「AIと著作権に関する考え方」を文化庁が公表―懸念解消を求める声に応え | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
文化庁は2024年4月18日、文化審議会著作権分科会法制度小委員会が3月15日付けで取りまとめた、「AIと著作権に関する考え方について」（以下、「考え方」）の概要を公表しています。 2017年に早稲田大学法学部教授の上野達弘氏は「日本は機械学習パラダイスだ」と提言し、実際のところ近年の急速な生成AIの発展・普及にAIと著作権の関係を直接的に取り扱った判例や裁判例がいまだ乏しい状態です。「考え方」は、懸念解消を求める声に応えるべく“現行の著作権法がAIとの関係でどのように適用されるか”有識者からなる審議会で検討した内容をまとめたものとなっています。 「考え方」概要ではAIと著作権についての基本的な考え方を
TOPインタビューエンジニア不足は「業界全体」の問題。LayerX松本CTOに聞く「自走できるエンジニア不足」から脱する方法 日本CTO協会 理事 株式会社LayerX 代表取締役CTO 松本 勇気 東京大学在学時に株式会社Gunosy入社、CTOとして技術組織全体を統括。またLayerXの前身となるブロックチェーン研究開発チームを立ち上げる。2018年より合同会社DMM.com CTOに就任し技術組織改革を推進。大規模Webサービスの構築をはじめ、機械学習、Blockchain、マネジメント、人事、経営管理、事業改善、行政支援等を歴任。2019年日本CTO協会理事に就任。2021年3月よりLayerX 代表取締役CTO就任。開発や組織づくり、及びFintechとPrivacy Techの2事業の推進を担当。2023年、LayerX LLM Labsを立ち上げ所長に就任 多くの企業がエンジ
アメリカで働くことは多くの日本人にとって魅力的な選択肢である。特にシリコンバレーなどは「給与が日本の5倍」「世界中の優秀なエンジニアが集まる」といった印象を持たれており、憧れを抱く人も少なくないはず。Google、IBM Research、旧Facebookで働いた経験を持つ株式会社IVRy（アイブリー）の花木健太郎氏は、2023年12月9日に開催された「Developers CAREER Boost 2023」において、アメリカで働くことの魅力と、日本人がアメリカで働くための3つの方法について語った。 働き方が自由な海外、多くの優秀な人たちと出会える 花木氏は自然言語処理を専門とし、機械学習に10年の経験を持つ。彼はアメリカのミシガン大学で理論物理の博士号を取得した後、分野を転じてニューヨーク大学でデータサイエンスの修士号を取得した。修士課程在籍中には、ゴールドマン・サックスとFaceb
米Microsoftは8月22日、Excelにプログラミング言語「Python」を搭載すると発表した。セルに「PY関数（=PY）」を入力するとPythonのコードを記述できるようになる。Pythonのライブラリとシート上のデータを参照して高度なグラフ作成や機械学習などができるという。 機能の名前は「Python in Excel」。利用には試験的に実装された機能を体験できるプログラム「Microsoft 365 Insider Program」への参加が必要。 Pythonコードは、クラウドプラットフォーム「Microsoft Cloud」上で実行。Pythonの各種ライブラリをまとめた「Anaconda」を活用しており、グラフ作成ライブラリを使ったデータの視覚化や、機械学習ライブラリを使った機械学習や予測分析などもできる。
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
まえがき データ分析はなんて広いんだろう。影響力の強まりに応じ、自然・社会・人間ほぼすべてが対象となりどんどん拡大していく。対象に応じ手法も広がり複雑化し、学ぶべきことが多すぎる。データサイエンティスト協会のスキルチェックリストVer.3.001（ごめんもう4.00が出てるね）も500超の項目があります。読むべき図書も良書と思われるものだけでも増え続けており、もう手に負えない状況です。 ただ、これはやってはだめだ、ここを知らないと道に迷う、という絶対に知っておくべき点は学べる範囲だと思います。本書では、データ分析において間違えやすい、誤解しやすい点を共有し、データ分析全体をよくする目的で、かつ データ分析の入門書・専門書に分野ごとには書かれてはいますが1つにまとまっておらず目に触れにくいもの データ分析の入門書・専門書でもスルーされていたり場合によっては誤っていると思われるもの で自分なり
どんな企業にとってもデータは「資産」ですが、ユーザーとクライアントのマッチングを軸に事業を展開するリクルートにとっては、ビジネスを支える存在の一つです。 リクルートではサービスに関わるデータを収集・蓄積するデータ基盤を構築し、マッチングの精度向上を含むプロダクト改善などに活用してきました。例えばWebサイトの回遊状況を元にユーザーの興味や関心を推測してリコメンデーションを行ったり、検索結果を提供したりするなど、ユーザーとクライアント、双方が満足できるマッチング機会の創出に取り組んでいます。 このような取り組みにおいて、新しく生まれた価値のある情報を、より素早く活用していく「データの鮮度」は大事な要素になります。データの鮮度とは、すなわちリアルタイム性のこと。多様かつ膨大な量のデータを取り扱うビジネスでは、このリアルタイム性をいかに高められるかが、意思決定の精度や速度に直結します。 リクルー
Javaのネイティブバイナリ生成可能なGraalVMの全機能が無料に、最適化コンパイラやG1ガベージコレクションを含む。本番環境でも利用可能
Javaのネイティブバイナリ生成可能なGraalVMの全機能が無料に、最適化コンパイラやG1ガベージコレクションを含む。本番環境でも利用可能 オラクルは、同社がJavaディストリビューションとして提供しているGraalVMの新ライセンス「GraalVM Free Terms and Conditions」（GFTC）を発表し、あわせてこれまで有償版のGraalVMに含まれていた全ての機能を含む新ディストリビューション「Oracle GraalVM」の提供を開始しました。 GFTCでは、これまで有償版のGraalVMで提供してきた最適化コンパイラやG1ガベージコレクションなどを含むすべての機能が無料で利用可能となり、本番環境での利用も許諾されます。 Introducing a new distribution — Oracle @GraalVM! Use all the greatest G
Google Cloud、AI機能搭載のPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」正式版リリース
Google Cloud、AI機能搭載のPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」正式版リリース Google Cloudは独自に高性能化したPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」の正式版をリリースしたことを発表しました。 AlloyDB Omniは、Google CloudがPostgreSQL互換の高性能なマネージドデータベースサービスとして提供している「AlloyDB for PostgreSQL」と同じデータベースサーバを、オンプレミスやノートPCなどで実行できるソフトウェアとして開発が進められました。 参考：Google Cloud、高性能化したPostgreSQL互換「AlloyDB」のオンプレミス向けソフトウェア「AlloyDB Omni」発表。開発環境での利用は無料 トランザクション性能は2倍高速、分析的クエリは100倍高速に
かくれてしまえばいいのです
かくれてしまえばいいのです利用規約 この利用規約（以下「本規約」といいます。）は、特定非営利活動法人自殺対策支援セン ターライフリンク（以下「当法人」といいます。）が提供するオンライン広場事業「かくれて しまえばいいのです」（以下「本事業」といいます。）の利用条件を定めるものです。利用 者の皆さま（以下「利用者」といいます。）は、本規約に従って、本事業をご利用いただき ます。 第1条（適用） 1.本規約は、利用者と当法人が提供する本事業の利用に関わる一切の関係に適用され るものとします。本事業において、利用者が「このかくれがにはいる」をクリックして 本事業の利用を開始した場合は、本規約に同意したものとみなします。 2.当法人は本事業に関し、本規約のほか、ご利用にあたってのルール等、各種の定め （以下「個別規定」といいます。）をすることがあります。これら個別規定はその名称の いかんに関わらず
2023年のIT業界における雇用市場は、雇用の急増とそれに伴う人員削減の波が同時に押し寄せた年だった。同年9月には主要な経済指標が下降傾向を示したが、10月にはあらゆる業種の雇用主が48万3000件のIT関連の雇用を増加させた（注1）。特に技術関連の雇用市場は回復した（注2）。 雇用市場が“成長と縮小”の時期にもかかわらず回復傾向にあるのは、「企業が競争力を維持するために技術系人材を必要としている」「IT従事者がキャリアアップを望んでいる」という2つの要因からだ。 学習管理システム開発会社Skillsoftで「Codecademy」の法人向けビジネスのシニアディレクターを務めるグレッグ・フラー氏は「IT人材とITスキル全体を見ると、今は需要が供給をはるかに上回っている。近年のAI（人工知能）の普及により、2024年はIT業界の給与がさらに高騰するかもしれない」と述べている。 年収アップにつ
[ほぼ無] 無職競技プログラマの中途就職活動
概要この記事は業務歴6~7年のAtCoder水~青の無職で競技プログラマが中途の就職活動をまとめた記事です。競技プログラマの中途での転職・就職活動に役立てれば良いと思い書きました。 この記事は全て個人の感想です。コーディング面接の対策については書きましたが、優れたコーディング面接対策の記事や教材は大量にあるのでそちらを参考にしたほうが良いです。おすすめはこちらの記事です。 Twitter で医師が拾われて Google のソフトウェアエンジニアになって 3 年半が過ぎましたコンテキスト2022年11月に4年半勤めていた会社(外資系日本法人)からレイオフ/退職勧奨の通知を受けました。各方面と相談したり仕事へのモチベーションを考えて退職に合意しました。 最終出社日は通知からの10日後でその間にも引き継ぎ作業があり転職活動する時間は無く、退職する時は次の職場は決まっていませんでした。大手外資企業
スーパーマリオメーカー2は2019年6月28日にNintendo Switch向けに発売されたゲームで、全世界で842万本を売り上げるほどの大ヒットを記録しました。Nintendo Switch Onlineを利用することで世界中のユーザーに向けてコースを投稿したり、投稿されたコースを遊んだりすることが可能ですが、そうした通信に用いられるAPIは全て解析済みであることが明らかになっています。 Mario Maker 2 API https://tgrcode.com/posts/mario_maker_2_api Mario Maker 2 Datasets https://tgrcode.com/posts/mario_maker_2_datasets 任天堂はマリオカート8やスプラトゥーン2などWii U以降のゲームの多くでゲームとサーバーとの通信にNEXと呼ばれるプロトコルを使用して
Goodnotesは8月9日（米国時間）、手書きノートアプリ「Goodnotes 6」（iPadOS、iOS、macOS）の提供を開始した。AIを活用したライティング・サポート、新しいインクジェスチャー、新しい学習ツール、マーケットプレイスなどを備える。価格はサブスクリプションが1,350円(年間)、買い切りライセンスが4,080円。GoodNotes 5ユーザーは20％以上の割引価格でアップグレードできる。また、ノートブック3つまでなら無料で使用できるプランも用意されている（「録音が20分まで」など他の制限あり）。 Goodnotes 6には機械学習でユーザーの手書きを学習し、テキストを生成する機能が導入された。それによって「スペルチェック」を利用できる（英語、スペイン語、ドイツ語、オランダ語）。手書きした文章から誤字脱字を検出し、修正を提案する。また、実験的な機能として、手書き文字に対
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社LayerXの松村優也氏。機械学習の民主化とMLPdMの重要性について発表しました。 LayerX社・機械学習チームのマネージャーの松村優也氏 松村優也氏：それでは、LayerXの松村優也が「機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM」を副題として、「機械学習の民主化とMLPdMの重要性」というタイトルで10分お話しします。お願いします。 簡単な自己紹介ですが、あらためて、松村です。（スライドの）右上の黒いアイコンでよくSNSをやっています。「Twitter」などのIDはご覧のとおりです。 バックグラウンド的には、もともと京都大学で情報検
オウンドメディア担当者が知っておきたい GA4 × BigQuery 前編（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い
AWS Black Belt Online Seminar 一覧リストを作成しました (2024.3.8現在) | DevelopersIO
AWS Black Belt Online Seminar の全リストを一つページにまとめてみました。 AWSの学習に活用してください。 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。 AWSの学習に最もオススメのコンテンツがAWS Black Belt Online Seminar（以下、Black Belt と略します）です。10年以上前から AWS Japan のみなさんより提供されてきて、AWSを学ぶエンジニアにとってバイブルのような存在です。私を含め、クラスメソッドの多くのエンジニアも、Black Belt にお世話になってきました。 以前は Black Belt のコンテンツ数もそこまで多くなく、1つのページに全リストが表示できていました。しかし、現在は複数ページで絞り込みながら目的のコンテンツを探すスタイルに変更されています。 目的を持って探す場合は便利なのですが
徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？ 2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ
(社内報です) 前提自分のバックグラウンドは機械学習エンジニア。 20代で経営を始めた時は経営のど素人だった。とはいえ学生であっても起業した以上、言い訳できる立場でもないので自分なりに自分のできることから考え始めた。その時の自分の唯一の強みは「機械学習アルゴリズムの改善」だったので、あらゆる問題を機械学習アルゴリズムの改善的にとらえるというアングルで経営をしてみた。正しい方法なのか全くわからなかったけど、振り返るとこのやり方は経営でめちゃくちゃ成果が上がる方法だったと感じる。 それ以来、アルゴリズムの改善だけではなく、営業組織の改善、プロダクトの改善、マーケティングの改善、面接の改善、人事評価の改善etc 会社の経営に関わるすべての問題に対して「機械学習アルゴリズムを改善するように、実験を高速化・並列化し、改善をする」という形を作ることが経営において重要であるというポリシーを持っている。
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
ChatGPTでPythonのdiagramsを使ってAWSのサービス構成図生成コードを作ってもらう - Taste of Tech Topics
夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。
機械学習を「社会実装」するということ 2024年版 / Social Implementation of Machine Learning 2024
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2024年版) です。今回は、生成AI時代とも呼ばれる昨今において、我々は機械学習プロジェクトをどのように捉え、どのように向き合えばよいか？の羅針盤になる内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング講座プログラム グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2023 Winterの講義で使用したものです。 https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/archives/course/gci-2023-winter ※過去に同テーマで講義した際に使用した資料はこちら。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-july-2023-version https:/
ChatGPT Code Interpreterで画像データを加工してみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして発表された「Code Interpreter」ですが、 趣味の写真でもなにか使えないかと思い、画像処理を試してみることにしました。 openai.com Code Interpreterの概要や有効化の方法は前の記事をご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 以前撮影した、富士山の写真から、Zoomの仮想背景に使うことを想定し、色々と加工させてみたいと思います。 画像処理/加工 今回、以下のような画像処理／加工を実施してみました。 画像サイズの確認 画像をFullHDサイズにする 画像の明るさと彩度を調整する 指定の形で切り抜く データをダウンロードする 画像サイズの確認 まずは画像のサイズを確認します。 これくらいはお手の物。写真アプリで確認したサイズとも一致
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで登壇したのは、GMOペパボ株式会社の黒瀧悠太氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を開発に導入したことで起こった変化について発表しました。 登壇者の自己紹介 黒瀧悠太氏：よろしくお願いします。GMOペパボの黒瀧です。今日は「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで発表します。 私は、今GMOペパボ株式会社の「SUZURI」というサービスの技術責任者、シニアエンジニアリングリードというのをやっていて、GMOインターネットグループとしては「デベロッパーエキスパート」専門分野のエキスパートとして活動しています。 SNSアカウントは「@kurotaky」というのでやっています。趣味はドラムを叩くこと
クラウド技術者の不足は企業の重要課題の一つとなっており、モダナイゼーションが進まない要因の一つでもある。AWSが提供を開始する新しいトレーニングプログラムは人手不足を解消する一手となるだろうか。 IT人材不足の中でもクラウド技術者の不足は特に深刻で、クラウド大手Amazon Web Services（AWS）によると約500万人分のポストが空いているという。こうした中、同社が新しいトレーニングプログラムの提供を開始した。これまでの同社のプログラムと異なり、ITの分野における勤務経験のない初心者向けであることが特徴だ。 初心者が受講可能 人材不足解決の一手となるか AWSは最短1年で初級レベルのクラウド技術者になるための12コースのクラウドスキルトレーニングプログラム「AWS Cloud Institute」を公開したと2023年10月10日（現地時間）に発表した（注1）。 同プログラムのカ
この記事はLayerXテックアドカレ2023の5日目の記事です。 昨日はmakogaさんがEngineering Career Ladderを作るときに気をつけたこと 其の一を書いてくれました。 次回はyuya-takeyamaさんがMicrosoft Graph APIについて書いてくれます！乞うご期待！ こんにちは、機械学習を通じて誰かをラクにしたい yakipuです。 今回は、10月から始まったインボイス制度に伴う適格請求書発行事業者登録番号（以下「登録番号」と表記します）のOCR読み取りの戦いについて記したいと思います。 インボイス制度は、売手が買手に対して正確な税率や消費税額を示す適格請求書（インボイス）を交付することで、買手が仕入税額控除の適用を受けるために必要な制度です。売手側は登録事業者として登録番号などが記載されたインボイスを交付し、買手側はインボイスを保存する必要があり
ロボット用の汎用(はんよう)AIの構築を目指しているというアレクサンダー・コッホ氏が、わずか250ドル(約3万7000円)前後で作ることができるロボットアームを、GitHubで公開しています。 GitHub - AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot https://github.com/AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot 以下は、コッホ氏がGitHubで公開しているオープンソースのロボットアームが実際に稼働している様子です。このロボットアームは安いだけでなく、機械学習でトレーニングすることでカメラの画像と関節のステータスだけを使って動かすことができるようになるとのこと。 Early results from my AI training runs. I've trained my $200 robot arm on a simp
ある新興企業が開発したアプリは赤ちゃんの泣き声を「翻訳」し、お腹が空いているのか、不快なのか、疲れているのか、おむつ替えが必要なのかを教えてくれるという。ラスベガスで開催中の「CES 2024」でその技術を披露したCappellaは、人工知能（AI）と機械学習を使って乳児のニーズを読み解くという。 Cappellaによれば、この技術の精度は約95％。赤ちゃんのニーズを推測しようとする人間の精度が約30％であるのとは対照的だ。なお、アプリの解釈が正しくないと思えば、「同意しない」ボタンを押すことができる。 アプリは月額10ドルだ。睡眠、授乳、おむつ替えを記録できるので、より一般的な育児アプリとして使うこともできる。 また同社は、温度の分析（赤ちゃんが泣くのは暑いからか寒いからか）や、AIを使って赤ちゃんをあやすことにも取り組んでいる。 「画期的なAIを搭載した赤ちゃんの泣き声翻訳機によって赤
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、今話題沸騰の生成AIサービスであるAzure OpenAI Se
お世話になっております。LayerXの高際 @shun_tak と申します。現在は、データ分析組織の立ち上げに注力しています。 本記事では、バクラク事業におけるデータ組織とデータ基盤をテーマに取り扱います。データ分析における認知負荷や属人性を解消するための取り組みや、良質なデータを提供するためのデータ基盤の構築について、具体的な技術スタックを交えて解説し、最後に現在の課題と今後の展望について説明します。 また、この記事は 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間 の2日目の記事になります。 1. データ組織について 1.1. チーム設立の背景 1.1.1. 多少間違ったクエリでも正しい意思決定ができれば、それはとても良いこと (余談コラム) 1.2. チーム構成 1.3. 業務内容 2. データ基盤について 2.1. データ基盤の構成 2.1.1. データソース 2.1.2.
はじめに みなさん、こんにちは。高校生エンジニアのRaioです！ 平日は公立高校に通いながら、放課後や休日はIT企業のエンジニアとして働いています🧑🏻💻 ↓筆者について↓ 今回の記事では、0円で読めるPythonの技術書5選を紹介します！ 無料で読む方法も紹介してるので、是非最後まで見て頂けると幸いです👍🏻 技術書を無料で読む方法 KindleUnlimitedを使うことで、沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上の書籍が何冊でも読み放題 月額980円が今なら1ヶ月無料 場所に囚われず、様々な端末で使用可能 勿論、技術書以外にもビジネス書や漫画など種類豊富です！ 今回の記事で紹介する技術書も、KindleUnlimitedで読むことができるので是非🥳 ↓入会したい方は画像をクリック↓ Python×Excelで作る かんたん自動化ツール 本書では、プ
はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう（@Andoobomber）です。 クラウドネイティブ全盛の世の波に乗り、この度 Gaudiy では Cloud Run から Google Kubernetes Engine (GKE) への移行を行いました。 この記事では、その移行プロセスの全体像を共有し、得られた教訓と今後の展望を探ってみたいと思います。 1. Before After: 移行の概観 1-1. Before 1-2. After 2. なぜGKE環境に移行したのか 3. 移行のプロセス 3-1. Kubernetesを学ぶ (1週間: 2023/10/01~) 3-2. Dev on GKE環境作成 (2-3週間) 3-3. Staging on GKE環境作成 (2日) 3-4. Private Clusterへの移行 (1-2週間) 3-5. Prod on
こんにちは、ふた月です。 ナビタイムジャパンで主にサーバーサイドのシステム開発や公共交通データの運用改善を担当しています。 今回は公共交通データの運用改善を進める中で、学習や調査向けのデータ可視化に Jupyter を使用した事例を紹介します。 Jupyter とはJupyter はインタラクティブにプログラミングやデータ分析を行うための Web アプリケーションです。Python で利用されることが多いですが、数十のプログラミング言語に対応しています。JupyterLab や Visual Studio Code を利用してローカル環境で利用する他、 GCP、 Azure といったクラウド環境上でも動作環境が提供されています。機械学習でよく用いられている Google Colaboratory にも Jupyter が利用されています。 向き合いたい課題当社では経路探索や案内情報の提供の
ChatGPTとCanvaでスタイリッシュなプレゼンスライドをお手軽に作成する - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 最近、デザインツールのCanvaが、気になって色々試しています。 そこで今回、ChatGPTとCanvaを使って、どれだけ簡単にきれいなスライドを作れるか試してみました。 Canvaとは Canvaは、簡単にスタイリッシュなスライドや画像等を作成できる、デザインツールです。 テンプレートや素材が豊富にあり、デザイン知識がなくても、質の高いコンテンツを作ることができます。 基本的に無料で使えるのですが、有料契約（Canva Pro）にすると、生成AIでさらに強力にデザインをサポートしてもらえます。 今回利用するのは、「Docs to Decks」と「Text to Image」という機能です。 それらの機能を利用すれば、文章から簡単にデザインを作成することができます。 ただ今回は、そのデザインのベースとなる文章自体も、ChatGPTで自動生
こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか？ この記事では、数あるプログラミング（主にPython）の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門編では、プログラミングの基礎を学べます。まずはプログラミングを一から学びたい方は、ここで紹介する10個の教材の中から選ぶのがおすすめです。 ハーバード大学「CS50 for Japanese」 ハーバード大学が実施している「CS50 for Japanese
Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで松本勇気氏が登壇。最後に、キャリアにおける「探索」「資産」と「3つのサイクル」について話します。前回はこちらから。 知識を溜めていくために大事な「探索」 松本勇気氏：その上で、リスクを小さくする。知識を溜めていくためには探索が大事です。わかっていることばかりやっていても、リスクって小さくならないんですよね。知らないことをやらなきゃいけない。 その中で、知らないことに対して仮説を立てる。仮説を立てて、今度は行動をする。そうすると今度は行動をした結果が出てくるので振り返って、それを知識にする。例えば、「こういうふうに開発をすると、これぐらいのパフォーマンスのAPIが作れまし
TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。CPUでもGPUでもないハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（撮影：日経クロステック） ケラー氏は、「伝説」と称される半導体エンジニアである。米アドバンスト・マイクロ・デバイスズ（AMD）や米Apple（アップル）の主力製品において、設計面で大きく貢献した経歴を持つからだ。 例えば、AMDのCPUコア「Zen」やAppleのSoC（System on a Chip）「Aシリーズ」第1弾である「A4」の設計に携わった注1）。
Prompt Flowが使えるようになったから、もうLangChainとか自分でホストしなくていい世界になったのかもしれない。 | DevelopersIO
Prompt Flowが使えるようになったから、もうLangChainとか自分でホストしなくていい世界になったのかもしれない。 Buildで発表され、注目されていた Model Catalogと Prompt Flowが2023年7月6日(JST)から使えるようになっていました。 ※ まだ、Previewなので、今後仕様などが変更する可能性があります。 この記事ではPrompt Flowの紹介です。 Model Catalogはこちら Azure Machine LearningでModel Catalogが使えるようになりました。 どちらの機能も、Azure Machine Learning Studioから使うことができます。 Prompt Flowとは Prompt flow is a powerful feature within Azure Machine Learning (A
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
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エンジニア不足は「業界全体」の問題。LayerX松本CTOに聞く「自走できるエンジニア不足」から脱する方法
給料は日本の5倍で、世界から集まる優秀な人たちと働ける──日本のエンジニアがアメリカで働くルートとは？
Excelが「Python」に対応 シート上でコードを実行できるように グラフ作成、機械学習なども可能
ヤバいデータ分析（書籍・記事であまり扱われてないが重要なこと） - Qiita
先進的な技術を“合理的に”導入する。リクルートが「ニアリアルタイムデータ基盤」を実現できた背景 - はてなニュース
年収1000万超えを目指すなら取っておきたい"5つのIT資格"
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Goodnotes 6リリース、生成AIでライティング支援、新ジェスチャーと学習ツール
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