ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
たった3万7000円で自作できるオープンソースのロボットアーム
ロボット用の汎用(はんよう)AIの構築を目指しているというアレクサンダー・コッホ氏が、わずか250ドル(約3万7000円)前後で作ることができるロボットアームを、GitHubで公開しています。 GitHub - AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot https://github.com/AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot 以下は、コッホ氏がGitHubで公開しているオープンソースのロボットアームが実際に稼働している様子です。このロボットアームは安いだけでなく、機械学習でトレーニングすることでカメラの画像と関節のステータスだけを使って動かすことができるようになるとのこと。 Early results from my AI training runs. I've trained my $200 robot arm on a simp
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
私が独学をして、マジ神だと思うサイトおよび他 - Qiita
初めに 私は独学でプログラミングその他について勉強をしていますが、基本的に知識を得るために金はかけません。調べれば何とかなるので。 私がプログラミングを始めるにあたって自分に投資したものは安いノートパソコンとマウスのみで合計金額は14600円（ノートパソコン14000円、マウス600円）ですね。 もちろんいいものはお金をかけなければ手に入りません。しかし、いいものというのはある程度のレベルにならなくては持っていても意味がほとんどないと思います。 実際にプログラミングの勉強を独学で始めると、なかなか教材を見つけることができず、え？こんないいサイトあったの！？もうちょっと早く見つけときゃあよかった！というものがめっちゃありましたので、これから独学でプログラミングの勉強をしたいという方に向けて、少しでもお役に立てたらと、紹介をしたいと思います。 というわけで、今回は私が感謝する神サイトおよびその
一年の計は元旦にあり！ Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース
※ Udemy「新年のビッグセール」は終了しました。はてなによるAmazonギフトカードプレゼントキャンペーンもそれにあわせて終了しています。ご応募ありがとうございました。 あけましておめでとうございます。これまでもUdemyの大きなセールでは目玉の講座を紹介してきた当ニュースですが、2024年1月1日から1月10日まで開催される「新年のビッグセール」では、新しい年にふさわしい夢とキャリアが広がる講座を紹介します。 各種資格試験の対策講座をはじめとして、マスターしたいプログラミング言語や開発手法、昨年から引き続き話題の生成AI、ウェブ解析やプロジェクトリカバリ、簿記や会計、英会話など多様なビジネスキャリアに直結する講座をピックアップ。映像制作や3Dモデリング、GA4や3Dアニメーション制作といった講座も取り揃えています。 一年の計は元旦にあり。みなさんが2024年に挑戦したい目標や習得した
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
画像生成AI・ChatGPT・ゲーム開発・アプリ開発・AWS資格など新たなスキルを手に入れて人生をステップアップするUdemy講座まとめ
新しいスキルを手に入れると、市場価値が高まって収入が増えたり、クリエイターという新たな立場を手に入れることで将来的に自分の名前自体がブランド化して自立性の高いキャリアを築けるものですが、新たに物事を学んで習得するのは一人ではなかなか難しいものです。そうした新たなスキルを身につけようとする人を現場で活躍する講師によるムービー形式の分かりやすい講座で支援してくれるサービスがオンライン学習プラットフォームの「Udemy」で、AI関連の先進的な講座から、資格関連の手堅い講座まで幅広いラインナップが取りそろえられています。ちょうどUdemyが5月16日(火)から5月24日(水)まで、対象講座を1200円～という手頃な価格で購入可能なセールを実施しているとのことなので、人生のステップアップに役立ちそうな講座を6つピックアップしてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | U
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
実験医学別冊：Pythonで実践 生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！
はじめに【清水秀幸】 コード・データのダウンロードについて 第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用【清水秀幸】 1.1 AlphaFold2 の衝撃 1.2 機械学習速習 1.2.1 機械学習とは何か？ 1.2.2 機械学習が行うこと 1.2.3 データの「学習」を紐解く 1.2.4 データを丸暗記してはいけない 1.2.5 機械学習の性能指標 1.2.6 教師なし学習 1.3 深層学習ことはじめ 1.3.1 ニューラルネットワークの基本構造 1.3.2 ニューラルネットワークの学習 1.3.3 さまざまなニューラルネットワーク 1.3.4 転移学習のパラダイム 1.4 生命医科学への機械学習の応用 1.4.1 ゲノム・トランスクリプトームへの応用 1.4.2 タンパク質・創薬への応用 1.4.3 バイオテクノロジーへの応用 1.5 おわりに 第2章 Google Colab
Python初学者のためのPolars100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして 「Python初学者のためのPolars100本ノック」 を作成したので公開します。こちらは2020年9月に公開した「Python初学者のためのpandas100本ノック」の問題内容をPolarsのメソッドに合わせて修正、再編したものになります。本コンテン
Udemyの番人がおすすめする講座 - Qiita
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
プログラミング言語の入門が終わったら何の勉強をすればいいの？ - きしだのHatena
JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの？」という内容で発表を行いました。 基本的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげた本についてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基本から簡単なDB操作、Spring Bootまで
幾何学折り紙のパイオニアである藤本修三氏の自費出版折り紙教本5冊がパブリックドメインに
by origami_madness 幾何学的なパターンの折り紙を数多く発明し、折り紙愛好家の中では世界的知名度を誇る藤本修三氏が自費出版した5冊の折り紙教本が、藤本氏の子どもの同意を得てパブリックドメインで公開されました。 Fujimoto’s Five Books are now Public Domain - Origami by Michał Kosmulski https://origami.kosmulski.org/blog/2022-10-23-fujimoto-books-public-domain 藤本氏は1922年に大阪で生まれ、化学・製薬会社勤務を経て兵庫県の高校で化学教師となった人物です。最初は「1枚の紙で正三角形を作るにはどうすればよいか」という問題から出発し、折り紙への関心が増すにつれて正五角形、正四面体、正二十面体と次々に複雑な立体を作るようになり、やがて化
大学以外で言語学を勉強する方法｜長屋尚典
「大学には所属していないけれど言語学を勉強してみたい。どうしたらいいの?」という質問をよくいただきます。 たしかに本屋さんや図書館には「言語学入門」と銘打った本がたくさんありますが、なかなか独学するのは難しいですよね。 かといって、大学あるいは大学院に入学するというのも大変ですし、そもそも大学院に行くために言語学を勉強してみたいという方もいらっしゃるかもしれません。 そこで、今回は大学以外で言語学を勉強する方法を考えてみたいと思います。 いくつか方法があります。 大学以外で言語学を勉強する動機意外に思われるかもしれませんが、「大学には所属していないけれど言語学を勉強してみたい! どうしたらいいの?」という質問、さまざまな場所でよくいただきます。 たとえば、一般向け講演会などで質問なさる方がいます。「自分は社会人で大学には通えないが言語に興味がある。言語学を勉強してみたい」とよくおっしゃって
未経験者がプログラミングを学びたいと思った時に最初に読む記事
ここ数年プログラミングを学びたい人が増えている。そうした需要に応じて有象無象のプログラミングスクールや不適当な内容の学習サイトも増えている。中には粗悪なスクールやオンラインサロンも沢山ある。しかし未経験者にはどれがいいスクールなのか悪いスクールなのか等の審美眼はない。 この記事では未経験者がそういった情報弱者を食い物にする偽物に騙されないように滑らかに学習を進めていくための道筋について書く。 この記事の対象読者は下記。 教養としてプログラミングを学びたい未経験者 とにかくWebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい未経験者 プログラマとして職を得たい未経験者 以下、まずは全ての対象読者向けの下準備について書き、その後それぞれの対象読者向けに道筋を書く。 目次 準備 教養としてプログラミングを学びたい人の場合 とにかくwebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい人
Yasuka Tateishi on Twitter: "ただいま絶賛論文執筆中なのですが、twitterでたまに英作文に役立つツール見つけてもブックマークし忘れたりするので備忘録もかねて私のやり方をまとめてみる。他におすすめあったらぜひ教えてください👀 以下、使用頻度高い順↓"
ただいま絶賛論文執筆中なのですが、twitterでたまに英作文に役立つツール見つけてもブックマークし忘れたりするので備忘録もかねて私のやり方をまとめてみる。他におすすめあったらぜひ教えてください👀 以下、使用頻度高い順↓
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - khigashi1987/scRNAseq_handson: PythonによるシングルセルRNA-seq解析。
研究のためのPython開発環境
はじめに — Python早見帳
