今日まで使われるこのダイアグラムは、1877年に出版されたAlonzo Reed と Brainerd Kellogg 1877. Higher Lessons in English（→Gutenbergで読める）に登場するものだが、1847年には早くもW. S. ClarkがA Practical Grammarの中でバルーン・メソッドと呼んだ類似の方法が提案されている。 特徴としては、 ・我々が親しんできた伝統文法を活用でき、 ・文の内容において、主なもの／従うものの階層付けがはっきりしており、 ・文ごとに個性的で印象の強いダイアグラムが生成される 利用法としては、出来上がったダイアグラムを見てどうこうするというより、ダイアグラムをつくるプロセス（シンプルなところから始めて要素を追加していくところ）にトレーニングとしての主眼はある。 以上から、今でも米の教育現場ではしぶとい人気がある。
言語処理100本ノック 2015
言語処理100本ノックは，実践的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 実用的でワクワクするような題材を厳選しました 言語処理に加えて，統計や機械学習などの周辺分野にも親しめます 研究やデータ分析の進め方，作法，スキルを修得できます 問題を解くのに必要なデータ・コーパスを配布しています 言語はPythonを想定していますが，他の言語にも対応しています
「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
90秒で好かれる技術 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、シゴタノ！の佐々木正悟さんの記事で知った1冊。 自分ができる、できないは別として、「役立ちそうならご紹介する」のが当ブログのポリシーでございます。 アマゾンの内容紹介から、一部引用。本書は、たった90秒で、クライアントや職場の上司、同僚、(あなたが経営者であれば)従業員たち、あるいはまったくの初対面の相手からも好印象をもたれ、彼らと心を通じ合わせる技術を習得するための本である。 本書でこのテクニックを身につければ、ビジネスも人生も、きっとうまくいくはずだ。(まえがきより)>えー、私の場合献本されてませんので、当然自腹でございます。 なお、タイトルは久しぶりに「ホッテントリメーカー」のお世話になりました！ いつも応援ありがとうございます！ 【ポイント】■1.人と会ったら、相手の目を見てほほえむ 「うぬぼれだな。意味もなく笑顔を見せたらバ
上手に反論する方法
他人と上手くコミュニケーションをとるには、どうしたらよいのだろう？と思い始め、調べているうちにある「考え方」にたどり着きました。 心の動きが手にとるようにわかるNLP理論 とても奥が深い考え方で、ブログの一記事ではとても収まりきりません。今すぐに実践できるものをピックアップしてまとめてみました。 NLPとは、言語学と心理学に基づいた新しい学問です。そして、成功を手に入れるための実践的な方法と技術です。この技術を身につけることで、自分自身の目的とアイデンティティーと、目的が明確になります。さらに、相手との信頼関係を築けるようになり、スムーズなコミュニケーションが築けるようになります。 コミュニケーションが上手い人の考え方、話し方を徹底的に研究して広く一般の人にも応用できるように体系化させたものが「NLP理論」です。まさに私が求めていた知識そのものでした。 Soviet Socialist R
生存報告も兼ねて。 カリフォルニアに来てもう半年ぐらい経った感覚ですが、実はまだ4ヶ月ほどでした。非常に多くの素敵な方々との出会いがあり、妻も僕も子供もこの皆さまの助けがあってどうにか生きております。どう感謝してよいか言葉にできないほどです。 さて、ビジネス上の僕のミッションは次の3つです。 主に投資や連携目的の交渉（の技術面のサポート） 日本との連携 新規事業の開発 どれもなかなか難しいです。会ってアポぐらいなら応じてくれる会社も多いですが、投資や連携といってもバブル崩壊以後経済成長できていない我が国はもはや「商習慣だけめんどくさいのに今やカネも持ってないから相手にしてられない連中」というのは肌で感じます。ご存知の通り、サンフランシスコ・ベイエリアはIT企業会社員が年収5000万円もらうような場所です。なかなか同じ規模感で会話するのが難しいレベルに達しています。 こみこみという噂のNet
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
2011年に読んだ本150冊の中で最も影響を受けた10冊＋α #10book2011 - ライフハックブログKo's Style
昨年人気だったこの企画。 2010年に読んだ本100冊の中で最も影響を受けた10冊 #10book2010 今年も、「2011年に読んだ本から10冊選んでブログで発表しよう！」という@stiloくんの呼びかけに乗って、私コウスケが2011年に読んだ150冊の中から最も影響を受けた10冊をあげてみます。 順位は付けられなかったので、紹介している順番に意味はありません。 希望をはこぶ人 困難な状況にある人々を、ある老人が救う物語です。 救うといっても老人はただ、「物の見方」「広い視野に立つこと」に気づかせるだけ。 老人と話しただけで、自暴自棄になった少年が生きる希望を見出し、離婚寸前の夫婦がよりを戻し、いつもネガティブすぎて奥さんに捨てられた人がフォーカスすべき対象に気づき、傲慢な経営者が周りの人全員に謝罪します。 私が本書から特に影響を受けたのは、「まわりの人は私のどんなところを変えたいと思
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
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
マンガで学ぶ、「人生勝ち組」になる方法
多くの起業家の方々が、座右の書として紹介されている漫画です。ゲオで借りて全14巻を一気読みしました^^ エンゼルバンク ドラゴン桜外伝 転職斡旋会社を舞台にしたストーリーを通して、これから世の中から求められる人材と、伸びていくビジネスに関する話題が詰め込まれています。 「世の中は人」だと、つくづく考えさせられる漫画でした。 仕事の能力の本質とは 仕事とは何か…。多くの人は仕事とは作業だと思っているが、それは違う。 「仕事とは人間関係」 人間関係が円滑な人は、仕事ができる via: エンゼルバンク2巻 仕事の能力とは、人間関係で決まります。仕事上の良い話は、知り合いを通してやってきます。いくら自分の技量が高くても、自分ひとりでは大きな仕事は進みません。仕事上の能力で一番必要なスキルは、実はコミュニケーション能力なのです。 コミュニケーション能力を磨くには、まずは意識して行動することだと思いま
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
千年の恋も冷める口臭の問題。誰もが「この人の息、臭い！」「今、自分の息は臭いのでは・・・」と気にしたことがあるはずです。 江崎グリコが2011年8月に発表した「人との距離感覚に関する意識調査」によると、人との距離が近づいたときに不快に感じることの第1位が口臭(83.4%)でした。大切な人間関係を壊してしまわないためにも、口臭対策は重要です。 今回はその口臭を消す方法について、まとめてみたいと思います。 口臭の原因になる病気を治す 口臭を徹底的に消すことを考えるなら、まず最初に「口臭の原因になる病気がないかどうか」が重要です。 病気が原因の口臭は生活習慣の改善だけでは消せないので、歯科での治療が必要です。 歯石、虫歯、歯周病 歯石は歯についた歯垢が石灰化して固まったもので、どんなに丁寧に歯みがきをしても少しずつ増えていきます。 歯石には新たな歯垢がくっつきやすいという特徴があるので、歯周病の
現実逃避したくて青森県に３年間住んでみたｗｗｗｗｗｗ : まめ速
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/02/02(水) 12:51:41.27ID:ItFo1eze0 ３年前まで 引きこもりニートで誰にも相手にされなくて ただつまらない毎日を送ってた 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/02/02(水) 12:54:00.54ID:wNeAbztO0 青森は現実じゃねえのか… 214：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/02/02(水) 16:41:16.48ID:9d3tpiRO0 >>2 わろた 330：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/02/02(水) 18:12:35.39ID:VInr//0M0 >>2 クソっｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/02/02(水) 12:54:25.57ID:P9yb
ネイティブ並みの英文が書ける、無料の本格英文チェッカー「Ginger」がiOSとAndroidのキーボードになって登場 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
日本では、2013年4月末に正式リリースされた無料の本格英文チェッカー「Ginger（ジンジャー）」。リリースを伝えた記事は大反響を呼び、英文ライティングを修得することへのニーズを感じさせました。Gingerの特徴は、その特許取得済みの神経言語プログラミング（NLP: Neuro Linguistic Programming ）を使ったテキスト解析エンジン。入力中の英文の文脈を読み取りながら、表現などをサジェストしてくれることが最大の強みです。 Ginger Keyboard のリフレーズ機能 11月13日、Gingerが新たにリリースしたのが、iOS 8 と Android 向けの無料のキーボード「Ginger Keyboard」です。 Ginger Keyboardは、自分のスマホのキーボードに設定することで、英文をタイプしながら、そのスペルや表現などをチェックしてくれるもの。例えば、
ガイヨウ オレ オマエ ゲンシジンスル プログラム カイタ ゲンシジン ジョシ ツカワナイ ゲンゴショリ スル ジョシ ケス ゲンシジン カンジ ヒラガナ シラナイ ゼンブ カタカナ スル サンプル import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charse
商社Aさん（42）「最近の若者は覇気も根性もない」 竹原「エラそうに言うなや」 1 ：名無しさん＠涙目です。(愛知県)：2011/09/05(月) 18:15:29.48 ID:BiOLgORe0 ?PLT 最近の若者は、覇気も根性もない。竹原さん、一喝してやってください。 商社 Aさん（42歳） ここ最近、入社してくる若手社員の覇気や根性のなさには呆れるばかりです。社会を知らない人間に、仕事社会での常識や教養、礼節を厳しく叩き込んでいるのですが、みんなやる気を持ちません。私が若手社員だった頃は、仕事を早く覚えたいの一心でした。 呼ばれれば大声で返事をし、先輩からの下働き仕事は喜んで引き受け、怒鳴られれば 必死に頭を下げ、接待や親睦会などの酒席となれば、積極的にパシリとなり、 先方がその気なら朝までお供したものです。その結果、たくさんのことを成し遂げて こられたと考えています。 今の若手は
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
「いい友人」と「恋人にしたい」の境界線／女性が"落ちる"現象についての考察 - My Favorite, Addict and Rhetoric Lovers Only
ひさしぶりに男向けの恋愛記事を書こうか。今日は「女性が落ちる」現象についての考察だ。 俺は恋愛感情のベースは幻想だと思っている。すごく近いのは洗脳のメカニズムで、はっきり言って好きな理由なんて「好きだから好き」という女の子がメチャクチャ多い。わかりやすい例を言えばナニをくわえる行為なんて常軌を逸している。それが受け入れられるのはまっとうな心理状態ではないということだ。（だからこそ恋愛は素晴らしいのだけど） 反面、女の子は別れた相手をボロクソ言ってることを見たことが多いと思う。それは洗脳が解けて我に返った状態の証左でしょう。 話しやすい友人と恋愛関係の境界線はここにある。「口説けない」というのは恋愛感情と呼ばれる"生理的な反応"を刺激できていないということ。相手にリラックスして喋ってもらえる、会話を盛り上げられる、それなのに「いいひと止まり」なのはこれが原因だ。彼女におけるあなたの認識を、「
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
AKBメンバーを喰った俺がモテる人間になる方法教える 1： 忍法帖【Lv=10,xxxPT】 ：2012/10 /27(土) 21:59:47.82 ID:bEYLnX2L0 今回は「モテる方法」ではなく「モテる人間になる方法」について 俺が実際にやったストーリーを通して書いていきます。 はっきり言えば俺と全く同じことをやれば全員モテます。 マネしてください。モテます。 細かい小技的ノウハウは省いているので、後で質問してください。 【天地を喰らう】 3： 忍法帖【Lv=10,xxxPT】(1+0：15) ：2012/10 /27(土) 22:02:31.19 ID:bEYLnX2L0 スペック 【顔面】ブサメン 【身長】１８３cm/７８kg 【体系】細マッチョ 【彼女暦】１０人 【セックス歴】１５０人くらい（数えてないけど） AKBの某メンバーをナンパしてセ○ク
営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ
こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(
達人出版会:技術系電子出版・電子書籍
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 Pythonではじめるゲーム制作 超入門 知識ゼロからのプログラミング＆アルゴリズムと数学 廣瀬 豪 図解 深層学習 数理で理解する基本原理 小池 敦 独習 ガロア理論 新妻 弘 徹底攻略 情報セキュリティマネジメント教科書 令和6年度 瀬戸美月, 齋藤健一 エンジニアが知っておきたい思考の整理術 複雑な情報を【理解する】【伝える】テクニック 開⽶ 瑞浩 エンジニアのためのChatGPT活用入門 AIで作業負担を減らすた
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
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
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
【はじめに】◆今年の6月にホッテントリ入りしたのが、こちらの記事。 【モテ】AKB喰いのナンパ師オススメのモテ本3冊:マインドマップ的読書感想文 （2013年06月05日） この時点では、「AKB喰いナンパ師」こと岡部さんは、Twitterを中心に活動されていたのですが、その後炎上を恐れたのか、アカウントを停止し、沈黙していました。 【解雇】「AKB喰った俺」の飯田義之さんプライベートアカウントバレで会社をクビに - 「AKB喰った俺」炎上経緯と関連スレまとめ しかし最近になってサイトを開設し、活動を再開した模様。 モテる人間になる方法教える:ナンパ師岡部が教えるモテの必勝法 そちらで新たにモテ本が3冊（実際には4冊掲載されていましたが、1冊は女性向けなので割愛）推奨されていたので、今般ご紹介してみます！ 【AKB喰いのナンパ師オススメのモテ本3冊】■1.『「からだ」と「ことば」のレッスン
TPPがどれだけヤバイかをわかりやすくまとめたスレ Tweet カテゴリ☆☆☆ 1 ：名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/10/27(木) 10:33:47.67 ID:ZBo1sT3a0 笑ってらんねーよ おい野田これ交渉入って結局説き伏せられて終わりじゃねーの 10 ：名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/10/27(木) 10:41:27.76 ID:osdmhoD2O 農家が騒いでるだけだろ 30 ：名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/10/27(木) 10:57:42.58 ID:LOIolHW80 いまだに農家の話しか知らない情弱なんてまさかいないよな？ 36 ：名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/10/27(木) 11:02:24.15 ID:ZBo1s
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
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