yasusan

40代オジサンです👨‍💻最近は特にプログラミングやAI技術に興味を持っています🤖備忘録として作ったアプリや開発過程をnoteで紹介しています📚技術の進化は速く、学ぶことが多いですが、試行錯誤しながらも楽しんでいます🚀

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国勢調査データを使ったPythonデータ分析入門

はじめに Google Colaboratory 上で令和2年国勢調査データを使用し、Python を活用したデータ分析を実施しました。データは以下のリンクからダウンロード可能です。 データは以下のリンク（総務省統計局）からダウンロード可能です。 令和2年国勢調査データ ここでは、データの前処理から基本的な可視化、統計量の算出、補助ツールとしての ydata-profiling の活用まで、具体的な手順と学びをまとめました。 1. 環境構築とデータ読み込み 分析環境

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    • 社会人にとっての「生成AI」とGoogle Colaboratory活用法

      最近、「生成AI」という言葉を耳にする機会が増えてきました。学生時代にはまったく馴染みのなかったこの技術ですが、今や社会人として身につけるべきスキルとして必須といっても過言ではありません。AIや機械学習の進展により、生成AIを活用することで文章生成や画像生成、業務効率化まで幅広い応用が可能になってきています。とはいえ、何から学べばいいのか、どのように学べばいいのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 私も社会人としてリスキリングの必要性を強く感じています。生成AIと聞く

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      • OpenAIの音声認識モデル Whisper V3を使ってみました

        OpenAI音声認識モデル「Whisper V3」を実際に使ってみたので、その経験をシェアします。Whisper V3は、日本語の精度が大幅に向上しており、音声認識技術の中でも優れたモデルです。本記事では、その使い方や体験談についてご紹介します。 1. Whisper V3の特徴 Whisperは、世界中のさまざまな言語に対応した音声認識モデルで、V3では日本語を含む多くの言語での精度が向上していました。従来のモデル（V2）に比べてより高精度に文字起こしを行うことができま

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        • Google Colabで始める。text generation webuiでgemma2との会話

          gemma2をtext generation webuiで動作させてみた記録です。内容は、GitHubのoobabooga/text-generation-webuiにあるGoogle Colabのノートブックを参考に試してみました。 ここで試したコードはPythonのオープンソースライブラリ「Gradio」を使用して、AIアプリを開発しています。Gradioは、Pythonで簡単にAIアプリのデモを作成するためのライブラリであり、Hugging Faceとの連携が可能です

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          Googleの大規模言語モデル「Gemma」の特徴と使い方

          2024年2月にGoogleが発表したオープン型の大規模言語モデル「Gemma」。今回はその特徴や使い方について解説し、「Hugging Face」を通じて実際に試す手順もご紹介します。 Gemmaの特徴とは？ Gemmaは、高性能でありながら軽量な構造が特徴のオープン型言語モデルです。Geminiシリーズと同じ技術が使われており、問答や文章作成、さらにはプログラミング支援にも対応可能。さらに無料でダウンロードして、自分のPCで動かすこともできる手軽さも大きな魅力です。

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          Hugging Faceで日本語GPTモデルのファインチューニングを実践

          近年、自然言語処理（NLP）の技術が進化し、様々なテキスト生成が可能になりました。特に、Hugging Faceのtransformersライブラリを用いたGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルのファインチューニングは、テキスト生成の自由度を広げています。日本語のGPTモデルを使用して、安倍元首相のツイートスタイルで新しいツイートを生成する方法を試しましたので、その際のコードと手順について説明します。 手順書と説明 1. デー

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          Hugging Faceで日本語GPTモデルのファインチューニングを実践

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          Hugging Faceで学ぶBERTとGPT：実践的なコード例で理解を深める

          BERTとGPTは、どちらも強力な言語モデルですが、得意なタスクが違います。 BERTは、文章の意味を理解するのに優れています。例えば、質問応答や文章分類で使われます。検索エンジンの精度向上や、チャットボットでの質問理解などに役立ちます。 GPTは、文章を作るのが得意です。例えば、文章の続きを書いたり、物語や詩、記事、プログラムコードなどを生成できます。 どちらも便利なツールですが、目的によって使い分けることが重要です。BERTは「理解」、GPTは「生成」と覚えておくと

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          Hugging Faceで学ぶBERTとGPT：実践的なコード例で理解を深める

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          ChatGPT活用フレーズ集

          今回は、KEITO【AI&WEB ch】の動画「【知っとくと便利】ChatGPTに一言伝えるだけで回答が良くなる魔法の言葉20選！」の内容をもとに、ChatGPTをより効果的に使うためのフレーズを具体例とともにわかりやすく説明します。YouTubeでこの素晴らしい内容を見て、これは絶対に活用したい！と思いました。でも、毎日の忙しさの中で忘れてしまうことも多いので、ここに記録を残して、いつでも見返せるようにしています。それぞれのフレーズを活用することで、ChatGPTの回答の質

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          ChatGPT活用フレーズ集

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          小学生サッカー！簡単に使えるエリア分析システムを開発しました！

          サッカーの試合を見ていると、どのエリアで試合が進んでいるのか、どのチームがどこで優勢なのか、気になることが多いですよね。特に、小学生の試合では、まだボールを遠くに飛ばす力がないため、ボールが集まりやすいエリアが戦術に与える影響は非常に大きいです。 そこで、今回は、小学生サッカーに特化したエリア分析システムを開発しました！このシステムは簡単に操作でき、試合中にリアルタイムでフィールド上のボールの動きを追跡し、どのエリアにどれだけの時間ボールが滞在しているかを計測できるツールで

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          小学生サッカー！簡単に使えるエリア分析システムを開発しました！

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          天候と喘息発作の関係を見える化！簡単に始められる記録システムの作り方

          喘息を持つ子供がいる親にとって、発作が続くと心配ですよね。私も子供の喘息発作が続いたとき、何か原因があるのではないかと感じました。もしかしたら天候が影響しているのかも？と思い、データを記録し分析するための簡単なシステムを作ってみました。 このシステムを使えば、発作の強さやその時の天気情報を簡単に記録することができます。同じように悩んでいる方々も、このシステムを活用して発作と天候の関連性を見つけ、今後の対策に役立てていただければと思います。 システムの目的 喘息発作は気温

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          天候と喘息発作の関係を見える化！簡単に始められる記録システムの作り方

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          スマホで3DモデルをAR体験！GitHub Pagesで簡単ホスティング

          作成した3DモデルをスマホでAR体験できるようにする方法を紹介します。AR（拡張現実）は、一見すると難しく感じるかもしれませんが、実際は簡単な手順で実現できます。特にGitHub Pagesを使用すれば、ウェブサイトの公開も簡単です。 記事の全体の流れをmapifyで紹介 ステップ1: <model-viewer> のスクリプトを読み込む まずは、<model-viewer>を使って3Dモデルを表示するためのスクリプトをHTMLファイルに追加します。このスクリプトを読み

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          架空のキャプテンピカチュウを作ろう

          今回は、最新の技術を使って「キャプテンピカチュウ」を実際に作り出してみた方法をシェアしたいと思います。試してみた結果、みんなが知っている本物のキャプテンピカチュウとは少し異なりますが、それがまた面白いところです。今回は架空の「キャプテンピカチュウ」を作成したので、そのプロセスを実際にどう進めたのかをご紹介します。 1. ImageFXでリアルなキャプテンピカチュウを作成まず最初に試したのは、ImageFXというツールです。このツールでは、テキストを入力するだけで非常にリアル

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          システム開発の失敗談と学び

          システム開発は常に挑戦の連続です。失敗から学ぶことが多く、今回私が直面した失敗談をシェアすることで、少しでも共感してもらえたらと思います。 システム開発の背景 冷蔵庫の中身を自動で管理するシステムを作ろうと、Google CloudのVideo Intelligence APIを使って冷蔵庫内の食材（トマトやにんじん）を自動認識するプロジェクトに取り組みました。システムの流れは以下のように設計しました。 冷蔵庫内の動画を撮影し、その動画をクラウドにアップロード。 プロ

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          システム開発の失敗談と学び

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          AIがナスカの地上絵を発見！その背後にある技術を解説

          ナスカの地上絵って、ペルーの砂漠に広がる、古代の謎に包まれた巨大なアート作品ですよね。何世代にもわたって、多くの研究者がその全貌を解き明かそうと努力してきましたが、広い砂漠と風化の影響で見つけるのが難しいものもたくさんありました。 そんな中、なんとAI技術を使った調査で300以上の新しい地上絵が発見されました！これまでの発見数の約2倍に達したんです。今回は、AIがどんなふうにナスカの地上絵を見つけ出したのか、その仕組みをわかりやすくご紹介しますね。 AIモデルの仕組みって

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          AIがナスカの地上絵を発見！その背後にある技術を解説

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          AIで未来を切り開く：新しい職業と学び方の提案

          AI技術の急速な発展により、私たちの生活や仕事の様相が大きく変わりつつあります。AIによって仕事が奪われるのではないかと懸念する声も聞こえますが、それ以上に、AIは新しい職業や学びのチャンスを創出し、我々を新たな未来へ導いています。この記事では、AI時代に生まれる新たな職業や、未来を見据えた学び方について紹介します。 AIがもたらす驚異の技術革新 まず、AIの驚異的な能力を実感する例をご紹介しましょう。たとえば、私がChatGPTに「ブラウザでテトリスを作成してほしい」と

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          AIで未来を切り開く：新しい職業と学び方の提案

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          子供のリクエストから始まったテトリス開発とGitHubでのバージョン管理

          ある日、子供から「テトリスを作ってほしい」とのリクエストがあり、私はテトリスの開発に着手しました。はじめは簡単なブロックゲームを作る程度の気軽なものでしたが、次々に要望が増えていき、方眼線の追加やレベルアップによるブロックの落下スピードの調整といった新たな機能が次々に求められるようになりました。 私も何とか応えようとコードを修正していましたが、変更が重なると「この修正はどこだっけ？」と管理が難しくなり、GitとGitHubでのバージョン管理を導入することを決めました。今回は

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          子供のリクエストから始まったテトリス開発とGitHubでのバージョン管理

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