pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
suin・読者4万人『サバイバルTypeScript』公開中！ on Twitter: "すごい発明をしたかも…💡英語で技術ブログ書くとき、HackmdとGoogle翻訳を組み合わせると、Markdown+英語で書きながら、内容をGoogleのAIにチェックさせられる。英語として流暢かはさておき、少なくともGoogle… https://t.co/Ac7bVZHLA5"
すごい発明をしたかも…💡英語で技術ブログ書くとき、HackmdとGoogle翻訳を組み合わせると、Markdown+英語で書きながら、内容をGoogleのAIにチェックさせられる。英語として流暢かはさておき、少なくともGoogle… https://t.co/Ac7bVZHLA5
ここ数年、私はWeb開発と機械学習の自習に多くの時間を割いてきました。 学習のテーマは、Javascript、Node、ReactからPython、scikit-learn、ニューラルネットワークに至るまで多岐にわたりましたが、全てに対して私は一貫したアプローチで取り組みました。 そのアプローチとは、単純な（陳腐と言ってもいい）3ステップで進める、という手法です。しかし、 Web開発のシロウトだった私が5カ月で、プロだと自覚できるほどになった のはひとえに、このアプローチで臨んだ自習の成果だと思っています。 そこで私は、この自習法がほかの誰かのお役に立てるかもしれないと思い、少し記事を書いてみることにしました。 この記事は、何も分からないままやみくもに挑戦を始めた、2012年当時の自分自身に教えるつもりで書いています。 ステップ1：習うより慣れろ 新しいテクノロジを学ぶためにまず実行する最
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
懲戒処分の公表について | 東京大学
東京大学は、大学院情報学環 大澤昇平特任准教授（以下「大澤特任准教授」という。）について、以下の事実があったことを認定し、1月15日付けで、懲戒解雇の懲戒処分を行った。 ＜認定する事実＞ 大澤特任准教授は、ツイッターの自らのアカウントにおいて、プロフィールに「東大最年少准教授」と記載し、以下の投稿を行った。 （1） 国籍又は民族を理由とする差別的な投稿 （2） 本学大学院情報学環に設置されたアジア情報社会コースが反日勢力に支配されているかのような印象を与え、社会的評価を低下させる投稿 （3） 本学東洋文化研究所が特定の国の支配下にあるかのような印象を与え、社会的評価を低下させる投稿 （4） 元本学特任教員を根拠なく誹謗・中傷する投稿 （5） 本学大学院情報学環に所属する教員の人格権を侵害する投稿 大澤特任准教授の行為は、東京大学短時間勤務有期雇用教職員就業規則第85条第1項第5号に定める「
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル 日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問
文：Daniel Sim 分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
Googleの新スマートフォンPixel 3の「夜景モード」が問いかけるもの（あるいはAIとはなんなのかという実感について）｜Takahiro Bessho｜note
Googleの新スマートフォンPixel 3の「夜景モード」が問いかけるもの（あるいはAIとはなんなのかという実感について） たまにはカメラのレビューなんていう、フォトグラファーっぽいこともしてみますね。といっても、普段はカメラの記事を書くときって、大体カメラ会社が作ったボディやレンズに関する記事を書くことが多いのですが、今回は話題のスマホPixel 3のカメラ、しかも鳴り物入りで搭載された「夜景モード」だけに限定した超ニッチな記事です。でも、このニッチに思える画像技術は、これから先の写真の方向性をもしかしたらすごく変えちゃうかもしれない。そう思うほどに、今回のPixelが搭載した「夜景モード」は、衝撃的な機能でした。まず、その違いを是非画像でご確認ください。Twitterにもアップしましたが、iPhone Xとまったく同じ時間、同じ場所で撮影した写真を並べたものです。 撮影場所は比叡山の
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
AIいらすとや
無制限AIいらすとや 「いらすとや」風の画像を生成できる「AIいらすとや」が無制限で利用ができます。 無制限ダウンロード 「AIいらすとや」含む「AI素材」内にある多種多様な素材を追加費用を払うことなく、すべてのサイズで無制限でダウンロードができます。
今年も技術研修資料と動画を公開します！MIXIの新卒技術研修の方針や、LayerX様との合同研修についても紹介します！ 研修資料・動画一覧Git研修（ 動画 / スライド ）データベース研修（ 動画 / スライド1, 2 / SQL演習環境 ）設計・テスト研修（ 動画 / スライド ）コンテナ研修（ 動画 / スライド1, 2 ）iOSアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）Androidアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）フロントエンド研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）ゲーム開発(Unity)研修（ 動画 / スライド1, 2, 3, 4, 5, 6 / リポジトリ ）Flutter研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）AI研修（ スライド1, 2, 3, 4 / リポジトリ ）セキュリティ研修（ スライド ）チーム開発研修（ スラ
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか？〜SSII
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
Akinator, the Web Genius
We are looking moderator / translator for several languages . See details to apply clicking the button below. Learn more Spoonkid Akinator Helldiver Vladimir Guerrero Jr. Akinator´s daughter Matt Sturniolo Your mother's friend Mickey Mouse Lena De Spell Jeremy Renner
2008年に日本統計学会75周年記念出版として刊行されました国友直人・山本拓監修『21世紀の統計科学』(全3巻)の増補版を， 日本統計学会のホームページを通じて提供することとなりました．本書の増補版の オンライン公開が統計科学の今後の発展に資することを期待しております． 第I巻 社会・経済の統計科学 (国友直人・山本拓編) 第II巻 自然・生物・健康の統計科学 (小西貞則・国友直人編) 第III巻 数理・計算の統計科学 (北川源四郎・竹村彰通編)
Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇
「マッチ箱の脳」という森川くんが書いた本は、 その世界で、かなりの評判を呼んでいます。 まだ、売り出されてまもないこの本を、 森川君、WEB用に再編集して、 「ほぼ日」に連載してくれることになりました。 なんとふとっぱらで、骨惜しみしない男なのでしょう？！ ◆気前がいいだけじゃ生きられない。 ただのケチでは生きている資格がない。 謹んで、感謝の意をこめて、上記のことばを 森川くんにささげさせていただきます。
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae これはすごい👏！世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask（ @perplexity_ai ）が登場です。答えの根拠として最新情報を参照＋対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ！ pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 2023-01-20 14:25:43 sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae . @perplexity_ai（👉perplexity.ai）をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。 t
今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で１万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE（アイスボート）の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け
NTTグループは、今年1月14日、IT総合戦略室が開発を担う五輪アプリをNTTの100％子会社・NTTコミュニケーションズを中心とした5社のコンソーシアムが約73億円で受注している。そのうち、NTTコミュニケーションズの契約額は約46億円。その後、事業費が削減され、NECについては契約が解除されたものの、NTTコミュニケーションズは引き続き23億円分の受注を確保している。 NTT関係者が明かす。 「実はここ数年、NTTは平井氏との距離を縮めています」 内部資料によれば、平井氏はデジタル相就任後の昨年10月2日と12月4日、2度にわたり、NTTの澤田純社長から接待を受けていた。 場所は、港区・麻布十番にある「KNOX」。NTT幹部が総務官僚らを接待していた、同社の“迎賓館”と呼ばれる会員制レストランだ。 NTTの迎賓館「KNOX」 「KNOXでは和食かフレンチか選択でき、澤田氏は相手の希望が
【２月24日 カーリング女子3位決定戦 日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても
会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。 主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。 私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。 さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。 そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。 「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。 願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。 そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。 前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。 1
このページでは，人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに，それらを学ぶためのロードマップを紹介しています． ここでは対象者として「情報系以外の大学生向け」と「社会人向け」を想定し，それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています． もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが，人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は，是非参考にしてください． また，フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は，各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします．
本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
Googleフォトは、2021年6月1日に無料の無制限ストレージサービスを終了すると発表しました。 これまでGoogleフォトは、アップロード設定で「オリジナル」ではなく「高品質」を選択していれば、無制限でアップロードが可能でした。しかし2021年6月1日以降にアップロードするファイルは、通常通り容量をカウントするとのこと。 なお、2021年6月1日以前のファイルについては、引き続き容量をカウントせず。Pixelユーザーのみ6月1日以降も、高品質写真を無料無制限でアップロード可能とのこと。 All your existing photos and videos backed up in High quality and any new content you back up in High quality before June 1, 2021 are exempt from this c
いいなと思うもの
・水族館や動物園で、説明文を読んで得たばかりの知識を、同行者になぜか少し得意げに披露している人の声を聞きながら、動物や魚を見ている瞬間 ・いいパン屋でいい惣菜パンを買って、包み紙に油が染みているのを見たとき ・新しいゲーム機の初期設定をしているときの、焦れるようなワクワクするような感じ ・ロイヤルホストなどのファミレスの看板が、雲ひとつない青空をバックにゆっくり回転している ・22時22分 ・式典のために用意された、デカい花瓶に入ったデカい生花の近くを通ったときに感じる、強い花の匂い ・12月の雨の日、降っているものにあられが混じっていることに気がつく瞬間 ・春先に飛んでるオレンジ色のチョウチョ(ツマグロヒョウモン！) ・夏場に美術館や博物館に行ったときの、圧倒的な涼しさ(案外人は多くて、静かさはない) ・自転車でネコの横を通り抜けるときにネコが見せる、いつでも動けるように緊張した姿(実際
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最適化超入門
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...joisino
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結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた～～人工知能技術の衝撃～～ - Togetter
自動着色ソフト（style2paints V4）が誰でも無料で使えるようになった。このソフトが生み出した様々な作品と、それを見た人々の反応をまとめました
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
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データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
難しいことを簡単に学ぶ方法 ― 強力なスキルを新たに身に着けるための3つのステップ | POSTD
258億語の日本語コーパスをウェブで公開～国立国語研究所 言語研究や自然言語処理技術開発での基礎資料
私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
今年もミクシィの22新卒技術研修の資料と動画を公開します！
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)
きれいなおねいさんのあつめかた：Bijostagramのはなし。 - TMBのおぼえがき
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
Googleの時代は終わり…？明確なソースを明示してくれる対話型AI「Perplexity」がめちゃめちゃ便利そう
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３位決定戦 イギリスを追い込んだラストショット ：どうしん電子版（北海道新聞）
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連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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