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最近、非常に人気が出てきているWebアプリ開発、ダッシュボード作成のためのフレームワークStreamlit。
この記事では、過去の記事をまとめてご紹介しています。
Streamlitの基本から様々な機能を紹介していますので、見て気になる機能があればチェックしてみてください。
最近話題のDALL-E2やGLIDEに使われているDiffusionモデルをPyTorchで実装していきます。
一度でも自分の手で実装することで全体像をつかむことができ、理解が深まります。
画像生成アプリを使うだけでなく、中身まで理解したい方向けです。
以前、DALL-Eの記事を解説しましたが、Diffusionモデルを全面的に採用したDALL-E2が発表され、そのベータ版の利用が可能になりました。
驚くほど精度が向上しているので、興味がある方はどんなことが出来そうか眺めてみてください。
面白いと思っていただけたら、OpenAIに申請することとで、それほど時間がかからず利用できるようになると思います。
OpenAIの自然言語処理モデルGPTが、GPT-2、GPT-3と進化しています。
この記事ではrinna社から公開された13億パラメータの日本語GPT-2を使って遊んでいます。
ほんの数年前まで、特にLSTMを使っていた時代は、雰囲気それっぽい文章が作成されている、というような状態でしたが、このGPT-2では非常に自然な文章が生成されます。
日本語モデルはなかなかないのでこのモデルは貴重ですね！
最近では、機械学習の本はたくさん出版されていて、本屋に行ってもどれが選べばよいのかわからなくなってしまいそうです。
こちらの記事では、実際に私が読んで本当に役立ったと思える本をご紹介しています。
定番の本が中心ですが参考にしてみてください。
私は本を使って勉強することも多いですが、初めて勉強する分野などについては、まずUdemyやCourseraの講座で勉強することが多いです。
そこでデータサイエンティストになりたい方、データサイエンティストが最低限知っておくべき内容が含まれている講座をご紹介しています。
割引セールだと1000円～2000円ぐらいで受講できるので、すごくオススメです。
Fundamental Knowledge
入門編 – 自然言語処理をはじめて勉強するという人向けに、基本的な概念などを説明しています。
応用編 – ある程度基礎は知っているという人向けに、モデルや論文の解説をしています。
Practice & How to Study
実践編 – 実際のデータを使用して、TensorflowやPlotlyなどで色々なモデルを構築、データ分析などをしています。
勉強方法 – 自然言語処理を学ぶにあたってオススメの勉強方法や本などを紹介しています。
