「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
ビジネス書100冊の教えをまとめた本がある。 自己啓発書100冊の教えをまとめた本がある。 そして "答え" がここにある。 100冊読んで分かったこと 2022年4月、日本のビジネス書を語るなら絶対に外せない本が登場した。『ビジネス書ベストセラーを100冊読んで分かった成功の黄金律』である。 ビジネス書ベストセラーを１００冊読んで分かった成功の黄金律 作者:堀元見徳間書店Amazon その名の通り、日本で売れているビジネス書を100冊選び、それらを厳選した27の教えにまとめた本だ。この1冊があれば他にはいらない。 本書の組入書籍として採用されたのは刊行が2016年以降*1、推定発行10万部以上*2など、複数の条件*3を満たした本であり、その内訳は国内82%、外国18%となっている。 これだけ多くの厳選された書籍を使っているだけあって、教えの内容は多岐にわたる。コミュニケーションや情報処理
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
Smoozサービス終了に寄せて
202012_smooz.md Smoozサービス終了に寄せて 前置き この文章と、それに含まれる考察や各サービスへの脆弱性報告などはmala個人の活動であり、所属している企業とは関係ありません。 一方で私は、企業が閲覧履歴を収集して何をしたいのか、所属してる企業や他社事例について、ある程度詳しい当事者でもあります。 一般論として書けることは書けるが、(業務上知り得た知識で開示されてないものなど)個別具体的なことは書けないこともあり、また観測範囲に偏りがある可能性もあります。 Smoozに報告した脆弱性2件 最近、Smoozというスマホ向けのブラウザアプリに2件脆弱性の報告をした。 この記事を書いている時点で、Smoozの配布が停止されていて、修正バージョンの入手が出来ない。 2件目についてはまだ返事が来ていない。 脆弱性情報の開示にあたって特段の許可は得ていないが、開発元からも利用停止す
みなさんのチームにはチームの方針はありますか？ チームのメンバーが理解して実践できるように共有されていますか？ 私たちのチームでは、新しい期が始まり少し経ってマネージャーから今期のチーム方針について共有がありました。 私はチームのリーダーになってからは、目標の1つとしてチームマネジメントを設定しています。 リーダーになって最初の半年は、1on1などを通して主に自分とメンバーとの信頼関係の構築に取り組みました。 次の半年、今期は1対1の関係から範囲を広げチーム作りに取り組みたいと思い、チームを作るとはどういうことなのかをあらためて考えてみました。 「THE CULTURE CODE 最強チームを作る方法」という本と「『一緒にいたい』と思われるリーダーになる。」という絵本を参考に引用しながら、チーム作りに必要なこと・リーダーとしてチーム作りにどう貢献していくかを書きたいと思います。 期初からも
AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理（NLP）の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』（以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE）は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
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
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
こんにちは。「リーダブルコード」を先月読破して、感銘を受けた弁護士の人です。 なにに感銘を受けたかというと、「エンジニアが高級言語を効率的にコーディングするための工夫」は、契約という言語をコーディングするために援用できることがとても多いということです。 例えば、リーダブルコードは「関数には空虚な名前（tmpとかretvalとか）でなく、エンティティの実体に即した名前をつけよう！」と提案しています。 これめっちゃわかります！！！なぜなら、契約言語では当事者というクラスの表現のために「甲」「乙」という定義を未だに使います。そして、甲と乙を逆に書いてしまったままReviewを通過することが実際によくあります。オライリーさんには激怒されるでしょう。 しかし、よく考えると高級言語と契約言語が似ているのは当然だと思うようになりました。それは、どちらも「一定のインプットを入れると、必ず一定のアウトプット
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197冊の教えを1つにまとめた黄金律の教科書 - 本しゃぶり
「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
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もし「リーダブルコード」を弁護士が読んだら？ - MNTSQ Techブログ