機械学習のトピック全般（統計 、統計的機械学習、深層学習、自然言語処理、論文紹介、勉強など）を扱うグループです。お気軽にご参加ください。
はてなブログを持っていれば、誰でも参加できます。
今週は Qiita に以下の記事を書きました。 Python の schedule でタスクを定期実行するための便利クラス (遅刻・ダウンタイム・回数上限設定可) Qiita Markdown 記法をクリックでコピーできる HTML + JavaScript ミニツール ひとり朝会・夕会システムをつくって AI と朝会・夕会している話 (基本設計と Python での実装例) よく使うプロンプトを…
Geminiにイラストにしてもらった。 概要（日本語訳） 記号論理的推論は、大規模言語モデル（LLM）における重要でありながら未だ十分に探索されていない能力であり、数学的推論や法的判断といった極めて重要な領域において、信頼性と検証可能性のある意思決定を提供します。 本研究において、我々は制御された論理的複雑性の増大下での論理的推論の体系的な分析を提示し、我々が「論理的相転移（Logical Pha…
ランキング参加中【公式】2025年開設ブログランキング参加中宝くじランキング参加中機械学習本日は月初の仏滅ですので、2025年12月2日〜2025年12月30日までの予想結果について、実際の当選番号と突き合わせして答え合わせしていきます。
今年の9月からClaude Code を使い始めた カスタムスラッシュコマンドあたりまではまだギリギリついていける気がしてきたのだが、サブエージェントやらスキルやらが出てきたあたりからClaude Code のアップデートに完全についていけなくなってしまった このままではまずいと思い、年末この本を買って読んだ gihyo.jp 最新の情報はドキュメントにあるんだから公式のドキュメントを読めよという…
自分用にまとめてみたんですが、少しでもどなたかのお役にたてば幸いです。 Google AI Studio利用者向け 1. 基本的な仕組みについて 1-1. トークン（情報量）とコンテキストの概念 1-2. ファイルの取り扱いと「記憶」の正体 1-3. 会話スレッドをまたいだ記憶の引き継ぎ 1-4. 「Branch from here」機能について 2. セキュリティと機密情報の取り扱い 2-1. …
この記事は R言語アドベントカレンダー14日目の記事です。 昨日は以下のような記事を書きました。 socinuit.hatenablog.com ここでも書いた通り、分断時系列デザインという分析デザインがありまして、 A/Bテストを含む実験が難しい状況でなんとか介入効果を推定するために、時系列データを使ってうまいことできないか、という取り組みを紹介しました。 不連続回帰デザインの特殊な場合とも解釈…
scikit-learnにおける回帰分析 今回は、回帰分析の中でも基礎である最小二乗法について解説していきたいです。 最小二乗法は、モデルのパラメーターのチューニングに必要な基本的な誤差関数です。パラメータの更新も含め丁寧に解説していきたいです。 まず、単語の解説からしていきます。 ・回帰 説明変数（予測に使うデータ）から目的変数（求めたい値、予測値） を導出することです。 ・誤差関数 モデルの性…
Claude Codeカスタムスラッシュコマンドで自動git commitすると便利だよという紹介です。 はじめに Claude Codeカスタムスラッシュコマンドで自動git commitする やり方 具体例 おわりに 参考 はじめに git commitメッセージは重要であると同時に、考えるのにワンテンポ要する作業でもあります。 Claude Codeカスタムスラッシュコマンドを活用することで…
はじめに 表題にある通り「先輩データサイエンティストからの指南書 ―実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル」を読んだので、感想を書いていきたいと思います。 gihyo.jp 筆頭著者の浅野さんのご厚意でご恵贈いただきました。この場を借りて感謝申し上げます。 本書の哲学について 一貫して、著者の皆様のデータサイエンティスト（以下 DS とも記載します）としてのプロジェクトでの経験から、円滑に成果…
Squeezeformerの詳細解説 1. 全体構造の概要 Squeezeformerは音声認識などのシーケンス処理のために設計された効率的なアーキテクチャです。入力データ形状は (batch_size, sequence_length, channel_size) となっており、例えば: - batch_size = 2 (2つのデータを同時処理) - sequence_length = 16 …
次のページ
