AI／機械学習

→Python関連

→アルゴリズム

→数学・物理

→データサイエンス

サブトピック†

• AI一般
  • 生成AI

• AIによる開発支援

• ディープラーニング

• DL以外の機械学習　←サポートベクタマシンとか

• 自然言語処理(NLP)
  • 大規模言語モデル
    • RAG関連
    • LLMアプリ開発
    • LLMライブラリ

• Transformer
  • GPT関連
• 全文検索
• Amazon Bedrock

• OpenAIのAPI

• 画像生成
  • Stable Diffusion関連
• 機械学習の活用

• AIと社会／人類
  • AIによる失業

Perplexity.AI†

• ASCII.jp：AI検索「Perplexity」の「Pro Search」が大幅機能向上。4時間ごと5回まで無料 2024.7

• Perplexity AIで情報収集革命 2024.6
• perplexity.aiが速攻で$20払って良いと思えたくらいに情報収集を効率化してくれた件 - 理系学生日記 2024.6
• 情報収集も市場調査もAIが代行〜「出典」がバッチリわかるAI検索「Perplexity」がビジネスの即戦力だった！ | ビジネスを変革するテクノロジー | ダイヤモンド・オンライン 2024.6

Apple Intelligence†

• Apple Intelligenceはどのように開発されたのか？　中核をなすオンデバイスAIモデルとPrivate Cloud Computeについて今わかっていること（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge 2024.6
• アップルの｢独自開発AI｣の誤解。ChatGPTは“おまけ”だと断言できる、深い理由【現地取材】 | Business Insider Japan 2024.6

Windows Copilot/MS Copilot Studio†

• マイクロソフトが無料電子書籍『できる Copilot for Microsoft 365 スタートガイド（特別版）』を配布中 - Book Watch/ニュース - 窓の杜 2024.8

• Copilot for Microsoft 365の最新情報収集お役立ち #Microsoft365 - Qiita 2024.2

• Microsoft Copilot(旧M365 Chat)で直近のあらゆる情報が確認できるようになってる #Teams - Qiita 2024.8

• なぜCopilot活用はうまくいかないのか？ 試してわかったChatGPTとの「決定的な」違い（ビジネス＋IT） - Yahoo!ニュース 2024.7

• Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ – CloudNative Inc. BLOGs 2023.11

• Microsoft Copilot 2023.11

• Announcing Microsoft Copilot Studio | Microsoft 365 Blog 2023.11

• Windows Copilot の使い方｜npaka 2023.9

Amazon SageMaker†

• Bedrockじゃない選択肢も知ろう！Amazon SageMaker JumpStartでファインチューニング 2024.9

• Amazon SageMaker Canvasでノーコードでカスタムモデルを構築してみた – TechHarmony 2024.8

• Amazon BedrockワークショップをSageMaker Studioを使ってセットアップして画像生成を試してみた | DevelopersIO 2024.7

• SageMaker JumpStartの日本語モデルで利用できるインスタンスタイプ一覧 #AWS - Qiita 2024.3

• Amazon SageMaker Jumpstartで大規模言語モデル（LLM）を試してみた - サーバーワークスエンジニアブログ 2023.5

• SageMaker Studio ノートブックの自動終了を設定してみた | DevelopersIO 2023.3

• Amazon SageMakerのサーバーレス推論（Serverless Inference）を使ってみた -日販テクシード株式会社 2023.2

• Amazon SageMakerで作成したモデルをVantageで推論（スコアリング）してみた - Qiita 2023.2

• タイタニック号で生死を分けたものはなに？さわって学ぶAmazon SageMaker Data Wrangler - サーバーワークスエンジニアブログ 2022.10

• 【図解あり】AWS SageMakerでGPUを使用する手順 | とあるエンジニアのエソラゴト 2022.9

• Amazon SageMaker Data Wrangler と Amazon SageMaker Autopilot によるデータ準備とモデルトレーニングの一元化 | Amazon Web Services ブログ 2022.7

• 機械学習モデルを学習する時の3つの課題を Amazon SageMaker Trainingで解決する方法の動画を公開しました！ | Amazon Web Services ブログ 2022.6

• Amazon SageMaker Training で機械学習のモデル開発を楽にする【ML-Dark-01】【AWS Black Belt】 - YouTube 2022.6
• ついに出た！AWSの無料で使えるJupyterLab環境 Amazon SageMaker Studio Lab (プレビュー) - サーバーワークスエンジニアブログ 2021.12
• ノーコードで始める機械学習 Amazon SageMaker Canvasを使おう！ - サーバーワークスエンジニアブログ 2021.12

• 【連載】AWSではじめる機械学習 ?サービスを知り、実装を学ぶ? | TECH+ 2021

Google Colab†

• Google DriveからColabに大量のデータを引っ張ってくるとき遅すぎる問題を並列処理で解決した話 - Qiita 2032.3

• Google Colabでpython7 〜 google drive上でのpipインストール - つれづれなる備忘録 2022.11

• Google Colabで必要モジュールをまとめて入れる方法3選 | DevelopersIO 2022.10

• ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】 - Qiita 2022.10

• google Colab で機械学習を始める人向けの簡単なメモ - Qiita 2022.4
• Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ 2018.3
• 【最新版】Google Colaboratory とは？使い方・メリット・設定などを徹底解説！ | キカガクの技術ブログ 2021.7
• Google Colaboratory 2020.3

Vertex AI†

• Google AI Studio

• Google「Vertex AI Agent Builder」、ローコードでマルチエージェント対応の“未来感”あふれるAIツール開発環境【イニシャルB】 - INTERNET Watch 2024.5

• Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog 2023.8

• Vertex AI と PyTorch を使用して、わずか 4 ステップでジェネレーティブ AI モデルをデプロイ | Google Cloud 公式ブログ 2023.5

Scikit-learn†

• 【機械学習】決定木入門：直感的な理解と実装 #Python - Qiita 2024.5

• scikit-learn（機械学習）の推定器：Estimatorの選び方入門 2024.4

• 【Python 入門】scikit-learn（sklearn）とは？初学者向けにわかりやすく解説！ | キカガクの技術ブログ 2023.5

• Python - ScikitLearnの学習 ( 決定木、ランダムフォレスト法 ) - Qiita 2023.5

• 機械学習] iris データセットを用いて scikit-learn の様々な分類アルゴリズムを試してみた - Qiita 2018

• http://scikit-learn.org/stable/
• scikit-learnの便利機能のまとめ 2017.12.17

その他のフレームワーク、開発環境†

• Azure AI Studioが一般公開(GA)されたので早速色々使ってみました！ - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog 2024.6

• Azure Machine Learning（Azure ML）とAzure NetApp Files (ANF) で実現する機械学習基盤 環境構築編 - Qiita 2023.4

• UCI Machine Learning Repository 2022.9
  • UCIが運営している機械学習のデータセットを配布しているサイト。
  • 商用利用も可能なデータセットも多い

• 機械学習用自作PCの構成例 - Qiita 2022.6

• Teachable Machine
  • サイト、アプリなどに使う機械学習モデルをすぐに、簡単に作成できる方法です。専門知識やコーディングは必要ありません。

• http://caffe.berkeleyvision.org/

オンライン学習†

• 【入門】Titanic号乗客の生死を予想しよう！(1) #Python - Qiita 2024.7
• 【入門】Titanic号乗客の生死を予想しよう！(2) #Python - Qiita 2047.7
• 【入門】Titanic号乗客の生死を予想しよう！(3) #Python - Qiita 2024.7
• 【入門】Titanic号乗客の生死を予想しよう！(3) #Python - Qiita 2024.7

• 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ – 東京大学松尾研究室 – Matsuo Lab 2023.5

• 【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita 2023.2

• Stanford EE104: Introduction to Machine Learning Full Course - YouTube 2023.2

• 【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次 2023.1

• Andrew Ng先生の機械学習講義を解説する勉強会資料を公開 - エンタープライズギークス (Enterprise Geeks) 2016

• GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all 2022.9
  • Machine Learning for Beginners 2022.9

• MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING(pdf) 2020.7

• Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese) 2021.11

• 今すぐ無料でPythonやデータサイエンスを学べる学習コンテンツ8選 2021.11

• YouTubeでAI・Pythonを学ぼう！ - Qiita 2021.11

• 筑波大学オープンコースウェア／機械学習 2021.10

• 情報数理科学VII Mathematical and Information Sciences VII | UTokyo OCW (OpenCourseWare) 2019

• 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 2018.5

強化学習†

• カードゲームの強化学習 #強化学習 - Qiita 2024.5
  • DQN

• 強化学習、ベイズ最適化、メタヒューリスティックな最適化アルゴリズム(遺伝的アルゴリズムなど)の使い分け | データ化学工学研究室(金子研究室)＠明治大学 理工学部 応用化学科 2024.5

• ゼロから創る tensorflow + reinforcement learningを使ったディープラーニングもどき - コンピュータ将棋 Qhapaq 2024.4

• 自己対戦で強化学習する三目並べ AI をPyTorchで実装 #PyTorch - Qiita 2024.4

• 最適制御と強化学習のつながりを理解する #強化学習 - Qiita 2024.4

• 誰でもわかる強化学習 - Speaker Deck 2023

• 強化学習 - 星の本棚 2019

• 強化学習による在庫最適化問題へのアプローチ - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.6

• 強化学習を学びたい人が最初に読む本 を読んだ感想 | フューチャー技術ブログ 2023.6

• 強化学習の基礎まとめ - Qiita 2023.5
  • 動的計画法
  • モンテカルロ法
  • TD法(SARSA、Q学習)

• [2304.12210] A Cookbook of Self-Supervised Learning 2023.5

• ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita 2023.4

• GitHub - YutaroOgawa/Deep-Reinforcement-Learning-Book: 書籍「つくりながら学ぶ！深層強化学習」のサポートリポジトリです 2022

• 「強化学習100題」の解説（1/100） - YouTube 2022.7

• 【強化学習】AlphaZeroを解説・実装 - Qiita 2022.7

• 強化学習 - 星の本棚 2019

• 強化学習とは　〜囲碁・将棋・チェスにおけるAI最先端利用〜 – 10ANTZ Developers Blog 2022.4

• 自作AIがスーパーマリオ1-1をやっとのことでクリアした - Qiita 2022.4
  • DQN

• ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 2017.6

深層強化学習†

→ディープラーニング

• 強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料） 2020

• 深層強化学習アルゴリズムまとめ - Qiita 2020
  • DQN,APE-X

• 【深層強化学習】『2018年最強手法(?)』Ape-X 実装・解説 2018.6.22

XAI(Explainable AI)†

• SHAPやLIMEなどの説明AI（XAI）のご紹介 / SHAP LIME PDP Grad-CAM - Speaker Deck 2023.11
• Hugging FaceのDatasetsとTransformersで作ったテキスト分類モデルをSHAPで可視化してみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog 2023.2
• XAIのためのフレームワークSHAPを使って画像分類モデルの推計根拠を可視化してみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog 2023.2

PyCaret†

• PyCaretの初心者向けまとめ（分類編） #Python - Qiita 2021

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