こんにちは。趣味グラマのNobu(@nm_aru)です。 Google Playから以下のタイトルのメールが来ていましたが、身分証の提出ぐらいだろうと甘く考え、期限ギリギリまで放置しようと思っていました。 時間が出来たので内容を見てみると、何と個人開発者は自宅住所をストアに公開するための対応依頼でした・・・。 名前の公開はまだ良いとして、流石に住所公開はハードルが高いので、Playストアでのアプリ公開はもう諦めようかなと思いもしましたが、以下の3点から開業届を出して対応する事にしました。 利用してくれているユーザーがいる iOSのみになるとFlutterを使っている意味がほぼ無くなる 開業届のハードル（手続き、費用面）が低くなった という訳で、ここには備忘録を兼ねて今回の対応を残しておきたいと思います。

1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利

新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

import os import boto3 from datetime import datetime, timedelta, timezone import requests BUCKET_NAME = os.environ['BUCKET_NAME'] SLACK_WEBHOOK_URL = os.environ['SLACK_WEBHOOK_URL'] s3 = boto3.client('s3') def lambda_handler(event, context): # 前日の0:00と23:59を取得 today = datetime.now(timezone.utc).date() start_time = datetime(today.year, today.month, today.day, tzinfo=timezone.utc) - timedelta(days=1

1　画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の２つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 （1）　生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー

米AI研究企業OpenAIは11月30日（現地時間）、対話のためのAI言語モデル「ChatGPT」を発表した。テキストで質問を投げかけることで、AIがその回答を表示する。日本語にも対応しており、利用にはOpenAIアカウントが必要。現在はテスト期間中としており、無料で利用できる。 記者も早速利用してみた。「ChatGPTとはなんですか？」と入力してみたところ、ChatGPTはすぐに以下のような回答を示した。 「ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型自然言語生成モデルです。このモデルは、対話文や会話文を入力として受け取り、それに対して自然な形で返答することができます。ChatGPTは、大規模なトレーニングデータセットを用いて訓練されており、人間に近い形で会話を行うことが可能です」（原文ママ） ChatGPT自身が説明してくれたように、ChatGPTは会話形式に最適化された自然言語生成

「Web Speed Hackathon 2022」という「非常に重たいWebアプリをチューニングして、いかに高速にするかを競う競技」があります。 リモート参加で11月1日から27日まで開催されています。 ここで言う「高速」とはCore Web Vitalsのスコアが高いことを言い、Lighthouseのスコアをベースにした500点満点の争いです。 ISUCONのフロントエンド版ですね。 以前にも同じ課題で「学生向け」と「社内（サイバーエージェント）向け」が行われたらしく、まだ500点を出した人はいません。 そこで僕は「満点を出したい」と思い、初日から、いやむしろフライングしていたからその前から頑張ってきました。 そして、先日（17日）、ついに500点満点を出しました！ たぶん、レギュレーションはクリアしている、はずです（もし違反してたらすいません…）。 自動で行われる「Visual Re

イーサリアムは今月、プルーフ・オブ・ワーク（PoW）からプルーフ・オブ・ステーク（PoS）へと歴史的な転換を完了させた。分散型台帳に取引を追加するために利用していたマイナーに依存するエネルギー負荷の高いシステムを、正式に放棄したのだ。 暗号資産（仮想通貨）の世界では、今回のアップグレード「Merge（マージ）」は祝日のように扱われた。音楽にスピーチ、特別ゲストまで迎えたウォッチ・パーティーが開かれ、バーチャルの世界でも、実世界でもお祝い騒ぎであった。 最大規模のMergeウォッチ・パーティーはイーサリアム財団が主催したもの。イーサリアム共同創業者ヴィタリック・ブテリン氏をはじめとするコミュニティリーダーたちが登場し、ピーク時には4万1000人がYouTubeで視聴するという盛況ぶりだった。 世界の多くの地域で夜にあたる時間にMergeが実施されたことも、興奮を高めた。夜中の3時まで眠らずに

オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか

Screeps, LLCは、JavaScriptを使って戦う戦術ゲーム『Screeps: Arena』の配信を開始した。開発中のゲームを公開する「早期アクセス版」として販売中となっている。 対象プラットフォームはPC（Steam）。価格は税込2050円。4月15日まで税込1845円（10％オフ）のセールを実施している。 （画像はSteam『Screeps: Arena』より）　『Screeps: Arena』（スクリープ：アリーナ）は、プログラミング言語のひとつ「JavaScript」を実際に記述することで、ほかのプレイヤーと戦うオンラインのリアルタイムストラテジー。 ゲームはユニットを直接的に操作するのではなく、ゲーム上でプログラムを記述することによって動かしていく。プレイヤーが記述したプログラムは、ユニットのAIとしてゲーム内で自律的に実行されて戦っていく。 （画像はSteam『Scr

個人開発で 賃貸物件の検索サービス Comfy を作りました1。グラフや地図でサクサク絞り込める UI が特徴のサービスです。とにかく気持ち良い使い勝手を実現するために色々工夫しています。 既にリリースからは 4 ヶ月以上経っているのですが、改めてサービスの概要や、システム構成及び使用した技術・サービスをご紹介しようと思います。2。 サービスの概要 Comfy は日本全国の賃貸物件を検索できる Web サービス です。画面 UI は上の GIF 画像のような感じです。 こだわったポイントを色々書くよりも実際にさわって頂いた方が新感覚の UI や気持ちよさを体感頂けるかと思いますので、 実際のサービス をぜひお試し頂ければ幸いです！ システム構成 図の通り、システムは大きく 3 つに分けられます。 フロントエンド バックエンド データ基盤 使用技術は図の通りではあるのですが、フロントエンドと

アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。

「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま　プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日　その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

AI関連技術の中でも、近年、著しい進化を見せているのが機械学習（マシンラーニング、Machine Learning）だ。機械学習とは「プログラム自体が自動で行う学習」の総称で、人間がプログラムした以上のことをコンピュータにさせることが目的となる。大きく「教師あり学習」と「教師なし学習」に分かれるが、今のマシンラーニングの進化は「教師なし学習」によるところが大きい。自動生成系のツールとして注目されるGAN（敵対的生成ネットワーク）もその1つだ。ここでは「教師なし学習」にフォーカスし、どのような技術があるのか、その特性と活用事例を解説する。 大内孝子 主に技術系の書籍を中心に企画・編集に携わる。2013年よりフリーランスで活動をはじめる。IT関連の技術・トピックから、デバイス、ツールキット、デジタルファブまで幅広く執筆活動を行う。makezine.jpにてハードウェアスタートアップ関連のインタ

回答 (6件中の1件目) 私はWindowsのカーネルを熟知しており、Linuxのカーネルについてはそれなりに知っています。 意外に思われるかもしれませんが、類似点の方がずっと多く、違いは少ないです。私がよく言う違いの1つは、LinuxのI/OモデルはUNIXから継承した同期式が基本で、WindowsのI/OモデルはVMSから継承した非同期式が基本であるということです。WindowsのI/Oリクエストの設計は、同期式と非同期式のI/Oを美しく管理できる優れた設計になっています。Linux(及び普通のUNIX)でも非同期のI/Oは可能ですが、そのための統一された仕組みはありません。これは...

ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ

この記事は Wano Group Advent Calendar 2019 の7目の記事となります。 アドベントカレンダーに「なにか」書くといって7日を予約していたんですが、特にネタを考えてなかったら、前日にネタが降ってきたという話です。 ※後日談を追加しました(2019/12/15) 始まりは経理担当者のSさんの指摘 ちょうど昨日(12/06)のことです。経理担当者のSさんに「Google Cloud Service から38,653円がクレジットカードの明細にあるのですが、証憑がないんですが…」と相談を受けました。月初は会社に対する請求の確認作業があり、請求書がない引き落としとかは問題になりますので、たまに確認されることがあります。 新しくサービスを開始する際に、AWSやGCPとか有料サービスのアカウントを新しく作る必要があったりすると、そんなことが起きたりします。要は経理担当にメール

Googleストリートビューを自動操縦して、永遠にさまよう様子を眺めることのできるページを作った。結果としてGoogleから数十万円の請求が来てしまった。 数日間の旅行に行った。帰ってきた後で、なんとなくGoogleストリートビューでその旅行先を眺めていた。 自宅で眺めるPCの画面には、まだ記憶に新しい旅先の景色と確かに同じものが広がっている。自分が歩いたルートに沿って画面の矢印をクリックしていくと、分かれ道に突き当たる。自分が歩いていない道の方を選んで進む。当然ながら、知らない場所が出てくる。記憶の中の景色が自分の知らない景色に繋がっていく。 Googleストリートビューの中では、旅行中に自分が選ばなかった道を選んで、さまよい続けることができる。自分がここにいるあいだも、Googleストリートビューの中では記憶の中の知らない場所をうろつくことができる。それは良いなと思ったので、Googl

こちらは、フリーゲーム「BMS」の20周年を記念して開催された「BM9820A-BM98 20th Anniversary- in Tokyo」内でのイベント「やねうらお特別インタビュー」の様子を、日本語にて文字起こししたものです。 実際のインタビューの様子は以下youtubeにアップロードしております。 （無料でどなたでもご覧いただけます。） こちらの記事はインタビュー動画の会話を文字起こしし、海外の方々が翻訳して読むことを前提として作成されました。そのため、youtubeの日本語字幕及び実際の発言内容とは、方便などの表現を変えてある部分もございます。 できる限り内容・発言意図が変わらないよう細心の注意を払って、校正しておりますが、おかしいと思った部分や誤字脱字等がございましたら、下記 までお気軽にご連絡くださいませ。 ご連絡先：BM9820A公式twitter ■■■■■■■■■■■■