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ML Education at Uber: Frameworks Inspired by Engineering Principles
You’re seeing information for Poland . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction At Uber, millions of machine learning (ML) predictions are made every second, and hundreds of applied scientists, engineers, product managers, and researchers work on ML solutions daily. Uber wins by scaling machine learning. We recognize org-wide that a p
Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 最近、Jetson Nanoを使って色々遊んでいます。以下は、Jetson Nanoとディープラーニングを使って身体を楽器にする「Skeleton Sequencer」です。 その他、TIPS等は以下Qiitaの記事にまとめています。 色々やって、良さそうな周辺機器も分かってきて、デモをしていると聞かれることも多くなったので、自分のオススメの周辺機器をまとめてみたいと思います。 紹介するものは、全部自分が購入して試したものとなります。今回は手軽にAmazonでまとめて購入できるものを中心にセレクトしました。馴染みの電子部品ショップがある方は、そちらで買っても勿論良いと思います。 Jetson Nano3種の神器（ケース・電源・FAN） まず真っ先に揃えるのは、ケース・電源・FANの3種の神器です。「FANはあった方が良いですか？」とか「電源はUSB
![Amazonでまとめて買える！Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0c3d74619a25ef9c52c23ea30b7c76148f277be7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190630%2F20190630122003.jpg)
35歳超えて未経験からエンジニアになりたいとか言ってる人、判断能力や期待値を考えられないという観点において、やべーやつだと思いませんか？
回答 (53件中の1件目) TL;DR 僕もまさに「35歳間際で未経験からエンジニア（データサイエンティスト）」になったやべーやつなので、こういう話題を見かけると色々と書きたくなります（笑）。既に良い回答がついていますが、便乗して僕も回答というか問わず語りを書いてみようと思います。 その前に先に要点だけ書いておくと、 * 自分にとっては退路を断たれた状態で、文字通り背水の陣で35歳間際で未経験からエンジニア（データサイエンティスト）に転じる羽目になった。判断の是非や期待値の多寡なんか考えている余裕はなかった * 日本においてはまだ認知度も低い黎明期からデータサイエンティストとい...
はじめに こんにちは、TC3 Data Scienceチームの@mumeco_mlです！弊社は2022/10からGCP Cloud Partnerとなっておりまして、現在GCP(Google Cloud Platform)のプロジェクトでの活用をより促進しております。今回は、このGCPの機能の1つであるCompute Engineを利用したAI開発環境の作り方をご紹介いたします。GCPのVMで開発環境を作る場合、大きく分けて事前にML用に用意された環境を利用する方法と、Dockerを使ってOS環境等も含めて作る方法があると思いますが、今回は前者を説明します。需要があれば、後者の解説も作ろうと思います。 クラウド開発環境の利点・欠点 利点 高額なGPUをオンデマンドで効率的に活用できる ローカルマシンの動作が重くならない 任意のマシンスペックを利用できる 欠点 使用時間に応じて課金される 実
結局Kaggleって何を得られるの？
Discovery DataScience Meet up (DsDS) #1での登壇資料です。 ・なぜ自分がKaggleをしているのか ・普段Kagglerが多くいる職場で働いていく上で感じたこと ・Kaggleが実際どういう点で役に立つのか などを個人的な観点で話しました。 初級者・中級者向けの内容です。
オンライン版の R によるメタ分析：ハンズオンへようこそ。 本書は、 R でメタ分析を行う方法について、わかりやすく紹介するガイドラインである。メタ分析の基本的な手順として、アウトカム指標のプール、フォレストプロット、異質性診断、サブグループ解析、メタ回帰、出版バイアスの制御方法、バイアスリスク評価、プロットツールなどを網羅している。 また、ネットワークメタ分析、マルチレベル（３レベル）メタ分析、ベイズメタ分析アプローチ、SEM メタ分析といった高度でありながら関連性の高いトピックも取り上げる。 本書で扱うプログラミングや統計的背景は、専門家でなくても理解できるレベルにとどめている。原著の印刷版は、Chapman & Hall/CRC Press (Taylor & Francis) から出版されている。 ソースレポジトリ 本書は、{rmarkdown} および {bookdown} を使
2021年8月4日紙版発売 2021年7月30日電子版発売 森下光之助 著 A5判／256ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-12226-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん，機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み，それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として，機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Grad
点群DNN、3D DNN入門 -3DYOLO, VoxelNet, PointNet, FrustrumPointNet, Pointpillars - Qiita
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AI関連の話題が引き続き多い昨今、今週どんなことが話題になったのだろう？ぐらいの頻度で知れると結構便利なんじゃないかなーと、毎週配信するメルマガ(substack)を始めました。内容は全自動で作成しています。例えば、2023年7月28日から遡って約一週間分のAIニュースまとめは以下の感じです。 https://ainewsdev.substack.com/p/weekly-ai-news-1 完璧とまでは言わないまでも、そこそこ話題になったものをいい感じで集められているのではないでしょうか。興味がある方はご登録 or フィードリーダーなどで購読ください。 なお、メルマガタイトルは Weekly Kaggle News のリスペクトです。 と、広報だけではあれなので、内部の実装の話でも。以前リンクを張った資料と、とりわけ大きく変えているわけでは無いのですが、ざっくりと書くと multilin
Comet.ml で機械学習のログをクラウドに保存する
この記事は CAMPHOR-アドベントカレンダー2020 6日目の記事です。 みなさんこんにちは、ほないです。 私は今年度から大学で自然言語処理の研究に取り組んでいて、データセットを作ってニューラル言語モデルをトレーニングして評価する機会がたくさんありました。 最近はPyTorch, TensorFlow, scikit-learnなど様々な機械学習フレームワークによって、ニューラルネットワークモデルの実装が簡単に行えるようになっています。 今回は、そういったフレームワークで機械学習をするときに便利なサービス「Comet」について紹介します。 機械学習とログと可視化 研究などで機械学習をするときに大切なのが、記録（ログ）を取ること、そしてグラフなどで可視化することです。 記録といっても、ただテスト結果をPrintして終わりというわけにはいきません。 どのデータセットを使ったか、モデルの構成
Millet
Jul 2, 2022 Millet, a language server for Standard ML (SML), is now available. Check it out on: GitHub VS Code marketplace Open VSX In this post, I will: Introduce some of the main features of the project. Note some caveats and potential areas of improvement. Talk a bit about its development. Close with some thanks. Features: an overview Basic The extension provides syntax highlighting, as well as
GitHub - postgresml/postgresml: The GPU-powered AI application database. Get your app to market faster using the simplicity of SQL and the latest NLP, ML + LLM models.
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Deep Learning で音楽を作成するにはどうしたらいいの ? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、AWS で機械学習ソリューションアーキテクトをしている卜部 (うらべ) です。皆さま、突然ですが良い音楽ライフを送っていますか !? 私は音楽を聴くのも演奏するのも大好きです ! ちなみに今はラモーンズ※ を聞きながらこの記事を書いています。最近は在宅ワークも多いですが、打ち合わせの合間に好きな音楽をかけて一人ヘッドバンギング※ をすると力が湧いて「全部私にまかせとけ !!!」という強い気持ちになれます。あくまで気持ちだけですが。。 近頃はいわゆる「巣ごもり需要」で楽器や DTM※ 関連の売り上げが増えたという話を聞きます。スマホやタブレットのアプリも充実しており、家で手軽に楽器演奏や作曲の機会が増えたのは非常に喜ばしいですよね。一方で、仲間と音を合わせたりライブや発表会で演奏したりする機会が減ってしまい寂しく感じています。仕方がないので、カラオケ音源やルーパー※ に合わせて一
MLOps に基づく AI/ML 実運用最前線 ～画像、動画データにおける MLOps 事例のご紹介～（映像情報メディア学会2021年冬季大会企画セッショ...
← back to blog index I originally wrote this guide in back in December 2017 for the OpenAI Fellows program In this essay, I provide some advice to up-and-coming researchers in machine learning (ML), based on my experience doing research and advising others. The advice covers how to choose problems and organize your time. I also recommend the following prior essays on similar topics: You and Your R
Survey on machine learning approaches to class-imbalanced data. 不均衡データの学習に関するサーベイ資料です．
これをもとに再度計算し直すと、(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1, \hat{\beta}_2) = (2.07, 0.576, -3.91\times 10^{-3})、今度は \hat{\beta}_1=0.567 であり家賃が月収増加額に対して57.6%上昇するという随分大きな値が出てしまった。 このように、入力データが少し変わっただけで、線形回帰係数の推定値が大きく変化してしまう。 この原因は、説明変数として円単位の月収 X_1 とほぼ同じ意味を持ち相関も強い X_2、つまりドル単位の月収も含まれていることにある。 なお、もし X_1 だけ用いて予測を行っていれば、いずれの家賃データを入力として用いても回帰係数 \hat{\beta}_1 の推定値はおおよそ 0.30、つまり「月収が10,000円高ければ家賃がその約30%の3,000円程度高いところに住む傾
｢Python機械学習プログラミング｣はまさに"理論と実践"を学ぶのに最適な本 - Explore cs in depth!
目次 目次 概要 前提知識 本題 まさに｢脱入門者｣をターゲットに置いている 式展開がかなり丁寧 1章 2章 3章 4章 6章 12章 15章 総評 概要 書籍｢Python機械学習~達人データサイエンティストによる理論と実践(第二版)~｣ を読み終わりました｡ [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,Vahid Mirjalili,福島真太朗,株式会社クイープ出版社/メーカー: インプレス発売日: 2018/03/16メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る 機械学習の基礎を｢厳密に｣理解したい 表面上をさらうのではなく数学的定義や内部構造まで知りたい プログラミング技術も解説してほしい という方には特におすすめの本です｡
類似ベクトル検索のSoTA！！GCP: Vertex Matching Engineにも使用されている手法ScaNNを紹介！
3つの要点 ✔️ GCPの新プロダクト「Vertex Matching Engine」の元論文 ✔️ MIPSスコアを考慮した新しい量子化損失関数を提案 ✔️ ANNBenchmarksでSoTA性能を記録 Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization written by Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar (Submitted on 27 Aug 2019 (v1), last revised 4 Dec 2020 (this version, v5)) Comments: Published as a conference paper at ICM
Neural Networks: Zero To Hero
A course by Andrej Karpathy on building neural networks, from scratch, in code. We start with the basics of backpropagation and build up to modern deep neural networks, like GPT. In my opinion language models are an excellent place to learn deep learning, even if your intention is to eventually go to other areas like computer vision because most of what you learn will be immediately transferable.
LangChainのAgentをLlamaIndexのインデックスでカスタマイズしてみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 LangChainのAgentのカスタムツールとして、LlamaIndexのインデックスを使用する方法を紹介します。 LangChainとは LlamdaIndexと同様、大規模言語モデル(LLM)をカスタマイズして使用するためのライブラリです。 カスタムされたチャットボットやエージェントを作成することが可能で、以下のような様々な外部リソース・サービスと連携可能です。 OpenAIのChatCompletion（要するにChatGPT） Google検索やOpenSearchなどの検索サービス Hugging Faceのエコシステム Pythonのコーディングをするツール 例：PyTorchでhogehogeな構成のサンプルコードを教えて、など SQLデータベースなどのリソース 例：hogehog
株式会社 講談社サイエンティフィク
今、必要とされる人材を育てる。超注目シリーズ データサイエンス入門シリーズ ［シリーズ編集委員］ 竹村彰通（滋賀大学、編集委員長） 狩野裕（大阪大学） 駒木文保（東京大学） 清水昌平（滋賀大学） 下平英寿（京都大学） 西井龍映（長崎大学、九州大学名誉教授） 水田正弘（北海道大学） ［本シリーズの特徴］ 「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」のスキルセットに依拠 具体的、体験的に学べる応用例、練習問題を収録 フルカラーで見やすい構成 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 教材分科会 応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践(データサイエンス入門シリーズ) 北川源四郎／竹村彰通・編 赤穂昭太郎／今泉允聡／内田誠一／清智也／ 高野渉／辻真吾／原尚幸／久野遼平／ 松原仁／宮地充子／森畑明昌／宿久洋・著 発行2023/02/14ISBN978-4-06-5
SML#プロジェクト
SML#はオープンソースの関数型プログラミング言語です。Standard MLと互換性を保ちながら、C言語やデータベースとの連携など実用上重要な機能を備えています。詳しくは「SML#について」をご覧ください。 val puts = _import "puts" : string -> int fun f x = ignore (puts (#b x)) val _ = f {a = "Hi", b = "Hello"} val _ = f {b = "World", c = "SML#"} 最近のニュース SML#の教科書が出ました 2021年4月15日 「SML#で始める実践MLプログラミング」が発売されました。 もっと読む... GitHubへの移行が完了しました 2021年4月7日 SML#プロジェクトのGitHubへの移行が完了しました。 もっと読む... SML# 4.0.0 リ
こんにちは。ML・データ部データサイエンス1ブロックの尾崎です。データサイエンス1ブロックでは機械学習モデルや、データ分析によって得られたルールベースのモデルの開発をしています。特に、ZOZOTOWNやWEARの画像データを扱っています。 本記事では、教師データがないPoC特有の「モデルの評価をどうするか」という課題への対策を商品画像の色抽出の事例とともに紹介します。教師データが無いという同じ境遇に置かれた方々の一助となれば幸いです。 目次 目次 事業上の課題 どのようなモデルを作ったか モデルの評価をどうしたか 何を正解ラベルとするか アノテーションを外注するか、内製するか 評価指標の設計をどうしたか まとめ 参考 事業上の課題 アパレル商品の検索において、カラーは重要な要素の1つです。ZOZOTOWNでは15色のカラー（図1）を指定して検索できますが、より細かな粒度で商品を検索したいユ
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
LangChain の Agent がどのように Tool を選択しているかを確認したメモ TL;DR LangChain の Agent を利用すると、単独の言語モデルだけでは実現できない計算や最新の情報を考慮した上での回答をすることができます。 LangChain の Agent がどのように Tool を選択しているかを確認してみました。 前提条件 langchain==0.0.92 Agent を利用した質問応答の例 Tool として Google 検索、計算用のプロンプトを設定してあるllm_math_chainを使用します。今回は日本語で回答を得るために、Tool のdescriptionを個別に設定しています。 from langchain import LLMMathChain from langchain.utilities.google_search import Go
Eileen Yu （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2020-06-01 16:48 中国の大手IT企業である百度（バイドゥ）が、量子機械学習（ML）モデル開発ツールキット「Paddle Quantum」をGitHub上で公開している。これを使用することで開発者は、量子ニューラルネットワークモデルの迅速な構築と訓練が可能になるという。同ツールキットはバイドゥのディープラーニング（DL）プラットフォーム「PaddlePaddle」上に構築されており、量子コンピューティングアプリケーションも含んでいる。 GitHub上で公開されているPaddle Quantumは、量子化学ライブラリーや最適化ツールといった一連のMLツールキットと、量子MLと量子化学シミュレーション、量子による組み合わせ最適化という3つの量子アプリケーションによって構成されている。
Google Colabで統計的因果探索手法BMLiNGAMを動かしてみた｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。 前回の記事は「GoogleColabで統計的因果探索手法LiNGAMを動かしてみた」でした。 Advent Calendar 11日目となる本記事では前回に引き続いて因果探索手法の紹介です。今回はBMLiNGAM(Bayesian Mixed LiNGAM)の解説及び、こちらの実装を参考にしたGoogle Colabでの分析例について紹介します。 この記事は前記事「Google Colabで統計的因果探索手法LiNGAMを使う方法」の続編です。LiNGAMとは何かをまず知りたい方は先にご一読されることをお勧めします。 また、最初にLiNGAM自体の復習をしていますが、既知の方は読み飛ばしていただいてもかまいません。 LiNGAMの復習LiNGAMとはLinear Non-Gaussian Acyclic Modelの略で、下記の条件
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。 スパースモデリングの基本アイデア オッカムの剃刀 2010年代初頭にバズワードにまでなったビッグデータ。今では当時の過熱ぶりはなくなり、ハードウェアやクラウド環境の充実とともに活用が広がっています。ビッグデータには一つの明確に定まった定義はありませんが、RDBMSでは扱いづらくなるほどの大量データであるという量的側面と、データの出処やその種類が多種多様であるという質的側面などが特徴として挙げられます。ビッグデータが手元にあり、解きたいビジネス課題にそのビッグデータを使うのが適当である
Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
![Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ea026dd0c776a3fb1c2abc7cb26ed7747125ecd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fneptune.ai%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F07%2Fblog_feature_image_008809_5_4_4_3.jpg)
BigQuery MLを利用した予測モデル構築〜パラメータチューニングから評価まで〜 | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
モデルの構築ここでは、BigQuery ML の線形回帰モデルを利用します。 CREATE MODEL ... OPTIONS 文にて指定したアルゴリズムで BigQuery ML モデルを構築します。今回構築する線形回帰モデルで指定できるパラメータの詳細については以下公式ドキュメントをご参照ください: The CREATE MODEL statement for generalized linear models 以下が基本的な構文となります。SQL を利用して直感的にモデル構築を行えます。 CREATE OR REPLACE MODEL taxi.total_amount_model OPTIONS ( model_type='linear_reg', input_label_cols=['total_amount'], ) AS SELECT * FROM `taxi.sample_
CCSE 2019登壇 https://ccse.jp/2019/
Credit for the title image: Liu et al. (2021) 2021 saw many exciting advances in machine learning (ML) and natural language processing (NLP). In this post, I will cover the papers and research areas that I found most inspiring. I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed many relevant ones. Feel free to highlight them as well as ones that you found inspiring in the comments.
Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜 を開催しました！ - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 11月に入っていよいよ寒くなってきましたね。 寒いといえば、毎朝洗濯物を干すのが辛くなる季節でもあります。 このような季節も影響し、我が家ではドラム式洗濯機のデプロイが検討されています。もしオススメのドラム式洗濯機があれば教えてください！！ さて今回は、先日無事に開催することができました、「Connehito Marché vol.6 〜機械学習・データ分析市〜」の様子や、LTの内容などを簡単にご紹介できればと 思います！ （嬉しいことにLT枠もオーディエンス枠も満席となり、大盛況で終えることができました！） connehito.connpass.com 今回のテーマ 今回は第6回目ということで「機械学習・データ分析」をテーマとして開催しました。 抽象的なテーマだったため、LT内容含めてどのような方々が参加してくださるのか、
Introduction to Datascience: Learn Julia Programming, Math & Datascience from Scratch.
I was emboldened to write this book after my video series called Data Science With Julia[1] got some traction. That too after a tweet about Decision Tree[2] was liked by Julia Language itself. So I thought why not give it more? This book should be seen as my attempt to explain Data Science to my self and nothing more. Will this book rise to professional stature is yet to be seen. The front cover s
The Machine Learning Summer School 28 June - 10 July 2020 (virtual) by the Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany Video Log (vlog) A vlog is a short clip that shows impressions from our participants, our speakers, and the organizing team. Greetings from our participants around the world. Vlog 1: Bernhard, Nicolo, and Stefan Vlog 2: Stefan Bernhard Nicolo Vlog 3: Constantin
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Amazonでまとめて買える！Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 - karaage. [からあげ]
【2023】爆速でGCPにリモートAI開発環境を構築する方法🔥 | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
Amazon.co.jp: 仕事ではじめる機械学習 第2版: 有賀康顕, 中山心太, 西林孝: 本
ようこそ！ | Doing Meta-Analysis in R
機械学習を解釈する技術 〜予測力と説明力を両立する実践テクニック
Weekly AI News 始めました - クラスタリングとGPTを使った、まとめ自動生成 - A Day in the Life
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
An Opinionated Guide to ML Research
survey-imbalanced-learning
線形回帰において「多重共線性があると推定が不安定になる」とは？〜図と理論で理解する〜
教師データがないPoCにおける定量評価のポイント - ZOZO TECH BLOG
LAION、50億の画像-テキストペア・データセットLAION-5Bを公開
LangChainのAgentがどのようにToolを選択しているかを確認したメモ
バイドゥ、量子ML学習ツールキット「Paddle Quantum」をGitHubに
スパースモデリングはなぜ生まれたか？ 代表的なアルゴリズム「LASSO」の登場 - HACARUS INC.
What we need for MLOps
ML and NLP Research Highlights of 2021
Machine Learning Summer School 2020
https://twitter.com/miyashin_prg/status/1624332413546659842
