ChatGPTに自然言語処理モデル「GPT2-Japanese」の使用方法を聞きながら実装したら想像以上に優秀だった件
前回は ChatGPT と Hugging Face を簡単に触ってみました。 今回は ChatGPT に自然言語処理モデル「GPT2-Japanese」の使用方法を聞きながらプログラムを実装してみたところ、想像以上に優秀だったので、その過程をご紹介したいと思います...
記事を読むChatGPTのベースになった自然言語処理モデル「Transformer」を調べていたら「Hugging Face」に行き着いた
ChatGPT を使ってみる # 最近「ChatGPT」というワードがSNSを賑わしているようです。 筆者は技術に対しては非常にミーハー(？)なので、ChatGPTが何なのか？また、どれほど凄いのか試してみたくなりました。 さっそく ChatGPT を使ってみたいと思います。 (ChatGPTの利用登録の方法については、解説サイトがたくさんありますのでそちらを参照ください...
記事を読む品質保証者の憂鬱「制限事項 VS 注意事項」
前回は「管理」と「保証」の違いについて考えてみました。 今回は開発部門と品質保証部門、さらにマーケット部門、営業部門、調整部門などを巻き込んで日夜展開される「制限事項 VS 注意事項」をお話したいと思います。 出荷前夜 # 製品・サービスの開発が順調に進んでいて、開発部門から「最終チェックも終わるし、”大体”OKなんじゃね？」って声が出てきて、さらに品質保証部門としても「指摘は”ほぼ”是正されたし、弊社の定める品質基準も”ほぼ”クリアになったんじゃね？」となったとします...
記事を読むPytestを使ってみる（その２：VSCode拡張機能編）
前回はPytestのインストールと簡単なサンプルを実行してみました。 今回はPytestを便利に使うVSCodeの拡張機能「Python Test Explorer for Visual Studio Code」を紹介したいと思います。 拡張機能のインストール # VSCodeを起動して「拡張機能」から「Python Test Explorer for Visual Studio Code」を検索して、インストールします。 VSCodeの左側のパネルの「テスト」を選択します...
記事を読むPytestを使ってみる（その１：準備編）
Pythonでプログラムを書いていて「TDD（テスト駆動開発）」にトライしてみたいと思ったことは無いでしょか？ そんなときは「テスティングフレームワーク」がおすすめです。 JavaではJUnitが有名ですが、Pythonにもテスティングフレームワークが用意されています。 Pythonには標準装備の「unittest」というテスティングフレームワークがありますが、今回は人気のある「Pytest」を紹介します...
記事を読む品質保証者の憂鬱「管理か保証かそれが問題だ」
前回の投稿から随分と時間が空いてしまいました。 申し訳ありません。 前回は”品質”と品質保証部、その役割と課題などについて述べさせていただきました。 今回は”品質”というワードで必ず登場する”品質管理”と”品質保証”について、筆者の思うところを述べてみたいと思います。 新参者の品質保証者の悩み # 筆者が開発部門から品質保証部門に異動して間もない頃、品質保証部門は品質保証部員を、開発部門が開催するもろもろの会議（レビュー会議、進捗会議、フェーズ移行提案会議などなど）に積極的に送り込んでいました...
記事を読むVSCodeのESP-IDF拡張機能「Espressif IDF」を使ってみる
以前のIoT記事にてArduino IDEを紹介しましたが、いつも使用しているVSCode(Visual Studio Code)でESP32のプログラムを作成できたら便利だなと思っていました。 今回はVSCodeでESP32のプログラムが作成できる ESP-IDF拡張機能「Espressif IDF」を紹介します。 ESP-IDF とは # ESP-IDF は”ESP-IoT Development Framework” の略です...
記事を読むWindowsでRust開発環境を作ってみる(VSCode＋BuildTools＋rustup)
最近はRustが人気と聞き、”技術ミーハー”な筆者としてはRustの開発環境を構築してみたくなりました。 Rustはプログラムの実行が高速であり、C/C++が不得意であったメモリの安全性を確保するなどの特徴を持ち、C/C++に取って代わるプログラミング言語になりえるステータスを持っています。 今回はWindows10＋VSCode＋BuildTools＋rustupでRustの開発環境を構築してみようと思います...
記事を読む機械学習モデル可視化ツール「Netron」を使ってみる
前回、ディープラーニングモデルのオープンフォーマット「ONNX（Open Neural Network Exchange）」を紹介しました。 その時に機械学習モデル可視化ツール「Netron」の存在を知りました。 今回は「Netron」を紹介したいと思います。 Netron って何？ # Netronは、機械学習モデルを可視化するツールです。 ブラウザを含むクロスプラットフォームで動作します...
記事を読むペアワイズ法テストケース生成ツール「PictMaster」の直交表を使う
前回はペアワイズ法テストケース生成ツール「PictMaster」の”原型シート”機能(因子編)について紹介しました。 今回はペアワイズ法ではなく直交表を使って組み合わせテストケースを生成してみます。 直交表ってなに？ # 直交表とは，複数の因子・水準の組み合わせにおいて、任意の２因子について「水準の組み合わせが同じ回数だけ現れる」という性質をもつ”組み合わせ表”を指します。 複数因子・水準を組み合わせてテストする時、因子間に「交互作用」が存在すると、テスト結果が影響を受ける場合があります...
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