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「現実世界でのPythonのトップ10の使用例」

Pythonは使いやすさ、読みやすさ、豊富なライブラリサポートにより、ソフトウェア開発の世界を変えた多目的かつパワフルなプログラミング言語です。Pythonはさまざまなセクターでのアプリケーションにより、プログラマーや開発者の間で人気を集めています。この記事では、Pythonのトップ10の実世界での使用例をリストアップし、実際のPythonの例を示し、Pythonの学習の利点を強調します。なぜPythonを学ぶのか？ Pythonを学ぶべき理由のいくつかを以下に挙げます: 習得と利用が容易 Pythonは、習得と利用が容易で読みやすい構文を持つため、初心者にとって素晴らしい選択肢です。言語はコードの読みやすさを重視しているため、開発者は明確で簡潔なコードを記述することができます。シンプルさにより、プログラマーは基本的なプログラミングの知識をより早く習得し、より少ない困難を伴って学ぶことができます。多様性と柔軟性 Pythonを使用してさまざまなアプリケーションを構築することができます。Pythonはこれらの活動を可能にするツールとモジュールを備えており、デスクトッププログラムの構築、データの分析、機械学習モデルの構築、オンラインアプリケーションの開発などが可能です。その多様性により、開発者は他の領域に移行することができます。豊富なライブラリサポート Pythonのライブラリは、困難なタスクを簡略化することにより、開発を容易にする事前に書かれたモジュールや関数を提供します。例えば、DjangoやFlaskはWeb開発をサポートし、TensorFlowやPyTorchは機械学習をサポートします。豊富なライブラリサポートにより、開発者は既存のコードを使用して時間を節約しながら特定の問題を解決することができます。関連記事: 知っておく必要のあるトップ10のPythonライブラリ！強力なコミュニティサポート Pythonの開発者コミュニティは、世界中で強力で支援的な存在です。コミュニティは言語のためのライブラリ、フレームワーク、ツール、さらには詳細なドキュメントやチュートリアルを開発することで積極的に貢献しています。この活気あるコミュニティのおかげで、Pythonには新しいトレンドやベストプラクティスがあります。コミュニティフォーラムやディスカッションボードは、開発者が助けを求めたり、知識を交換したり、プロジェクトで協力したりする場を提供してくれます。生産性の向上 Pythonのシンプルさと幅広いライブラリサポートにより、開発者はコードをより迅速かつ効果的に記述することができます。Pythonのコード再利用の重要性により、プログラマーはモジュール化され、保守性の高いコードを作成することができます。既存のフレームワークやライブラリを利用することで、開発者は特定の問題の解決に集中することができます。高い生産性のため、Pythonは小規模から大規模なアプリケーションの両方にとって望ましい選択肢となっています。広範な産業での採用 Pythonの使用は、さまざまな産業で大幅に増えています。大企業や中小企業、学術研究機関、主要な組織がそれを利用しています。この広範な産業での受け入れにより、PythonエンジニアはWeb開発、人工知能、データサイエンス、ソフトウェア開発など、多くの仕事の選択肢を持っています。クロスプラットフォームの互換性 Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで使用することができます。Pythonのクロスプラットフォームの柔軟性は、大規模なユーザーベースに到達するためにソフトウェア開発やWeb構成で非常に役立ちます。さらに、移植性があるため、プログラマーはコードを一度だけ書く必要があります。 Pythonを学ぶのにかかる時間についての記事もチェックしてください！実世界でのPythonの主な用途 Pythonは実世界にさまざまな利益をもたらす多目的なプログラミング言語です。以下はPythonのトップ10の用途です: Web開発データサイエンス…

「NVIDIAのAIが地球を気候変動から救う」

ベルリンサミットの基調講演で、NVIDIAの創設者兼CEOのJensen Huang氏は、AIとデジタルツイン技術が気候研究のイノベーションの次の波を解き放つことを明らかにしました。このイベントは、ベルリンの名門ハルナックハウスで180人の参加者を集め、気候モデリングと研究者、政策立案者、産業界の協力が持続可能な気候課題に取り組む上で重要な役割を果たすことを強調しました。Jensen Huang氏のスピーチからのキーハイライトを紹介し、NVIDIAのEarth-2プラットフォームとEarth Virtualization Engines（EVE）イニシアチブが気候の突破口を開く方法を理解しましょう。また読む：NASAから資金を集めるためのNVIDIAのAIモデル気候モデリングの重要な役割 Jensen Huang氏は、有名な物理学者リチャード・ファインマンの引用を使ってスピーチを始め、創造を通じた理解の重要性を強調しました。彼は気候研究者が政策形成、産業の指針作り、地球の健康の保護に果たす重要な役割を認めました。この理解を実現するために、基調講演では気候モデリングの重要性と将来への影響が強調されました。 NVIDIA Earth-2：気候と天気の予測を加速する NVIDIA Earth-2プラットフォームは、AIと高解像度シミュレーションを統合したフルスタックのオープンプラットフォームで、気候と天気の予測を加速します。ICONやIFSなどの高度な数値モデル、FourCastNetやGraphCastなどのニューラルネットワークモデルをNVIDIA Modulusを介して使用し、Earth-2は研究者に前例のない速度とスケールで世界の大気をシミュレートし、可視化する力を与えます。NVIDIAの強力なDGX GH200、HGX H100、OVXスーパーコンピュータ上で実行されるこのプラットフォームは、画期的な気候研究の能力を約束します。また読む：農業の未来：データサイエンスを活用した作物収量の最適化 Earth Virtualization Engines（EVE）：気候科学のアクセス向上 EVEは、気候科学、高性能コンピューティング（HPC）、AIに焦点を当てた国際的な協力体制であり、持続可能な惑星管理のための容易にアクセス可能なキロメートルスケールの気候情報を提供することを主な目標としています。2.5kmの解像度で調整された協調気候予測を提唱することで、EVEは進捗を加速し、25年にわたる気候研究の進展を築き上げることを約束します。また読む：AIモデルの環境的コスト：炭素排出と水消費気候研究者のための三つの奇跡 Jensen…

Google Cloud上のサーバーレストランスフォーマーパイプラインへの私の旅

コミュニティメンバーのマクサンス・ドミニシによるゲストブログ投稿この記事では、Google Cloudにtransformers感情分析パイプラインを展開するまでの道のりについて説明します。まず、transformersの簡単な紹介から始め、実装の技術的な部分に移ります。最後に、この実装をまとめ、私たちが達成したことについてレビューします。目標 Discordに残された顧客のレビューがポジティブかネガティブかを自動的に検出するマイクロサービスを作成したかったです。これにより、コメントを適切に処理し、顧客の体験を向上させることができます。たとえば、レビューがネガティブな場合、顧客に連絡し、サービスの品質の低さを謝罪し、サポートチームができるだけ早く連絡し、問題を修正するためにサポートすることができる機能を作成できます。1か月あたり2,000件以上のリクエストは予定していないため、時間と拡張性に関してはパフォーマンスの制約を課しませんでした。 Transformersライブラリ最初に.h5ファイルをダウンロードしたとき、少し混乱しました。このファイルはtensorflow.keras.models.load_modelと互換性があると思っていましたが、実際にはそうではありませんでした。数分の調査の後、ファイルがケラスモデルではなく重みのチェックポイントであることがわかりました。その後、Hugging Faceが提供するAPIを試して、彼らが提供するパイプライン機能についてもう少し調べました。APIおよびパイプラインの結果が素晴らしかったため、自分自身のサーバーでモデルをパイプラインを通じて提供することができると判断しました。以下は、TransformersのGitHubページの公式の例です。 from transformers import pipeline # 感情分析のためのパイプラインを割り当てる classifier = pipeline('sentiment-analysis') classifier('We are very happy to include…

リアルワールドのMLOpsの例：Brainlyでのビジュアル検索のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプライン

シリーズ「実世界のMLOpsの例」の第2回目では、Brainlyの機械学習エンジニアであるPaweł Pęczekが、Brainlyのビジュアル検索チームにおけるエンドツーエンドの機械学習オペレーション（MLOps）プロセスを詳しく説明しますそして、MLOpsで成功するためには、技術やプロセスだけではなく、さらに詳細な情報を共有します Enjoy...

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