tomo-makes

書いたもの: 『図解速習DEEP LEARNING』( 他記事　( すきなもの: 可視化、形とコードの間、アジア・中東各国料理と音楽。

[tomo-makes @tomo_makes]

『機械学習の炊いたん10。』出ました! #技術書典
1-SEOに代わる新たな概念: LLMO
2-正規分布にサヨナラ ― 非対称分布を学ぶ
3-RustのWebGPUエコシステム紹介
4-AI時代のパーソナルナレッジマネジメント
5-大規模言語モデルのロードバイク解體新書

感想・拡散なにとぞ🙏
https://t.co/r1xbRvbOwG

[三井淳平 / Jumpei Mitsui @Jumpei_Mitsui]

https://t.co/cjegfRmWoG

[AFC Ajax @AFCAjax]

The full squad.

#ajavol

[Daiyuu Nobori (登 大遊) @dnobori]

「DN_SuperBook_PDF_Converter」v2.00 を公開しました。
「OCR 機能も欲しい」という声が多く、色々試したところ、情報提供いただいた YomiToku 日本語 OCR が驚異的に高性能なので、これを呼出し、自動で検索可能 PDF・HTML・Markdown 出力・図表抽出できるようにしました。
https://t.co/LaO9Lf3FSV

[小林 茂 Kobayashi, Shigeru @kotobuki]

最近、スペースは失敗することが多いのですが、気を取り直して短めにやってみたいと思います。

https://t.co/M0yRU7eX5x

[藤井亮輔 🦒 Ryosuke Fujii (Ryo) @Ryo_epidemiol]

来週月曜（12/29）のイベントに登壇します🎙️にしても、他の登壇者がすごすぎる👀

🟥 荻原和樹さん　@kaz_ogiwara
🟧 シャーリー・ウーさん　@sxywu
🟨 山辺真幸さん　@masakick
🟩 にゃんこそばさん　@ShinagawaJP
🟦 矢崎裕一さん　@yuichy02

（タイトルスライド👇はちょっとした遊び心で）

[矢崎 裕一/Yuichi YAZAKI @yuichy02]

現在オンラインで開催中です！
meetup2025 著者が語るデータ可視化本

https://t.co/awct4rYQoW

#datavizjp

[tomo-makes @tomo_makes]

@kirikei4 @TimKoyama @emergent 4-AI時代の情報収集・活用術 - Obsidianとn8nで育てるナレッジベース

前作に続き、Obsidianを使ったPKM（パーソナルナレッジマネジメント）について、ワークフロー自動化ツール n8n との連携方法を、ステップ・バイ・ステップで解説します。
※後半は12月上旬に更新・DL可能とする予定。
#技術書典

[tomo-makes @tomo_makes]

『機械学習の炊いたん11。』出ました〜 #技術書典

1-MLOpsライブラリEvidentlyを使ってみた
2-ゆるっと学ぶ安全な特徴選択
3-ストリーミング音声処理のためのGStreamer入門 in Rust
4-AI時代の情報収集・活用術 - Obsidianとn8nで育てるナレッジベース
感想・拡散なにとぞ🙏
https://t.co/U4ada0JW2T

[tomo-makes @tomo_makes]

@kirikei4 @TimKoyama 3-ストリーミング音声処理のためのGStreamer入門 in Rust

商業出版もあるRust枠担当 @emergent が「音声ストリーミングアプリをRustで書くならGStreamerをどう使う?」をテーマに、初学者にもやさしくまとめる章。オーディオI/O・ストリーム処理・ML推論をプロトで組める実践的情報を提供。
#技術書典

[emergent @emergent]

今回もスタートダッシュに乗り遅れましたが、なんとか新刊「機械学習の炊いたん１１。」を出すことができました。私はRustでGStreamerを使うお話を書きました。よろしければお手にとってみてください。 #技術書典
https://t.co/9LZ81gTSYO

[kirikei@Booth「機械学習の炊いたん9」発売中 @kirikei4]

遅ればせながら #技術書典 機械学習の炊いたん11リリースしました！
私はMLOpsライブラリであるEvidentlyの解説をしてます！時系列データの予測を例にして、主要監視項目の計算からダッシュボードの作成、リアルタイム描画までコード付きで紹介してます。
https://t.co/Q3SKgEvUCD

[tomo-makes @tomo_makes]

marimoの良記事です。 @kirikei4 の『次世代のJupyter notebook「marimo」で作るインタラクティブなデータ分析報告書』章を紹介いただきました。ありがたや！

『機械学習の炊いたん9。』で読めますよ👉📖 https://t.co/hEl0wDS7Qf

[カレーちゃん @currypurin]

【使ってみた】次世代Pythonノートブック「marimo」がJupyterの悩みを解決するかも？｜カレーちゃん @currypurin https://t.co/eWLs7dMbhy

書きました

[tomo-makes @tomo_makes]

@kirikei4 2-正規分布にサヨナラ ― 非対称分布を学ぶ

数理枠担当 @TimKoyama が、不均衡や偏りを鮮やかに表現する「歪分布 (わいぶんぷ)」を紹介します。
正規分布を前提と置きがちな実データ分析において、非対称分布を直感的に理解し、主要な5つの非対称分布を実践で扱える土台を作りましょう!
#技術書典

[tomo-makes @tomo_makes]

1-SEOに代わる新たな概念: LLMO

Webページの検索性を上げる取組みに、従来からSEOがあります。昨今、大規模言語モデルの存在感が高まり、「LLMの返答にいかに引用されるか」の重要性が増しています。
その最適化「LLMO」について、@kirikei4が文献やトレンド調査、実験から迫ります！
#技術書典

[tomo-makes @tomo_makes]

3. RustのWebGPUエコシステム紹介

Rust本の商業出版も手がけた @emergent が、RustからのWebGPU利用というテーマを深掘りします。
Rust✖️WebGPU視点でライブラリ、プロジェクト例を挙げました。 ハンズオンとして手元で実行できるコンパクトな実装例と比較実験付き!!
#技術書典

[tomo-makes @tomo_makes]

『機械学習の炊いたん10。』出ました! #技術書典
1-SEOに代わる新たな概念: LLMO
2-正規分布にサヨナラ ― 非対称分布を学ぶ
3-RustのWebGPUエコシステム紹介
4-AI時代のパーソナルナレッジマネジメント
5-大規模言語モデルのロードバイク解體新書

感想・拡散なにとぞ🙏
https://t.co/r1xbRvbOwG

[tomo-makes @tomo_makes]

@kirikei4 2-正規分布にサヨナラ ― 非対称分布を学ぶ

数理枠担当 @TimKoyama が、不均衡や偏りを鮮やかに表現する「歪分布 (わいぶんぷ)」を紹介します。
正規分布を前提と置きがちな実データ分析において、非対称分布を直感的に理解し、主要な5つの非対称分布を実践で扱える土台を作りましょう!
#技術書典

[mhidaka@技術書典 @mhidaka]

技術書典オンラインマーケットでml-titansの「機械学習の炊いたん１０。」を購入しました！ #技術書典 https://t.co/ILIr6hFUCu 記念すべき10作品目！めでたい