今週のQiita技術書まとめ
2024年10月27日配信
LLM初心者ですが、専門知識から回答するチャットシステムを作りたい
はじめに 一年ほど前から、仕事で社会課題をICTで解決する企画作りに取り組んでおり、その一環として生成AIを活用して合理的配慮の対応を支援するサービス『RaNavi』を企画しました。合理的配慮とは、障がいのある人がない人と同じように社会で活躍できるよう、環境の調整を行うことです。この企画は、合理的配慮の対応が必要となった事業者を、専門知識を持ったAIがサポートするチャットサービスです。(企画の詳細…
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門
本書は、ChatGPTのAPIとLangChainを使って、大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し、手を動かしながら実践できる書籍です。 生成AIが登場し、APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって、これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりました。LLMの性質を活かしたサービスや業務システム構築の基礎を理解し、LLMのモデルやワークフローを抽象化して取り扱ううえで、LangChainというフレームワークが非常に便利です。本書でOpenAI ...
【ベイズ統計】実装を見て学ぶMCMC法 メトロポリスヘイスティング法（MH法）とハミルトニアンモンテカルロ法（HMC法）
ベイズ統計で躓き易いのは、恐らく以下の二点かと思われます。 - 分布からのサンプリングシミュレーション法（MCMC法) - サンプリングシミュレーション法を用いた事後分布の推定 ここでは理論の詳細は他書に任せ、実装を見て、あぁこんなもんか、と思える事を目指します。 理論については、豊田秀樹著 基礎からのベイズ統計学 ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門(
基礎からのベイズ統計学
２１世紀の現代社会において、データ分析の多くの実践的現場では、すでにベイズ統計学が主流になっています。迷惑メールフィルタや画像音声のノイズ除去など、ベイズ統計学のない日常はもはや私たちには考えられません。またこの流れは決して止まらないでしょう。しかし、現在、特に文科系の大学における統計学教育の中でベイズ統計学の学習は十分とは言えません。技術的困難さが解決されたいま、社会・人文・行動科学の学部教育のなかで、ベイズ統計学の教育を充実させることは社会的急務です。本書は、文科系・理科系を問わず、ベイズ統計分析に入門を希望している方を読者として歓迎します。
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1
<img src=" width="400" - Amazon( - 技術評論社( タイトル: LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 以降、「本書」と呼称します。
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門
本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェント...
PostgreSQLで日本語が文字化けする件について
warn 本記事は、postgreSQL、特に書籍「SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作」で躓いたエラーについての記事です。 最近、インターン先の研修でSQLを勉強し始めました。 そこで、界隈では評価の高いSQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作( よって筆者が実際に解決した、エラー解決プロセスについて記録しておきます。
SQL 第2版 ゼロからはじめるデータベース操作
本書は、「データベースやＳＱＬがはじめて」という初心者を対象に、プロのデータベース（ＤＢ）エンジニアである著者がＳＱＬの基礎とコツをやさしく丁寧に教える入門書です。第２版では、解説・サンプルコードを最新ＤＢのＳＱＬに対応したほか、（ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬを例に）アプリケーションプログラムからＳＱＬを実行する方法の解説章を新設。ＳＱＬの書き方からアプリケーションでの利用方法までフォローします。
【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる
はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用す…
Pythonではじめる機械学習
数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書！ バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。
パターン認識と機械学習 上
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
パターン認識と機械学習 下
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いと...
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
ゼロから作るDeep Learning 2
大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで...
面倒なことはChatGPTにやらせよう
待望の「ChatGPT Plus（有料版）」のビジネス活用に特化した書籍がついに刊行。2023年11月のアップデート対応！ もう、ほぼ「魔法」です！ Excel・PowerPointやデータ分析、画像生成など、かんたん雑用丸投げ術で仕事が楽になる！ ★日本初、ChatGPT Plus（有料版）のビジネス活用に特化！ ★非エンジニアにもらくらく使えるワンランク上の業務効率化！ ★サポートサイトにそのまま使えるプロンプトが超充実！ 【推薦の言葉】 ChatGPTがさまざまなデータの分析や加工を行えることはあまり知られていないが、大きなインパクトがある。かなりの腕のプログラマー／データサ...
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最...