argparseはPythonプログラムを実行する際の引数を解析し、それらの引数をPythonプログラム内部で利用できるようにするためのライブラリです。 コマンドラインから引数を受け付けるように実装することで、汎用性が高いプログラムを提供できるようになります。 本記事ではargparseの使い方の中でもよく使う基本的な利用方法をサンプルコード付きでまとめました。
本記事では文書分類に特化した自然言語処理ライブラリの開発について紹介します。 文書分類器一つを作るにも、前処理、開発、評価といった一連のプログラム開発に加えて、ニューラルネットワークに基づくモデルとそれ以外の機械学習アルゴリズムのどちらが良いのかといった比較を検討する必要もあったりと、かかる手間は少なくありません。 そこで、これらのプログラム開発をできるだけ簡易化するために開発した自然言語処理ライブラリを紹介します。 本記事を読むことで簡単に文書分類器を構築するためのライブラリの利用方法を理解できます。
本記事では【シリコンバレー発 スキルの掛け算で年収が増える 複業の思考法】を紹介します。 サッカーの世代日本代表に選ばれ、その後国内大手企業のエンジニアを経て、アメリカのIT企業で働いている酒井 潤氏が著者です。 非常に幅広いキャリアを経験している著者だから書ける、幅広い選択肢を持つという考え方が面白そうで読みました。
本記事ではOn the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and Strong Baselinesという論文を紹介します。 この論文ではBERTのfine-tuningが安定しにくいという問題に対して、単純で良い結果が得られる方法を提案しています。 またBERTのfine-tuningが安定しにくいという問題を細かく分析しており、参考になったのでそのあたりについてもまとめます。 本記事を読むことでBERTを自分の問題でfine-tuningするときの施策を立てやすくなるかと思います。
本記事ではPythonでYouTube Data API v3を介して動画を検索する方法について紹介します。 ここ最近のYouTubeの盛り上がりによって多種多様で高品質な動画を無料で楽しむことができるようになってきました。 これらの動画情報をプログラミングで自動的に収集し、閲覧したり分析できるようになると便利ですよね。 そこで実際に動画情報を検索するPythonコードとともに利用例を説明します。 本記事を読むことで、YouTube動画の検索方法、検索対象のフィルタリングに加えて、検索では省略されてしまう概要欄全文の取得方法がわかります。
本記事では【ジェームズ・クリアー式 複利で伸びる1つの習慣】について概要を紹介します。 本書では習慣による長的な成長の効果を紹介するとともに、どのように習慣を身につけるのか、といった点に焦点を当てて、具体例とともに解説しています。 多くの自己啓発本では目標を設定することの大事さを主張していますが、本書では習慣を身につけるための仕組みが重要であるとし、仕組みを分解して説明しています。 本書を読むことで、習慣を身につけるための具体的な仕組みの作り方について学ぶことができ、今日からの生活に組み込むことが可能になります。
本記事では機械学習モデルを効率的に構築するためのアプローチのひとつである、能動学習を利用可能なOSSについて調査し、その概要をまとめます。 機械学習を活用するときは、モデルを構築するために必要な学習データをどのように作成するかという点を検討しなければなりません。 コンペなどで利用されるベンチマークデータでは規模の大きな学習データが用意されていますが、自分のプロジェクトで機械学習を利用するために必要な学習データがすでに揃っているというケースはあまり多くありません。 効率的に学習データを作成するための手法として、能動学習というものがあります。 能動学習は、予め学習済みの機械学習モデルが予測結果に自信のない事例に対して、人の作業者にラベル付を依頼し、新しく作成された学習データでモデルを再学習するような処理の流れになります。 やみくもに事例にラベルをつけるのではなく、現在のモデルが失敗しやすい事例に対してラベルを付与するため、効率的な学習データの構築が期待できます。 本記事を読むことで、状況に合わせたOSSの選定に役立てられます。
