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はじめに 普段、Kaggle に取り組む際には様々な方法で train, test パイプラインを組んでいると思いますが、Kaggle Notebook 上で直接編集する方や Kaggle の Docker によって Kaggle Kernel と同様の環境をローカルで作り上げている方もいるのではないか、と思います。 先日、Kaggle から以下のようなメールが届きました。どうやら Colab や VS Code 上で Kaggle の Jupyter Server にアクセスができるとのことです。 Connect Colab and VS Code to Kaggle Jupyter Servers: You can now connect your preferred notebook editor directly to Kaggle's powerful Jupyter Serve
こんにちは。データサイエンスチームの坂本と申します。 使い慣れたRを使って、Google Colabのクラウド環境上でベイズ推定ができたら便利ですよね。しかしやってみると意外に環境設定手順が複雑で、悩むことになるかもしれません。 TechBlog第15回では、統計解析環境Rのユーザーが、Google Colab上でベイズ推定を行う際の手続きを紹介します。 ベイズ推定にはハミルトニアン・モンテカルロ法のNUTSアルゴリズムを使用してパラメータ推定を行うためのRパッケージ、cmdstanrを利用します。 また、せっかくですので、後半では構築した環境を使った分析例もご紹介します。ウェアラブル端末で測定した睡眠データで「睡眠リズムの安定性(不安定性)」を定量化してみましょう。睡眠リズムを定量化する方法の意外な難しさと、時刻データの解析に関するちょっと面白いお話も披露できたらと思います。 ※2025
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ分析・機械学習においてjupyter notebookは広く利用されています。EDAやモデルの学習、教育など多くのユースケース利用されてきましたが、notebookは以下のようなデメリットがあります。 Jupyter Notebookのつらみ 再現性の担保が難しい 共有されたnotebookを実行してもエラーが出て上手くいかない https://marimo.io/blog/introducing-marimo JetBrainsがGithub上の1千万のnotebookを分析したところ、36%のnotebookに再現性がなかった
なにこれ Deno はセットアップが非常に簡易で、スクリプトの書き捨てに便利です。 npm install xxx 相当のことをしなくても、import "xxx" と書いておけば裏側でキャッシュして型チェックしつつコードが書けます。 Deno を Jupyter Kernel として使って、 ログを .ipynb として保存すると、GitHub が対応しているので実行結果をプレビューできて便利です。 実際に試したURLはここ。 以下のURLは、実際に puppeteer を動かして、そのスクリーンショットを表示しているところです。 実行結果を保存してくれるので、実験用の書き捨てのスクラップを作るのに便利です。 環境のセットアップ vscode に deno と jupyter の拡張を入れます。 使いたいプロジェクトで、 Python と Kernel をセットアップします。 今回は u
Update 1.97.1: The update addresses these security issues. Update 1.97.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the January 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Next Edit Suggestions (preview) - Co
January 15, 2025 · 4 mins · 762 words I’ve been using LLM-assisted coding for the last couple of months, and it has been a game-changer. After a couple of iterations, my setup consists in ContinueDev + OpenRouter. I’m using OpenRouter because I can access all the models I need from a single provider and control my budget from a single entry point. Use Sonnet 3.6 for “easy” questions or edits, and
オープンソースを通じたイノベーションの促進を目指す非営利組織Linux Foundationは2024年11月19日（米国時間）、オープンソースプロジェクトの「Project Jupyter」を支援するJupyter Foundationが、Linux Foundation（LF）Charitiesの一部として発足したと発表した。 Project Jupyterは、インタラクティブコンピューティング、データサイエンス、研究のために数百万人に利用されているフリーソフトウェア、オープン標準、Webサービスを開発している。 LF Charitiesは、世界中の人々やコミュニティーがオープンソース技術の創造と開発に参加できるよう支援している。この活動には、オープンソースソフトウェア、標準、ハードウェア、データなどにわたって広範な技術協力を可能にすることが含まれる。こうした活動を通じて、LF Cha
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 MLflowの環境構築はできましたが、機械学習関連の開発はNotebook上でインタラクティブに進める方が便利です。私もNotebookに慣れているため、今回は MLflow＋Jupyter Notebook の環境を構築しました。 そもそも何が良いの？ MLflowとJupyter Notebookの統合により、以下のようなメリットがあります。 迅速なプロトタイピングとトラッキングの連携 Jupyter Notebook はインタラクティブなデータ解析やプロトタイピングに適しています。Notebookで実験しながら、MLfl
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