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操作可能なプログラムまはたバッチ ファイルとして認識されていません。Microsoft WindowsにPython3(7), Anaconda3)を導入する（7つの罠）error(61) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
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６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16) coding(45) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
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754 |
541 |
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製造業における機械学習, OSEK(83) 制御(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f
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225 |
263 |
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「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73
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量子(30)コンピュータプログラムへの道 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71
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M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e
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docker(18)でpython(10)/Rで機械学習する 書籍/ソース一覧 AI(36) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
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言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
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自分の頭で考えるようになるには https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/121a5372e3d67fc3af35
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M.S.Windows に Anaconda(python)を 2019年版 2019年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534
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「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計(20) 量子(77) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39
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R(データマイニング入門) Raspbian(Raspberry PI),Mac OSX, docker/ubuntu ６段階。データ取得・導入・起動・実行・描画・一括実行。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e8417310129c2425af59
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「python(5)による機械学習入門」AI(38) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/65d51bf78f52383e71ff
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「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」読書会用資料を ゼロから作る。現在参考文献確認中。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33fb2c66175a25e39559
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新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8
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「量子(36)アニーリングの基礎」を読む 第5日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116a5a6add72a5bf1630
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機械学習・深層学習でできること、できないこと。仮説十(36)。AI(41) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/41a567f149f78145fd4c
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「量子(13)アニーリングの基礎」を読む https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9
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「量子(14)アニーリングの基礎」を読む 第１日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778
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設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
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科学三分類・四分類・五分類と算譜(program) 仮説(93) 統計と確率(7) 制御(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603
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SPIN: 50歳からのプログラミング言語入門。docker(152) coding(47) coq(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c7cec79cb3b15237076
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R(データマイニング入門) Windows ６段階。データ取得・導入・起動・スクリプト読み込み・一括実行・逐次実行。３つの罠。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/52a288b002a54cd613d3
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「ゼロから作るDeep Learning」参考文献一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/82975f7b63b6ea2f33ff
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データマイニング入門 第９章「潜在意味解析」が本のように動かない件。壁六つ。コードの壁も。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/44567fb589c040aad40d
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Fanuc: 深層学習・機械学習 特許 AI(43) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/38085a4fb38cd1d9e4d8
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量子計算機 特許 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4429b2f5ed1a49180b55
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「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」参考文献の参考文献(作業中) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45ef08bd8da6d30d1d3e
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Data ScientistのためのPython(37), R, Machine Learning/Deep Learning環境構築。docker(20) 統計(28) AI(42) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff16ce6f2a1af43c77f3
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5 |
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量子(28)計算機 起業者 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/982112af4b4b81bc8e71
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「「量子(39)アニーリングの基礎」読書会は、どの学識レベルを想定されていますか。」への回答 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6862d3fe5a8990836df4
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統計(35)の嘘。仮説(127) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
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AI(34)の出力の根拠が人間にわからないか。仮説(160) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/876719c71e462fb4800b
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| 34 |
「AI(37)は核と同じ 二面性を持つテクノロジー」より多面的に。仮説(161) 量子(82) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/af51e225e25c015fef92
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仮説（120）無限次元空間を想定すること https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9f2c4d2e1ae4e1b4a7c6
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1987 |
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量子(83)計算機 実用化への道 数年後を目指して https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/95739d6b074adc64f727
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機械学習で手書き漢字をどれくらい読み取れるか, AI(35) 日本語(４) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16e38841f022a278830f
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「R Deep Learning Cookbook」 By Philippe Remy dockerで機械学習(79)AI(66) |
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc
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「真実は一つ」、上・下、裏・表、嘘・本当。仮説（118） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26f612afdb0b68b78b3c
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ゴッホの絵を機械学習させる４つの方法 色(17) 仮説(140) AI(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/472817558bd87144240d
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からあげ機の発展 AI(3) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb
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LLM に取り組む背景、目的、目標 AI(2)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb
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MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/729f6eb47cf1d2574e3e
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LLM 取り組む構造（想定）AI(29) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebf98ce7c56cdc07c116
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LLM(Large Language Model) Calendar 2024開催します。AI(21) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e95369dff4d585d8069f
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20241009 memo LLM AI(25) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80f00b3d6b44e00fec05
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LLMはハルシネーションを自覚しているか 松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.24" AI(6) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f49ecdd9ae8374524f62
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LLM 準備 AI(30) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/425908fe1e19a5c29bdf
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@syoyo「e-Gov 法令データ」AI(13) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2c561aaaf1e86f5f536b
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Colab の生成 AI(24) warning 理解 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7720eaffd00803f9c801
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【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM" 2024年10月17日 AI(9) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
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Building LLM Powered Applications AI(20) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ca76fde0eef5aed99368
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Small-scale proxies for large-scale Transformer training instabilities LLM AI(7) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/da0d806d9271b367e9b5
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LLM memo 2024100802 AI(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b5a27b0a41a80b3feaa6
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LLM 予習、復習 AI(11) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2ae445fb226ac9cac771
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「スケーリング法則が何故スケーラブルなのか?」 川西 発之 LLM memo 2024100801 AI(27) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88bf53ed79c554e94688
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Paper & Hacks memo 25... AI(10) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60141033a66d20ac6e27
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松尾研LLMコミュニティ【Paper & Hacks Vol.26】 医療LLMの研究紹介 参加記録 AU(14) |
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LMM related articles AI(18) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee42509529e3ef67cc6b
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小型LlamaモデルのTRLライブラリを用いた事後学習 記録 AI(4) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d53d75925496c247471b
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システムめも 機械学習, 深層学習, 量子計算機, LLM, AI(68） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7502d9e11f9014fe9dbe
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llm study AI(15) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b0acb6baeb2f4e353a4
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LLM行事参加記録 AI(22) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/afc9569916a748911274
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Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey, AI(16) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c0f5ec56d2cb2d1b4d2
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tool and key word AI(17) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/69402fcd3a3dd4e51ed0
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document list, AI(19) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/385e56e581bd9507518d
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AI/LLM一覧 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/178ae8c68673afd447ab
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