機械学習

今日の積み上げ AWS学習 社内ハンズオンイベントを実施した 機械学習 明日の輪読会の範囲を予習した AWS学習 社内ハンズオンイベント、本日をもって企画したシナリオを最後までやり切って、無事完走することができた。 昨年９月の企画発案から約５か月間を簡単にふりかえっておく。 ８月末日 AWS公式Twitterで新しいコンテンツ（AWS Technical Essentials 日本語実写版）を知る ９月 社内メンバーに上記コンテンツを紹介。一緒にやってみることを提案 まず自分でやってみた ⇒ うまくいかないことはAWS公式に質問 １０月 企画書を作成。事業部長に企画趣旨・内容・経費を説明 １１…

2022年の夏に挑戦した研究インターンにて盛大に失敗したので、その振り返りと同じ失敗を繰り返さないための自分なりの改善案を書きおきます。 どんな失敗か このインターンで私は論文は投稿できなくとも、そのときの続きを入学後にやれば2023年内には国際会議に論文が投稿できる状態になることを目標にしていたが、それを達成できなかった。具体的には、やっていた研究の手法がどうやら論理的に無理そうなことに気付いたため。その手法は難しくないにもかかわらず、私の知る限りまだ誰もやっていない。結局4月に入学するときには、インターンをしていない学生と同じ状態からのスタートとなった。 考えられる原因 Deep Lear…

概要 やりたいこと 準備 Azure CLI 拡張機能（CLIv2）によるデプロイパイプラインの作成 全体像 前提 Azure Event GridでLogic Appsをトリガーする Azure Logic AppsからGitHub Actionsをトリガーする JSONの解析 リポジトリディスパッチイベント GitHub Actions Workflowからaz mlコマンドを実行する Azureへの接続作成とSecretsの登録 デプロイ用プログラムのプッシュ Workflowファイルの作成 おわりに 概要 本記事はAzure Machine LearningワークスペースをCLIv2を…

この論文に出てくる PTRC-RW を実装しました． https://ieeexplore.ieee.org/document/9158539 Folding と Unfolding が肝で，よく分かんないので，stackoverflow の強い人に助けてもらいました． arrays - The inverse operation of tensor circular unfolding in Julia - Stack Overflow Stridedを使うとちょっと早くなります．本当は，permutedims は新しいテンソルを作っていて，実は view さえあれば計算はできると思うので，…

今日の積み上げ AWS学習 Tech StockのAWS WEB問題集（DVA）#11～#20：66/70（94%） 英語学習 タニケイ式シャドーイング教材File09（２日目） 機械学習 新しいことにチャレンジすべく、輪読会に参加申し込みをした AWS学習 今日やったところはかなり知識として定着していることが実感できて、初の９割超え！ 間違えた箇所でこれは押さえておかなきゃ、と思ったのは下記２点。 アクセス制御は明示的に拒否するのがベストプラクティス！ Cognitoのプッシュ同期は、SNS通知のアクセス許可のIAMロールをアタッチすることで実現！ 英語学習 今日２日目は音読（リピーティング…

行列をreshapeしてテンソルにすることあるじゃないですか．いろいろな reshape が定義できますが，ビジョン系の研究するときは，Ket Augumentation という reshape をすることがよくあるっぽいです． この論文の第五章を読んで，KA実装しました． https://dl.acm.org/doi/abs/10.1109/TIP.2017.2672439 入力行列は 2depth × 2depth として，これを 4×4×...×4 のテンソルにreshape します． (depth は自然数) 例えば，depth が 3，つまり 8×8 の行列 を 4×4×4 に re…

本日、王将戦七番勝負第1局で、藤井聡太王将（竜王、王位、叡王、棋聖、20）が挑戦者の羽生善治九段に勝利した。成人式の日に20歳の藤井王将が無敵の強さを見せつけたことになる。ふと、『量子コンピュータにＡＩを乗っけたら無敵の棋士になれるか？』との疑問が頭をかすめた。 上図は古典コンピュータと量子コンピュータの違いを示している。４元１次方程式を解く計算を例として説明すれば、古典コンピュータの計算イメージは複数のステップを順次進める逐次計算方式、量子コンピュータの方は、方程式が示す重ね合わせ状態（量子もつれ状態）を作成してからの一括計算方式になる。変数が増えるに従い古典コンピュータの方は計算時間が変数…

更新日時 2023/01/27/07:07 Qiita Trends Daily 1位 ※前日3位 ポエム Qiita Trends Daily 2位 ※前日4位 Python,文字列,高速化,レーベンシュタイン距離,RapidFuzz Qiita Trends Daily 3位 [New] ポエム,OpenAPI,文章生成,水曜日のダウンタウン,ChatGPT Qiita Trends Daily 4位 [New] C,C++,機械学習,ニューラルネットワーク,MNIST Qiita Trends Daily 5位 [New] ポエム,アプリ開発,Flutter,個人開発,flutter大学…

去年末のことなのですが、Google Cloud の Professional Data Engineer の資格に合格しました。これで2022年にSlalomに入社してから、Databricks Associate Data Engineer, Snowflake ProCore, Google Cloud Professional Data Engineer の3つのデータエンジニアリングに関する資格を取得することができました。 学びとしてはクラウドベンダーの試験対策としては、模擬試験が非常に重要だということです。IPAの情報技術に関する試験も過去問からの出題はありますが対象範囲が広すぎて…

10:00には起きました。ちょりです。 最近マジで寝不足です。どちらかというと寝不足というより不眠気味あ～あ治さなければなりません 2,3,4限を多分こなしました。 今日はワンパンマン見てました。面白いです。でもなんかっむずむずします。 機械学習の課題終わらせました。残りの課題はCGと言語処理です。これやばみです。 今日家の前が雪結構積もってました。長靴の中に雪が入ってちょっとヤな朝のスタートでした。 あと雪積もってるとまぶしいね。いきなり雪国って感じの景色広がってる。 課題終わらせたから燃え尽きて勉強微妙。手つかなかった。 ほいほいlolします では おやすみなさい。

昨年末に創作+機械学習 Advent Calendar 2022を開催しました。 今年は13記事の投稿がありました。ご参加いただいた皆様ありがとうございました。 kivantium.hateblo.jp 優秀賞の発表 記事を投稿していただいた10名を対象に1/3〜1/10の期間で投票を行いました。 主催者の記事を除く7本の記事の記事の中から、良いと思った記事に1人3票投票していていただきました。投票へのご協力ありがとうございました。 受賞対象の記事は以下の通りです。 最優秀賞 22/12/23 AI挿絵付きWeb小説を投稿し始めて2ヶ月経った話 - LWのサイゼリヤ（LWさん・9票） 優秀賞 …

エージェント会社のセミナーを聞いて、違和感を感じたことがある。 なんだろうこのもやもや なんで機械学習のみちを進まなかったと聞く 機械学習はつらい アプリはスタートラインが同じだから勝てる ほう。確かに、過去の自分だとそう感じてた部分もある。 まぁ賢いっちゃ賢い。 だが、それだといつか後悔する日が訪れるのではないのか。 正直アプリを作れた時の感動はあまり感じなかった。 それより、難しいことを理解できた時の方が感動が大きかった。 きっと、自分は難しいことに挑戦し続けたいのだと思う。 なんとなく、自分と戦っている自分がいるのかなと考えてしまう。 やりたいことは全部やる。 目の前のことは淡々とこなす…

Self-paced digital training on AWS - AWS Skill Builder AWS Cloud Adoption Framework (AWS CAF) https://d1.awsstatic.com/whitepapers/ja_JP/aws-cloud-adoption-frameworkja-JP.pdf ビジネスパースペクティブ IT をビジネスのニーズに合わせ、IT への投資が主なビジネスの成果に結び付くようにします。 人員パースペクティブ クラウド導入を成功に導く組織全体の変更管理戦略の開発を支援します。 ガバナンスパースペクティブ IT 戦略を…

エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥27,800 → ¥1,600 94%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （19,643件） 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！ 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,800 → ¥1,600 …

電流変換器は、計器または制御盤システムを使用して生電流を目的の電流出力に変換するデバイスです。現在のトランスデューサは、化学的耐性と寸法安定性を備えているため、産業、自動車、建築および建設、その他のエンドユーザー産業で広く使用されています。最近では、電流変換器は、モーター ドライブ、UPS、バッテリー管理、インバーターなどを含むいくつかの業界での利用により、大きな市場需要を目の当たりにしています。さらに、市場の拡大は、風力、太陽光、水力発電などの再生可能エネルギー分野での電流変換器のニーズの高まりによって支えられると予想されます。また、IoT、AI、機械学習は、現在のトランスデューサ市場に今後…

サービスとしての支払いは、従来の支払いハブの最先端の代替品です。スケーラブルであり、比較的低コストでより多くの取引量を可能にします。銀行は、多額の初期費用を負担することなく、支払いソリューションの提供を簡単に拡張およびアップグレードできます。支払い清算、国境を越えた支払い、支払い、e コマース ゲートウェイなどの専門的なサービスを提供する革新的なクラウドベースのシステムは、サービス プロバイダーとしての支払いによって実行できます。 サービス市場としての支払いは、金融サービス部門での人工知能ベースの支払いオプションと機械学習の採用の増加により、予測期間中に約 19% の強力な CAGR で成長す…

人工知能と機械学習は、コンピューター サイエンス分野の一部です。両方の用語は相互に関連しており、ほとんどの人はこれらを同じ意味で使用することがよくあります。ただし、AI と機械学習は同じではなく、ここで説明する重要な違いがいくつかあります。それでは、これ以上面倒なことはせずに、AI と機械学習の違いを知るために詳細に進みましょう。人工知能は、知的な存在や人間によって一般的に行われるタスクを解決する機械の能力です。つまり、AI は人間の能力を模倣することで、機械が「賢く」タスクを実行できるようにします。一方、機械学習は人工知能のサブセットです。これは、アルゴリズムの形でマシンに供給されるデータか…

紙テープは、手やスプレーで作成された色と絵を分離するために広く使用されています。いくつかのグレードがあり、自動車、航空機の塗装、装飾品、家具、その他多くの製造部門を含む多くの業界で広く使用されています。このようなテープの開発に使用される主な 2 種類の紙は、フラットバック紙とクレープ紙です。小売および物流部門の成長は、予測期間中の世界の紙テープ市場の顕著な成長ドライバーになるでしょう。今後10年間で大幅な量の増加を経験する建設部門も、市場での紙テープの需要を後押しします。 紙テープ市場は、主に固定用途の使用の増加と効果的な製品スタッキングにより、約6.2％の安定した速度で成長すると予想されます…

2023年冬に放送されているドラマの「ブラッシュアップライフ」の初回、2回目、３回目をツイートデータで振り返ります。 www.ntv.co.jp なぜ初回、２回目、３回目なのかというと、ツイート数が、初回より２回目(約1.4倍）、２回目より３回目(約1.2倍)と増加しているからです。これはかなり珍しい現象です。今冬の9時から10時代のTVドラマで初回より２回目が増加したのはこのブラッシュアップライフだけです。他は３割から６割減少しています。そこで増加した理由を探るべく、各回への視聴者の反応の違いをツイートから分析してみました。 TVドラマの放送中と放送直後のツイッターには投稿者が共感したい感情…