Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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Review: Vimeo API Update Provides Robust Access to Service's Ecosystem | ProgrammableWeb
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知って得する！５５のRubyのトリビアな記法
ラズベリーパイ使って宅配便の再配達を撲滅した話（総集編） - West Gate Laboratory
概要 外出時でも荷物を受け取れるように、ラズベリーパイを使って受取までのプロセスをほぼ自動化した話。 我が家がオートロックマンションのため、共同玄関をどうセキュアに開けるかがキモ。 背景 私は宅配便の受取が苦手である。 時間指定できるならまだマシだが、指定したその２～３時間どのタイミングで来るかもわからず、待っていなければならないのは苦痛である。 以前はコンビニ受け取りもしていたが、やはり段ボールを抱えて家まで帰るのは面倒である。（我が家は3件隣がコンビニだがそれでも面倒は面倒） 時間指定ができない宅配便などは、もう諦めて一度不在票入れてもらってその上で時間指定で受け取っていた。配達員の方々には申し訳ないがそうせざるを得ない。 日本の宅配便の約6件に1件が再配達 一人暮らし、共働きが多い現在、再配達率は相当多いのでは？と思い調べてみたところ、国土交通省の発表では平成31年度4月の段階で16
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
【実際に作ってみよう！】初心者が1ヶ月でiOS・Android対応のクソゲームアプリを作るための手順 - あのねノート。
正規表現メモ
\x{} \pは後続する名前が表すクラス(プロパティ、スクリプト、ブロック)に属する文字にマッチし、 \Pは後続する名前のクラスに属さない文字にマッチします。 クラスの名前が一文字のときはブレースを省略できます。 クラス名の前に^を置くことにより否定形の指定を行うことも可能です。 Perl 5.8 での変更点 Perl5.8以降(5.6でも使えたようですが)では \pや\Pで始まるプロパティ指定に標準Unicode属性を使うこともできます。 詳しくは perlunicode perlunicode - Perl における Unicode サポート を参照してください。 日本語による説明が Unicodestandard にもあります。 Perl 5.8以降ではユーザーが任意のプロパティを作成することができます (IsまたはInを必ず前置)。 詳しくは perlunicode perluni
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
2012年上半期プログラミング学習サービス総まとめ：GREAT GEEKS：オルタナティブ・ブログ
全てがJSONになる - ✘╹◡╹✘
TL;DR JSON Schemaを使ってこういうことが実現可能になった。 ダミーAPIサーバの提供 ドキュメントの自動生成 APIクライアントの動的定義 APIサーバのバリデータの動的定義 APIサーバのレスポンスの自動テスト JSON Schemaとは JSON SchemaというのはあるJSONのデータ構造を記述するための方法および書式の仕様で、 JSON SchemaもJSONで記述される。 これを利用すれば、リソースベースの(=RESTfulライクな)APIの仕様が簡便に記述できる。 例えば、我々のAPIはレシピとユーザというリソースを扱っていて、 それぞれCRUDのAPIを備えており、レシピはidとtitleとdescriptionという属性を持つ、 という旨をJSON Schemaで表現できる。 なんで最近ちょっと流行ってんの Mobile First、 Service Or
追記） プログラミング教育・就活などについてツイッターでも発信しています。この記事を読んで興味を持っていただけた方がぜひフォローよろしくお願いします！ ------------------------------------------------------------------------- プログラミングで「これ創りたい！」というときに何を学んだらいいのか創りたいもの別にまとめてみました。 主にAidemy, Progate, noteのチュートリアルの教材をまとめた記事になります。これから学習するルートに従って勉強を始めると、創りたいアプリができるようになると思います。全体像はこんな感じになります。 ①Webページを創りたい まずはWebページの作り方です。お店のホームページなどを作るためには、以下の言語を学ぶ必要があります。 ・HTML ・CSS ・JavaScript ・jQ
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
Your AI-powered copilot for the web. Ask questions. Chat to refine results. Get comprehensive answers and creative inspiration.
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
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Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
みなさん お久しぶりですヽ(´ー｀)ノ夏休みの宿題終わりました？ 毎日が夏休みの最終日みたいな生活してるあまちゃんです！ さてさて 今日は WebKit サーバーというものを作ってみたので、紹介してみます。 WebKit って何？ WebKit っていうのは Chrome や Safari の中に入ってるブラウザのエンジンのことです！ 実はブラウザっていうのは、エンジン部分と見た目の部分（タブとかボタンとかね）に別れていて、意外と違うブラウザでもエンジン部分は同じものを使ってるってことも多いんですよ(*´ー｀) ブラウザのサーバーってどういうこと？ 要は、サーバーサイドでブラウザを起動して JavaScript を実行したり、 JavaScript が実行されないと読めないページから値を持ってくるのに使ったりしようという魂胆です。 今まではそういうのなかったの？ 実は、今までは JavaS
遊ぶだけで一流エンジニアになれる！？ゲーム形式のJavaScript学習ツール「Code Combat」の使い方
現代は、世の中とテクノロジーが密接なつながりのある時代。特に、スマートフォンが爆発的に普及した2010年以降から、Webサービスの充実を体感している人も多いはず。そして、非エンジニアでありながら趣味としてプログラミング行い、ゲームやWebサイトを作っている人も多いです。 しかし、プログラミングと聞くと「難しそう」といったイメージを持つ方も多いのではないでしょうか？エンジニアは専門職ということもあり、その入口は特に難しそうに感じるかもしれません。 そこで今回は、初めてプログラミングに挑戦したい方にオススメな、JavaScriptやPythonなどの学習サービス「Code Combat」をご紹介します。 「Code Combat」ってなに？ 「Code Combat」は、プログラミングを全く知らない人でも簡単に出来るゲーム形式のサービスなので「遊びながらJavaScriptなどを学ぶ」ことので
ドラゴンボールで学ぶオブジェクト指向
オブジェクト指向の基本亀仙流やつ鶴仙流など、世の中にはいくつかの流派（＝クラス）があり、それぞれの流派にかめはめ波やどどん波、舞空術などの技（メソッド）がいくつかあります。 実際に流派にある技を使う場合、技を覚えているZ戦士（インスタンス）が必要になります。 例）亀仙流を覚えた孫悟空を使ってかめはめ波を放って敵を倒す goku = new KamesenRyu("goku"); goku.shootKamehameha(teki); Z戦士によっては複数の流派の技が使えたり、自分の技を人に教えることが出来ます（継承）。 また悟空とクリリンのように同じ流派でも同じ技で違う性能を持っていたり、オリジナルの技を持っているなどの違いがあります。 クラスはセルを作るためのZ戦士達の遺伝子情報と言っても良いかもしれません。 例）セルを作りましょう。 class Cell extends Goku,Ve
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
現在73エントリー。新たな基礎文法最速マスター記事を見つけ次第随時追加していきます。 リンク切れしているものはURLを記載しておくので、Internet Archive Wayback Machineなどで過去の履歴を閲覧してみてください。 基礎文法最速マスター ActionScript 3.0（http://blog.livedoor.jp/takaaki_bb/archives/51374100.html） awk（http://gauc.no-ip.org/awk-users-jp/blis.cgi/awk_fastest） Bash Brainf*ck（http://d.hatena.ne.jp/shunsuk/20100130/1264842323） Bシェルスクリプト（http://chaichan.web.infoseek.co.jp/src/BSH.htm） C++0x C
62 Universities Have Partnered With Coursera - Coursera.org
Learn without limitsStart, switch, or advance your career with more than 7,000 courses, Professional Certificates, and degrees from world-class universities and companies. Join for FreeTry Coursera for Business
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
今からちょうど4年前の2010年2月、某巨大SIerの片隅でExcelやPowerPointばかりを眺めて過ごしていた頃、おれは仕事でも仕事以外でもコードなんかまったく書いていなかったし、GitHubのアカウントも持ってなかった。毎日見積書とWBSと納品書と請求書と、Excel方眼紙の詳細設計書と格闘してた。 当時おれは30歳だった。一度はプログラマとして生きるのは自分には無理だと思って入社したSIerで数年やってて、そこそこ成功した数年を送っているとは思っていたけど、でもやっぱり、そんな毎日に飽きていた。 技術力を重視とか言いながらプロパー社員にコードを書かせようとしない会社の方針にも、svnもgitも閉じられててガチガチに監視されたネットワークに繋がせておいてオープンソースがどうのと言う文化にも、手順や履歴を重視とか言いながらロクにバージョン管理システムを使おうとしない一部の同僚にも、
Googleには「Google Labs」というGoogleの実験的プロジェクトが公開されています。 「The 10 Coolest Experiments from Google Labs」では、 この中からおすすめする10個のプロジェクトを紹介しています。 以下にその10個について関連情報を含めまとめてみました。 なかなか面白いサービスがちらほらあって今後に期待です。
意識の低い自動化
意識を低く保ったまま、定型作業を自動化する話です。 ※どうも言葉足らずで誤解させてしまっているようなので補足を書きました。ご覧ください http://qiita.com/greenspa/items/fff535d2ae5da36e36fe
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の６５％がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の５０％程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の２５％程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている （大企業＝１万人以上） とのことだ。 え！導入比率、意外に高くない？国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
正規表現の機能の覚書き
はじめに「はじめての正規表現」がホッテントリ入りしていますが、 導入としては、何に使うのかがわかりやすくて良いのではないかと思います。 あれを見て、基本機能をまとめてみたくなったので、正規表現の基本的な機能について書いてみます。 （正規表現が初めてという人は「はじめての正規表現」を先に見たほうがいいと思います。） 例では「検索」か「置換」をするものとして話を進めていきます。 （「はじめての正規表現」が実例を中心にしたのに対して、こちらは機能を中心に書きます） 正規表現は、プログラミング言語やその他のツールなど、それぞれで微妙な違い（方言）があるので、その点には注意が必要です。 （表記法が違ったり、ここに紹介する機能がサポートされていなかったり、逆に紹介していない機能をサポートしていたりする場合があります） メタ文字とリテラル文字正規表現には、メタ文字とリテラル文字というものがあります。 メ
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誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる！ | プログラミング教育ナビ
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Microsoft Azure: クラウド コンピューティング サービス
4年前、おれがSIerの片隅で、何者でもなかった頃 - たごもりすメモ
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