「15年」 あなたは15年と聞いて何を思い浮かべるだろうか。 例えば人が生まれて15年。 その人は今頃中学校を卒業し高校生になる頃だろう。 例えば15年戦争。 1931年の満州事変から始まった一連の戦争が1945年に終結するまでにかかった年月。 例えば私が2chのソフトドリンク板に「とあるスレッド」を立てそのスレッドが1000レスに達するまでの年月。 と言うわけではじめまして。 2ch（現在は5chですが、この記事では2chと記載します）ではいつも所謂「名無しさん」ではありますが、ここではamino774mlと名乗らせて頂きます。 よろしくお願いします。 さてこの度何故このようなブログを開設したのか。 それを語るにはまずはこの2chのスレッドを見ていただく必要があると思います。 アミノバリューってどうよ？ これは2003年9月19日にソフトドリンク板に立てられたスレッドの一つです。 何を隠
【お詫びと自主回収のお知らせ】社長に内緒で玉ねぎを入れすぎた 玉ねぎファンに贈るシャリシャリ玉ドレ200ml | 2022年 | ニュース | 綿半公式ページ
2022年11月 3日 12:00 このたび弊社オリジナル開発商品「社長に内緒で玉ねぎを入れすぎた 玉ねぎファンに贈るシャリシャリ玉ドレ200ml」につきまして、弊社社長が購入後に自宅で開栓したところ、勢いよく噴出し、衣類及び自宅内装を汚損させてしまうという商品不良が発生いたしました。 勢いよく噴出した原因としては、原料となる玉ねぎに付着していた酵母菌が工程上の熱処理で完全に不活性化させることができなかったために酵母菌の呼吸により内圧が高まり噴出したという第三者機関による検査結果が出ております。なお、摂取することによる健康被害はございません。 お客さまにおかれましては、商品のご使用をお控えいただき、大変お手数ではございますが、該当製品をお持ちのお客さまは、最寄りの店舗または下記の窓口までお問合せください。対象の賞味期限に該当する商品について返品・交換をお承ります。 【商品名】 「社長に内緒
IT未経験からMLエンジニアになるまでの2年半でやったこと - MLaaSS - Machine Learning as a Self-Satisfaction
はじめに 自身の転職活動にあたり皆さんの転職エントリが非常に参考になったので、私も同じ境遇の方の参考になればと思い、書き残すことにしました。（ただ、本当に私と似た境遇の方にはなかなかリーチしづらい気がしていますが・・・） TLDR; 30歳でIT未経験からMLエンジニアに転職 約2年半独学で勉強（ほとんどkaggleしてただけ） 無関係に思えた現職での経験もなんだかんだ転職で役に立った 目次 自己紹介 現職について 転職の理由 勉強したこと 転職活動 終わりに 1.自己紹介 かまろという名前でTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像やNLPといったdeep learning系のコンペを中心に取り組んでおり、2019年の9月に金メダルを獲得しMasterになることができました。 恐らくここが他の転職エントリを書かれている方々と大きく異なる点かと思うのですが、現職
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called classic machine learning, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our forthcomin
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
藤沢明徳＿北海道有志医師の会代表 on Twitter: "ほんべつ循環器内科クリニックでは、本日2月7日よりスタッフのマスク着用の解除を始めました。オミクロン株=ただの風邪であるという国際基準に従い、院長としてそのように判断しました。 よろしくお願いいたします。… https://t.co/hEC7yLK9mL"
ほんべつ循環器内科クリニックでは、本日2月7日よりスタッフのマスク着用の解除を始めました。オミクロン株=ただの風邪であるという国際基準に従い、院長としてそのように判断しました。 よろしくお願いいたします。… https://t.co/hEC7yLK9mL
ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表。NFTやAIによるソフトウェア開発支援などは過度な期待、黎明期に量子MLなど
ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表。NFTやAIによるソフトウェア開発支援などは過度な期待、黎明期に量子MLなど 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2021年版では1500を超えるテクノロジを同社が分析し、、今後5～10年にわたって高度な競争優位性をもたらす可能性が高い、押さえておくべき先進的なテクノロジおよびトレンドを簡潔にまとめたものとしています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていきましょう。 黎明期の初期には量子コンピュータを用いて
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
500mlっぽいペットボトルが全然500mlじゃない
1987年東京出身。会社員。ハンバーグやカレーやチキンライスなどが好物なので、舌が子供すぎやしないかと心配になるときがある。だがコーヒーはブラックでも飲める。動画インタビュー 前の記事：顔だけ出している送水口がかわいい 500mlっぽいペットボトルの500mlじゃなさ 500mlっぽいペットボトルの飲料を買ったら350mlだった。 なんてことだ 350mlと言ったら缶の容量だ。缶の量では少ないからペットボトルを選択したのに中身は同じだった。 最近こういうことが多い。少なくて驚いたかと思えば、麦茶のペットボトルが650mlとかあって驚くこともある。 あの拍子木ぐらいの、テレビのリモコンぐらいの、片手でちょうどよく持てるあのサイズ。「500mlのペットボトル」と呼んでいるが容量が500mlじゃないことがよくあるのだ。 あの、500mlっぽいペットボトルの500mlじゃなさ。おもしろいのでたくさ
小学校の授業で1000mLの牛乳パックの体積を計算したら1000mLも無かった！？→子どもたちの推測とからくりが大人でもわくわくする
前田健太@『しかける！算数授業』 @mathmathsan 体積とかさの単位をまとめた上で、最近知っている人に聞いた牛乳パックの問題を授業化して扱ってみました。パックに1000mlと表記があるのに、計算で求めると955.5mlしか入っていないと！これはおかしいとあれこれ予想しました。最後に気づいた時の感動は大きかったです。わかりますか？ pic.twitter.com/dWZ3E46iL1 2020-01-15 20:10:56
デブに言っておかないといけないのは『ピルクル500mlは一回で飲むものではない。1週間分である』という事「その日のうちに飲み切る想定のものって脳内で定義されてる」
リンク 日清食品グループ ピルクル (500ml) 特定保健用食品。"生きた乳酸菌" カゼイ菌 (NY1301株) がピルクル65mlあたりに150億個以上含まれています。カゼイ菌 (NY1301株) は、生きたまま腸まで届き、腸内環境を改善し、おなかの調子を良好に保ちます。長時間丹念に発酵 (約100時間) させることで、独特な風味となめらかなのど越しをつくります。 15
「日本コカ・コーラ」はコーラの500ml入りのペットボトルについて、首都圏の一部のスーパーなどで350mlと700mlに切り替える方針です。単身や２人暮らしの世帯が増え、１人で飲むには多く２人では少ないというのが理由です。 理由について会社では、少子高齢化が進む日本では単身や２人暮らしの世帯が増え、500mlでは炭酸が抜ける前に１人で飲み切るには多く、２人では少ないためだとしています。 税別の希望小売価格は500mlが140円なのに対し、350mlは120円、700mlは195円となっています。 一方、コンビニや自動販売機は家に持ち帰らずに、すぐに飲む人が多く、量が多いほうが好まれるため、500mlのボトルの販売を継続します。 日本コカ・コーラの和佐高志チーフ・マーケティング・オフィサーは「時代の変化に応じて最適なサイズのペットボトルを導入することで、新たな需要の掘り起こしにつなげたい」と
プロジェクト管理はNotionしか勝たん！MLチームのスプリント管理を改善した話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラク事業部のMLチームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 今回はMLチームのスプリント管理におけるタスク・プロジェクト管理にNotionの新概念であるProjectを導入してみたら嬉しいことがたくさんあったので、それらを紹介したいと思います。 イントロダクション Notionの2.30リリースでプロジェクトという概念が登場し、プロジェクトの管理のテンプレートが公開されるなど大きなアップデートがありました。 www.notion.so 本記事でも紹介しますが、このリリースで紹介されているテンプレートが優秀すぎるので、まだみてない方は是非見てみてください。 MLチームでは5月末ごろから、ちょうどスプリント管理に課題感を感じており、早速NotionのProjectを取り入れて6月中に運用してみましたかなり良かったので、本記事では我々目線でのその効果を紹介したい
高校の購買のリプトン500ml
もう15年くらい前のことだが通っていた高校には大きめの購買がありその横には数台の自動販売機もあった そのどちらもにリプトンの甘い紅茶（自販機の方はもっと小さいパックだったかも）は揃っていて特定の味が放課後には売り切れたりするほど人気の商品であった 育った家庭の方針もあり、それまで人生で甘い飲み物など一度も飲んだことがなかったが、購買の自販機や冷蔵ケースで目にするカラフルなリプトンの500ml紙パック入り紅茶はやけにうまそうに見えて というか周囲の人間が猫も杓子もこれをがぶがぶ飲んでいるので一体どれだけうまいのかと思って初めて買ってみたがまんまとうまいのであった ちょっとどきどきしながら購買のお姉さんから購入したのを覚えている 親の目を離れて自由に家で禁止されていたものを初めて買うどきどきも同時に味わっていたのだろう そういう経緯もあってやけに特別なもののように感じたが、それが日常のありふれ
アメリカ大使館 on Twitter: "我々はそれを基本的人権だと考えます。日本、米国、そして世界のLGBTQI+の人々は、差別や暴力から保護されるべきです。バイデン大統領は、「すべての人間は、尊敬と尊厳をもって扱われるべきであり、自分が誰であろうと、誰を愛していようと… https://t.co/URe89Ml1qj"
我々はそれを基本的人権だと考えます。日本、米国、そして世界のLGBTQI+の人々は、差別や暴力から保護されるべきです。バイデン大統領は、「すべての人間は、尊敬と尊厳をもって扱われるべきであり、自分が誰であろうと、誰を愛していようと… https://t.co/URe89Ml1qj
郡司 真子 Masako GUNJI on Twitter: "松本俊彦医師からの注意喚起➡︎ 引用 ストロングZEROは危険ドラッグとして規制対象とすべきでは。 500mlを3本飲むと自分を失って暴れる人多数。大抵の違法薬物でもさすがにここまで乱れません。 ＃ストロングZERO… https://t.co/75iLKx3jUK"
松本俊彦医師からの注意喚起➡︎ 引用 ストロングZEROは危険ドラッグとして規制対象とすべきでは。 500mlを3本飲むと自分を失って暴れる人多数。大抵の違法薬物でもさすがにここまで乱れません。 ＃ストロングZERO… https://t.co/75iLKx3jUK
「雪印コーヒー500ml」の容器には、600mlの水が入るはずなのになぜ100mL少ない状態で販売しているのか。なぜ学校で習う容積の単位「dl」を用いないのか。――児童の問い合わせに対し、雪印メグミルクが粋な回答を行ったとSNSで話題になっている。 J-CASTニュースの取材に対し、同社広報IR部は2023年7月13日、「普段通りの対応」だったとして反響の大きさに驚いている。 「学校で勉強しているたんいがつかわれていないのはふしぎですね」 一連のエピソードを伝えたのは、私立小学校教諭・前田健太さん。ツイッターで11日、「すごい自主学習」が提出されたと紹介した。 ある児童が、雪印コーヒーの500mlパックに入る水の量を調べたところ、600mlまで入ったという。なぜ500mlしか入っていないのか、さらにはなぜ「5dl」という単位で表示しないのか。気になった児童は、雪印にメールで問い合わせた。そ
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 / techniques-to-create-values-with-ml-layerx
2022年10月15日、技育祭2022秋における講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。本勉強会では、プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://talent.supporterz.jp/events/725b64f3-2791-4c99-84cf-6a2dbcfe909d/
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
クロ10/1～コラボSwitch企画 @kuro__staff @yo___icho ファミマでミネラルウォーターの500ペットボトルを買うと、2リットルのミネラルウォーターの引換券がついてきます。 2020-08-18 22:12:14
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
Tsuyoshi Miyakawa on Twitter: "2回目ワクチン接種後、71日後の抗体量の検査結果、さっき戻ってきたんですが、なんと15 日後の122.8U/mlから、19.9U/mlに激減(84%減）...😰 話題のこちらのプレプリントでは接種後6ヶ月で84%減とのことでしたが… https://t.co/rGZjFmoyJm"
2回目ワクチン接種後、71日後の抗体量の検査結果、さっき戻ってきたんですが、なんと15 日後の122.8U/mlから、19.9U/mlに激減(84%減）...😰 話題のこちらのプレプリントでは接種後6ヶ月で84%減とのことでしたが… https://t.co/rGZjFmoyJm
こんばんはお久しぶりです。 amino774mlです。 2018年6月27日に天国（dat界）へ旅立ったアミノバリュースレの一周忌を終え、相も変わらずサラリーマンとして日々奮闘しています。 さて、0時を回って今日、このブログを開設して丁度1年になります。 1周年ありがとうございます！！！（記事数3） （更新をサボりまくってた）この1年、色々な事がありました。 語りたいことがたくさんあります。 引っ越しをしたこと。 転職をしたこと。 恋人が出来たこと。 恋人がいなくなったこと。 恋人募集中なこと。 昨今のインターネットについて。 昨今の2chについて。 この1年にハマった趣味の料理について。 最近ハマってるパズドラについて。 恋人募集中なこと。 アミノバリュースレの2スレ目のこと。 恋人募集中なこと。 まだまだ他にも色々あります。 ですがそれを吹き飛ばすくらい語りたいことが今日出来ました。
（修正）機械学習デザインパターン（ML Design Patterns）の解説
鷲崎弘宜, "機械学習デザインパターン（ML Design Patterns）の解説", スマートエスイー ＆ JST未来社会 eAIセミナー: 機械学習デザインパターン, 2021年3月30日Read less
デミオ @dededemio この水筒まじで使い道が思い付かなかったんだけど、ちょっと出歩くときにブラックコーヒー入れておくには丁度良いことに気づいた。 twitter.com/AccSempai/stat… 2022-01-09 13:57:20
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2
2023年10月21日、ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会（ウィッツ研究会）のセミナーにおける講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://www.sigwi2.org/cfanos3.html
機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
noteは機械学習をどう活用している？MLチームの開発指針と取り組みまとめ 【2022年版】｜noteエンジニアチームの技術記事
本記事ではnoteのMLチームの取り組みについて、機能と概要をそれぞれ紹介します。 紹介する機能はnote全体の一部ではありますが、MLチームの全体像を掴むことができます。 ▼この記事でわかること▼ MLチームが取り組んでいる内容が全体的に理解できる note内でどのように機械学習が利用されているのかがわかる MLチームの全体的なアーキテクチャと開発指針を知ることができる 前提noteの取り組みを説明する前に、まずはMLチームの開発とアーキテクチャについて簡単に説明していきます。 現状の開発について 開発の規模 / 現在のアーキテクチャなどの影響もあり、「バックエンドエンジニア」と「MLエンジニア」の開発の垣根が薄い MLエンジニアは機械学習以外にも、バックエンド開発やアーキテクチャのリプレイスなど、多様な開発能力が求められる アーキテクチャ図2022年10月時点アーキテクチャを決定する上
ヘアスタイルをシミュレーションする独自AIのアプリ導入 〜 Core MLとVision Framework活用事例
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは！ エンジニアの田中と池上です。 このたび、Yahoo! BEAUTYのiOSアプリにヘアスタイルシミュレーション機能を搭載しました。Yahoo! BEAUTYに投稿されたヘアスタイル写真から気になったスタイル、カラーが実際に自分に似合うかどうかをシミュレーションできる機能です。この機能はヤフーが独自に開発したAIで実現しています。 今回はCore MLとVisionといったiOSのフレームワークをフル活用することでこのAIをiOSアプリに搭載し、オンデバイスで機能を提供しています。これにより、みなさんの顔画像をサーバーに送ることなく、プライバシーに配慮した仕組みを実現しています。 具体的には下記の流れでシミュレーション
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
ML Ops: Machine Learning as an Engineering Discipline
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
「仕事ではじめる機械学習 第2版」を読んで思った「ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティスト, ML Ops」のこと - Lean Baseball
このエントリーのテーマです このエントリーは, 「仕事ではじめる機械学習 第2版」出版お祝いのエントリーとなります. 仕事ではじめる機械学習 第2版 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝オライリージャパンAmazon 私自身, 第1版登場の2018年頃*1から「機械学習エンジニア」「企画・提案のフェーズから機械学習プロジェクトを回すマン」など, まさに機械学習を仕事とするロール・立ち位置で働いたり個人開発をしたりしていた身として, 色んな場面で参考にしていた書籍の待望の第2版登場で嬉しいです. 待ちに待った仕事ではじめる機械学習第2版、戴きました🙏 週末読んで感想書くぞ📕 pic.twitter.com/66mcTzxja5— Shinichi Nakagawa / 中川 伸一 / Senior Engineer (@shinyorke) 2021年4月15日 縁あって著者の皆様およ
これはなに？ kaggle本を読んで血肉になった/したい点をなぐり書きにしたただの個人用メモです。ちゃんとした書評を書こうと思い続けてはや半月以上経過したので一旦書きました。 この箇条書きの記事だけ読んでも多分内容わからないと思うので、気になった点があればぜひ購入しましょう！読後すぐに書いた推薦ツイートは以下のとおりです。 kaggle本読み終わりました。初心者にも良い本だと思いますが、ExpertやMasterなりたての人が最も恩恵を得られそうだなと感じました。自分の今までのコンペ経験を思い返しつつ、その中では経験できなかった内容を学ぶことができ「賢者は歴史に学ぶ」が可能になった感があります。著者の方々に感謝です！— ML_Bear (@MLBear2) October 23, 2019 リンク Chap. 2 - タスクと評価指標 「しきい値の最適化」という概念 正例か負例のラベルを提
コカ・コーラ500mlペットボトルが街から消えた？ - 現役外資系コンサル虎の巻【コンサルへの就職・中途未経験の転職希望者必見の情報満載】
私は、大の甘党なのですが、 好きな飲み物を挙げるなら コカ・コーラ ファンタグレープ MATCH がTop3で大好きです。 コカ・コーラの500mlが売ってない 調査結果 推測 コカ・コーラの500mlが売ってない ところがコカ・コーラに関して、 最近、全然500mlのペットボトルが売っていないです。 コンビニとか自販機には売ってるんですが、 スーパーとかドラッグストアでは全然売ってないです。 コンビニとか自販機で大人買いするのはコスパ的に良くないし・・・ 代わりに売っているのは 350ml、700ml、1.5l の3パターンです。 350mlだと少ないし、700mlだと一度に飲むには多いです。 1.5lも一人で飲むには多すぎる。。。 昔は値段も500mlで80円前後だと安いなって感じだったんですが、 350mlで80円を切るくらい、700mlで98円くらいです。 いやいやいや、普通に50
20～50の質問をされるたび、ChatGPTは500mlのペットボトル1本分の真水を｢飲む｣必要がある —— 最新調査
人工知能（AI）の環境への影響はまだあまりよく知られていないが、その実態を伝えるレポートが出てきた。 GPT-3は計算過程で熱くなるのを防ぐために水を必要とする。 20～50の質問をされるたびに、ChatGPTのサーバーは500ミリリットル入りのペットボトル1本分の水を｢飲む｣必要があるという。 ChatGPTといった生成AIツールの人気が高まる中、この新たな技術が環境に与える影響も明らかになってきた。 AIと持続可能性についてはまだほとんどデータがないものの、カリフォルニア大学リバーサイド校とテキサス大学アーリントン校の研究者らはOpenAIのGPT-3やGPT-4といったAIモデルのウォーター・フットポイントに関する研究をまとめた。 マイクロソフトはデータセンターでGPT-3を訓練するのに70万リットルの真水を使用したと見られている。Gizmodoによると、これは原子炉の冷却塔を満たす
ペットボトル飲料はもはや600mlがスタンダード
1993年群馬生まれ、神奈川在住。会社員です。辛いものが好きですが、おなかが弱いので食べた後大抵ぐったりします。好きな調味料は花椒。 前の記事：ミョウバンのいいところを探していきたかった ＞ 個人サイト ぼんやり参謀 ペットボトルの標準サイズは600ml いきなりですがクイズです。ペットボトル飲料の標準サイズは何mlでしょうか。 あなたの脳内にあるペットボトルを思い浮かべてください 350ml缶よりもやや大きく、ちょっとした散歩にも持ち歩きが便利な500mlだと思われましたでしょうか？ いいえ、答えは600mlです。ペットボトルといえば600ml。そういった時代がもうすぐそこまで来ています。 落ち着いてください。ここはあなたが普段生活している世界で間違いありません ペットボトル飲料メーカーが心配である ここ最近600mlのペットボトル飲料が急増している。いつものコンビニでいつものお茶を買お
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
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2chで15年かけて969まで育てたスレが荒らしに埋められた - amino774ml
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
コカ・コーラ 350mlと700mlのペットボトル導入へ | NHKニュース
なぜ600mL入る容器で「雪印コーヒー500mL」販売？ 小2問い合わせに「神対応」...メーカーは反響に驚き＆戸惑い
ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活
ファミリーマートで水500ml買うと水2リットル貰える頭のおかしいキャンペーンをやってて早速買い出しに行く方々多数
5394日16時間25分30秒と1年 - amino774ml
業者からもらった140 mlしか入らない水筒、正しい使い道が判明。→｢ひょっとして黒の組織ってそこら中にいるのか？｣
メーリングリストサービス「freeml」、週明けにはMLメールの送受信が停止し完全終了へ【やじうまWatch】
機械学習アプリケーションにおけるテストについて - Re:ゼロから始めるML生活
遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
kaggle本で参考になった点のなぐり書き - ML_BearのKaggleな日常