時々趣味や仕事でデータ分析を行うことがあり, これまでデータの可視化にはmatplotlibやseabornを主に使ってきた. 最近, Notebookでインタラクティブな表示を行うことが必要となり, Plotlyというライブラリでできることを知った. Plotlyについてはグラフ描画…

時々趣味や仕事でセンサデータを扱うことがあるので, 先日('24/11)発売された「センサと機械学習ではじめる人間行動認識」という書籍に少し興味がわき購入してみた. センサデータによる人間行動認識を扱っている書籍はこれまでになかった(知らないだけかも)…

最近, テキスト生成AIを活用したアプリ検討をしており, RAG(Retrieval-Augmented Generation)やAIエージェントについて調べることが多い. そこで, 先日(2024/11/9)発売された「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門」を早速購入し, ほぼ…

最近, 趣味で開発しているKingyo AI Navi[1]で生成AIを使ってみようと, GPT-3.5/4やPaLM2(Google Vertex AI)など大規模言語モデル(LLM)を試している. 当初はChatGPT等のAPIを直接利用していたが, LangChainという「ChatGPTなどの大規模言語モデルの機能拡張…

最近, 動画像処理をやる機会が増えて, OpenCVを使う事が多くなったので, 久しぶりに最新の書籍を読んでみることにした. (過去に読んだのはOpenCV 2.4や3.0あたり)OpenCV4に関連した書籍はいくつかあるのだが, 今回はその中でも「実践OpenCV4 for Pythonー画…

昨年10月頃から, 経産省がらみのAI人材育成プログラム「AI Quest 2020」を受講している.signate.jpAI Questは, 企業の実際の課題に基づくケーススタディを中心とした「実践的な学びの場」である. 具体的には, 適切なAI実装を実現するための業務プロセス設計…

昨年10月頃から, 経産省がらみのAI人材育成プログラム「AI Quest 2020」を受講している.signate.jpAI Questは, 企業の実際の課題に基づくケーススタディを中心とした「実践的な学びの場」である. 具体的には, 適切なAI実装を実現するための業務プロセス設計…

Line×GCPで「Kingyo AI Navi(Line版)」[1]開発をGCE(Google Compute Engine)上で行ってきたが, 常時サービスとして運用するために, GCEからGAE(Google App Engine」への移行を検討しようと思い, GAEソフトウェア開発の基本を学ぶために本書を読むことにした.…

普段, 非構造化データ(画像や音声)を主に扱っていて 構造化データをちゃんと扱ったことがあまりない. そこで, 少し構造化データの扱いを勉強しようと, 本書を購入してみた. 目 次第1部 基礎編：データ加工 第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック 第2…

いくつかのデータ分析の入門書などで, データ分析の基礎的なところは理解しているつもりなので, 少し物足りないかもしれないとは思いつつも, 東京大学のオフライン講義をベースにした本ということで読んでみることにした. 目 次 Chapter 1 本書の概要とPytho…

「FACTFULNESS（ファクトフルネス）10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣」って本が, けっこうネットで話題になっていたので, 気になって読んでみた. 目 次 第1章 分断本能 「世界は分断されている」という思い込み 第2章 ネガティブ本…

数年前から趣味でDeep Learningをやるのに, Pythonに独学で取り組んできた. 昨年後半に, この本が結構話題になっているということで, とりあえず買ってスタックしていたものを最近通勤の合間に読んだ. 目 次 第1部(Part 1) 第1章 イントロダクション 第2章 …

データ分析には興味があったが, これまで統計学をきちっと学んだことがなかった. 一度, 統計学の本を読みたいと思っていたおり, この本を見つけた.この本は統計学の基本的な事をPythonによる実装も交えて解説しており, 数式の多い統計学の専門書よりは読みや…

facebookでこの記事が紹介されており, タイトルに少し惹かれAmazonでポチってしまった.bnl.mediaGWに何冊か本を読み始めたのだが, この本もその一冊である. 目 次 序 章 知的戦闘力をどう上げるか? -- 知的生産を最大化する独自のメカニズム 第１章 戦う武器…

昨年, ヘルスケアやアグリ(agriculture)などいくつかの新規事業テーマが本体から分離され別会社となった. そして, 新規事業テーマに関連した商品2機種の開発に携わり, 一応発売までこぎつけたが, 事業としてはまだまだこれからである.そこで, 今年最初に読む…

普段, 趣味の機械学習でAWSを利用しているのだが, Googleが提供するCloud Machine Learning EngineやCloud Datalabを少し使ってみたくなった. これまで, GCP(Google Cloud Platform)で提供されるサービスの中で, GCE(Google Compute Engine)やGAE(Google App…

最近, IoT(Internet of Things)に関する本の出版も多くなってきたが, この本のサブタイトルにある"IoTジャーニー"という言葉に興味を持ち, 読んでみた. 目 次 序章 IoTというパラダイムシフト 旅は準備が必要 ハードウエアビジネスを理解しておく グランドデ…

PythonやJupyter Notebookを使い始めて1年ちょい. といっても, 日常的にデータ分析などを行っているわけではなく, たまにDeep Learningなどを試すのに使う程度.Jupyter Notebookを使いこなしているというにはほど遠いので, 少しでも便利な使い方が身に付けば…

先日Amazonでレコメンドされ, タイトルに少し惹かれて購入してみた.著者の尾原さんは, マッキンゼーというコンサルタントファームに始まり, リクルート, Google, ドコモ, 楽天など多くのIT企業を渡り歩き, これまでにIT関連の本を2冊出されている. 残念なが…

これまで, TensorFlow/Kerasで主にCNNを試してきた[1][2][3][4]が, RNNについてはチュートリアル程度しか試したことがなかった. 音声処理や自然言語処理を行うために, RNNによる時系列データ処理の実装や応用についてもう少し知りたいと思っていたおり, この…

昨年(2016年)くらいから, 「Docker」という仮想化技術を耳にするようになった. それまで, 仮想化技術というと「VMWare Player」や「VirtualBox」などホスト型仮想化と, 「Hyper-V」や「XenServer」などハイパーバイザー型仮想化は聞いたことはあったのだが..…

「ビッグデータ」「データサイエンティスト」「アナリティクス」... ここ数年、データ分析に関する言葉を耳にする機会が急激に増えた. データ分析についてなんとなくは理解しているのだが, 一度データ分析手法などの基本を知ろうと思い読んでみた.この本を選…

SOLEIL DATA DOJO主催の「TensorFlow勉強会#10」[1]でこの本を取り上げていたので, 読んでみることに. 最近出版された機械学習関連本の中では, かなり評判のよい人気本である. 目 次 1章 Python入門 2章 パーセプトロン 3章 ニューラルネットワーク 4章 ニュ…

DeepLearningを試し始めると, GPU環境がほしくなってくる. GPUボード積んだ自作マシンを製作するか, AWSなどのクラウドを活用するか悩むところである. そこで, まずはAWSを試してみようと思い, AWSを使っている知人に相談しすすめられたのがこの本である. 目…

最近, 人工知能(AI)関連の本が増えてきたが, ビッグデータと人工知能の活用で明るい未来社会をイメージさせるものが多い. 書店でこの本を手に取り, まえがきを見て, 他の本と少し違う感じがしたので読んでみることに. 目 次 第1章 ビッグデータとは何か 第2…

発売前に, タイトルを見て面白そうと予約購入したのだが, 先日やっと読み終えた. (実は別の本を先に読んでいただけ...) 目 次 第1章 はじめに 第2章 Python 第3章 ニューラルネットワークの基盤となる考え方 第4章 深層学習理論 第5章 深層学習の現在 第6章 …

「事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」(速水悟著)の本の紹介の中に, 「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Ｎｅｔｆｌｉｘによる映画の評価…

近年, Caffe[1], Chainer[2], TensorFlow[3]などの深層学習フレームワークを活用することで, 簡単に深層学習を試せるようになった. また, 深層学習に関する書籍もここにきて増えてきているが, 理論の展開や機械学習ライブラリ等の活用ものが多く, 具体的な処…

Amazonの「あなたのお買い物傾向から」で, 「進化計算と深層学習 創発する知能」(伊庭 斉志著)を進められたので, 読んでみた. 目 次 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 深層学習(ディープラーニング) 第4章 進化するネットワーク…

主にGoogle社のTensorFlowをベースに機械学習を試し始めているが, 機械学習のライブラリやフレームワークはPythonを利用するものが多い.これまで, 私はC/C++/C#やJavaなどによるプログラミングが多かったので, Pythonはまだまだ初心者である. こんな初心者の…