機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
著者 神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima) リリース 2020-02-17 08:56:35 +0900 ダウンロード用 [ PDF版 ] [ ePub版 ] ソースレポジトリ [ https://github.com/tkamishima/mlmpy ]
著者 神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima) リリース 2020-02-17 08:56:35 +0900 ダウンロード用 [ PDF版 ] [ ePub版 ] ソースレポジトリ [ https://github.com/tkamishima/mlmpy ]
パワー系精神科医 on Twitter: "DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC"
DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC
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
マンションポエム。マンション広告に見られる詩的なキャッチコピーのことをぼくはそう名付けた。「洗練の高台に、上質がそびえる」（野村不動産「プラウドタワー白金台」）といった名調子のことだ。折り込みチラシや、駅や電車内の広告などでよく見かける。物件のアピールの域を超えたその表現は、ポエムと呼ぶにふさわしい。
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.
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
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
圧縮新聞はその日の最新ニュースをマルコフ連鎖でまとめて圧縮したものです。 ざっと眺めるだけでその日起こった事件が何となくわかる可能性がありますが保証はしません。 リロードするたび文章は変わります。 Twitter版もできました。 インタビュー特集や、映画『虹色デイズ』に出演する佐野玲於・中川大志・高杉真宙・横浜流星の座談会なども掲載。 詳しい観測が必要だと皮肉った。 長期間にわたり血糖値がコントロールできない状態が続くと、毛細血管がダメージを受けます。やがて目（網膜）や腎臓の毛細血管に障害が起き、網膜症や腎臓病などの合併症を発症することが理想だ。
グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
【レビュー】Googleからの贈り物 - Google AJAX Language APIでカンタンに翻訳サイトを (1) 超シンプルなAPIながらスゴイ実力 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
20日に発表されたGoogleの新しいWeb API、Google AJAX Language APIは、誰でも簡単に言語の翻訳を行えるようにするJavaScript APIだ。同APIを使うと、JavaScript文字列に対して「日本語←→英語」や「中国語←→英語」と言った変換を簡単に行えるのみならず、文字列が何語で書かれているかを自動判別することもできる。 同APIのパワーがどれほどのものかというと、以下のような翻訳サイトを10分足らずで作れてしまったほどだ(ソースコードは次ページで解説)。 非常にシンプルなAPI(メソッド2つしかない!)にも関わらず、そのパワーがあまりに凄まじすぎる。この興奮をぜひ皆さんにもお伝えしたいと思う。 ということで、さっそくLanguage APIの使い方を学んでいこう。
はじめに こちら の AWS サービス一覧をもとに各クラウドで対応するサービスを記載しています AWS では提供されていないが、Azure/Google Cloud では提供されているサービスが漏れている場合があります 主観が含まれたり、サービス内容が厳密に一致していない場合もあると思いますが、ご容赦ください 物理的なデバイスや SDK などのツール群は記載していません Analytics AWS Azure GCP
Google Blog Search
世界中のあらゆる情報を検索するためのツールを提供しています。さまざまな検索機能を活用して、お探しの情報を見つけてください。
文章の校正チェックを自動で行うVisual Studio Codeの拡張機能「テキスト校正くん」を弊社からリリースしました。無料で利用できます。 テキスト校正くん – Visual Studio Marketplace 短い文章であれば目視でもチェックできますが、長文になるとチェックに時間がかかり見落としも多くなってしまいます。また、いくら内容のいい文章を書いても誤字や脱字が多く体裁が整っていないと、印象が悪く読みづらい文章になってしまいます。 そんなとき、「テキスト校正くん」を利用することで、文章チェックの手間を軽減でき、文章の品質を高めることができます。 ▲VS Codeの拡張機能「テキスト校正くん」 「テキスト校正くん」でできること この拡張機能は、VS CodeでテキストファイルやMarkdownファイル等の日本語の文章をチェックします。編集時に自動で校正のチェックを行い、エディタ
長文日記
深層学習の数理
Curriculum Learning （関東CV勉強会）Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
全ての物語の6つの原型 データ分析から解明 - BBCニュース
調査チームは1700作品もの小説を分析し、物語を6つのタイプに分類した。この分類は、世界中で愛されている作品にも当てはまるのだろうか。
先日は住所の件でお楽しみでしたね。 私も楽しくなってしょうもないツイートをしたところ、@masanorkさんから有用な情報をいただいてしまいました。 異体字に加えて外字も根深いですし、日付型に収まらない住基の生年月日とか、屋号を含んだ個人事業主の口座名義とか、外国人氏名における住民登録のアルファベットと口座名義のカタカナとの解離とか、旧姓併記の例外処理とか、文字列型に刻まれたバッドノウハウの塊ですね https://t.co/GOaytijfst — Masanori Kusunoki / 楠 正憲 (@masanork) June 6, 2023 このとき、私はごく簡単な「名寄せの難しさ」の社内研修資料を作っている最中だったのですが、この情報が大変参考になりました。 一方、私だけが得をしているのがなんとなくムズムズしてきたので、ここにアウトプットしてスッキリしようと思います。 なお、住所
国会図書館、書籍をネット配信へ--利用料は1冊数百円程度に
Googleブック検索やAmazonのなか見！検索など、書籍の中身をインターネット上で検索できるサービスが始まっている。6月には著作権法が改正され、国立国会図書館が図書館内の資料をデジタル化できるようになった。今後はこのデジタル化した書籍をインターネットを通じて誰でも利用できるようにする考えだ。 このように書籍のデジタル化が進む状況に、作家や出版社はどのように対応していくべきなのだろうか。インターネットなどの学術利用をテーマにしたサイト「ACADEMIC RESOURCE GUIDE」が8月17日、「この先にある本のかたち−我々が描く本の未来のビジョンとスキーム」と題したイベントを開催。国立国会図書館長の長尾真氏、慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 准教授の金正勲氏、ITジャーナリストの津田大介氏、データセクション取締役会長兼CIOの橋本大也氏が議論した。 長尾氏はまず、著作権法の改
機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
英文校正サイト [NativeChecker]
キットが販売されているのでチャレンジしやすい近頃では、ホームセンターに電気機器を製作するための道具がそろっています。そのため、DIY感覚で電気製品の自作を始めるのは難しくありません。「回路図や図面が読めなければ電気製品なんて作れない」と思う人もいるでしょう。たしかに、電気製品にはさまざまな部品が使わ…
Graphviz
Please join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networking, bioinformatics, software engineering, database and web design, machine learning, and in visual inter
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
こんにちは！ 日本語のウェブサイトを作っていると、日本語特有の問題にぶちあたることがありますよね。 その中でも今回着目したいのは、日本語改行問題。最近、この問題を解決するためのライブラリを公開したので、紹介します。 github.com そもそも日本語改行問題とは何か ウェブブラウザで日本語で書かれたウェブサイトを見ていると、ときどき文章が変なところで改行されているのを目にすることがありますよね。 たとえば、こんなかんじ。 「ソリューション」が「ソリューショ」と「ン」に分かれてしまっています。読みにくいですね。 英語では単語がスペースによって区切られますが、日本語や中国語などのアジア圏の言語では単語がスペースで区切られないことが多いです。 そのため、英語では単語の途中で改行されることは通常ありませんが、日本語では単語の途中で改行されることがよくあります。 本文ならともかく、見出しやキャッチ
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26c31c3399bf07b1ae252d9f76cec42f35108231/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwYWtpcmFhayZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWVlN2I0ODFiY2RjNTFiMzI5M2Q3MWNlNjdjNzBhYTA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dba978af8754ebd16d4f9ac3b0f70bc39)
第１３回日本情報オリンピック（JOI2013/2014）春季トレーニング合宿での講義資料です． http://www.ioi-jp.org/camp/2014/2014-sp_camp-rules.html 【概要】 正規表現とはパターンマッチングのための記法であり，文字列検索の便利な道具として広く親しまれています．この講義では，正規表現の基礎から始め，「星の高さ」という性質に注目して正規表現の裏側に潜む数理構造に迫っていきます．1960年代から未解決である「星の高さ問題」に浪漫を感じてもらえると幸いです．
OpenAIは2月15日（現地時間）、テキストから最大1分間の動画を生成できる動画生成AIモデル「Sora」を大量のデモ動画と共に発表した。複数のキャラクター、特定の種類の動き、被写体と背景の正確な詳細を含む複雑なシーンを生成することができるという。 プロンプトから破綻のない動画を生成 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beautiful, snowy… pic.twitter.com
Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi 🇺🇸🇯🇵 Sociolinguist. Endangered Languages and Dialects. Shizuoka Institute of Science and Technology. 社会言語学/危機言語・方言 Yokohama DeNA Baystars. Posts are my own. joytaniguchi.com Joy Watson Taniguchi @JoyTaniguchi この論文、おもしろい！ アルツハイマーになった英作家の文章がどのように変化していくのかを定量的に示したもの。語彙の多様性や文章の複雑性が減少するのは予想できそうだけど、他にもさまざまな特徴が、しかも40代からそれは始まっている、と。academic.oup.com/dsh/article/26… 202
手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
相互添削型SNS Lang-8(ランゲート)
Language Exchange SNS Lang-8Find language exchange partners from more than 100 countries. Write Journals in the language you are studying. Native speakers correct your entries.
学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長 樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると
最近、英語ライティング校正アプリが色々リリースされています。おそらく最も有名なのがGinger(ジンジャー)です。 以前面白そうだと思って有料版を試したものの、予想を下回るしょぼさにがっかりしたことがあります。解約を忘れたので追加一ヶ月分の課金もされました。トホホ。 んで、今回発見したのがGrammarly(グラマリー)。こちらも英語ライティングの文法やスペルミス等を修正してくれるソフトだそうです。ということで、早速自腹で有料版を試してみました。 ＊Grammarlyの基本的な使い方 Grammarlyが類似ソフトGingerと異なる最大の点が、文章校正をする場所です。Gingerはブラウザにインストールするエクステンション内に英文をコピペし、そこで校正をします。はっきり言って小さくて使いづらい。英文の識別も遅いし。 ところがGrammarlyの場合、文章校正はすべてサイト内で行います。イ
会話、論文、小説の言葉はどう違うか？日本語の文は４つのレイヤーからできている 読書猿Classic: between / beyond readers
昨年は論文の書き方（→論文の道具箱）や小説の書き方（→創作の道具箱）を取り上げたが、今日は両者を包含する話題を取り上げてみたい。 日本語の文は４つの層からなる あのー、どうやら今雪が降っているみたいですね という文は、次のような４層（レイヤー）が重なったものである※。 ○命題の層（レイヤー）……「雪が降っ」（雪が降る） 文の内容の核になる部分。 ここでは〈雪が降る〉という事態を示している。 ○現象の層（レイヤー）……「今＿＿＿ている」 命題として表された事態の現れ方を示す部分で、命題の層を包むようにその外側に現れる。 事態が、時間的／空間的にどう現れるかを示したり、また肯定／否定的にどう現れるか（命題の事態が存在・現象するのか、しないのか）を示す層である。 つまり言葉と言語外の現実とが、どのような関係にあるかを示す層であるといえる。 ここでは命題として捉えられた事態（雪が降る）が、時間的に
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
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1000作品以上集めてわかった「マンションポエム」に隠された“ワナ” | 文春オンライン
SmartNewsを支える機械学習
#PaintsChainer イラストを着色する人工知能がすごい 作ったのは29歳のこんな人
図解Stable Diffusion
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
圧縮新聞
グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表
AWS/Azure/Google Cloudサービス比較 2023.12 - Qiita
文章作成・メール作成に役立つ！ VS Codeの拡張機能「テキスト校正くん」を公開 - ICS MEDIA
基本4情報での名寄せは難しい｜MORIDaisuke
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2013/12/07/python-tips/
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
Budou - 機械学習を用いた日本語改行問題へのソリューション - ウェブ雑記
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
官報検索！
正規表現入門 星の高さを求めて
控え目に言って革命。OpenAI、動画生成AIモデル「Sora」発表
アルツハイマーになった作家(アガサ・クリスティなど)の文章を調べた論文が面白い「兆候は40代から始まっている」
Sakana AI
生成系人工知能（生成AI）についての学長からのメッセージ | 武蔵野美術大学
英文校正アプリGrammarlyが予想以上に高性能で感動
みんなビックデータビックデータって言ってるけど 名寄せとかどうしてんの？
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開