はじめに どうも。昨年の4月にプログラミング完全素人の身空で入社し、現在はAIを使った製品を開発しています。 その中で、直近ぶつかった壁とその解決方法を書きました。 「そんなん当たり前やろ！」みたいなこともちょいちょい出てきます。 やりたかったこと 詳しい内容は省きますが、このプロジェクトにおけるAIのタスクは物体検出です。 送られてきた画像に対して処理を行うのですが、画像がいつやってくるかは分かりません。 そこで推論プログラムには、常に画像の有無をチェックし続けて、画像を見つけ次第推論をしてもらうのが適切だろうという結論に至りました。 「常に監視し続ける」ためには、プロセスをデーモン化する必要があったわけです。 環境 EC2(Ubuntu 18.04.5 LTS) anaconda(コイツさえいなければもっと楽にできた気がしている) detectron2(正直今回は関係ないです) デーモ
多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な
tl;dr 2020年1年間のはてなブックマークの人気エントリー3万件をもとに技術トレンドを分析。 その結論とPythonでグラフ化した手順を書き記します。 ※ご指摘がありましたが、技術トレンドというよりitニューストレンドと言った方が正しいかもしれません。踏まえてお読みください。 前置き 手元に2020年の1年間ではてなブックマークの技術カテゴリーにおいて人気エントリーに一度でも乗ったことのある記事のタイトルデータが3万件ほどあったため、形態素解析を行い単語の出現頻度順に並べてみました。欠損の割合としては多くても1割程度、つまり少なくとも9割程度のデータは揃っているはずなので精度はかなり高いと思います。 （※はてなブックマークはNewsPicksみたくインターネット上の記事をブックマーク・コメントでき、より多くブックマークされた記事が人気エントリーとしてピックアップされるサービスです。w
ウェブの発展やスマートフォンの普及に伴い、ITの力で成長したベンチャーの出現や、個人で開発する人が増加しており、なんとなく「ITスキルは儲かる」「エンジニアは稼げる」という考えを抱いている人もいるはず。しかし、就職するにしろ、アプリを開発するにしろ、実際のところどのようにITスキルを使えばお金を稼げるのかはいまいち不透明です。そこで、最も学んでみたいプログラミング言語ランキングで不動の人気を誇り、プログラマーが本当に支持するプログラミング言語ランキングでも1位に輝いた「Python」を使う場合、どのように稼ぐ手段があるのかGIGAZINE編集部で考えてみました。様々な分野の専門知識を持った講師による講義をムービー形式で受講できる学習プラットフォームの「Udemy」では、ちょうど12月4日までサイバーウィークセールが開催されており、1200円～という手ごろな価格で講義を受講可能ということだっ
PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo
本書ではPythonを使い、火星や木星や銀河の最果てを、詩人の魂を、高度な金融の世界を、選挙の不正を、ゲーム・ショーのトリックを、探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み、モンテカルロ・シミュレーションで金融市場をモデル化し、イメージ・スタッキングで天体写真を改善し、遺伝的アルゴリズムで巨大なネズミを育てる。それとともにpygame、Pylint、pydocstyle、tkinter、python-docx、matplotlib、pillowといったモジュールの経験を楽しく積むことができる。 この本は2冊目のPythonの本とみなすことができる。完全な初心者向けの本や入門クラスの後に続く本、あるいは補完する本となることを狙っている。「impractical」（実用的でない）というタイトルに反して、本書の内容はかなり実用的で、文字列やコレクションの操作といった基本的なことか
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」が最高 ゼロから作るDeep Learningは、TensorFlow、Keras、PyTorchといったディープラーニングのフレームワークを一切使わず、基本PythonとNumpyのみでディープラーニングのアルゴリズムを作って理解していくというハードコアな内容です。 シリーズは3冊出ていて、1が画像認識、2が自然言語、3がフレームワークに重点を置いた内容です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編 作者:斎藤 康毅発売日: 2020/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 作
![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2c2a69d5b137daa21e02c959b2b1c17c0615a8a6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F3122870ee0374b5482e640420a4bfb0f9b181e00%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20200523%252F20200523123857.jpg)
単語をたくさん並べて作成するワードクラウドという表現があります。頻繁に出てくるワードを大きくすることで、重要なワードとそうでないものとをフィルタリングすることもできます。 自分のサービスでもワードクラウドを表示したい、そう思った方はCloudiaを使ってみましょう。 Cloudiaの使い方 例です。日本語の場合、形態素解析不要で使えます。 MOONGIFTの記事から生成した場合。 Cloudiaは日本語に対応しているので、日本語と英語が混在する文書でも綺麗なワードクラウドが生成されます。複数のワードクラウドを同時に作成したり、ダークテーマにも対応しているなど、カスタマイズよ容易で便利なライブラリです。 CloudiaはPython製のオープンソース・ソフトウェア（MIT License）です。 vaaaaanquish/cloudia: Tools to easily create a w
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 広告運用自動化関連のプロジェクトで、他部署のデータサイエンティストがアルゴリズムの開発担当として、私がシステム担当兼レビュワーとしてアサインされました。 ただまだ分析以上のプログラミング経験はあまり無いそうで、知らない単語が芋づる式に出てくる状態のようです。それぞれの考え方を教えようにも、このコロナ影響下ではホワイトボードも使えないし、zoomのミーティングの時間を取るのもお互い負担が大きかったので、まずQiitaで共有することにします。 同僚に間違ったことを教えていたら困るので、もし誤っている箇所やアドバイスがあればコメント頂けると嬉
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
こんにちは。倉内です。 プログラミング学習をしていると「アルゴリズム」という単語を聞くことがあると思いますが、いつかしっかり勉強しようと思いつつ手を出せていない方も多いのではないでしょうか。 アルゴリズムは独学では少々とっつきにくい分野ですが、アルゴリズムの知識があれば、よりパフォーマンスが高い処理を実現することができます。 特に大量のデータを扱う場合は、ループを何重にも回すなどの単純処理では途方もない処理時間がかかるため、効率のよい方法を採用する必要があります。 そこで今回は「アルゴリズムとはなにか？」から始まり、データ探索を例にアルゴリズムの基本を説明していきます。Pythonで実際のコードも書いてみますので、ぜひご自分でも実行して試してみてください。 なぜアルゴリズムを学ぶのか アルゴリズムの基本 データ構造を知ろう 配列 スタックとキュー 木構造（ツリー構造） 探索アルゴリズム 線
世界で5000万人以上が利用し、様々な分野の専門知識を持った講師による講義をムービー形式で受講できるUdemyが、利用者の学習トレンド動向を調査した報告書によると、2020年の「最も学びたいテックスキル」ランキングで1位に輝いたのは人工知能や機械学習分野でよく利用されるプログラミング言語の「Python」でした。ちょうど新年度キャンペーン中ということなので、2020年に要注目のホットなPythonの最新講座をピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy https://www.udemy.com/ Udemyの調査だけでなく、4000万人以上のエンジニアが利用しているソースコード共有サイト「Github」の2019年のレポートでも、Pythonは人気言語ランキングでJavaを抜いて2位に浮上しています。人気がある理由として、機械学
2020-03-10 Update1: あなたの macOS には何種類のPythonが入っていますか？私は401種類でしたが。 Update2: わりかん がん保険 やってます 2020-03-15 Update3: タイトルが Window 10 だったのを Windows 10 に修正。無意識typoでした。 タイトルは煽りです。WSL Ubuntu 18.04 上にはpyenv経由で3種類+OS由来の2種類で合計10種類でした。 なぜこの記事を書こうとしたのか 背景を説明します。ひさびさにWindows 10を開いたのでセキュリティアップデートも兼ねて Visual Studio Comminity 2019 update や Microsft Store からのアプリのアップデートをよく確認せずに実行したところ、Git bash から python が起動しなくなってしまったので
最近は2020年2月号の巻頭特集「Pythonで楽々ネットワーク管理」を執筆した。この特集では、ネットワーク機器に簡単にリモートログインして操作できる「Netmiko（ネットミコ）」というライブラリーを利用している。 ScapyやNetmikoを使っていて感じるのが、「本来はとても面倒な処理のはずなのに、こんなに簡単にできていいのだろうか」という戸惑いだ。ほんの数行のプログラムでやりたいことができてしまう。プログラムの中では、やりたいことを指定してライブラリーを呼び出しているだけだ。 しかも、Pythonではたいていの用途に対してライブラリーが用意されている。プログラミングで何かやりたいことがあった場合、Pythonであれば簡単に実現できる。掛け値なしに「かゆいところに手が届く」という感じだ。 こうした感覚は、他の言語ではほとんど体験したことがない。他の言語でも、ネットワーク通信のためのソ
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