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はてなキーワード: 深層学習とは

2022-05-13

anond:20220513012553

横だけどなんかお金と手間かければできそうな気がするなあ

いわゆるAVプロットレベルの流れっていわゆるAI的生成法使わなくても既存作品分析から作れそうな気がするじゃんそこまで複雑そうでもないし

そこからいわゆるiwaraにあるみたいなやつ、エロいポリゴン人形劇は割と簡単に作れそうな気がするんだよな。局部の動きっていう拘束条件ときもくない苦しくない人間の肉体の可動範囲っていう拘束条件があればプロットから精製した詳細シナリオごとにモーション手付しなくても行けるんじゃないかなあ

また実写画像からの骨格推定に関しては人物単独なら深層学習でかなり良い精度のものができちゃってるから研究費と時間さえあれば複数人体の絡みによるオクルージョンがあってもある程度まともな推定ができるようになるんじゃなかろうか。局部認識できるものは知らんが教師データがあればなんとかなるだろ。

あとは実写から推定した骨格使ってポリゴン人形劇で同じシーン生成して、そいつを正解データとしてドメイン変換の学習をやって、

自動生成したポリゴン人形劇を実写風AVに質感を変換することで実在人物の肉体が一切セックスしてないのにもかかわらず実写風アダルトビデオができあがり、と。

声は詳しくねーからわかんねーな。まあそれは実在人間アフレコしてもかまわんだろそのぐらいは。肉体の危険がないだけで上等でいいじゃん。

2022-04-01

anond:20220401160204

いや既存キャラかて

深層学習やらなんやらで会話内容自動生成して

それこそボカロみたいに合成音声で喋らせればええんちゃうの?

そういう試みはSiriかりんなとかの延長線上にあるもの

キズナアイ進化する先には無いやろ?

2022-03-28

anond:20220328112008

そういう次元にないわ

Wikipedia読め以前にそもそもこういう話についていけそう?

倫理ゆるゆる規制ゆるゆるの日本製二次エロは、世界中日本ヲタク需要がある。

なので、強者がいないジャンルエロ(たとえば女攻め・男受け) を狙えば、英文中文 sub つけりゃ、ワンチャンあるんじゃない?

アラ還以降、なんならアラフィフ以降は、エロマンガショート動画お小遣い稼ぎの柱にするのも有なんじゃないか

まぁ "エロに対する情熱は皆無" +"現状の画力はへっぽこ" なのだけど 🙄

 

・・・とか思っていたけれど、 AI が 低・中品質アニメマンガイラストを喰っちゃう速度は、

ワイたちが思っているよりもずっとずっと速そう。少なくともワイがアラフィフになる前には確実に到来するな 😨

 

既に blender原画原画を繋ぐ作画、"中割り" を自動作成してくれるのはご存知の通りなのだけど、

Blender2.92から自動中割実験blenderデータ付き|PIXIV FANBOX|りょーちも

https://ryoutimo.fanbox.cc/posts/1893247

 

ディープラーニング(深層学習) を使ったプロダクトたちがもうそれはそれはスゴイ。

 

例えば、Googleソフトウェアエンジニアとして働くプラムック・カンガーン氏が作った、

『一枚の画像VTuberになれるシステム(v2)』。

なに言ってるかワケわからんと思うが、読んだままである

 

たった1枚の2次絵画像で、不自然では無い 笑い顔・困り顔・怒り顔 の表情差分自動作成ができる。

この時点でスゴ過ぎて考えるのを放棄するのだが、VTuber なので当然アニメーションである

目パチするし、頭振りもするし、眉・黒目・虹彩・口の形や動きも調整可能だし、

演者に合わせて動きをトラッキング可能だ。

 

製作者のプラムック・カンガーン氏の動画見た方がたぶん早いので見てみて。

ホビーユースならもう Live2D 要らなくね?ってなる

▼一枚の画像で表情豊かなVTuberになれるシステム作ってみた

https://www.nicovideo.jp/watch/sm38211856

 

そして同じくディープラーニングを使った「Deep Nostalgia(ディープノスタルジア)」という海外で人気っぽいアプリ

オリジナル家系図作成するサイト(MyHeritage) で公開されているアプリで、 1枚の画像から自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りを自動生成する。

本来は故人の写真で生きているかのような動画作成するのが目的アプリなのだけど、

2次絵キャラ3DCGキャラであっても、写真(人間)と同じレベル自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りのアニメーションを自動生成してくれる。 

 

この2次絵キャラ3DCGキャラアニメーションの自動生成のレベルヤバいLive2D超えてる。もうホビーユースなら自分アニメ作る必要なくない?ってレベルだ。

身体を動かすのは桁違いの学習必要になるので現状は顔(付随して髪)だけなのだけど、コレが無料でだれでも利用可能だぞ?どうすんの?

とりあえず、ウンウン唸ってイチから自分アニメや表情パターンを作るより Deep Nostalgia で作成した動画トレスした方が早そう。

なお、Deep Nostalgia は、イスラエルの顔認識技術企業、D-IDの「Live Portrait」を利用しているとのこと。

これも実際に自動生成された動画を見た方が早い。

#DeepNostalgia (Twitter 検索自動作成されたアニメーションを見てみよう)

https://twitter.com/search?q=%23DeepNostalgia&f=live

 

▼古い写真の顔をディープラーニングリアルに動かせる「Deep Nostalgia」 無料で利用可能ITmedia NEWS

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2102/28/news018.html

 

さて、ここまでもスゴ過ぎて思考放棄するのだけど、とりあえず元となる1枚の絵は必要だった。

アニメーションや差分表情は AI にお任せしても "元の絵" 、"キャラクター" は必要で、製作者に 最低限の絵心、2DCG・3DCGの修練が必要だった。

 

ここまで言えばもうわかると思うのだけど、絵心がなくてもキャラクターを自動生成(塗り付き)するシステムがもう出来ている。

なお顔だけじゃなくて身体自動生成してくれる。もちろん関連システムアニメーションも自動生成してくれる。

これも動画オフィシャルサイト見た方が早い。

キャラクター生成プラットフォーム「Crypko」の編集機能 / Editing characters generated by Crypko

https://youtu.be/TZqNlpJpXjc

 

▼[公式サイト] Crypko | Preferred Networks

https://crypko.ai/

 

自動生成システムが生成したキャラクターを元にデザインされた3DCGキャラ主人公MV
 MVの中の3DCG自動生成された3DCGを利用したもの(流石に調整はしてるらしい)

https://www.youtube.com/watch?v=yFsBAr_D6K4

 

 

いま既に出来ること・これから出来るようになることにワクワクしてヒャッハーってなるけど、ワクワクはワクワクとして、ヒャッハーヒャッハーとして、

 

学術研究レベルAI周りについていけないとあらゆるお金稼ぎが危ういな・・・😨って感じだよね

 

もちろん短期的に見ればイニシャルゼロで出来るので人間マンパワーでやった方があらゆものは安い。悲しいけどこれは事実だ。

けど、修練レベル低めの人間が手間暇かけて作ったものよりも、高コストでもAIがやった方がクオリティも速度も上であるという現実。切ないね

もっと言えばAIを導入・運用出来る資本力があるならば将来的にはAIの方が安いまである

  

ちなみ絵(アニメーション)だけじゃなくて、文章もけっこうAIに喰われてます日本語は遅れてるけど英語圏では

AI Dungeon」というAIに対して対話形式物語を作って遊ぶテキストベースRPG(基本無料)が出てる。

 

つの増田が紹介・遊び方記事を書いてくれてるよ ↓

[2021-02-23AI Dungeonの素晴らしさを語る

https://anond.hatelabo.jp/20210223131424

2022-02-27

anond:20220226055423

富国強兵、人は石垣人は銃っていうだろ

なのでとりあえず学校もうちょっとなんとかしよ

クズばっかり作り出してどうするんや

ちなみにスパルタしろっていう意味やぞ、本来意味で!

ホモソーシャルでいいから仲良くしろ、すくなくとも人との付き合いを怖がらずに計算できる程度には人だの社会だの育てろ

今の先生(特に高校)どいつもこいつも子供問題集なげて放り出しっぱなしだもんな

いくらやってもCPUに勝てる記憶演算能力もった子供は育てられんのはわかっとるんや

おまえらコンピューターつくっとるんやない、一番古い人工知能そだてとるんやぞ

めっちゃ適応能力ある生物相手敵対的生成ネットワークつかった深層学習モデルもくめんのかほんとにクソい

2021-12-04

anond:20211204145749

後編

プログラミングを学ぼうと思い立つ

行列VBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。

なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。

最近じゃPythonというのも人気らしい。

とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール

Pythonはanaconda

プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。

深層学習というもの流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。

Excelでわかるディープラーニング超入門」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=Excel+%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1637482610&s=books&sr=1-1

この本は面白かったので、深層学習目標プログラミングを覚えよう!

後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。

教本にしたのはこちら。

ゼロから作るDeep LearningPythonで学ぶディープラーニング理論実装

https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4873117585&psc=1

途中まではまあなんとか。

微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。

うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」

https://www.amazon.co.jp/%E7%8B%AC%E5%AD%A6%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E3%82%84%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%95/dp/4822292274/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1T6BBXYJ16G6T&keywords=%E7%8B%AC%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC&qid=1637483073&s=books&sprefix=%E7%8B%AC%E7%BF%92%2Cstripbooks%2C279&sr=1-1

なんとか読了。自信をつける。

しかし、Gitとかbashの章はさっぱり。

実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルbashの違いが分かってない。

つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。

https://pyq.jp/

とりあえずデータ分析コースを終わらせる。

なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。

この辺で、自分統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。

結局Excelへ戻り、PowerQueryとの出会って、再びPythonとRに回帰した話

なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常ちょっとした計算グラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。

あるいは、Excelで成形して、検定かけやす形式にしてRで検定するとか。

Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。

そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。

なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。

恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。

しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel

まあ、実際csvじゃなく、手書きデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。

そんなとき出会ったのがこちら、パワークエリというもの

Excelパワーピボット 7つのステップデータ集計・分析を「自動化」する」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-7%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%9B%86%E8%A8%88%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%80%8C%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%80%8D%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%AC-%E9%B7%B9%E5%B0%BE-%E7%A5%A5-ebook/dp/B07SCK1ND9/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA&qid=1637483953&s=books&sr=1-2

パワークエリを覚えたらピボット形式Excelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。

しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能

控えめにいって神!

としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。

こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。

AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/

すっかりR信者になる。

それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。

便利さにようやく気付く。

ハドリーウィッカムって神だな。

そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ?と思ったらもっと速いw

すごいなPython

Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。

機械学習

さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも機械学習をすっ飛ばし深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。

機械学習エッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1637485264&sr=1-1

で、この本がすごい。

5章あるんだけど、機械学習アルゴリズムは5章だけなんだなw

それまでは何に割かれてるんだって?数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかw

こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲

いや、ほんと数学勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというもの存在するのかようやくわかった。

線形代数って便利なんだなと。行列スカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法タグメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。

この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。

なんたる僥倖

線形回帰、リッジ回帰SVM、PCA、k-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。

ふたたび実験計画法

Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析

https://www.amazon.co.jp/%EF%BC%B0%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90-%EF%BC%AB%EF%BC%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%87%91%E5%AD%90%E5%BC%98%E6%98%8C-ebook/dp/B09C89HZRV/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=python+%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB&qid=1637486019&s=books&sr=1-1

実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。

そこにきて、ベイズ、今まで避けてたのに出会ってしまった!!

結論から言うと、超面白い。

これ、すごいな。

Python万歳

いいのかこんな便利分析個人でやれて。

機械学習実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。

まだ読了してないので、また後日。

2021-10-28

AI人間を超えるか

AI特に深層学習研究をしてる大学院生だけど、最近リアル自分達の仕事が将来奪われるんじゃ無いかって恐怖を感じる。

世間一般で言われているようなアトムとかドラえもんみたいなAIを作ることは現時点では出来ないし、深層学習に変わる技術的なブレイクスルー必要だと思う。ただ、一般的に今AIには難しいと言われている芸術だったり創造性が必要仕事に関しては、割と近いうちにAI人間と同レベルの働きができるようになってしまうと思うんだよね。自分がやってる画像処理関連なんて特にそう。人間の顔画像に関して言えば全く見分けがつかないレベル画像生成が可能だし、イラストだって生成できる。文章生成や翻訳だって今後もっと精度が向上していくと予想できる。

自分研究しててアルゴリズムが分かっている以上、AI暴走した!なんて映画みたいなことは起こらないのは分かるんだけど、それでもやっぱりなんとなく怖い。計算機能力の向上と、人間の脳のメカニズムもっと詳細に分かってきたら、ドラえもんも出来ちゃうんじゃないかなーと思う。というか出来て欲しいw そのような未来が見てみたい。

2021-10-18

Pythonちゃんと学びたいなら

まずは10分試してみよう

Python無言ブクマをよく見かけるのでネットワークに続いてちょっと書いてみることにしました。

東大京大コンテンツ初心者向けでおススメという言説を見かけるのだけど、これは本当だろうか。私は人を選ぶのではないかと考えています

あれは確かによくまとまっているし、初心者向けに制作されてはいるのだとは思うのですが「大学学生に向けた授業で用いる」内容だということを失念して手放しで称賛しているきらいがあるなと。

私としてはあの資料は以下の前提で用意されていると考えています



とはいえ資料を読んだ時の理解度など人それぞれですから、私が勝手にそう思っているだけなのかもしれません。

あの資料が本当に初学者である自分に向いた資料であるのか。挫折せずに続けられそうか。それは10分やってみたらわかると思います

なのでまずは10分だけでもいいので実際に試してみて欲しいです。

なお、10分というのは、Google アカウントをお持ちの方限定で、AndroidGmailなど、Googleアカウントなんて持ってないぜという方は、アカウント作成プラス10分割くか、Googleに与したくないということであれば似たような環境であるAnacondaを導入してJupyterNotebookを起動させるかのいずれかで試してください。

後者はnotebook立ち上げる前にめんどくさくて嫌になる可能性があるけど、ポリシー問題から仕方ないよね。

google clab 触ってみる

Pythonの実行環境は色々なパターンが増えましたが、2021年現在で一番お手軽に試せる環境Google Colab です。異論は認めない。そしていまんとこ無料なので安心して欲しい。

Google Colab:https://colab.research.google.com/

アクセスすると「Colaboratory へようこそ」というページにたどり着きます

タイトル直下メニューが並んでおり、そこからファイル」⇒「ノートブックを新規作成」と選ぶだけで新しいノートブックが開きます。このノートブックというのが Python を実行するための環境になります

もしGoogleアカウントログインしていない場合、ここでログイン処理が間に挟まるので、その場合粛々とログインするだけでOKです。

再生ボタンのようなアイコンと、その横にテキストボックスが表示されたと思います。このテキストボックスは「セル」と呼称します。Excelと同じですね。

これは所謂Jupyter Notebookというもので、Google Colabのカスタマイズが施された専用バージョンです。

では、このテキストボックスにまず「1+1」と書いて実行してみましょう。

実行は再生アイコンクリックするか[Shift]+[Enter]キーを押下するかのいずれかで行なえます

結果として2と出れば完璧です。

下にもう1個セルが出てきたと思います。今度は次の2行書いて実行してみましょう。

msg_text = "Hello World!"

print(msg_text)



所謂Hello Worldですね。文字列が表示されたと思います

ここでお気づきかも知れませんが、最初の1+1print()を省いても結果が出力されました。

実はGoogle Colab(とその元になったJupyter Notebook)では、print()を書かなくてもセル最後の結果を表示してくれる機能があります

これはPython標準機能ではありませんので、その点にはご注意ください。基本的にはprint()などの表示するための関数必要で、セルで実行する際には例外であると覚えておいてください。

さて、これでPythonを実行する環境が整いました。多分ここまで5分も掛からずに実践できたと思いますいかがでしょうか。

Python 入門 @ 東大資料

ではあらためて東大Python資料をみてみましょう。

Pythonプログラミング入門: https://utokyo-ipp.github.io/

この中から以下の2つをGoogle Colabに写経しつつ実施いただきたいと思います。残り時間でぎりぎり終わるところまででひとまずいいかなと思います10分頑張ってみましょう。



いかがでしょう。Python楽しそうだと思えたでしょうか。このまま学習を進められそうでしょうか。

10分のお試しを終えて

まず、このまま続けられそうであれば、この資料は向いている(素養がある)のだと考えます上記飛ばした以下の項番も含めて順番に項目をやってください。



私見ですが、この資料学習順序も考えてまとめられた資料と思われるので、つまみ食い的に興味があるところだけというのは余りおすすめしません。

一歩ずつ進めていきましょう。それだけでPythonの入門は可能です。がっつり時間を割けるなら1週間もあれば入門できてしまうでしょう。

一方で、ちょっと無機質すぎて読みすすめるのに飽きてきたという方もいるのではないでしょうか。必要最低限の情報だけずっと読みすすめるって意外としんどいものです。

そんな人は、少しお金はかかりますが、やはり教科書の類を購入することをおすすめします。

体系的にまとめつつコラムなどを挟むことで読み進めやすいように配慮されたもので、挫折せずに最低限の知識を得るための最初の一歩としては、やはり書籍が良いでしょう。

初心者向けに漫画形式にした入門書もありますし、網羅的にまとまった教科書系も人気があります

まずは最初の一歩だけ、必要最小限の知識を得るための電子書籍であればこんな本もあります

https://amzn.to/3lOodKFPythonに興味はあるけれどもはじめの一歩をなかなか踏み出せないでいる人のためのPython「超基礎編」

Kindle Unlimited 対象なのでPrime Reading 加入者であれば無料で読めるのでお手に取ってみませんか。

これで駄目そうなら「マンガでざっくり学ぶPython」が良いのではないかなと思います

https://amzn.to/3aL0819マンガでざっくり学ぶPythonパイソン)

追記 2021/10/21

京都大学資料も拝見しました。こちらも内容としてはそれなりの網羅性があり、脱・初心者にむけた内容にまとまっているとは思います

難点はやはりアカデミックすぎるかなというところです。

https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf

東大京大も「一般的な初学者」向けかというところに疑問符をつけたいのです。2冊目、3冊目辺りの知識強化として用いるのが良いかなというのが個人的見解で、1冊目はもう少しやさしい内容から始めるというのが良いと考えています

京大資料東大資料であれば京大資料おすすめします。

また、ゼロから知識習得というものWeb の1ページをつまみ食いしつつ覚えるというのは結構難しくて、それなりに体系化されたまとまった情報を順番に辿るのが近道だという風に私は考えています

ですので以下のような学習方法が良いかなと考えています

1. 初学者向けのかんたんな Python 本を買う(変数関数辺りが理解でき、イラストなども交えているのが理想的

2. 知識補強として京大資料 または東大資料を参照し、復習しつつ 項番1 の本では得られなかった知識の補強を行う(ここで脱・初心者を果たせる)

3. 自分が本当に目指したい分野の知識習得にあたる(項番 2 までで得られるのは汎用的な基礎知識である画像編集機械学習深層学習などはほぼ含まれていない)

そして、項番 1 の候補で挙げた本も250円Kindle Unlimited対象)と、1,574円です。時給換算で2時間分程度の費用で、右往左往せずに目的地に目指して進むことができると考えたら、そこまで高い買い物でもないのではないかなと考えています

投げ出したくなるような学習方式に敢えて挑んで、その通り放置してしまうのが一番勿体ないなと思い、この記事作成いたしました。

追記 2021/10/23

なんとなくググったらたどり着きました。Python Japanという老舗のサイト初心者向けコンテンツ掲載しています京大/東大資料より先にこちらを試したほうが良いかなと考えます。試しに覗いてみてください。

ゼロからPython入門講座:https://www.python.jp/train/index.html

他にも有益コンテンツが出てくるでしょうからコンテンツ個人的評価anond:20211023221206記事にまとめることにしました。

2021-10-06

anond:20211006230752

将来は深層学習で似た絵柄を先行ブロックできるようになってるのかもな

2021-10-01

民主党の何がダメなのか考えてみた

結論から言うと、国民の事を全く見ていない。おじさん構文でアイドルアプローチする独身KKOみたいな存在になっている。

もっと民主党自分客観的に見て、主体的国民アプローチするべき。


過去の失敗経験国民記憶に残っている

民主党政権が陥落して約10年、それより以前なら10年前の事なんて忘れ去られていた。しか国民の平均年齢が上がった結果、10年前をそれ程昔と感じられなくなる年齢層が増えた。

また現実に株で損をした、失業したという経験がある人間が数多く居て、デジタルタトゥーとしても、株価にもそれは刻まれている。株価の話が出るたびに、「民主党政権だったから」と説明されてしまう。

正直言って株価に関してはリーマンショックや諸々が重なった事も大きいと思うが、それに対して事業仕分け、官政の分離、コンクリートから人へ等々、所謂狼狽売り」みたいな事をしてしまい、プロとしての対応が上手くできていなかった。

すべきだったのは将来性のある基礎研究等への投資や、官僚との緊密な連携、まずはコンクリート(公共事業)への投資だった。

また中韓に対しても土下座外交をし、結果的関係が良くなるばかりか更に要求エスカレートすることになった。「能力の無い優しいチー牛より、能力のある性格の悪い金持ちの方が良い」という空気が醸成された。


・それに対応するやり方が国民馬鹿にしていた

結果的安倍政権時代は、民主党は何もできなかった。不正を暴こうとしても、「でもお前らの政治よりかはマシだよね?」と掘り返されるとぐぅの音も出なかった。

民主党」という名前に泥が付いてるのに気づくと、「立憲」に名前を変えてなかった事にしようとした。しかし実質民主党で、継承されたのは泥だけだった。

この時すべきだったのは、民主党解体し新しい人間を上に立たせる事だった。つまり枝野周辺の人物を一回下ろし、新しい人間を上につけるべきだった。

最終的に「1020年前の野党の重鎮」の同窓会みたいな野党連合が完成した。ゴミ100個集まってもゴミ


過去成功体験からの執着

民主党政権をとれたのは、自民党への徹底的な批判と外部へのパフォーマンスだった。

民主党に夢を持っていたからだ。しかしそれを全て壊した後にすべきだったのは、自民党への批判だけではなく、「未来への展望を語る事」と「具体的な政策提案」と「過去反省

だったはずなのに、それを疎かにした。国民には過去歴史反省を促す癖に、立憲は頑なに過去の過ちを認めようとしない。

例え民主党政治が悪くなかったのだとしても、反省モードをやらないと国民は変わってないんだなと思ってしまう。その極めつけは「アベノミクスダメだった」という研究結果。

他者反省を求めるだけで、全く自分政権反省が見えないのが丸見え。アベノミクスの前に民主党ダメだったところの検証結果を出せ。


エコーチェンバーに囚われてる

深層学習とか機械学習とかビッグデータとか出てるのに、20年前の「地道な」広報戦略をずっとしている。

旧民主党メンツツイッターや支持者層と内輪で盛り上がり、フェミニスト極左の「私はエビデンス」に囚われて広い国民視野を拾わない。

フェミニスト極左国民から支持されていない事に気付けない。twitterで反感を振りまくだけで、国民全員に共感を得るようなtweetができない。


広報が下手過ぎる

河野ギャグや真面目な話を絡めて支持層を増やしているのに、旧民主党メンツ基本的自分語りしかしない。

民間委託世論の受けを良くする広報SNS戦略もしない。官から民へと言っていた割に、民間の事を全く信用していない。


知識の集積がなされていない

民主党政権での失敗を生かせば更に支持層を広げられたはずなのに、「君は悪くなかった」という意見だけを聞いて閉じこもっている。

正直政権をとる気力さえなく、「一度は日本トップに立てたね」という過去の栄光に縋っているダメ集団という認識しかできない。

自民党民主党政権下でも着実に力を付けて、広報戦略1020年前からかなり進歩している。

まぁ民主党の上を取り替えたり政策の転換をしたらそれはもう民主党じゃないから、もう民主党自体ダメ

新しい右派政党を待つしかないんだと思う。というより左派自体権威になって腐敗してる今、左派政党自体がもう時代遅れだよね。

2021-09-08

ディープフェイやばい

深層学習趣味で遊んでいるのだがやっぱりディープフェイクがしてみたくなった

コードを改造していろいろ遊んでいたのだがつい出来心女性化した自分の顔とAV女優の顔を入れ替えてみた

ヤバいくらいにどストライクのメチャシコAVができてしまったやないか

すっかり自分顔のAVにハマってしまった

自分の顔に一番興奮するとは思わなんだ

2021-08-07

LL言語バトル。RubyPythonPHPPerlJS と...

個人的感想だけど、RubyJavaScriptPythonPHP, PerlBash, AWK という具合に LL の使い易さは感じるのよ。

Python って、Ruby よりも生産性高まるときってあるのかいな。Ruby深層学習ライブラリが発展したら、逆転されるのちゃうの?

2021-07-30

人工知能による投資信託インデックス投資に負けるわけ。

わざわざ計算機による「機械学習深層学習といった、過去手法比較していくやり方が不味い」のではなくて、市場自体が超高性能な計算機だと思えば、入手可能演算力を使って市場計算しても勝てないに決まっているだろ。フラッシュボーイズでも読めよ。

2021-07-28

人工知能、というか深層学習機械学習っていうのはさ

既存プログラミング演繹的な手法で複雑性に応対しようとしたのを、数学的帰納法のようにマシンパワーを使って無理して対応させようとしているのかな?

2021-07-21

ヤフーAPI はわるくない (was: 非建設的なコメントを探している)

まとめ(含む推測・未確認事項)

ヤフーが好きなわけでもないし AI と呼ばれるアレなものも多いが、今回に限ってはひどい濡れ衣

そしてプレスリリースで明言したもの無関係の処理をこっそり入れることは、他にも恣意的な除外をしていると思われかねないことを自覚しているのだろうか

以下原文

問題が無さそうなのに人気コメントから除外されるのは「34 文字未満または同じ単語の繰り返し」でほぼ確定っぽい(訂正 : 33 文字らしい)

繰り返し扱いにならない文字種や文字数はまだ不明確ではある。スラッシュまじか

条件に当てはまらず、十分なスターを獲得しているが、人気コメントから除外されているものがなかなか見つからない。一目でマズいと分かる単語が使われていると、そもそもスターが集まらいからだ

実験場にある程度コメントが集まると、新規検証コメント既存の人気コメントを超えるのは難しい。新規実験場に人が集まるかは不明で、人が来ないとスターがつかない

コメント数がまだ伸びていないページをいくつか見てまわったところ、ハッシュタグをいくつも並べているコメントが除外されているのは見かけた

機能していないからそのうち外すんだろうが、早く戻してくれないかなあ

追記 2)(22 日 1:30 頃)

まり機械的から、いくつか見れば傾向が分かるかと思ったが、 AIおかしいのではなくはてな文字数の処理を入れているようだ(未確認

文字数問題を除けば、納得いかない感じも込みでそれっぽい挙動に見えた

スコアリングしてスターの重み付けをしているのか、ランキングは今まで通りでスターに関わらず除外しているのかはちょっと気になるがこのへんで

少し前に入った、特定の人によくスターを送る人のスターカウントしないやつ(?)は有効っぽい

すぐ消されたブコメリンクも偶然見ました。中立的で良いコメントだったので、悲しんだ人の目に触れる機会が奪われたことにやるせない気持ちになる。誰かの心が救われたかもしれないし、それはスターをつけたひとりひとりの意思によるものでもあったのに

ユーザーテストすんなよ本当に昔からさあ…誰かに届けようとした生きている言葉なんだよ…

追記)(時間記録し忘れた)

初期は 50 字未満だと外されてたけど、アップデートボーダー33 文字未満になったってコメントを見たよ。1/2 から 1/3 にしたってことかね

えっまじで

深層学習モデルにそんな手の入れ方はできないので、ヤフー株式会社の AI とは別にはてな文字数足切り処理を入れているのだろうか

だとしたら風評被害に遭わせているよなあ。これが入らないのはおかしいって指摘は主に文字数関係するものから、完全に濡れ衣じゃん

短文コメントを歓迎しない姿勢の表明ということか、食わせるデータとして短いと困るとかか

いっそ項目ごと消してくれてもいいのに

これ。せめて人気コメントって名称は変えてくれ。それはユーザーが選んだものではない

あとアプリでも前回表示した方を記憶してくれ頼む

ちゃごちゃ弄りつつ人気コメント欄を消さな理由の推測とか機能のブレ方について、不穏当な発言をしてしまいそう

2021-07-10

anond:20210710113254

年収270の人です)

機械学習深層学習とかの、AI は無理だって根拠半導体パフォーマンス線形しか伸びないのに、医療側の要求ムーアの法則を超えていく勢いだからシリコンベース人工知能開発だと微細化の限界が先に来てしまう。考えてみてくれ、CPU,GPU,TPU はチューリング機械なんだぞ。俺が AI のレン中に欺瞞を感じるのはだな、あまり計算量を無視してプログラミングをして人工知能をやる馬鹿者たちしかいない現状よ。たとえば、富岳で人工知能開発ができたとして、ペイできる可能性あるか?人間のほうが安い可能性が高いと思うよ。それに教師あり学習AIすると、元になった画像著作権問題になって、EU が揉めてるじゃん。やめようよ、理想人工知能の開発なんて。

2021-07-09

anond:20210708205945

逆に聞くけど、以下の知識があったらどれぐらいもらえるわけ?東京23区で。

うーん、いらないかな。IT土方としての仕事しかないと思う。

友人から「こいつ270万で雇ってくれ」って言われたら「まあ、いらないかな」って答えるレベル

2021-07-08

深層学習科学者は全員ホラッチョ

深層学習の本は嘘しか書いてないか発見次第燃やせ

深層学習に関する知識をこの世から消せ

anond:20210706022633

年収270万で)プログラマー引退して、医学部にきた俺が真面目に考えてやろう。

言葉は正しく使おう

真面目に読んでいて、ちょっと気になる箇所がある。たとえば PostgreSQL を postgre とか書くヤツは現場では嫌われるぞ。少なくとも postgres と書いてくれ。お里が知れるぞ。

プライドが高い

消えていくエンジニアの特徴だけど、叱責されたり馬鹿にされるのが嫌で VCSコミットしないヤツ、または貪欲コードレビューをされるのが嫌がるやつは、成長しない。

エリート意識

この業界は数年前には『デジタル土方』と揶揄される業界でした。ちなみに、アメリカでも「テック系はハードから避ける」という雰囲気でした。つまり何をいいたいのかというと、ソフトウェア開発者っていうのは「泥臭い領域」なんだよ。エリートとは程遠い場所にあるというね。

④ 「某天市場の先輩には,ここ仕事量少ないしオススメだよって言われたのですが,」

いやぁ、是非とも楽天で働くべきだよ。どうせ野村総合研究所とか NTT DATA なんて無理だと思うから

⑤「バックエンドは大体firebaseかgcpに任せているので,インフラあたりひいてはネットワーク知識が薄いです.」

うん、ココはまずい。基本的フロントエンドなんて給料が安いのよ。だって、誰にやらせてもデータベースにクソなDCLを飛ばせないから。逆に、データベースを触れることができるプログラマーリスク責任が大きいから、給料が高いのだよ。B4 になってもそれが理解できていないようだと、この先くらいよ。

⑥「後fpgaも少し.ハードウェア開発は結構苦手で回路図とか上手く書けません.」

君はソフトウェアエンジニアになりたいのだろ?世の中は分業で成り立っているのだから、全部やろうとするやつはアホだよ。

⑦「B3の夏くらいのタイミング東証一部上場企業インターンに行きました.」

インターン生はお客さんなの。君のスキル通用したのはすごいと思うけど、同じ感覚仕事はできないから注意しときなよ。

⑧「CSではないので受動に学ぶ機会も特になかったです」

なに言ってるの?そんなことは言い訳にならんよ。プログラマーになりたいのだろ?勉強しろよ。

⑨「Twitterとかで(主につよつよエンジニア達によって)エンジニアのべき論が語られているが,(以下略

逆にいうと、あなたインターンとして週3で20万円貰えていたのは、参入障壁が少ないからでしょ?強強エンジニアが生き残っているのは、それだけすごいということだよ。

⑩「仕事となると自分が扱ってこなかった技術を使わないといけなくて,扱ってこなかったということはつまり難しいということで.」

いやぁ、違うと思うよ。その問題が「難しい」なら切り分けて、上に「ココが自分能力では解決できないです」と持っていくだけなんだからさ。CS じゃないのだったら、仕事をするまで「扱わないまま」なんだよ?しかも、土日に勉強する気もないとなったらいつするのさ?

⑪「僕のようなクズと言われても仕方のない人材はどうしたら上手く(ストレスレス高収入の意)生きていけるのでしょうか?」

諦めなよ。ソフトウェアというものが「変化できることに価値がある」ものから。変化する業界ストレスフルだけど、立身出世する可能性が高いでしょ?安寧なばしょではないの。

⑫「今22歳,B4だ.Mまでは行く.Dに迷ってる.研究楽しいからです」

いやー、CSでない博士課程に行って、雇ってくれる企業があるかね?無いと思うけどな。

⑬「ネット実装例なんてクソの欠片も載ってないし,プロトコル理解のために特許資料論文をくまなく読む羽目になったのは本当に辛かったです.」

この時点で、君はコピペしかやってきてないことが理解できる。おそらく QUIC か MQTT あたりだろ?逆にいえば、それが実装できたら他社と差のつけられるプロダクトだったはずだ。つまり会社利益の源泉であった部分をみすみす実装できないようでは、そこらへんの専門卒以下だぞ。

⑭「html, css, javascript(jquery, express, react(next), vue(nuxt)), python, php, sql(postgre, oracle), graphql, ruby, swift, solidity, unity, c, c++ 業務レベルじゃなくていいならgo, kotlin, java, scala, dart, julia,(以下略

ムカつくというか、虫酸が走る書き方だ。箇条書きにすると、

⑯「プログラミングは17歳くらいから始めました」

プログラミングに年齢はないから。自分は9歳ではじめたけどね。

⑰「僕のつよつよエンジニアイメージを共有すると」

あー、俺も天才高校ときにいて、マーチ情報工学と旧帝の院の学費会社持ちという驚異的なやつがいたよ。今もブログ見てると、AndroidiPhoneアプリを書いているみたいで、元気そう。

⑱「つまり難易度が急に跳ね上がった.これが辛かったです...言語C++Java.」

それを上手にコントロールできるプログラマは世界中にもほとんどいねぇ。むしろ、月20万でやるもんならギルドから苦情が来るぞ。オレもアビームの人に給料を答えたら、「こんなヤクザ会社はやめろ」と耳うちされたよ。

結語

人より良い経験をしたいという願望はあるのは素晴らしいと思うよ。しかしながら、君が到達したノウハウ他人にもできることだからね。ワン・オブ・ゼムになりたくないなら、努力し続けることだな。勉強をするのをやめたら、数年で中卒に負ける世界からな。覚悟しとけよ。

追記

P.S. 医学部に来たのは家庭の都合だよ。それに、自己顕示しないと「場末コーダー」で読んでもくれないだろ?年収については、自分も低いと思うよ。なぜ低かったかというと、都内私立大学多浪中退自分にはベンチャーの皮を被った助成金搾取がメインの反社会的勢力フロントベンチャー企業ぐらいしか相手にしてくれなかったからだよ。そこの会社外国帰りの MDMA をキメて、未成年の子女に手を出しては警察沙汰スレスレのことをしているキチガイ社長をやっていて、人工知能を作ろうと学生インターン酷使している会社だったのだけど、「サイバーエージェントに紹介する」という嘘にひっかかって、特定派遣事業免許がないのに客先常駐させられ、土曜は帰社日、日曜は社長Python勉強会に参加させられる、というブラック会社にいてピンはね率(60%)となると、まともに考えることもできず働くアリになってしまってたからだよ。

P.S.年収については、初日から派遣先会社に引き抜きのオファーをもらって、2ヶ月後に新しい会社に移動したけど、300万だったので CodeIQ というサイト転職をする準備をしていたよ。たしかDMM とかサイバーエージェント面接にいこうとしてたような記憶。その後で家庭の都合で、医学部に来たけど。

P.S.医学部医学科の6年生だよー。みんなが嫌いな私立医学部だけどね。ちなみに、俺もこの大学が嫌いだ。

P.S. ④「GraphQLをわざわざ書くのは理解できるけどな。」そうだとすると、RESTSOAP も書かないとまずくない?書くのだったら「RailsNextデータ受け渡しにGraphQLを使った経験が」という感じだと良いと思うけど。

P.S. ⑤「野村総研データを挙げるあたりSI寄りの仕事してたのかな。 」ちゃうねん。オレっちは多浪たからさ、そこのエントリーシートをかけなかったのよね。まぁまぁ大学が名門でさぁ、OB が誘ってくれるけど、年齢で弾かれて辛かったねん。

P.S. ⑥「ダウト学費をどうやって稼いだんや 」えぇ、親の金です。だから家庭の都合でと書いてるじゃろ。

P.S. ⑦「本当に医学生ならここ数年の技術についてこの指摘ができる程詳しいわけないし少なくとも10年位は業界にいないとこういう感覚は身に付かない。 」たしかおかしいよな。Kubernetes や Terraform を弄って、CIGitHub Actions、CD には AWS CodeDeploy を使って、ブログは Jekyll で静的サイトジェネレータを使いつつ、自前のサービスを立ち上げるために Rails, Next, React, PostgreSQL, Redis, Kafka, Elasticsearch, S3 の勉強をしつつ、スマホ環境のために KotlinSwift を触れているなんて変だよな。そういえば、Docker が来るまでは Vagrant環境をつくっていたのも忘れてたよ。あと Rust を今年に学ぶ言語にするなんて、受験生にあるまじき行為だよな。うん。

P.S.年収については、基本給が 22万で、残業200時間超えたらプラスだった気がする。あと、反社ベンチャーは「ポートフォリオ作成にまる一ヶ月間で拘束された、しかも無給で」という時点でヤバいのだけど、その会社コミットしたのは「サイバーエージェントに紹介する」ということだけであって、同時期に DMM面接に行けそうだったのよね。馬鹿なことをした。

P.S. ⑨「特にフロントエンドを見下す感じとか」オレ自身フロントエンド出なんだよ。何を隠そう、Adobe Flashゲームをつくっていたから。それでもって言うよ、バックエンドが一番大切だと。

P.S. ⑩ 「相続税対策お疲れさんだな。」あたり。

P.S. ⑪「5~10年前に人売りに捕まった話とするなら、年収270万も現実味を帯びる。」特定派遣は消えてくれてよかったよ。俺のところは特定派遣すら未登録だったけど。

P.S. ⑫「いい医者になるのだよ 」うん、頑張る。「オッサン」「社会不適合者」「あるき方がキモい」「プログラミングwww」「同じ班になりたくない」「親も頭が悪い」「生きてて恥ずかしくないの?」とか言われてるけど、頑張る!

P.S. ⑬ 「フロントエンド別に給与低くないよ。」えっ、そうなの?WebDesigning を読む限りだと、400万もいかないイメージだけど。

P.S「医学部6年でまだプログラムに興味あるの不思議。」好きなんだよ、言わせるな///

P.S. GitHub なんやね。気をつけるよ。

P.S.フルタイムじゃないのでしょ?」いいえ、東京都内フルタイム(ひどいときで、朝7から24)でしたよ。入った会社が「法律よりも、派遣先評価」という会社だったからね。

P.S. サイバーエージェントさん、ときどき御社の社名を使って「弊社に恩を売ると、サイバーエージェントに紹介する」というベンチャー跋扈しているので、どうにかしてください。わたくし、1ヶ月間もその嘘で jQueryDjango を回収させられた挙げ句、月給 2000円だったのですけど。本当に千円札2枚だったのですけど。ついでに、AndroidJava) と iPhoneObjective-C)と jQuery を使ったフロントエンドシステムに、バックエンドRails + Postgresqlシステムで、AWS を介したサービスを作らされたのも「サイバーエージェントに紹介する」と言われたからなんですけど。いったい、何なんですか?お前ん所は、コンプライアンスどうなってんじゃ。

P.S. 「好きそうだし医学部卒業してシレッとgoogle行ったれ 」無理っすよ。オレのスキルじゃ。

P.S.病院は」親がクリニックを持っていたけど、潰したよ。クリニックは人に患者がついていて、アルバイトを充てがっても患者さんが不幸になっていくのをみちゃったからね。自分責任を持って患者さんを見たいから、バイトなんて使わないよ。

P.S. 自分コードを書きたいタイプだったから、SIer みたいな UML とか書いて下請けコードさせるみたいなのは絶対に嫌だったのよね。だから SIer にはならなかったよ。やっぱり、現実にある計算機解決できる問題を、より直接的に触れて解決したいと思っているから。仕事ハードでも全く問題なし。

P.S. FPGA すごいよね。ザイリンクスアルテラIntelAMD に買収されて、すごいと思ったよ。2010年頃だっけ?、CPU限界FPGA突破しようという話があったけど。手を出そうと思ったけど、高性能なチップ100万ぐらいして挫折した記憶があるよ。

P.S.東海大医学部学士」は自分大学卒業してないから無理でした。あと、それ以上の詮索はやめてくれ...

P.S.MySQLそんなに嫌いなのか。」そんなこと書いたつもりはないが、あれ?確かに MySQLPostgreSQL より嫌いたけど、それは Oracle が親元だったり、Unicode の扱いがファッキンだったり、ストレージエンジンが切り替わるときカオスな目にあったけどさ、MySQL は好きだよ。お世話になったし。

P.S. 給料については契約後に言われたのよ。というか、もともとは「サイバーエージェントに紹介」するという理由で、ポートフォリオ作成Django の改修を手伝ったつもりで、入社とかする気は全く無かったのよ。それが、いきなり他所会社面接を受けさせられて「君は明日からXXで働くから履歴書を書いてね」と言われて、抗議したら「俺に恥ずかしい思いをさせるのか!業界に入れなくするぞ!」と大声でシャウトされて、気がついたらあっちが用意した履歴書拇印してしまったのよね。有料職業紹介と派遣登録をしてない会社だったから、そんなかとはできないはずなんだけどね。ホームページには「年収550万」と書いてあったけど、実際はまったく違ったのだけどね。

P.S.「うーん、いらないかな。IT土方としての仕事しかないと思う。」だよな。おとなしく医者になるよ。ありがとう

P.S. Elasticsearch は全文検索機能がほしいからやってるよ。Redisインメモリセッションストアとして使いたいのよ。Kafka はさ、twitter のファボをじっそうしたいけど、RDB書き込み速度が上がらないから利用したいの。TensorFlow は全く理解できてないよ。それは、指摘されたとおり。

追記追記

逆に聞くけど、以下の知識があったらどれぐらいもらえるわけ?東京23区で。

2021-07-04

anond:20210704112032

数万件程度ならExcelでも良いかもね

それ以上、さら深層学習かになってくるとPythonの方が向いていると思う

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