🌱難しいAI・データをビジネス価値に変える方法を発信します Kaggle /機械学習 / LLM / DXコンサル Qiitaで技術記事発信中📝
Joined October 2024
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少し前一瞬、会社アカウントにしてたのですが、色々考え話し合った結果、個人アカウントに戻すことにしました！！🌱
これからも本職DSの現場のリアルや、技術発信を続けていきたいと思います！
たくさんのフォロワー様、これまで絡んでくださった皆様、これからもよろしくお願いします😆🩵
みなみ | Data Scientist retweeted
半角/全角キー、もう押さなくていい。
日本語と英語をまぜて打つと、勝手に打ち分けてくれる日本語入力「Meltype」を作りました。
kyouhagithubnipushshita
→ 今日はgithubにpushした
無料・オープンソース / Windows (Mac・Linux はプレビュー版)
github.com/yksr-melt/Meltype…
#個人開発
みなみ | Data Scientist retweeted
彼もガチの天才で。一桁歳のときからLLMを触っているという日本AI界の至宝。17歳とは到底思えない知識と知能の持ち主で、私も良くリプライ大喜利で弄んでもらってる。このPOSTに書いてある内容は真似しやすいし、クソ有益なのでフォロー必須。
みなみ | Data Scientist retweeted
読書メモ書きました。先日のポケカコンペに挑むにあたり読みました。
コンペに直接的に役に立ったわけではないのですが、強化学習の基礎がわかりやすく説明されている良書でした。
zenn.dev/morim34/articles/85…
みなみ | Data Scientist retweeted
個人的にAstraの1番良い使い方。
テニスのフォームをCVで自動コーチングする個人開発。入力はiPhoneで撮った動画だけ。
そこからボール速度、フォア/バックの判別、コース、打点時の体の位置を取っている。
ラベリングはAstra（GPT-6）にやらせて、実際の検出はRF-DETRをfine-tuningして使っている。
CVで一番コストがかかるのはアノテーションで、ここを大型VLMに肩代わりさせる。そのうえで推論は軽量モデルに任せる。ボールを追うには毎フレーム処理が要るので、大型モデルを回し続けるのは速度もコストも現実的じゃない。
RF-DETRはRoboflowのリアルタイム検出モデルで、Apache 2.0、エッジで動くサイズ。将来的にiPhone上で完結させる前提として筋がいい選択だと思います。
賢いモデルで教師データを作り、小さいモデルを走らせるがコスト運用的に今後の標準構成になっていく気がします。
i trained a computer vision model to train me at tennis
it tracks ball speed, forehand vs backhand strokes, shot placement, body position when i strike the ball
how this works:
- input video from an iphone
- CV pipeline orchestrated with roboflow agent: data labelling using Astra 6, detection done with a fine-tuned RF-DETR model
- video annotation using python + openCV
goal is to make an app that records each practice session, tracks progress over time, and gives feedback on improving my technique
more to come!
みなみ | Data Scientist retweeted
おおお！！さすがです！👍
ちなみにこちらのThe Kaggle Bookを読んだ後の実践編みたいなので、ご興味あればチェックしてみてください😎✅
amzn.asia/d/0iqDO66H
今日もお疲れさまでした🌙✨
Things I was able to do today as a Data scient and medicine student; 😌 🖤
1. I tried deploying my diabetics retinopathy project on Streamlit Community Cloud instead because it's free andno sleeping. I pushed my code to Github and found out my model file was saved as a folder with 500+ files instead of a single .pth file which means I have to retrain the model one more time with the correct save format. 🥲
Deployment is just refusing to cooperate 😭
2. I read as usual, first time I actually enjoyed studying.
3. I tasked for a client. 🙂
やっぱエンジニア上位は高い🥹🥹🥹
Indeedどうなってんの笑笑笑
【新卒入社者×ITエンジニア】平均年収ランキング
（抜粋）
1位 Indeed Japan：2,788万円（31.0歳）
6位 メルカリ ：970万円（27.2歳）
16位 朝日新聞社 ：803万円（30.1歳）
27位 MIXI ：768万円（29.0歳）
147位 ビズリーチ ：610万円（26.2歳）
100位 チームラボ ：652万円（26.7歳）
214位 キオクシア ：551万円（28.4歳）
278位 日本銀行 ：502万円（26.2歳）
OpenMoneyの2024年以降登録給与データのうち、「新卒入社者×職種ITエンジニア」のデータを集計しました。
より詳細な各社の情報はOpenMoneyのサイトでご覧いただけます。
openmoney.jp/?utm_source=om_…
（1～224位）
全てを写経することは難しくても、大事なところ、理解が浅いところだけでも写経するようにしようかな
LLMが生成したコードはコピペせず、あえて手で写経して認知負債を防ぐアプローチ。
・個人開発においてAIは非常に便利
・ただ、すべてをAIに任せるとコードに対する認知負債が溜まってしまう
・退屈な実装を任せたいだけで、コードへの理解まで手放したいわけではない
・かといって、AIが自動生成した大量のコードをレビューする作業は全く楽しくない
・そこで筆者は、AIにチャットでコードを出力させ、それをすべて手打ちで書き写している
・プロンプトで、AIによるファイルの直接編集やコマンド実行をあえて固く禁止
・これだとAIに自動化させるより効率は落ちる
・それでも、AIを使わない場合に比べれば2倍は早い
・手打ちすることで作業ペースが落ち、AIのハルシネーションや設計のまずさに気づきやすくなる
・書き写しながらリファクタリングでき、コードベースの空間的なマップが頭の中に作れる
・筆者は生産性よりも、コードに対する理解を優先している
・ソフトウェア業界は今、近い将来に支払うべき巨大な認知負債を抱え込もうとしている
・少なくとも自分が生み出すコードだけは完全に理解しておきたい、というスタンス
ankursethi.com/blog/prevent-…
みなみ | Data Scientist retweeted
herdr を使いこなす: 複数 AI エージェントの連携から自作プラグインまで
blog.techscore.com/entry/202…
みなみ | Data Scientist retweeted
タスクログやエージェントログを分析してzennの記事としてまとめました。herdrでエージェントオーケストレーションする参考になると思いますので是非ご覧ください
Herdr で止まらず、精度の高い開発を進める工夫 ─ intent-cli で意図をもとに開発する｜tomohisa zenn.dev/jtechjapan_pub/arti…
なるほどなるほど🧐
【データサイエンティスト職】平均年収ランキング
（抜粋）
1位 アマゾンジャパン：1,498万円（31.6歳）
9位 野村総合研究所 ：1,027万円（30.5歳）
12位 博報堂 ：994万円（32.3歳）
15位 楽天グループ ：927万円（33.1歳）
22位 LINEヤフー ：829万円（29.8歳）
24位 NTT西日本 ：821万円（33.5歳）
37位 ソフトバンク ：713万円（29.8歳）
OpenMoneyの2024年以降登録給与データのうち、「データサイエンティスト職」のものを集計しました。
データ数が一定に満たない企業は除外しています。
より詳細な各社の情報はOpenMoneyのサイトでご覧いただけます。
openmoney.jp/?utm_source=om_…
