こんにちは。TATです。 前回に引き続き、Pythonのコード解説記事です。 前回は、PythonでSUUMOの賃貸物件情報をスクレイピングするためのコード解説を行いました。 今回は収集したデータを整形する方法について解説していきます。 ほとんどの場合、収集したデータをそのままデータ分析に利用することはできません。 データ分析ができるように、データをきれいにする作業が必要になります。 そしてここが一番めんどくさかったりします。 ここできちんと使えるデータに整えることが、データ分析や機械学習モデルを作る前の大事な作業になります。 Pythonを使うと、データの整形もとてもシンプルに実行することができるので、実際に僕が書いたコードを紹介しながら解説していこうと思います。

こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot（以下Copilotと呼びます）を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使

［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ

コメント欄にも他の方のおすすめAPIを書いてくれているので是非見てください！ Google Sheets API 公式：https://developers.google.com/sheets/api/reference/rest/ 数万行のGoogleスプレッドシートの読み取り・書き込み処理などができます 読み取りだけであればAPIkeyの発行だけでできますが、書き込みにはOAuth認証が必要です 参考：PythonとSheets API v4でGoogleスプレッドシートを読み書きする Google YouTube Data API 公式：https://developers.google.com/youtube/v3/docs/ YouTubeを検索して動画・再生リスト・チャンネルなどの一覧などを取得したり、更新したりすることができます 検索条件で地域(regionCode: JP)

はじめに 本稿では Webex で ChatGPT API を利用して Bot を作る方法について解説します。 前提として下記のアカウントを既に作成しているものとします。 Webex アカウント Google アカウント Open AI アカウント なお、本稿では Webex における ChatGPT API を利用した Bot 実装方法の一例を示すだけであり、実行は全て自己責任にてお願いします。 1. Webex Bot の作成 Webex の New Bot から新しい Bot を作成します。 適当な Bot name、Bot username、App Hub Description を入力し、Icon を設定します。 設定が完了したら、Add Bot をクリックして、Bot を作成します。 作成が完了すると、上記の画面に移ります。 この際に Bot access token と Bo

MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag

今まで僕がデータサイエンス関連で勉強してきて、良かった教材や無料の教材をまとめました。 今後もどんどん更新していきますので、保存してご活用ください！ 自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.12.31時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 優良教材まとめ 自分が利用したことのあるもの、利用していないけど良さそうなものを分野別にまとめました。 本記事はNoteに移行しました。 こちらの記事をご覧ください。無料で公開しています。

「GitHub Copilot」を使ってみたので、まとめました。 1. GitHub Copilot「GitHub Copilot」は、人工知能のペアプログラミングシステムです。人工知能 (OpenAI Codex) がコードの候補を提案することにより、プログラマがより迅速に少ない作業でコードを書けるようにサポートします。 サポートするエディタは、次の4つです。 ・Visual Studio Code ・Visual Studio ・JetBrains ・Neovim 2. 使用料金「GitHub Copilot」の使用料金は月10ドル、または年100ドルです。60日間の無料トライアルもあります。 ・Pricing - GitHub Copilot 3. GitHub Copilotの開始「GitHub Copilot」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub」アカウントを持

言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき

「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます