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データサイエンティスト・エンジニアです。十年以上のプログラミング経験があります。

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    AIを活用した情報整理術について解説します

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📊「一目比較」GPTで　🚀爆速💨　の意思決定を！【AI情報整理】

情報をまとめて意思決定を支援する📊「一目比較」GPTを作りました。 このAIは情報を網羅的で視認性の高い一目比較表にまとめます。 以下から利用できます。 📊「一目比較」GPT 一目比較表とは私考案の一目比較表は、複数の選択肢や案を効果的に比較する情報整理手法です。以下のような表です。 「情報を比較するときは、✅の多い『一目比較表』を使うのが良さそう」だとすぐ分かりますね。 一目比較表の構造 一目比較表は、以下のような構造になっています。 列ラベル：選択肢や案

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    • 意思決定を行う際にデータ分析を行う場合と行わない場合の違い【一目比較 事例】

      このGPTsを使って作成しました。 意思決定におけるデータ分析の有無は、そのプロセスの質と結果に大きな影響を与えます。ここでは、データ分析を行う場合と行わない場合の違いを明確に比較説明します。 データ分析を行う場合 客観性: データ分析を利用することで、意思決定は具体的な数字や事実に基づくため、主観や偏見を排除しやすくなります。 再現性: 同じデータと分析手法を用いれば、プロセスは再現可能であり、一貫した結果を期待できます。 論理的妥当性: 分析結果は統計的手法や科

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      • h.264とh.265の違い　【一目比較 事例】

        このGPTsを使って作成しました。 H.264とは H.264はビデオ圧縮標準の一つであり、正式にはMPEG-4 Part 10やAVC（Advanced Video Coding）とも呼ばれます。このコーデックは高い圧縮率を実現しつつ、ビデオの品質を保持することができるため、広く使用されています。 キーフレームとは H.264ではビデオは複数のフレームで構成され、これらのフレームには大きく分けて「Iフレーム（キーフレーム）」、「Pフレーム」、「Bフレーム」の3種類があ

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        • DCTとFFTの違い【一目比較 事例】

          このGPTsを使って作成しました。 概要 離散コサイン変換（DCT）と高速フーリエ変換（FFT、具体的にはその一つである離散フーリエ変換（DFT）を効率的に計算する手法）は、共に信号処理で重要な役割を果たしますが、それぞれ特徴と使用目的に違いがあります。 基本的な違い 基底関数: DCT: コサイン波のみを使用します。これは信号や画像が実数値である場合に非常に効率的で、対称性や境界条件のおかげでエネルギーの集中が高い周波数成分を得やすいです。 FFT/DFT: 複

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          【Cursorエディタ】Interpreter Modeで１コミット分の作業をまとめて指示する

          動機：なぜInterpreter Mode?Cursorエディタの良く使う機能は「Ctrl＋K」だと思う。編集したい箇所と編集内容を指示すると、AIがコードを修正してくれる。 しかし、Ctrl＋Kでは１ファイルのある部分しか編集できない。 リポジトリを整えて開発体制ができると、１コミットずつ作業単位を分けて考えることが多い。しかし、その作業を実現するために、ファイルのどの部分をどう作業するか自分で考えて、それぞれのファイルを開いてCtrl＋Kする必要がある。 できれば、

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          【Cursorエディタ】Interpreter Modeで１コミット分の作業をまとめて指示する

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          Taichiでscaled_dotproduct_attentionを実装する

          TaichiでのLLM学習・実行に興味があり、scaled_dotproduct_attentionを実装してみました。 TaichiとはTaichiは、GPU並列処理をPythonで記述できるライブラリです。コンピューターグラフィックスでの利用が想定されています。 scaled_dotproduct_attentionとはTransformerで使用されるAttentionメカニズムです。 クエリ（Q）、キー（K）、バリュー（V）を用いて、入力シーケンス内の各位置での重

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          TaichiとPyTorchの違い【一目比較GPT事例】

          TaichiとはTaichiは、GPU並列処理をPythonで記述できるライブラリです。コンピューターグラフィックスでの利用が想定されています。 公式サイト ドキュメント ディープラーニング関連では、RWKVやNeRFなどの事例があります。 RWKV RNNとTransformerのいいとこ取りを試みたモデル GitHub https://github.com/ailzhang/blog_code/tree/master/rwkv NeRF（Neural Ra

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          ChatGPTとキャッチコピーを作る【事例】

          最近、Code-letsというコードスニペット検索WEBアプリを作成しました。 そのとき、AIとキャッチコピーを作ったらいい感じのものができたので、その時にやり取りを事例として共有します。 やりとり🌸あなた ここからコード探しに飛び込もう　という趣旨のキャッチコピーを作成してください。 Let'sではじまり、diveというキーワードを含めてください 🤖ChatGPT "Let's dive into the world of code searching!" 🌸あ

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          【選書】Webアプリの利用規約とプライバシーポリシーの書き方

          最近、コードスニペット検索Webアプリ「Code-lets」を個人開発しました。 公開するために利用規約とプライバシーポリシーを考えたのですが、以下の本が参考になったので、重要だと思ったところを共有します。 良いウェブサービスを支える「利用規約」の作り方 【改訂第3版】 単行本（ソフトカバー） – 2024/2/24 利用規約について利用規約を作る理由：クレーム対応の際の話し合いの土俵 何か障害・トラブルが発生しクレームになった時にサポート対応担当者の唯一の防具となる

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          【個人開発】コードスニペット検索WEBアプリ「Code-lets」をリリースしました

          コードスニペットを投稿して、すばやく全文検索できるWEBアプリ「Code-lets」を作ったので紹介します。 なぜ開発したかプログラミングをしていると、コードを探すときに以下のような課題に遭遇します。 コードの書き方を調べる際に、ブラウザがタブで溢れてしまう。 そこで、良く使うコードを技術記事に投稿するが……結局、検索エンジンから探す手間がかかり、タブも溢れる。 生成AIを使えばほぼ１質問で欲しいコードを得られるが、応答が返るまで時間がかかるし、前回と同じコードを得ら

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          ChatGPTの回答時間を短くするコツ

          生成AIを活用したアプリを作っている時に、 AIの回答に時間がかかりユーザー体験を損なってしまう事に気が付きました。そこで、ChatGPTに回答が完了するまでの時間を短くすること確認しました。 以下に、パフォーマンス向上に役立つヒントを示します。 1. 入力の簡潔化 入力する質問や指示を可能な限りシンプルかつ簡潔に保ちます。長大であったり、不必要に情報が多い質問は、解析に余分な時間を要します。 2. 明確な質問をする 曖昧またはあいまいな質問よりも、特定かつ具体的な

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          分散ネットワーク上でのID管理フレームワークやサービス【「一目比較」GPTメンション 事例】

          分散ネットワークを使ったWebアプリを作るときのユーザーID管理方法にどのようなものがあるのか気になったので、簡単に調べてみました。 TL;DR問まずは雑にGPT4に聞いてみます。 私 💭「分散ネットワーク上で独自のIDいやユーザーアカウントを管理するフレームワークやサービスについていくつか教えてください」 （Windows音声入力の変換ミスが含まれますが、よしなに解釈してくれるので、最近は直してません。） ChatGPT 分散ネットワーク上で独自のIDやユーザー

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          応答時間・精度・マシンパワーのトレードオフ【AIサービス実行インフラ】

          はじめに運用しやすいAIサービスを作るためには精度だけを高めるのではなく、応答時間とマシンパワーのバランスをとることが必要であることを示します。 レイテンシー・精度・マシンパワーの関係レイテンシとマシンパワーの関係 「時間 = 量 / 速さ」のアナロジーより、以下の式が成り立ちます。 この式が意味するところは、計算量が同じならばマシンパワーを大きくすればより少ない時間で計算が終わるということです。 例えば、CPUのスレッド数（マシンパワー）を2倍にすれば、処理時間は

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          GCPの静的サイトホスティングにどのサービスを使うか【AI意思決定】【一目比較 事例】

          個人開発で静的サイトホスティングをする機会があり、GCP（Google Cloud Platform）を使ってしようと思ったのですが、いくつかサービスの選択肢があり迷ってしまいました。 特に、サイトのホスティングは、SSLの証明書の発行対応が面倒だったりします。 そこでAIに静的サイトホスティングの選択肢を比較してもらいました。 ※このGPTsをつかいました。　📊「一目比較」GPT この一目比較表を見て、今回はFirebase Hostingを使うことにしました。 理

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          Flip Backprop : バイナリ重みを直接学習する新手法を提案します。

          バイナリーニューラルネットワーク（BNN）の重みを直接的に学習する、新しい学習の枠組み「反転逆伝播法（Flip Backprop）」を考案しました。 反転逆伝搬法によるバイナリニューラルネットワークの学習 ～ニューラルネットワーク学習法の全面的見直し～ 反転逆伝播法は、「勾配」ではなく「反転」を逆伝播させることでBNNの学習を行う手法です。PyTorchに組み込んで実装するので、既存のニューラルネットワークと一緒に学習可能で、実装コストが低く、運用も容易な手法です。 バ

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          AutoGPTにプログラムを作成させてみる

          AutoGPTはLLMによって駆動され設定した目標を自律的に達成することができるアプリケーションです。 これを利用して簡単なプログラムを自動的に作成させてみます。 準備AutoGPTをセットアップ こちらを参考にセットアップしました。　 （2023年4月30日　追記：公式ドキュメントできたみたいです） AIはWin11 WSL2 Ubuntu 上のDocker環境で実行しました。 AIが私のコンピューター上で任意のコマンドを実行できてしまい、セキュリティ的に少し怖い

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