「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.

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こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 LangChainのAgentのカスタムツールとして、LlamaIndexのインデックスを使用する方法を紹介します。 LangChainとは LlamdaIndexと同様、大規模言語モデル(LLM)をカスタマイズして使用するためのライブラリです。 カスタムされたチャットボットやエージェントを作成することが可能で、以下のような様々な外部リソース・サービスと連携可能です。 OpenAIのChatCompletion（要するにChatGPT） Google検索やOpenSearchなどの検索サービス Hugging Faceのエコシステム Pythonのコーディングをするツール 例：PyTorchでhogehogeな構成のサンプルコードを教えて、など SQLデータベースなどのリソース 例：hogehog

LINE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。LINEの小林滉河(@kajyuuen)です。NLPチームで固有表現抽出、有害表現の検知、LINEスタンプ推薦の改善など自然言語処理に関する仕事をしています。 この記事ではLINEが公開した言語モデル「LINE DistilBERT」について紹介します。 https://huggingface.co/line-corporation/line-distilbert-base-japanese https://github.com/line/LINE-DistilBERT-Japanese LINE DistilBERTは次のような特徴を持つ日本語言語モデルです。 高性能・高速・軽量 Hugging Faceのtra

はじめに 巷ではスーパシティ法によるデータ管理が話題ですが、 インドア派な私はシティの前にハウスで時代の波に乗ろう！と思い立ち、 大量のセンサデータをリアルタイムでダッシュボード表示する仕組みを作りました。 結論から言うと、センサデータを安定して見える化できるシステムが構築できたと感じています。 初心者の方でもわかりやすいよう、説明の飛躍のない記事作成を心がけたいと思います。 飛躍、間違い等あれば、ご指摘頂けるとありがたいです！ 2021/12追記 さらに進化？したので以下の記事もご参照ください 必要なもの ・RaspberryPi（今回はPi3Model Bを使用） ・Python実行環境（今回はプリセットのPython3.7.3使用） ※RaspberryPiでのPython開発環境は試行錯誤の結果、こちらに落ち着きました ・Googleアカウント（スプレッドシートを使うのに必要） ・

WEB+DB PRESS Vol.110 目次 目次 はじめに gRPCとは? gPRCの特徴 Protocol buffersでRPCを定義することで、様々な言語のサーバ・クライアント実装が自動生成可能 通信プロトコルにHTTP/2を使うことで高速化、双方向通信、streaming等を実現 通信のデータ量が小さく、データ解釈時の計算時間も短い ProtoファイルでのRPCの宣言 Unary RPC Server streaming RPC Client streaming RPC Bidirectional streaming RPC gRPCのサンプルコード Python Unary RPC Server streaming RPC Client streaming RPC Bidirectional streaming RPC gPRCのgの意味 参考資料 MyEnigma Supp

はじめに こんにちは、Stackdriver担当者です。同僚の @proppy と Pimoroni 見てたら、便利そうなHATとセンサーがあったので買って遊んでいます。 Pimoroni Breakout Garden pHAT - ブレークアウト ガーデン pHAT 出版社/メーカー: Pimoroniメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る Pimoroni BME680 ブレークアウト - 空気汚染 温度 湿度 気圧 センサー 出版社/メーカー: Pimoroniメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る TL;DR BME680で取得したデータをStackdriver Monitoringでダッシュボード作って見てみると楽しい。 GitHub - ymotongpoo/raspi-bme680-stackdriver-monitoring-python:

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最

ところでこのリスト内包表記、チューリング完全だって知ってましたか？　こちらの記事でそのことが示されています。 リスト内包表記の活用と悪用 by @KTakahiro1729 あああっ！　開かれるPythonワンライナー&難読化の世界！！　ステキすぎる！！！　超カッコいい！！！！ ……でも、われわれはbrainfxxkだけで満足していてよいのでしょうか。ぼくは、もっと抽象的で、カッコよくて、とっても使いやすい枠組みがあれば、もっといろんなことができて楽しいと思うんです。 たとえば、LISPとか。 ほかには、LISPとか。 そういうことをニヤニヤと妄想してたら、リスト内包表記によるLISP実装が生えてきました。なにこれ！ できたもの このようなものができました！ 各ソースファイルは以下のようなポジションになっています: lisc.py: 全部を一つのリスト内包表記で書いたもの lisc_par

python3 -m http.server で簡易httpサーバを立ち上げられるというのはメジャーだけど、telnetコマンドがない環境で python3 -m telnetlib localhost 8000 もけっこう役に立つ https://t.co/zX2srL5TGD

Sphinxは非常に素晴らしいドキュメント生成ツールです。 この素晴らしいツールを社内で流行らせようと頑張ったのですが、誰も使ってくれません。 みんながどんなタイミングで、Sphinxを諦めてしまうのか振り返ってみました。 reStructuredTextがわからないし、覚えたくもない デフォルトのテーマが見にくいからやめる sphinx-quickstartの設問が多すぎて途中でやめる ドキュメント作成のたびにconf.pyを編集するのが面倒なので使わなくなる ドキュメント確認のたびにmake htmlが面倒なので使わなくなる 最近はJupyterでドキュメント書くので・・・ こんなところでしょうか。 たぶん、Sphinxがいまいち流行らないのも、ここら辺が理由が大きいんじゃないかと思います。 Markdownを使う 残念ながらマークアップ言語の主流はreStructuredTextでは

読み終わった。たった100Pにプログラム言語を作るための基礎(字句解析、構文解析、ランタイム、インタプリタ、仮想マシン、ネイティブコンパイルまで！)が一通り学べ、さらに本書で作った実際に動くプログラミング言語がついてくる。 $39.99 とちょっと高いがプログラム言語を作る勉強代だと考えれば最も安くそして早く(ドラゴンブックは1090P)学べるのではないだろうか。洋書なのが難点だが半分くらいはソースコードなので苦労しながらなんとかなりました。(日本語訳出てほしいなぁ) 書籍内で作る言語は2種類で Awesome Rubyの構文にPythonのインデントブロックを混ぜ合わせたようなオブジェクト型 Mio Ioを参考にしたメッセージ型 言語自体はどちらもRubyで書かれているが紹介される概念は特に言語の制約を受けないものが多い。 よかったところ yaccやbison, JVM系の構文解析ツール

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Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(

最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する

これはクローラー／Webスクレイピング Advent Calendar 2015の9日目の記事です。 本記事では、Scrapinghub社*1が開発しているSplashというオープンソースソフトウェアを紹介します。 github.com JavaScriptを使ったページからスクレイピングする方法としては、PhantomJSとSelenium/CasperJSなどの組み合わせが一般的ですが、これらとは少し違う手段として使えるかもしれないソフトウェアです。 私自身Splashを最近知ったばかりで、軽く探した限りでは日本語の情報もないので、調査しつつSplashの使いドコロを探ってみたいと思います。 Splashとは READMEには以下のように書かれています。 Splash is a javascript rendering service with an HTTP API. It's a

Ansible の Jinja2 を活用する これは Ansible Advent Calendar 2015 の 12 月 7 日 (月) の記事です。 Ansible では組み込みのテンプレート言語として Jinja2 が利用できます。 この記事では Ansible の Jinja2 を駆使して リストやディクショナリを含む複雑なデータ構造を操作する方法について 追求してみたいと思います。 Ansible の Jinja2 ドキュメント Ansible のドキュメントでは、 Jinja2 の利用については次のページで軽く触れられている程度で、 あまり参考になる情報は得られません。 Jinja2 Filters Conditionals Variables 本格的に使いこなしたければ Jinja2 のドキュメントを読む必要がありますが Ansible からの利用に関しては次のページの情報