投稿
- ブログはじめました (2月 12, 2021)
- PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する (3月 21, 2021)
- Optunaを使ったおいしいコーヒーの淹れ方探索 (2021年4月版) (3月 31, 2021)
- PyTorch 1.8.1で入ったPyTorch Profilerを使ってみた (4月 2, 2021)
- [書評] CAREER SKILLS ソフトウェア開発者の完全キャリアガイド ー ソフトウェア開発者のキャリアで悩んでいる人たちに勧める最初の1冊 (4月 5, 2021)
- PyTorchのPERFORMANCE TUNING GUIDEの効果を確認してみる その1 「parameter.grad = Noneを使う」 (4月 27, 2021)
- PyTorchのPERFORMANCE TUNING GUIDEの効果を確認してみる その2 「Fuse pointwise operations」 (5月 10, 2021)
- PyTorch 1.10の新機能「CUDA Graphs」のパフォーマンスを測定してみる (10月 23, 2021)
- JAXによる微分可能Smith Watermanアルゴリズムのパフォーマンス測定 (11月 7, 2021)
- JAXとPyTorch、どっちが速いのか検証してみた (11月 16, 2021)
- Optuna V3開発スプリント #2 に行ってきた (12月 14, 2021)
- [勉強ノート]「ベイズ推論による機械学習入門」5.6ロジスティック回帰 (2月 23, 2022)
- [勉強ノート]「ベイズ推論による機械学習入門」5.7 ニューラルネットワークで紹介されたものをPyTorchで実装してみた (2月 27, 2022)
- [勉強ノート] 「線形計算の数理」 7.2.1 べき乗法 基本形 (3月 23, 2022)
- [勉強ノート] 「線形計算の数理」7.3 同時反復法 (3月 27, 2022)
- [勉強ノート] 「線形計算の数理」7.4 QR法 (3月 28, 2022)
- [勉強ノート] 「線形計算の数理」 7.7.1 Arnoldi法 (4月 3, 2022)
- ReactomeからPathwayの階層構造とPathwayに関連するGeneのデータを取得する (5月 6, 2022)
- UniProtのWeb APIを使ってほしい遺伝子のタンパク質配列を取ってくる (5月 7, 2022)
- PyTorch Geometricを使ってVariational Graph Auto-Encodersを作って学習してみる (5月 22, 2022)
- Kaggleの「Open Problems – Multimodal Single-Cell Integration」の振り返り (11月 19, 2022)
- Visual Studio Codeを使ってCUDAのコードを書く (12月 19, 2022)
- 生まれたばかりの息子をもっと理解したいので育児記録アプリの「ぴよログ」の記録を解析する(ファイル読み込み編) (12月 30, 2022)
- 統計的因果推論、統計的因果探索の勉強で読んだ本まとめ(2023/1版) (1月 9, 2023)
- [勉強ノート] 入門 統計的因果推論 3章 介入効果 (1月 11, 2023)
- [勉強ノート] 入門 統計的因果推論 反事実における直接効果と間接効果、媒介公式の導出 (4.5.2 媒介についてのツール) (1月 16, 2023)
- CUDAの高速化の復習2023年版 Reduction編 (1月 29, 2023)
- CUDAの高速化の復習2023年版 Vectorized Memory Access編 (2月 14, 2023)
- CUDAの高速化の復習2023年版 Histogram（主にatomicAdd）編 (2月 18, 2023)
- [書評] Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 ー これからKaggle頑張るぞ！って人におすすめな1冊 (2月 21, 2023)
- [書評] 拡散モデル データ生成技術の数理 ー 目覚ましい画像生成の発展の裏側を知りたい人へ (2月 22, 2023)
- [書評] Optunaによるブラックボックス最適化 ー Optunaを使っている人、使ってない人みんなに勧めたい1冊 (2月 23, 2023)
- [勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 1.5.1 ランジュバン・モンテカルロ法 (3月 2, 2023)
- [書評] 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 ー ビジネスに機械学習を使いたいと思ったら読んでほしい1冊 (3月 5, 2023)
- [勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 2.2 スコアベースモデル (3月 7, 2023)
- [書評] ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く エンジニアのためのドキュメントライティング ー 開発したプログラムのドキュメントを書こうと思ったら読む本 (3月 12, 2023)
- [勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 2.3 デノイジング拡散確率モデル (3月 15, 2023)
- PyTorch 2.0の新機能「torch.compile」使ってみた (3月 17, 2023)
- [書評] エンジニアリングマネージャーのしごと ー マネージャーになって悩んだらまず読んでほしい一冊 (3月 19, 2023)
- 育休前の自分に伝えたい育休の過ごし方 (3月 20, 2023)
- [書評] 老舗書店「有隣堂」が作る企業YouTubeの世界 ー 面白YouTubeチャンネルの裏側が知りたい人向けな一冊 (3月 26, 2023)
- ChatGPTみたいなアプリが簡単に作れるLangChainがすごすぎ (3月 27, 2023)
- 新社会人のころの自分に勧めたい「社会人にとって大切なことを教えてくれた本」まとめ (2023年版) (4月 2, 2023)
- LangChainのAgent「zero-shot-react-description」はLLMとどう連携しているのか？調べた (4月 4, 2023)
- [書評] キーエンス解剖 最強企業のメカニズム ー キーエンスの強さの秘密を知りたい人へ (4月 9, 2023)
- [勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 3.1-3.5のVE-SDE部分について (4月 12, 2023)
- [書評] 付加価値のつくりかた ー 価値のある仕事ができているか不安になったらまず読む一冊 (4月 16, 2023)
- LLMを使って論文のMindmapを作りたい ver.1 (4月 18, 2023)
- LangChainのSummarizationについて調べたまとめ (4月 20, 2023)
- [書評] エフォートレス思考 ー 毎日が忙しすぎて辛いと思ったら読む一冊 (4月 23, 2023)
- LLMに表データの解析を手伝ってもらえるLangChainのPandas Dataframe Agentの中身がどうなっているのか調べた (4月 26, 2023)
- [書評] 機械学習エンジニアのためのTransformers ー 自然言語のTransformerについてより知りたい人向けな一冊 (5月 7, 2023)
- LangChainのContextual Compressionのいくつかの機能がどのように実現されているかを確認してみた (5月 11, 2023)
- [書評] 英語は10000時間でモノになる ー これまでの英語学習じゃだめだと思った時に読む一冊 (5月 14, 2023)
- Hugging FaceのモデルをLangChainで使う方法を調べた (5月 18, 2023)
- [書評] スタッフエンジニア ー ソフトウェアエンジニアのキャリアの先について知りたいと思った時に読む一冊 (5月 21, 2023)
- [書評] 思考の質を高める 構造を読み解く力 ー 文章の理解度を高めたいと思ったときに読むと良い一冊 (5月 28, 2023)
- [書評] V字回復の経営 ー 会社を立て直すとはどういうことなのかを知りたくなったら読む一冊 (6月 4, 2023)
- [書評] 欲望の見つけ方 ー なぜほしくなるのかが分かる一冊 (6月 11, 2023)
- [書評] 怠惰な俺が謎のJCと出会って副業を株式上場させちゃった話 ー 副業から上場までの流れを面白おかしく知りたい方向けな一冊 (6月 25, 2023)
- [書評] 大規模言語モデルは新たな知能か ー 専門家じゃない人がChatGPTの技術的なことを知りたいと思ったら最適な一冊 (7月 3, 2023)
- [書評] 入社１年目の教科書 ー 新入社員じゃない人も一度は読んでほしい一冊 (7月 9, 2023)
- [書評] イシューからはじめよ ー 生産性を上げたいと思ったらまず読む一冊 (7月 23, 2023)
- [書評] 言語の本質 ー 一般人が言葉について知りたいと思ったら読む一冊 (7月 30, 2023)
- [書評] 世界インフレの謎 ー どのようにしてインフレが起きているのか知りたい人向けな１冊 (8月 7, 2023)
- [書評] 健康になる技術 大全 ー 健康になりたいと思ったらまず読む一冊 (9月 4, 2023)
- [書評] 知ってるつもり 無知の科学 ー 自分が何を知っていて、何を知らないのかを考え始めたら読む一冊 (9月 24, 2023)
タグ
- pytorch
- CUDA
- GPU
- optuna
- coffee
- 最適化
- JAX
- Bioinformatics
- ベイズ推論
- ベイズ推論による機械学習入門
- 勉強ノート
- book
- 固有値問題
- numpy
- 線形計算の数理
- pytorch-geometric
- GNN
- kaggle
- vscode
- R
- 因果推論
- 本
- 統計的因果推論
- 機械学習
- 書籍
- 拡散モデル
- python
- ビジネス
- 統計
- SBM
- スコアベースモデル
- キーエンス
- document
- writing
- マネージメント
- プロジェクト管理
- 育休
- ライフスタイル
- youtube
- 有隣堂
- llm
- langchain
- bot
- 健康
- 睡眠
- ソフトウェアエンジニア
- chatgpt
- mindmap
- 英語学習
- pandas
- transformers
- キャリアパス
- 経営
- 経済