#author("2024-07-10T08:51:14+09:00","default:irrp","irrp")
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→Python関連

→アルゴリズム

→数学・物理

→データサイエンス

#contents

*サブトピック [#m4348ccd]
-AI一般

-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 [#gbbae348]
-[[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>https://ascii.jp/elem/000/004/208/4208087/]] 2024.7

-[[Perplexity AIで情報収集革命>https://www.perplexity.ai/page/Perplexity-AI-iJY4Zk7tTquVm5eTwECR0Q]] 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>https://kiririmode.hatenablog.jp/entry/20240611/1718071295]] 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>https://diamond.jp/articles/-/345371]] 2024.6



*Apple Intelligence [#n0e59b51]
-[[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>https://www.techno-edge.net/article/2024/06/12/3460.html]] 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>https://www.businessinsider.jp/post-288503]] 2024.6


*Windows Copilot/MS Copilot Studio [#a395b3f4]
-[[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>https://news.yahoo.co.jp/articles/2291da3c25db54b060c1eeec1c17326406c738a6?page=1]] 2024.7

-[[Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ – CloudNative Inc. BLOGs>https://blog.cloudnative.co.jp/21345/]] 2023.11

-[[Microsoft Copilot>https://copilot.microsoft.com/]] 2023.11

-[[Announcing Microsoft Copilot Studio | Microsoft 365 Blog>https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2023/11/15/announcing-microsoft-copilot-studio-customize-copilot-for-microsoft-365-and-build-your-own-standalone-copilots/]] 2023.11

-[[Windows Copilot の使い方|npaka>https://note.com/npaka/n/n11dca573f55b]] 2023.9



*Amazon Lex [#jf3fe364]
-[[Amazon Lexの分析機能で出てくる各用語を解説 | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/understanding-amazon-lex-analytics-key-concepts/]] 2024.7
-[[1 時間で Amazon Lex の掛け算九九練習ボットを作る>https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202110/lex-times-table-bot/?awsf.filter-name=*all]] 2021.10



* Amazon SageMaker [#fbbfd214]
-[[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>https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-workshop-with-sagemaker-studio/]] 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>https://qiita.com/kanuazut/items/0a845f71e751d55b9777]] 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>https://blog.serverworks.co.jp/sagemaker-kendra-generative-ai]] 2023.5

-[[SageMaker Studio ノートブックの自動終了を設定してみた | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-studio-auto-shutdown/]] 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>https://techceed-inc.com/engineer_blog/9288/]] 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>https://qiita.com/ykswi/items/e1e87476c25cffc22bfa]] 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>https://blog.serverworks.co.jp/sagemaker-data-wrangler]] 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>https://ya6mablog.com/use-sagemaker-gpu/]] 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>https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/accelerate-data-preparation-with-data-quality-and-insights-in-amazon-sagemaker-data-wrangler/]] 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>https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ml-enablement-series-dark1/]] 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>https://www.youtube.com/watch?v=byEawTm4O4E]] 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>https://blog.serverworks.co.jp/amazon-sagemaker-studio-lab-preview]] 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>https://blog.serverworks.co.jp/amazon-sagemaker-canvas]] 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+>https://news.mynavi.jp/series/aws_1/]] 2021


* Google Colab [#nf1ad278]
-[[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>https://qiita.com/lndclt/items/b4f6467858ce029aed1c]] 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>https://atatat.hatenablog.com/entry/colab_python7_drive_pipinstall]] 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>https://dev.classmethod.jp/articles/pip-install-all-required-modules-on-google-colab/]] 2022.10

-[[ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】 - Qiita>https://qiita.com/kunishou/items/dccb44848e5b572619bc]] 2022.10

-[[google Colab で機械学習を始める人向けの簡単なメモ - Qiita>https://qiita.com/yamadasuzaku/items/302f5cd7d328c957c0b4]] 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>https://www.codexa.net/how-to-use-google-colaboratory/]] 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>https://blog.kikagaku.co.jp/google-colab-howto]] 2021.7
-[[Google Colaboratory>https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=ja]] 2020.3


*Vertex AI [#xffe88db]
-[[Google AI Studio>https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat]]

-[[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>https://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/shimizu/1586559.html]] 2024.5

-[[Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog>https://blog.g-gen.co.jp/entry/professional-machine-learning-engineer]] 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>https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/get-your-genai-model-going-in-four-easy-steps]] 2023.5



*Scikit-learn [#i4bafb13]
-[[【機械学習】決定木入門:直感的な理解と実装 #Python - Qiita>https://qiita.com/yoshida_slj/items/ecb7e51f7e303168f66e]] 2024.5

-[[scikit-learn(機械学習)の推定器:Estimatorの選び方入門>https://spjai.com/scikit-learn-estimator/]] 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>https://blog.kikagaku.co.jp/python-scikit-learn]] 2023.5

-[[Python - ScikitLearnの学習 ( 決定木、ランダムフォレスト法 ) - Qiita>https://qiita.com/K_Nemoto/items/255e4e45e1f09ab26cf6]] 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>https://qiita.com/ao_log/items/fe9bd42fd249c2a7ee7a]] 2018

-http://scikit-learn.org/stable/
-[[scikit-learnの便利機能のまとめ>https://qiita.com/ishizakiiii/items/0650723cc2b4eef2c1cf]] 2017.12.17




*その他のフレームワーク、開発環境 [#s3153f83]
-[[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>https://techblog.cccmkhd.co.jp/entry/2024/06/04/151059]] 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>https://qiita.com/jiangqianci/items/d8b7bcf2993506ca1098]] 2023.4

-[[UCI Machine Learning Repository>https://archive-beta.ics.uci.edu/]] 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>https://qiita.com/kyad/items/a82490a7a47bd0ea47c2]] 2022.6

-[[Teachable Machine>https://teachablemachine.withgoogle.com/]]
--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 [#u4e7ff22]
-[[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>https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%83%BB%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%92%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97/]] 2023.5

-[[【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita>https://qiita.com/shuto_ishii/items/ff36b82e37d0c4ccc073]] 2023.2

-[[Stanford EE104: Introduction to Machine Learning Full Course - YouTube>https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rN_Uy7_wmS051_q1d6akXmK]] 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>https://datawokagaku.com/ml/]] 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)>https://enterprisegeeks.hatenablog.com/entry/2016/01/04/081137]] 2016

-[[GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all>https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners]] 2022.9
--[[Machine Learning for Beginners>https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/]] 2022.9

-[[MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING(pdf)>https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf]] 2020.7

-[[Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)>https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/9060/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>https://ledge.ai/learning-ai-1109/]] 2021.11

-[[YouTubeでAI・Pythonを学ぼう! - Qiita>https://qiita.com/kawai_design/items/31feeb59be11b892c36a]] 2021.11

-[[筑波大学オープンコースウェア/機械学習>https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/]] 2021.10

-[[【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>https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/4da02cb056646ba43b9d]] 2018.5


*強化学習 [#f60795dc]
-[[カードゲームの強化学習 #強化学習 - Qiita>https://qiita.com/nishiha/items/5420849421b07bcb61fd]] 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>https://datachemeng.com/reinforcement_learning_bayesian_optimization_metaheuristic/]] 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>https://qhapaq.hatenablog.com/entry/2017/08/18/181216]] 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>https://qiita.com/ydclab_P002/items/95a5bdcf1e0d17cf9e1e]] 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>https://qiita.com/yuishihara/items/d8e493c4aae5602193cb]] 2024.4

-[[誰でもわかる強化学習 - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/imai_eruel/reinforcement-learning-for-everyone]] 2023

-[[強化学習 - 星の本棚>https://yagami12.hatenablog.com/entry/2019/02/22/210608]] 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>https://blog.brainpad.co.jp/entry/2023/06/27/153218]] 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>https://future-architect.github.io/articles/20230612a/]] 2023.6

-[[強化学習の基礎まとめ - Qiita>https://qiita.com/ski2_1116/items/627eeade3948333b6a92]] 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>https://arxiv.org/abs/2304.12210]] 2023.5

-[[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita>https://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312]] 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>https://github.com/YutaroOgawa/Deep-Reinforcement-Learning-Book]] 2022

-[[「強化学習100題」の解説(1/100) - YouTube>https://www.youtube.com/watch?v=6GgmwT7fJWg]] 2022.7

-[[【強化学習】AlphaZeroを解説・実装 - Qiita>https://qiita.com/pocokhc/items/a1b5f66361f23b2aefe8]] 2022.7

-[[強化学習 - 星の本棚>https://yagami12.hatenablog.com/entry/2019/02/22/210608]] 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>https://developers.10antz.co.jp/archives/3144]] 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>https://qiita.com/temmaru/items/1bb590709cf623a5f6d1]] 2022.4
--DQN

-[[ゼロからDeepまで学ぶ強化学習>https://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312]] 2017.6


**深層強化学習 [#jdec9222]
→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)>https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning]] 2020

-[[深層強化学習アルゴリズムまとめ - Qiita>https://qiita.com/shionhonda/items/ec05aade07b5bea78081]] 2020
--DQN,APE-X

-[[【深層強化学習】『2018年最強手法(?)』Ape-X 実装・解説>https://qiita.com/utarumo/items/bb7d463d8177cb395bb7]] 2018.6.22


*XAI(Explainable AI) [#ybb66ac9]
-[[SHAPやLIMEなどの説明AI(XAI)のご紹介 / SHAP LIME PDP Grad-CAM - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/smorce/shap-lime-pdp-grad-cam]] 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>https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2023/02/28/110255]] 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>https://techblog.cccmk.co.jp/entry/2023/02/21/160304]] 2023.2


*PyCaret [#yde683ec]
-[[PyCaretの初心者向けまとめ(分類編) #Python - Qiita>https://qiita.com/shuhigashi/items/cb6816a1da1d347bbdc2]] 2021

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