方も多くいるでしょう。 Web系企業での機械学習エンジニア・データサイエンティストの動きはメルカリのブログとか本でよく見ます。しかし、まだ規模があまり大きくない会社における機械学習エンジニア・データサイエンティストの記事や本は一切見当たらず、また、立ち上げ（そんな大げさな言葉を使っていいのか分かりませんがw）の話が書いてあるものは見たことがないです。そのため、もしかしたら日本で初めての記事になるのではないかなと考えてワクワクしながら書い
フライング・ロータスを変えた音楽学習「クレイジーなものを作るには基礎が必要だ」 | Rolling Stone Japan(ローリングストーン ジャパン）
来日間近のフライング・ロータスに電話インタビューを実施。9月26日に東京・新木場スタジオコーストで一夜限りの3Dライブ（チケットは完売、ルイス・コールのサプライズ出演も決定）を開催する彼が、今年5月に発表したニューアルバム『FLAMAGRA』やステージの展望などについて語ってくれた。聞き手は『Jazz The New Chapter』シリーズで知られるジャズ評論家で、『FLAMAGRA』の日本盤ライナーノーツにも携わった柳樂光隆。 スティーヴ・エリソンことフライング・ロータスの『Flamagra』を聴いた時、前作『You’re Dead!』とあまりにも別物のサウンドに驚いてしまった。前作ではサンダーキャットやカマシ・ワシントンといったジャズミュージシャンの生演奏を素材のように扱い、それらを大胆にエディットしてミックスすることで斬新なサウンドを生み出していたのだが、今作では前作に引き続き参加
藤井セイラ @cobta 家族/文芸/ドラマなどのエッセイを書きます。 #えのなかのねこ で猫のアートを #古今東西名作絵本 でおすすめ絵本を紹介。セザンヌ/雪佳/ボナール/マティス/雪岱/御舟/漱石/一葉/賢治/武田百合子/大島弓子/プリキュアなどが好きです。集英社で連載中/保育士で学芸員で絵本専門士で幼保英検1級🍉🍉🍌 yomitai.jp/series/nigeru/… 藤井セイラ @cobta 「東大生」を指名してカテキョを呼ぶおうちにたくさんお邪魔しました。大学指定する時点で学習状況ピンチなことが多いです。共通点は「親が本を読まない」「だから子も読まない」「絵本の思い出がない」でした。絵本〜児童書〜少年少女物〜文庫の読書体験がない。すると中学高校教科書が読めなくなる。 2024-05-11 21:55:01
「そこで間違いになるの！？」小学校のタブレット学習に使われるアプリで回答がどう見ても正しいのに間違いとされる理由が理不尽すぎた
リプ欄を読むまで何が駄目なのかわかりませんでした
デアゴスティーニ・ジャパンは、IoTの基礎から応用まで学習できる月刊講座「本気で学ぶIoT」の購読者を募集している。基礎編と応用編を合わせて全11カ月の講座は、3月第3週に開講する予定。受講の申し込みは、1月31日まで受け付ける。
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
社内勉強会での発表資料です。 「失敗事例を通じて、機械学習の検討で抑えるべきポイントを学ぶ」をコンセプトに作成しました。AI・機械学習を検討する広くの方々に活用していただけると幸いです。 あとがきを下記に書きました。よければこちらもご参照ください。 https://qiita.com/bezilla/items/1e1abac767e10d0817d1Read less
カル・ニューポート（39）は、自身のウェブサイトでこう宣言している。 「コンピュータサイエンスの教授として、また父親として求められることが多いことを鑑み、私は余った時間をできる限り徹底して自分の文章に取り組むために割こうとしている。それゆえ、私は大半の作家よりも連絡をとるのが難しい。私は一般的な相談用のメールアドレスを持っておらず、SNSは一切使っていない。この職業につきものの多くの課外活動も避けがちだ」 エッセイストでジョージタウン大学の教員でもあるニューポートは、社交恐怖症であるとか、ある種の謎をかきたてるために距離を保っているわけではない。それは、純粋に精神衛生上の理由であり、また教育の仕事に完全に専念するためだ。 スクリーンの過剰使用が引き起こす消耗を説き明かした『デジタル・ミニマリスト: 本当に大切なことに集中する』、メールが精神の健康にもたらすネガティブなインパクトを明らかにし
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
近年、様々な生物の意識に関する研究が活発に行われている。意識とは、自分の今ある状態や、周囲の状況などを認識している状態のことで、魚やタコ、イカなどの頭足類、エビ、カニなどの甲殻類から、植物に至るまで、意識や感覚があるとする研究結果が多く報告されている。 更にキノコ（真菌類）を扱った研究もある。それによると、キノコにも意識があり、学習して記憶をつくり、個体として意思決定を行うというのだ。
宮迫さんと亮さんの謝罪会見 AI字幕がとんでもない誤訳で笑わせてくるせいで内容が全然入ってこない「このAIはふだん何を学習しているのか」
湖西晶＠意味怖＆ネコマタ4コマ連載中 @akikonishi abemaTVで宮迫さんの会見、AIによるリアルタイム字幕が「静観」を「青缶」と誤訳してから「性感」に直したり「謹慎」を「近親レイプ」と訳したりするのを見て、ふだんこのAIが何を学習しているのかと思いつつ真顔 2019-07-20 15:59:59
どうもこんにちは、最近何かを生成する系のAIで遊ぶことにハマってます、あんどう(@t_andou)です。 5年以上前の話ですが、人工知能に哲学書を読ませて哲学的な文章を書いてもらいました。 blog.takuya-andou.com 今回はその時よりも高度な「GPT-2」というものを使って、コウメ太夫さんのツイートを学習させてみたいと思います。 なぜコウメ太夫さんなのか コウメ太夫さんと言えば、毎日とても面白いギャグツイートすることで有名なかたです。 ですが、ごく稀に難解すぎてAIがツイートしてると疑われ、記事になることもあります。*1 AIが考えたと言われているツイート ミリンは１０％でミリン風調味料｛アルコール分１％未満｝は８％ということはキリン風ゾウ｛シマウマ縞数１００程度｝はドツチになるか考えいたら～、 竜宮城の乙姫さま生牡蠣当たってタイやヒラメにガスバナ～当ててました～。 チクシ
Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 on Twitter: "深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc"
深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc
「俺らはやめる。後どうするかは勝手に考えろ」 様々な考えがあるのは承知していますが、そもそも考えというものは全て様々ですので、その中の一つを表明する必要があります。 コンピューターサイエンスの学習が、駆け出しエンジニアの職業エンジニアになる過程で邪魔となるという話をいたします。邪魔をするということを具体的にいえば、職業エンジニアになるまでにかかる時間が長くなる、ということです。 なぜでしょうか。それはコンピューターサイエンスが楽しいものであるからです。楽しいというのとてもいいことですが、職業エンジニアが何故成立するのか、その原理と照らし合わせてみると、矛盾が生じてきます。矛盾には常に立ち向かう必要があります。 まずはプロフェッショナル、つまり職業としての活動というのは、どういう理由で成り立っているのか改めて考えてみる必要があります。 職業として成立するのは、お金を払ってでも他人に頼みたい面
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
迷いがなくなる。集中できる。勉強効率アップに効くタスク管理法「GTD®」実施マニュアル - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
勉強で結果を出せるかどうかは、勉強計画で決まるのだとか。そして、「勉強計画」は「タスク管理」に等しいそうです。そこで今回は、ストレスフリーな時間とタスクの管理術と言われる「GTD®」を用いて、勉強効率を高めるポイントを探ってみました。 合格者は「勉強計画」が明確である 「勉強計画＝タスク管理」だ 勉強効率アップに効くタスク管理法「GTD®」とは？ 【ステップ1】：把握 【ステップ2】：見極め 【ステップ3】：整理 【ステップ4】：更新 【ステップ5】：選択 合格者は「勉強計画」が明確である 『ズボラでもラクラク！超効率勉強法』（三笠書房）の著者で、勉強コーチングの第一人者でもある椋木修三氏によると、「試験に合格する人は勉強計画が明確」であるのに対し、「不合格になる人の99％は勉強計画が曖昧」なのだそうです。そのため椋木氏は、次のように実感しているとのこと。 「試験の合否は勉強計画で決まる」
「偉すぎる」「こういう案件けっこう多い」機械学習のコンサルティングをした結果、機械学習をしないほうがいいという話を進め結果自分の仕事がなくなった
Yoshifumi Seki / 関 喜史 @YoshifumiSeki 機械学習のコンサルをした結果、機械学習しないほうがいいという話を進め、結果自分の仕事がなくなるやつをやった、えらい 2021-10-20 11:55:00 Yoshifumi Seki / 関 喜史 @YoshifumiSeki Fairy Devices Inc. 執行役員 CPO. SFC特別招聘准教授, 株式会社Gunosy 共同創業者,博士(工学). 未踏ジュニアメンター, 2011年度未踏クリエイター.富山県高岡市出身. カターレ富山オフィシャルパートナー. ポケカプレイヤー(シティ2022S3優勝). https://t.co/U6q7l3DjgI
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
【読売新聞】 画像生成ＡＩ（人工知能）で、実在の児童に酷似した画像を生成できる追加学習用データが、ネット上で売買されていることがわかった。過去に日本で活動した児童タレントの追加データもあり、追加データで作ったとみられる児童タレントに
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
ホーム ニュース Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる 全記事ニュース
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsiteが好き、以上。 ・・・ もう少し真面目に書くと、 会社でテキストデータに触れることが多いので、うまく扱えるようになりたい 音声作品はシチ
💙💛Konekolla*Chang Yu-Shi💙💛 on Twitter: "フランスに住んでみてわかったのは、「公助、共助、自助」が本来の正しい順序だということ。9月が新学期なので、7月くらいから子どもの新年度の学習用品（文房具とかカルターブルとか）の費用の統計などがニュースの話題になる。平均400€くら… https://t.co/vmb3dbUBD2"
フランスに住んでみてわかったのは、「公助、共助、自助」が本来の正しい順序だということ。9月が新学期なので、7月くらいから子どもの新年度の学習用品（文房具とかカルターブルとか）の費用の統計などがニュースの話題になる。平均400€くら… https://t.co/vmb3dbUBD2
ゴールデンボンバー、AIイラスト使用で批判受けジャケ写を差し替え→AI学習「僕は全然良い」と過去の全楽曲データ公開
人気バンド「ゴールデンボンバー」の鬼龍院翔さんは3月19日、前日に配信を始めた「配信者に便利な歌抜きBGM集」でジャケット写真代わりに使用した画像生成AIによるイラストに批判が多く寄せられたため、差し替えたと明らかにした。その上で、AI学習についての持論を語っている。 BGM集では当初、ジャケ写の代わりに配信者とみられるヘッドフォンを装着した女性のイラストを使用していた。しかし鬼龍院さんによると、配信後に「画像生成AIの絵を使うべきではない」という意見が多数寄せられたという。 鬼龍院さんは、事前に法律や規約の上で問題がないと確認した上で配信したが、「ご意見をいただくということは2024年の現段階ではまだ議論の余地がある」と判断。差し替えを決めたとしている。 差し替えた画像は、同じヘッドフォン姿の女性を同じ画角で描きながらも、おそらくは鬼龍院さん自身か、スタッフの誰かが手描きしたとみられる味
機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
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
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「ChatGPT」の公開をきっかけに、生成型の人工知能（AI）が大きなブームとなった結果、AI分野や雇用市場が急速に変化している。将来に向けた言語モデルの開発を推し進めたり、既存のモデルを洗練させられる人材は、プロンプトエンジニアも含めて引く手あまたとなっている。 AIに関する教育を提供するDeepLearning.AIはOpenAIと提携し、プロンプトエンジニアリングのための無料コースを開発者向けに提供すると発表した。 同社のウェブサイトによると、この無料の1時間コースは、強力なアプリケーションを新たに構築するための大規模言語モデル（LLM）の使用方法を教えるものだという。 講師は、OpenAIの技術スタッフであるIsa Fulfor
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
人「プログラムは実行してみれば良くて，『案ずるより産むが安し』です」→「機械学習の人々がこう思っているので，うちの大学のコンピュータは電気代が年間9億円かかっています」
ゆかたゆ @yukata_yu 数学ができない初心者。アイコンが水色。 (欲しい→ https://t.co/jtX3w4FZZX) | VRChat: @yukata_yu_vrc | GPG: F40DC9582D35F123 https://t.co/Q0roQZIUFX ゆかたゆ @yukata_yu 人「プログラムは実行してみれば良くて，『案ずるより産むが安し』です。」 私「機械学習の人々がこう思っているので，うちの大学のコンピュータは電気代が年間9億円かかっています。」 2022-10-07 00:25:14
Goを学ぶときに参照した学習リソースまとめ
皆さん、新しいプログラミング言語を学ぶ時、どのように学習しているでしょうか？ 私は4月に新卒でエンジニアになり、業務でGoを使うことになりました。その際、とりあえず公式チュートリアルであるTour of Goをやりましたが、その後にどうやって学習を進めれば良いか迷ってしまいました。 考えてみると、新しい言語を学ぶ際、毎回学習方法に困っている気がします。ネットでサンプルを探す、動画を見る、書籍を読む、などさまざまな学習方法があると思いますが、私は手を動かしながらいろいろなパターンを学んでいくのが好きです。 そこで今回Goを学ぶ際も、手を動かしてさまざまなコーディングのパターンを学習するために、ネットや書籍でサンプルを探して実践しました。 この学習方法は私にとっては楽しみながら続けることができて、他の言語を学ぶ際も今回実装したサンプルを使って学習しようと考えています！ そこで自分と同じ様な悩み
IntelliCodeがプログラマのリファクタリング作業を自動的に学習。学習内容からリファクタリング箇所を提案するように
IntelliCodeがプログラマのリファクタリング作業を自動的に学習。学習内容からリファクタリング箇所を提案するように マイクロソフトは、機械学習を用いてプログラミングを支援するVisual Studioの拡張機能「IntelliCode」の新機能として、リファクタリング作業の支援が可能になったことを発表しました。 IntellCodeはGitHubなどに公開されているコードを機械学習し、その学習内容を基にコード入力や補完の適切なレコメンデーション、コードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘などをしてくれるツールです。 今回の新機能では、プログラマが行うリファクタリング作業をIntelliCodeが自動的に学習し、コードのほかの部分でも同様のリファクタリングが適用可能な場所があればそれを提案してくれるようになります。 これによりプログラマはリファクタリング可能なコードの探索
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機械学習による株価予測 いろはの”ろ” - Qiita
プログラミング不要のNoCode（ノーコード）とは？どうやって学習するの？｜NoCode Ninja
子どもに学習用タブレットが配られたはいいが、なぜかその他の荷物が減らず現代の石板と化している…親の嘆き集まる
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
「東大生」を指名してカテキョを呼ぶおうちにたくさんお邪魔したら、学習状況ピンチの家庭に共通点があった話
デアゴスティーニ、IoTの基礎から応用まで学習できる月刊誌「本気で学ぶIoT」
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
失敗から学ぶ機械学習応用
カル・ニューポート「絶えず気が散るせいで、脳の働きがどんどん悪くなっている」 | 自分の学習能力に集中せよ
キノコには意識がある。学習し、短期記憶を持つとする科学的根拠 : カラパイア
人工知能にコウメ太夫さんのツイートを学習させてみた - ニートの言葉
コンピューターサイエンスの学習は、職業エンジニアになることを阻害する
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ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
実在児童に酷似した性的画像、生成ＡＩで作成か…ネット上で追加学習用データを売買
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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
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