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StreamlitでUser-Agentなどのユーザー情報を取得する（ただし面倒なJavaScriptは書かずに)
1. streamlit_js_evalとかいう便利すぎるやつちょっと作りたいものがあってStreamlit (https://streamlit.io) をいじっていたのだけれど、Python以外は長らく書いていない…
JSAI2024で研究発表してきました
JSAI2024: 2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）に参加してきました。1週間の授業をほとんど全部休講にして。埋め合わせで大変な思いをしそうだ。https://www.ai-gakka…
NLPの諸手法としてTextBlob、VADER、SO-CALをPythonでサクッと実行するための備忘録
0. とにかく参照モデルを作り続ける…いま書いているLLM系の応用論文の参照モデルとして有名なルールベース系の手法でひたすら精度を比較をしているので、ついでにコードを（非常に簡単ながら）共有しておこうかと思う。手法は今のところ、TextBlob、VADER、SO-CALの3つ。本当はSupport Vector Machine、k-Nearest Neighbor、Naive Bayesでも比較し
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NotebookLMに論文を食わせて質問攻めにしてみた
1. NotebookLM日本公開！GoogleのGeminiベースのサービスであるNotebookLMが日本でも利用可能になったので、早速触ってみた。
NotebookLMについて簡単に説明しておくと、こちらが提示したソースに従って情報の抽出や要約、議論ができるサービス。これが必要とされる背景として、生成AIを検索サービスに絡めると、LLM一般で問題とされるハルシネーションだけではなく、Red
StreamlitでUser-Agentなどのユーザー情報を取得する（ただし面倒なJavaScriptは書かずに)
1. streamlit_js_evalとかいう便利すぎるやつちょっと作りたいものがあってStreamlit (https://streamlit.io) をいじっていたのだけれど、Python以外は長らく書いていない人間なのでフロントエンドがどうも触りづらくて困っていた（まあフロントエンドなんか触らなくていいのがstreamlitの良さなのでその辺の根本を間違えているといえばそうなのだけれど）。
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「真のデジタルネイティブ」こと現30代に襲い来るAI変革の大波
1. 「真のデジタルネイティブ」たるぼくら僕は以前から、真のデジタルネイティブは90年代前半（とその前後あたり）に生まれた世代なのではないかという漠然とした考えを持っています。
たとえば僕は1991年生まれの現33歳で、小学校低学年にISDNによるパソコンでのインターネット世界を経験し（ネットのやり過ぎで家の固定電話が使えずよく怒られた）、中学時代におもしろフラッシュ倉庫に入り浸り、高校時代はガラ
Colabのkerasとtransformers最新版で出る変なエラーへの対処メモ
情報が少ないのでメモを残しておく。
1. 問題の再現最近いよいよスパコンで計算することが多くなってきてColabはあんまり触ってなかったんだけど、ちょっと個人的なプロジェクトのために触ってみたら変なエラーが出た。
2024年4月26日現在、ColabでKeras + transformersでBERTあたりを組み込んだモデルを構築する場合、デフォルトの環境は
- tensorflow: 2.15
ファイルのアップロードから短縮URL取得まで一気に行うPythonスクリプトの作成
僕はクラウドストレージの同期ソフトを常駐させるのがとにかく嫌いなので、特にGoogle Driveはブラウザーで使っています。というのも、クラウドで触るのはデータ周りが多いのでローカルと同期する必要はほとんどなくて、たまにちょっとしたファイルをサクッと共有する必要があるぐらいなんですよね。するとファイルをクラウドストレージに（一方的に）アップロードしつつ短縮した共有リンクがすぐ返ってきたら便利だな
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Python超基礎1: 変数型と変数化
＊授業資料をnoteに移植することにしたので、改訂しつつ上げていきます。
＊この授業の目的はプログラミングを習得することではないため、情報学的な観点から見るとかなり大雑把な内容になっています。
今回はインターネット環境さえあれば誰でも簡単にプログラミング言語Python（パイソン）を用いて解析を行うことができるGoogle Colaboratory（以後
Colab）を利用した解析例を示す。（使
何ごともアルゴリズム次第だなと思った話
『アルゴリズムが世界を支配する』なんて本もあったように、現代はビッグデータというよりアルゴリズムの方が重要だと思う。もちろんデータが下支えになって初めて現代のAI系アルゴリズムが走るわけではあるんだけど。
最初に書いたコード1行に1つのJSONが並んだテキストファイルを1行ずつパースしながらpandasのDataFrameを作る作業をしなきゃいけなくて、とりあえず以下のようなコードを書いた（正確
ColabでWeights & BiasesのAPI KEY入力を自動化する
Weights & Biases (wandb) をColab上で使う場合、（いちいち環境変数を登録しない限りは）wandb.login()でトークンを入力する形が多いように思う。こんなふうに。
しかし、最近とにかくColabをちょろっと立ち上げてはモデルを組んでぶん回してノートブックを複製してまたモデルをいじって、みたいなことがとにかく多くて、インスタンス立ち上げのあといちいちログインで引っか