機械学習とニューラルネットワーク - ページ 45

[MetaQuotes]

7 分でわかる GitHub コパイロット

7 分で GitHub コパイロット 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot は、記述されているコードのコンテキストに基づいて提案を生成する、AI を活用したオートコンプリート ツールです。これにより、記述されるコードの量が削減され、開発がスピードアップされます。開発者が作成したコメントに基づいてコードを生成することもできるため、プロジェクトを初めて使用する人にとってもコードが理解しやすくなります。 GitHub Copilot には、提案の切り替えを可能にし、パフォーマンスを最適化し、コードの効率を向上させるためにコードの追加の提案を生成する機能も含まれています。このトランスクリプトでは、クリーン ブラシ、リスト ステップ ブラシ、堅牢な作成ブラシ、チャンク コード ブラシ、ドキュメント コード ブラシなど、GitHub Copilot で使用できるさまざまなブラシについて説明します。このツールではまだエラーが発生することを認めながらも、講演者は視聴者に 2 か月の無料トライアルを試して、コーディングに役立つかどうかを確認するよう勧めています。

• 00:00:00このセクションでは、GitHub Copilot の利点と制限について、実際の使用例とともに説明します。 Copilot のオートコンプリート機能は、記述されているコードのコンテキストに基づいて提案を生成するため、記述されるコードの量が減り、開発プロセスが高速化されます。さらに、Copilot は開発者が作成したコメントに基づいてコードを生成できるため、プロジェクトを初めて使用する人にとってもコードが理解しやすくなります。 Copilot には、提案の切り替えを可能にする機能と、パフォーマンスを最適化し、コードの効率を向上させるためにコードの追加の提案を生成する機能も含まれています。最後に、言語翻訳、特定のユースケース用のブラシ、テスト生成などの実験的な機能を提供する GitHub Copilot Labs イニシアチブが紹介されます。これらの機能は実験的なものではありますが、効果的に使用すると生産性と効率が大幅に向上します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、GitHub Copilot で利用可能なさまざまなブラシについて説明します。クリーン ブラシは未使用の変数と関数を削除し、リスト ステップ ブラシはタスクのステップバイステップの指示を作成するのに役立ちます。堅牢な作成ブラシはエラー処理を追加してコードをより堅牢にし、チャンク コード ブラシはコードをより小さいものに分割するのに役立ちます。 、より管理しやすいチャンク、およびドキュメント コード ブラシがコードのコメントとドキュメントを生成します。カスタム ブラシは、コードの特定の部分に対してエディター内で直接カスタム コマンドを作成できるため、特に便利です。全体として、講演者は GitHub Copilot を肯定的に評価していますが、それでもいくつかのエラーが発生すると指摘しています。ただし、講演者は視聴者に 2 か月の無料トライアルを試して、コーディングに役立つかどうかを確認することを勧めています。

[MetaQuotes]

GitHub Copilot X の説明 |大きな前進です...

GitHub Copilot X の説明 |大きな前進です...

YouTube ビデオ「GitHub Copilot X Explained | A big step forward...」では、開発者向けにコードを生成する AI ツールである GitHub Copilot の最新の開発について説明しています。新しいバージョンの GitHub Copilot X には、カスタマイズされたドキュメント、プル リクエスト分析、自動テストの提案、より優れた自動提案のためのゴースト テキストなどのさまざまな機能が含まれています。また、チャット対応の会話で即座にヘルプを提供したり、AI を活用したプル リクエストの完了とレビューの応答も可能です。このビデオでは、GitHub Copilot CLI、音声、およびコード ブラシの機能をさらに強調しています。これにより、ユーザーは音声を使用してコードを作成したり、コードを変更して読みやすくしたりできるようになります。この YouTuber は、開発者に AI を採用し、月額 10 ドルという手頃な価格の GitHub Copilot にサインアップすることを奨励しています。

• 00:00:00このセクションでは、Travis が GitHub Copilot とその最新開発である GitHub Copilot X について説明します。彼は、Microsoft がさまざまな AI ツールで今年 AI 業界を支配していることを強調しています。次に、GitHub Copilot が開発者向けにコードを生成することでどのように機能するのか、また、GitHub の調査に基づいて、GitHub Copilot が開発者の生産性と満足度の向上にどのように大きな成功を収めているかについて説明します。 Travis 氏は、GitHub Copilot X の X がドキュメント、PR、ブロック、CLI などのさまざまな機能を表していることにも言及しています。 GitHub Copilot X の製品ビジョンは、AI を活用したソフトウェア開発の未来であり、より正確で高速な GPT-4 モデルを使用します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、GitHub Copilot X のさまざまな機能を要約しています。これには、25,000 語数制限や、開発者がチャット ウィンドウを通じて即時にヘルプを取得できるチャット対応の会話が含まれます。このツールは、カスタマイズされたドキュメントも提供します。ユーザーは、GitHub、React.js、MDN、Azure からの統合ドキュメントに基づいて質問し、パーソナライズされた回答を受け取ることができます。もう 1 つの重要な機能はプル リクエストです。プル リクエストでは、ツールがコードを分析し、開発者向けの PR 記述を作成します。さらに、より良い自動提案を行うための自動テストの提案とゴースト テキストも提供します。このビデオでは、これらの新機能が開発者コミュニティにとってどのようなメリットがあるかを強調しています。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、AI を使用して問題を解決する GitHub Copilot の機能について説明します。問題を解決するために自動的に加えられる変更を提案できます。言及されているもう 1 つの機能は、AI を利用したプル リクエストの完了、修復、および応答の確認です。これにより、ユーザーはプル リクエストの変更をより簡単に理解できます。 GitHub Copilot CLI についても説明します。ユーザーはターミナルで特定のコマンドを実行する方法について支援を求めることができ、コマンドが生成されます。最後に、GitHub Copilot 音声ブラシとコード ブラシが導入されました。これにより、ユーザーは音声を使用してコーディングできるようになり、ユーザーのコーディングを支援するツールボックスが追加されます。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、YouTuber が、GitHub Copilot の Visual Studio コード拡張機能のコード ブラッシング機能について説明します。この機能により、コードを変更して読みやすくし、型を追加し、単純なバグを修正し、デバッグ ステートメントを追加し、コードをより堅牢にすることができます。 。また、テスト生成、コードの説明、コード変換などの実験的アプリケーション向けの GitHub Copilot Labs 拡張機能についても言及しています。もう 1 つの機能は、チャートやグラフを含む豊富なドキュメントを構築するための対話型ツールである GitHub ブロックです。彼らは、開発者に AI を採用し、月額 10 ドルという手頃な有料サービスとして利用できる GitHub Copilot にサインアップすることを奨励しています。

[MetaQuotes]

GitHub Copilot の包括的なガイド: 初心者から専門家まで | VS コードのデモ

GitHub Copilot の包括的なガイド: 初心者から専門家まで | VS コードのデモ

このビデオでは、GitHub Copilot とその機能の包括的なガイドを提供します。発表者は、Copilot が効率を向上させるコードをどのように提案できるかを示し、複雑なコーディング問題を解決して個人のコーディング スタイルに適応する能力を示し、2D 描画用の SkiaSharp のような新しいライブラリを学習する際の Copilot の有用性を実証します。発表者は、Copilot の利点を強調しながら、コードの批判的思考や理解に代わるものではないことを強調しました。全体として、このビデオは、GitHub Copilot の使用方法を理解したい初心者や専門家にとって優れたリソースです。

• 00:00:00ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが、プログラマがより効率的にコードを記述し、典型的なエラーを回避できるコーディング アシスタントとしての GitHub Copilot について簡単に紹介します。同氏は、ユーザーがプロとして使用するかどうかを決定する前にツールをテストするために使用できる 60 日間の無料試用期間についても言及しました。このビデオでは、ツールの機能を説明するために、複雑さを増す 3 つのデモが紹介されます。発表者は、数値が素数かどうかをテストする関数を作成すると、Copilot が思いつかなかったパフォーマンスの最適化に関する有用な提案を提供する方法を示してツールを実演します。 Copilot の提案は常に完璧であるとは限らないため、コメントが提案のガイドに役立つ場合があります。発表者は続けて、ディスクからファイルの内容を読み取り、ファイル内の平均行長を計算するなど、より複雑なプログラミングの問題を Copilot がどのように解決できるかを示しました。
  
  
• 00:05:00ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが GitHub Copilot を使用して、特定のファイルの平均行長を計算する機能を実装する方法をデモンストレーションします。これらは、ツールが機能を実装するための複数の方法をどのように提案できるか、および 2D 描画用の SkiaSharp などの新しいライブラリを学習するためにツールをどのように活用できるかを示しています。彼らは、Copilot はコードを提案するのには役立ちますが、実装を徹底的に検討し、コードが何を行っているかを理解することに代わるものではないことを強調しています。発表者は、Copilot がユーザーのコーディング スタイルに適応できることにも言及しました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、GitHub Copilot がコーダーの個人的なスタイルをどのように認識して適応し、コーディングの間違いを防ぐことができるかを講演者がデモンストレーションします。講演者はまた、色や塗りつぶし形状の生成、さらには「ペインターのアルゴリズム」の理解など、最小限の労力と調査でコードを生成できる Copilot の能力を賞賛しました。さらに、講演者は最終製品を色と重なり合う円で紹介し、Copilot はループの各反復に簡単に適応します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講演者は、デモの最も優れた点は、SkiaSharp ライブラリに関する事前知識を必要としないことであると強調し、コードを記述する際の Copilot の使いやすさを示しています。彼らはまた、Copilot を毎日使用しており、AI に自分が何をしているかを推測させるときに特に役立つと感じているとも述べていますが、コメントも時々使用しています。講演者は、視聴者にビデオを気に入ってもらい、チャンネルに登録し、他のビデオやコースをチェックするよう勧めます。

[MetaQuotes]

GitHub CoPilot の使用

GitHub CoPilot の使用

このビデオでは、AI に基づいており、パブリック リポジトリでトレーニングされた GitHub CoPilot の開発と機能について説明しています。このツールは、開発者の生産性を向上させるための提案や機能を提供し、個人と企業が利用できます。 CoPilot には、プロジェクトのコンテキストに基づいてコードを提案する機能があり、ユーザーは IDS をオフにしたり、テレメトリをオプトアウトしたりできます。このビデオでは、ユーザー インターフェイスの構築、テスト、バグの修正など、CoPilot の潜在的な用途について説明しています。講演者は、安全なコーディング慣行を維持し、コードの品質を確保することの重要性を強調します。さらに、CoPilot の技術的な制限と、IDE でのチャットや AI による完全なレビューなどの今後の機能についても説明します。このビデオでは、CoPilot をアシスタントまたはペア プログラマーとして使用することについても触れており、コーディング スタイルを調整および改善するために CoPilot を 60 日間使用することを推奨しています。

このビデオでは、講演者が GitHub CoPilot を使用してコードを作成し、ツールに関するよくある質問に答えた経験を共有しています。彼らは、このツールはユーザーが現在コーディングしている内容から学習し、役立つヒントや正しい方向へのナッジを提供すると説明しています。講演者は、Azure コグニティブ サービスでの CoPilot の使用例や、低レベル C++ プログラミングの例も示します。彼らは、このツールはより最新のトレーニング データで更新され、フレームワークの新しいバージョンに対応するために更新が少しずつ行われることに注目しています。講演者は、開発者が新しいテクノロジーを学び、API を試して有用なデータを抽出するのに役立つ CoPilot の有用性を賞賛しました。

• 00:00:00このセクションでは、GitHub のソリューション エンジニアである Tanya が、GitHub CoPilot の歴史と開発について説明します。彼女は、画像認識から自然言語処理に至る AI の進歩について説明し、最終的には CoPilot の開発に至ります。 Tanya 氏は、CoPilot の主な目的は、新しいテクノロジーを開発者に提供し、アイデア創出プロセスにおける開発者のエクスペリエンスを向上させることであったと説明します。彼女は、このツールの作成には Microsoft を通じた Open AI と GitHub の協力があったと考えています。最近の CoPilot の発売により、Tanya 氏は、CoPilot が Microsoft の傘下で世界的に認知されるブランドになると考えています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot の機能と、それを個人や企業がどのように使用できるかについて説明します。これは任意のソース コントローラーで使用でき、GitHub のすべてのパブリック リポジトリでトレーニングされたローカル AI に基づいています。このツールは、あまり一般的ではない言語を含むすべての言語をサポートし、プロジェクトのコンテキストとカーソルの周囲にあるものに基づいて適切な提案を提供します。単に 1 行を完成させるだけではなく、完全な機能を提案できます。個人は GitHub アカウントとクレジット カードがあれば Copilot を無料で使用できますが、企業には追加機能があり、ポリシーと構成を通じて Copilot へのアクセスを管理できます。プライバシーと VPN プロキシのサポートは企業でも利用できます。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、IDS をオフまたはオンにする機能、コパイロットの使用およびテレメトリのオプトアウトなど、GitHub CoPilot を使用する機能について講演者が説明します。講演者はまた、コパイロットが新しい提案を生成するとしても、受け取ったコードはモデルに基づいて構築されており、場合によっては提案されたブロックが公開コードと同一である場合があることも強調しました。ただし、ユーザーには、提案をフィルタリングし、同一の公開コードの提案をブロックする構成オプションがあります。講演者は、開発者の生産性について語るスペース フレームワークについても話しており、約 2000 人を対象に調査を行ったところ、CoPilot を使用すると反復的なタスクが速くなったと回答しました。また、生産性、満足度、開発者の幸福度の効率とフローの指標についても議論しました。最後に、新しいアプリケーションで CoPilot を使用する方法を示します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ユーザーが GitHub CoPilot を使用して、Express フレームワークを使用して簡単な Web サイトのコードを作成する方法を示します。このツールは、ユーザーが指定したコマンドに基づいて提案を行うことができ、アプリケーションのコンテキストを理解することができます。ユーザーは行ごとに、または関数を使用してコードを生成することもでき、CoPilot は関数を使用する方法を提案します。さらに、ユーザーは、CoPilot がさまざまなアプリケーションのコンテキストを理解し、プロジェクト名に基づいてデータを提案する方法を示します。全体として、CoPilot を使用すると、開発者はコーディング パターンから学習しながら、コードをより簡単かつ迅速に作成できるようになります。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot を使用して個人プロジェクトでコードを迅速に生成した経験について説明します。これらは、Copilot がどのようにコードを理解し、プロジェクトのコンテキストに基づいて提案を生成できるかを示しています。これらは、Copilot がデータ セットに基づいて印刷するデータ ブロックを生成し、次のステップに一致するコードを推測する方法を示しています。講演者は、Copilot がプロジェクトのコンテキスト内でツールや開発者と対話することで開発者の生産性を向上させることができると述べました。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、講演者が、GitHub CoPilot がさまざまなユースケースでどのように生産性を向上できるかの例を示します。 1 つの例は、CoPilot がインラインで提案を提案し、反復的なタスクを自動化するユーザー インターフェイスを構築する場合です。もう 1 つの使用例は、データまたはスキーマのテストと生成です。CoPilot は大量のコードを迅速に生成し、コード カバレッジを向上させることができます。さらに、講演者は、状況に応じた提案を使用して CoPilot を使用してバグを修正し、コードの品質を向上させる方法を示します。 CoPilot はまだ実験的なプラグインですが、ソフトウェア開発の生産性と効率を大幅に向上させる可能性があります。
  
  
• 00:30:00ビデオのこのセクションでは、講演者が GitHub CoPilot を使用する際に安全なコーディング手法を維持することの重要性について説明し、CoPilot は開発者の代わりをするものではなく、コーディングを支援するために存在することを強調しています。彼らは、開発者が安全でないコードを作成している場合、CoPilot がより安全でないコードを誤って生成する可能性があると指摘しています。この問題を回避するために、CoPilot は適切なコンテキストなしで SQL インジェクションの提案を防ぐフィルターを追加しました。さらに、開発者はコードをレビューしてセキュリティの脆弱性をテストする責任があります。また、CoPilot がトレーニング データ セットを更新することでさまざまなライブラリ バージョンやフレームワークにどのように適応するかについても触れていますが、十分なデータが利用できない場合、新しいプラクティスに基づいて変更が提案されるとは限らないことに注意してください。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、ビデオで GitHub CoPilot の提案の安全性と信頼性、およびコードの品質を保証する方法について説明します。 GitHub CoPilot の AI は、他の場所からコードをコピーすることなく、GitHub データベース内の情報に基づいてコードを生成します。開発者は、CoPilot によって生成されたコードをテストし、安全性とセキュリティを確保する責任があります。さらに、ビデオでは、Stack Overflow などのリソースに対する投票とランキングを通じて品質管理がどのように維持されるかについて説明しています。最後に、ビデオでは、CoPilot が長時間の会話のコンテキストを維持する能力についての懸念を取り上げていますが、この能力は現在約 2 ～ 4,000 トークンに制限されています。
  
  
• 00:40:00ビデオのこのセクションでは、講演者が GitHub CoPilot の技術的制限と、単一クエリごとにデータを再送信する方法について説明します。また、ユーザーが入力している場所を追跡するのに役立つ進化するコンテキスト機能についても説明します。コードの一括変更や既存の問題の発見に CoPilot を使用できるかどうかに関するユーザーの質問に答えます。彼らは、IDE でのチャットや AI による完全なレビューなど、今後の機能について言及しています。また、新しく発表された Teams 用の GitHub Copilot についても説明します。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、講演者は、GitHub Copilot でテストやエラー処理に利用できる機能が多数あると述べています。 2021年11月に始まったテクニカルプレビューのユーザー数は100万人だった。講演者はまた、開発者がコードとフレームワークを正しく使用しているかどうか、また正しい方法でコードを記述しているかどうかを確認できるため、Copilot が生成したコードを使用することは学習ツールになり得るとも述べています。講演者は、Copilot を 60 日間試して、提供された提案に従ってコーディング スタイルを調整することを推奨しています。さらに、講演者は、Google で Stack Overflow ワークフローを検索して、コードが何を行っているかを理解し、トラブルシューティングの目的で基本的なログとデバッグ情報を追加することを推奨しています。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、関係するビジネス ロジックのコンテキストを提供することで、GitHub CoPilot を PR レビューに役立てるためにどのように使用できるかについて講演者が説明します。 SQL を使用して新しいテーブルを作成し、データを挿入する例を示し、CoPilot がビジネスのコンテキストを使用してコード レビュー用の提案を生成する方法を示します。また、コードをコードベースの他の部分と比較する際の構文とスタイルの重要性についても触れています。講演者らは、CoPilot がデータベースのスキーマを常に知っているとは限らないが、多くの場合に役立つ可能性があると述べています。
  
  
• 00:55:00このセクションでは、コード開発時に GitHub CoPilot をアシスタントまたはペア プログラマとして使用する方法について講演者が説明します。プロジェクトのコンテキストに基づいて、記述する必要があるコードの次のブロックを提案することで支援を提供できます。プロジェクトの背後にあるビジネス ロジックと要件を完全に理解することはできないかもしれませんが、それでも役立つ提案を提供することはできます。講演者は、ユーザーが新機能をテストしてフィードバックを提供するために実験できる他のツールや拡張機能についても言及します。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、講演者は GitHub Copilot の再トレーニング モデルがどの程度スケーラブルであるかを尋ねます。彼らは、モデルを再トレーニングするプロセスはスムーズではなく、再トレーニングするための一定のリズムがないことを説明しています。モデルは、より最新のトレーニング データで更新されるだけでなく、フレームワークの新しいバージョンに対応するための小規模な更新も行われます。講演者は、コードの提案を生成するために Copilot を使用して新しい機能を非常に迅速に作成することを含む別の使用例を共有しました。彼らは、数分で画像をスクリーンショットとして保存する簡単な関数を作成し、それが新しい機能を構築するための出発点として検証されました。
  
  
• 01:05:00このセクションでは、講演者が、GitHub Copilot と Azure コグニティブ サービス、特にフォーム認識ツールを使用して画像からテキストを抽出した経験を共有します。彼らは Copilot を使用して API のコードを作成し、その機能をテストすることができました。講演者は、低レベルの C++ プログラミングを容易にするために Copilot を使用する例も紹介しています。 Copilot は問題を直接解決しませんでしたが、役立つヒントを提供し、正しい方向へ導きました。全体として、講演者は、開発者が新しいテクノロジーを学び、API を試して有用なデータを抽出するのに役立つ Copilot の有用性を賞賛しました。
  
  
• 01:10:00このセクションでは、講演者が GitHub CoPilot の使用に関するいくつかのよくある質問に答えます。彼らは、このツールはユーザーが現在コーディングしている内容から学習し、現在のワークスペースまたはプロジェクト内のコンテキストのみを持つと説明しています。ユーザーがプロジェクトを切り替えても、CoPilot はコーディングを開始するまで新しいプロジェクトのコンテキストを持ちません。講演者はまた、テレメトリをオプトアウトすると、提案データが今後の使用のためにサーバーに送信されなくなるだけで、ローカル コンテキストには影響しないと述べています。エンタープライズ ユーザーの場合、CoPilot には GitHub のチーム/グループを通じてアクセスでき、機能のブロックまたはアンロードに関するさまざまなポリシーを使用してサービスへのアクセスをトップ レベルで管理できます。最後に、講演者はさらなるディスカッションの時間を設け、参加してくれた参加者に感謝の言葉を述べます。

[MetaQuotes]

GitHub コパイロット - ファーストルック

GitHub コパイロット - ファーストルック

GitHub Copilot は、開発者が To Do リストを管理し、変更をクラウドに同期し、進行状況に関するライブ フィードバックを提供するのに役立つ Chrome 拡張機能です。このビデオでは、開発者の一般的なタスクを自動化する GitHub の新機能である GitHub Copilot を紹介します。この機能は、人気のあるプログラミング言語である React に基づいています。このビデオでは、目次に行を作成し、インデックス行を作成し、インデックス HTML をパブリックに送信する方法を示します。このビデオでは、目次の内容を変更する方法と、状態を処理する反応コンポーネントを作成する方法も示しています。

• 00:00:00 GitHub Copilot は、コード スニペットに対するソリューションを提案することで開発者を支援する、コーデックス ベースの AI システムです。無料トライアルとして利用でき、関数やデータの作成に使用できます。
  
  
• 00:05:00このビデオでは、GitHub Copilot が紹介され、デモンストレーションされています。このプログラムを使用すると、ユーザーは配列、オブジェクト、関数を作成し、データを並べ替えたりフィルターしたりできます。次に、ビデオでは、GitHub Copilot でサードパーティ API を使用する方法を示します。
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot は、開発者が To Do リストを管理し、変更をクラウドに同期し、進行状況に関するライブ フィードバックを提供するのに役立つ Chrome 拡張機能です。
  
  
• 00:15:00このビデオでは、開発者の一般的なタスクを自動化する GitHub の新機能である GitHub Copilot を紹介します。この機能は、人気のあるプログラミング言語である React に基づいています。このビデオでは、目次に行を作成し、インデックス行を作成し、インデックス HTML をパブリックに送信する方法を示します。このビデオでは、目次の内容を変更する方法と、状態を処理する反応コンポーネントを作成する方法も示しています。

[MetaQuotes]

GitHub Copilot X は実際のシナリオでテスト済み

GitHub Copilot X は実際のシナリオでテスト済み

YouTube ビデオでは、Copilot X の可能性について説明しています。Copilot X は、開発者がアプリケーションをゼロから構築し、既存のコードを理解し、コードをリファクタリングするのを支援することで、ソフトウェアの作成方法を根本的に変えることができるツールです。このビデオでは、Copilot Chat がコードのナビゲートと理解をどのように支援できるかを示し、プログラミング言語の構文と文法について説明します。ただし、ツールのプロンプトは常に十分に正確であるとは限らず、一部のコードベースを完全に理解するには、より多くのコンテキストが必要です。それにもかかわらず、このツールは既存のコードのリファクタリングと変更を支援するのに有望です。全体として、講演者はコードの操作と理解における Copilot の正確さと有用性に感銘を受けており、これがソフトウェアの作成方法を変えると信じています。

• 00:00:00このセクションでは、講演者が Copilot X について説明します。Copilot X は、ソフトウェアの作成方法を根本的に変える可能性があるため、多くの注目を集めた Copilot の新しいバージョンです。彼らは、アプリケーションをゼロから構築し、既存のコードを理解し、コードをリファクタリングするのに役立つ機能をテストすることで、Copilot X の機能を実証すると説明しています。講演者は、プロセスをガイドする Copilot Chat を頼りに、Go を使用して GitHub CLI 拡張機能の作成を試みます。 Copilot Chat は役立つプロンプトと提案を提供し、スピーカーが最初から始めるのではなく、既存のパッケージを使用して拡張機能を構築するようにガイドします。講演者は Copilot X の機能に感銘を受け、業界にパラダイムシフトをもたらす可能性があると述べました。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ソフトウェア開発者が Copilot と呼ばれるツールを使用して Go パッケージの構築を試みます。ただし、このツールは不明な作成者からのパッケージをインストールすることを提案するため、悪意のある者がこれを利用すると攻撃ベクトルとなる可能性があります。開発者は、何が起こっているのかを明確にするために Copilot チャットを使用しようとしましたが、プロンプトは十分正確ではありませんでした。これは、この種のツールが開発者を完全に置き換える準備ができているわけではありませんが、何かを構築し始める場合には役立つ可能性があるという明らかな証拠です。開発者は、ページネーション、API レート制限、集計を処理する公開パッケージを備えた CLI を使用して GitHub API を活用する、より良い方法があることに気づきました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、YouTube ビデオで、予備知識のない既存のコードベースを理解するために Copilot X を使用する実験について説明します。彼らはオープンソースの Twitter アルゴリズム リポジトリを使用して、コードベースを理解するのに Copilot が役立つかどうかを確認しています。 YouTuber は Copilot がフォルダー構造を分析できるかどうか自信がありませんが、コードが何をしているのか説明するよう求めました。 Copilot は、いくつかのネストされたオブジェクトとメソッドを備えた home mix alert config と呼ばれるオブジェクトを定義することで応答しますが、YouTuber は、さらに多くのコンテキストが必要であると指摘しています。次に、クラスとメソッドについてより具体的な質問を Copilot に行い、Scala 言語について新しいことを学びます。しかし、彼らは、Copilot にはより多くのコンテキストが必要であり、コードを読むだけの方が役立つ場合があると結論付けています。
  
  
• 00:15:00このセクションのトランスクリプトでは、プログラミング言語の構文と文法を説明し、コード ベース内のカスタム定義要素に関する貴重なフィードバックを提供できる Copilot Chat の可能性について説明します。このトランスクリプトでは、言語機能とカスタム構築要素を区別してコードをより明確に理解できるため、初心者プログラマーや特定の言語に不慣れなプログラマーにとって Copilot Chat の有用性が強調されています。このビデオでは、Copilot Chat が主要な概念を要約し、関連するコード セクションを特定することでプロジェクトの Readme ファイルの理解を支援し、強力なナビゲーション ツールにする方法も示しています。
  
  
• 00:20:00ビデオのこのセクションでは、講演者が Copilot を使用して既存のコードベースをナビゲートおよびリファクタリングする方法について説明します。これらは、簡単な言語でコードを説明することで、Copilot が既存のコードベースの理解をどのように支援できるかを示しています。コードのリファクタリングを支援する Copilot の可能性についても言及していますが、このツールを効果的に使用するには学習曲線があることに注意してください。次に、Copilot を使用して、ターミナルで GitHub リポジトリを検索する、node.js で書かれた小さなユーティリティをリファクタリングします。全体として、講演者は、コードの操作と理解における Copilot の正確さと有用性に感銘を受けました。
  
  
• 00:25:00ビデオのこのセクションでは、講演者が既存のコードをリファクタリングして Axios の使用を停止し、代わりに Fetch を使用する方法をデモンストレーションします。また、async/await と Node Fetch についても紹介し、Fetch は最新の Web ブラウザーではネイティブに使用できますが、Node.js では使用できないことを説明しました。同氏はさらに、関数呼び出しをいくつか調整して Node ランタイムをアップグレードすると、コードがシームレスに動作するようになると説明しました。講演者は GitHub Copilot に対する興奮を表明し、それがソフトウェアの作成方法を変えると信じています。
  
  

[MetaQuotes]

GitHub Copilot for R - 第一印象

GitHub Copilot for R - 第一印象

このビデオでは、コードを提案し、リアルタイムで関数を記述するように設計された AI を活用したペア プログラマである GitHub Copilot について学び、使用するユーザーの体験を紹介します。ユーザーは、Visual Studio Code で Copilot for R プログラミングを有効にして、UI タスクの時間を節約するためにそれを使用できる可能性を検討します。また、Copilot を使用したトラブルシューティングの経験や、RStudio で Copilot を使用する場合の潜在的な可用性とコストについても説明します。全体として、ユーザーは R プログラミング タスクを支援する Copilot の可能性について慎重ながらも楽観的な見方を示しており、視聴者に体験や推奨事項を共有するよう勧めています。

• 00:00:00このセクションでは、YouTuber が事前にすべてを綿密に作成して計画するのではなく、録画しながら何か新しいことを学ぶビデオを作成する新しい形式を試みます。具体的には、オープン AI コーデックス モデルを使用してコードを提案し、関数全体をリアルタイムで記述する AI ペア プログラマーである GitHub Copilot について独学したいと考えています。彼は 60 日間の無料トライアルにサインアップし、公開コードに一致する提案を許可したり、GitHub Copilot のモデルの改善に役立つコード スニペットを許可したりするなど、好みの設定を指定します。残念ながら、GitHub Copilot は RStudio と互換性がないため、YouTuber は代わりに Visual Studio Code を使用することにしました。このビデオでは、ユーザーが GitHub Copilot にサインアップする方法と、VS Code でそれをセットアップする方法を紹介します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講演者が VS Code での R プログラミングに GitHub Copilot を使用した経験について説明します。彼らは、必要な拡張機能を追加し、Copilot for R を有効にするプロセスを順を追って説明します。提案を入力するのに最初はいくつかの困難に遭遇した後、コメントに基づいてコード提案を生成しようと試み、Copilot から提案を正常に受け取ります。全体として、講演者は将来的に Copilot が R プログラミング タスクを支援する可能性について、慎重ながらも楽観的であるように見えます。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、ユーザーは R スクリプトの作成に関する GitHub Copilot の機能をテストします。彼らは、これが Shiny アプリケーションのユーザー インターフェイス側の作成などの退屈なタスクに最適であることを発見しました。ユーザーは、シンプルな Shiny アプリの UI およびサーバー ロジック コンポーネントを迅速に作成できる Copilot の機能に特に感銘を受けています。 VS コードが Shiny アプリを起動できるかどうかは完全にはわかりませんが、アプリ全体を実行することはできました。また、Copilot を使用して UI タスクの時間を節約し、作業のより複雑な側面に集中できるようにする可能性も検討しています。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot for R を使用する際のトラブルシューティングの経験について説明します。彼らは最初、コードの実行で問題に直面し、Visual Studio 用の R ツールが必要であると疑っていました。ただし、最終的には「アプリの実行」機能を使用する必要があることに気づきました。講演者は GitHub Copilot の機能に感銘を受け、IDE でコードを直接提案できる機能を高く評価しました。彼らは RStudio に統合することに関心を示していますが、GitHub の問題に関する議論では、この統合を行うべきかどうかについて哲学的な議論があることが示唆されています。講演者は、スクリプトを関数に変換するビデオにも遭遇し、これが Copilot と似たコンセプトであることがわかりました。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者が RStudio の GitHub Copilot for R の可用性と潜在的なコストについて説明します。彼らは、Copilot は現在 RStudio では利用できませんが、GPT Studio と呼ばれる代替手段を使用してチャット GPT 機能を追加できる可能性があると述べています。講演者はまた、Copilot が年間 100 ドルと手頃な価格であるのに対し、GPT Studio はトークンに基づく従量課金制モデルを使用していることにも言及しました。講演者は、これらのオプションのどちらを選択するかは個人の好みと使用目的によって決まる可能性があることを認め、視聴者に体験や推奨事項を共有するよう呼びかけています。

[MetaQuotes]

David Smith - R の副操縦士

David Smith - R の副操縦士

David Smith は、GitHub が提供するサービスである R のコパイロットの使用について説明します。このサービスは、生成 AI を使用して、開発中のコードのコンテキストを見てコーディングの次のステップを提案します。彼は、copilot のデモを提供し、その仕組みを詳しく説明し、その制限について説明すると同時に、予測 AI モデルを使用して複雑なコードやテキスト プロンプトから画像を生成する利点も紹介します。また、これらのモデルがどのようにトレーニングされるか、テキスト、画像、コードがどのように生成されるか、モデルがインテリジェントではないものの情報を抽出して新しいコンテンツを作成するためにどのように使用できるかなど、他のトピックも取り上げています。さらに、ライセンスに関する考慮事項と商用作業での Co-Pilot の使用についても説明します。

また、アクティブな R 評価や R 環境に関する情報の欠如など、Copilot for R の限界についても説明します。彼は、間違った提案を受け取った場合にコンテキストとプロンプトを変更する方法を説明し、独自のコードに Copilot を使用することに関連するプライバシーの問題に対処します。 Smith は、Copilot を使用するように VS コードを構成する方法についても説明し、GitHub ラボやシェル プロンプトのバージョンなどの今後の機能についても説明します。講演では、R の歴史とそのユーザーが生み出したイノベーションについて触れます。コパイロットの応答は創造的ではなく、与えられたプロンプトに基づいてトレーニングされた内容を組み合わせたものであるため、有用なコードを確実に生成するには慎重な検討が必要です。

• 00:00:00このセクションでは、講演者は、2023 年 2 月のニューヨークのオープン統計プログラミング仮想ミートアップへの参加者を歓迎し、講演者と主催する会場が見つかり次第、ハイブリッド形式に移行する予定であると述べています。講演者は参加者に、NY hack R の Slack チャンネルに求人情報を投稿するよう奨励し、パートタイムおよびフルタイムのデータ サイエンティスト、データ エンジニア、営業職の各自の求人情報について話します。また、食べているピザについて話し合い、どこから食べ物を調達しているかを参加者に共有するよう促します。次に、講演者は今後のカンファレンスをいくつか発表し、参加者に割引コードを提供するとともに、イベントの終了時に無料チケットを配布する機会を提供します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講演者は、タンパ、ミール、アーク、ODSC での Data Council、D4con など、今後のカンファレンスについて説明し、これらのイベントの割引コードを電子メール購読者に提供しようとしていると述べています。また、ニューヨーク市でミートアップを開催する会場を探したり、5 月のミートアップで講演者を探したりするのにも協力を求めています。講演者は、参加者に NY Hack R Slack チャンネルに参加して R、Python、Julia、SQL、その他のトピックについて質問することを奨励し、NY Hacker の Web サイトには 13 年分の講演や学習に利用できるリソースがあると指摘しました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者が自己紹介し、R の copilot の使用について話します。copilot は、生成 AI を使用して、コードのコンテキストを見てコーディングの次のステップを提案する GitHub によって提供されるサービスであると説明しています。開発中のコード。講演者は副操縦士のデモも提供し、副操縦士がどのように機能するかについて詳しく説明します。彼は、コパイロットはエディター環境内で使用するのが最適であると述べ、ユーザーが Visual Studio コードでコパイロットを開始するためのリンクを提供します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、David Smith が Github のコパイロットを使用してカボチャ データセットの分析をライブ コード化しています。彼はデータセットを読み取り、Tidy の詩を使用してデータを準備します。 Copilot は、列名をクリーンアップするための janitor パッケージの提案を手伝います。次に David は、sample_n 関数を使用して、データセットからランダムな行を表示します。彼は、パッケージの色ごとの平均最高価格を示す表を作成し、aov 関数を使用して分散分析をモデル化しました。ただし、David 氏は、コパイロットは非決定的になる可能性があると指摘しています。これは、適切にフォーマットされたテーブルを生成するためにソリューションを Knitter に渡す場合もあれば、そうでない場合もあるからです。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、David Smith が GPT-3 や Codex などの生成 AI モデルを使用して副操縦士がどのように機能するかを説明します。これらのモデルは、スクリプトの前のコード行であるプロンプトからコードの提案を生成します。 Copilot は、同じ方法で生成 AI モデルを使用して、R で統計分析用のコード イディオムと関数を提案します。これらのモデルは膨大な量のトレーニング データを使用して構築されており、たとえば、GPT-3 には数十億のパラメーターがあり、リテラルでトレーニングされました。ゼタバイトのデータ。これらのモデルは、テキスト プロンプトから複雑なコードや画像さえも生成できる強力なツールです。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、David Smith が、OpenAI のニューラル ネットワークなどの生成 AI モデルがテキスト、画像、コードをどのように生成できるかについて説明します。これらのモデルは、医学文献などのさまざまな種類のデータに基づいてトレーニングされており、人間のようなコンテンツを生成できます。彼らは情報を抽出して新しいコンテンツを作成することはできますが、彼らは知的ではなく、学習しないことに注意することが重要です。さらに、これらのモデルは事実を幻覚させ、同じプロンプトに対して異なる応答を返す可能性があるため、信頼できません。これらのモデルはトレーニング データに基づいて予測を行うだけであり、トレーニング セットからのすべての情報が含まれていない本質的にブラック ボックスです。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、David Smith が生成 AI とその限界について議論し、生成 AI が言語、数学、事実、マナー、感情、倫理を理解していないことを強調しています。ただし、迅速なエンジニアリングを使用すれば、これらの欠点の一部を軽減できると彼は指摘します。また、Microsoft が OpenAI と提携して、GPT-3 などのモデルを Azure サービス内で利用できるようにしたことにも言及しています。 OpenAI Codex モデルを利用し、Visual Studio でコードの提案を提供する Co-pilot は、このコラボレーションの一例です。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、David Smith が生成 AI の実際の使用方法と、コードを使用して OpenAI サービスとインターフェースする方法を示します。 API との対話を手動で設定する方法を示し、API に送信する URL とペイロードを定義します。さらに、コードとエラー チェックをカプセル化する関数も共有しています。彼はジョークを求める方法を実演し、AI モデルがブラック ボックスでありリアルタイムで更新されないために生じる潜在的な問題をいくつか指摘しました。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、David Smith が、さまざまな AI モデルがプロンプトに対する応答を生成する方法を示します。彼は、Copilot for R と Codex の例を使用して、モデルが時間内に固定され、非決定的であること、つまり同じプロンプトが異なる結果を生成する可能性があることを示しました。リムリックを作成するように求められた場合、GPT-3 の最新バージョンでは韻を踏んだ適切なリムリックを作成できますが、古いバージョンでは韻を踏んでさえいないリムリックが生成されます。 David は、トークンを使用してプロンプトがどのように生成されるかについても説明しています。トークンは、AI が生成する可能性のある潜在的なトークンの確率であり、モデルは、確率の高い上位からいくつかのものを選択します。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、David Smith が、人間のようなテキストを生成するために GPT モデルでトークンがどのように使用されるかを説明し、OpenAI サービスを使用して R でトークンのシーケンスを生成する方法を示します。 GPT モデルを利用するプログラムは時間を節約し、集中的に思考することで、最終的にはより充実したコーディング セッションが可能になると彼は述べています。 Smith 氏は、GitHub Copilot は無料ではありませんが、OpenAI サービスは無料であり、どちらも Azure で利用できることにも言及しています。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、David Smith が視聴者からの質問に答えました。その中には、講演で紹介された 4 つ以外の他のエディターでも Co-pilot を使用できるかどうか (残念ながら、いいえ) が含まれます。彼は、magrittr の代わりにネイティブ パイプを使用しようとしたかどうか、そうではなかったと認めたが、今習慣を変えると副操縦士の有用性に影響を与えるかもしれないと推測した。そして、より最近の開発を反映するために、Co-pilot の基礎となるモデルがどのくらいの頻度で更新されるか、時間と費用がかかるため、それほど頻繁ではないと彼は言いましたが、微調整は個々のユーザーに任せられる可能性があり、上位層がモデルのデータは新しいコーパスで再トレーニングできます。
  
  
• 00:55:00このセクションでは、David Smith がライセンスに関する考慮事項と商用作業での Co-Pilot の使用法について説明します。同氏は、Co-Pilot が生成したコードはそれを生成した人が所有するものであると強調しています。 Co-Pilot は AI モデルの生成に役立ちますが、ユーザーは生成されたコードを検証し、セキュリティと正確性のテストを実行して信頼性があることを確認する必要があります。 David はまた、Co-Pilot を使用した経験を共有し、Co-Pilot は自分が気づいていなかったイディオムや関数を明らかにするのに優れていることがわかりましたが、複雑な関数や独自の関数を作成しようとすると、トレーニング データに引き寄せられる傾向があります。さらに、彼は Tidy バースと Co-Pilot によって生成されたデータ テーブル コードを比較する可能性について議論し、興味がある人にはプル リクエストを要求します。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、David Smith が Copilot for R の制限について説明します。彼は、Copilot はアクティブな R 評価を行わず、R 環境に関する情報をまったく取得しないことに注意しています。さらに、Copilot は以前に行ったことに基づいてトークンを生成します。これは、まったく意味のないものを生成する可能性があることを意味します。トークンの生成に最善を尽くしていますが、生成されたコードが実際に役立つかどうかを注意する必要があります。さらに、David 氏は、Copilot の応答は創造的ではなく、実際には、与えられたプロンプトを条件としてトレーニングされた内容を組み合わせたものであると説明します。
  
  
• 01:05:00このセクションでは、David Smith が、Copilot for R を使用して作成した内容と異なるものを取得した場合にコンテキストを変更し、プロンプトを表示する方法について説明します。また、プロプライエタリな製品に Copilot を使用する場合のプライバシーへの影響についても説明します。コード。コード スニペットはプロンプトを生成するために Copilot サーバーに送信されますが、セッションの直後に破棄されます。 David 氏は、Microsoft はこうした懸念に敏感であり、これを念頭に置いて Copilot を設計したと指摘します。さらに、David は、Copilot のライセンスとコード補完に関する多くの質問に対処する GitHub FAQ へのリンクを提供しています。
  
  
• 01:10:00このセクションでは、David Smith が、デモ内のすべてのコード補完が、従来の IntelliSense ではなく Copilot を使用してどのように実現されたかについて説明します。また、IntelliSense やその他の不要な機能をオフにする方法など、Copilot と R を使用するための VS コード構成も提供しています。 Copilot がデバッグや最適化などの複雑なコーディング タスクをどのように処理するかについて尋ねられたとき、彼はその分野の経験がないことを認めましたが、デバッグ プロセスのテストを生成する際の Copilot の有用性について言及しました。同氏はまた、CopilotとGPT-3向けに開発中の次世代モデルは、問題のあるフィードバックループを回避するためにAI生成コンテンツなしでトレーニングされていると指摘した。
  
  
• 01:15:00このセクションでは、講演者が Copilot に導入されるいくつかの新機能について言及します。これには、ユーザーがコードをハイライト表示してコードの動作についての英語の説明を受け取ることができる GitHub ラボが含まれます。さらに、コマンドを入力するときにコードを提案するシェル プロンプト用の Copilot のバージョンも用意されます。ディスカッションでは、データ テーブル パッケージと、1974 年にジョン チェンバースによってベル研究所で発明されたプログラミング言語 S から派生した R 言語の歴史にも簡単に触れます。全体として、講演は R の長い歴史とさまざまな貢献に焦点を当てました。そしてスピーカーのようなユーザーによって生み出されたイノベーション。

[MetaQuotes]

CS480/680 機械学習入門 - 2019 年春 - ウォータールー大学

CS480/680 講義 1: コースの紹介

この講義では、機械学習の概念を紹介します。機械学習は、命令を書き留めなくても複雑なタスクを実行できるようにコンピューターに教えることができる、コンピューター サイエンスの新しいパラダイムです。このビデオでは、機械学習の簡単な歴史を説明し、機械学習アルゴリズムの 3 つの主要なコンポーネント (データ、タスク、パフォーマンス) を紹介します。

• 00:00:00この講義では、機械学習の概念を紹介します。機械学習は、命令を書き留めなくても複雑なタスクを実行できるようにコンピューターに教えることができる、コンピューター サイエンスの新しいパラダイムです。
  
  
• 00:05:00このビデオでは、機械学習の簡単な歴史を説明し、機械学習アルゴリズムの 3 つの主要なコンポーネント (データ、タスク、パフォーマンス) を紹介します。
  
  
• 00:10:00この講義では、教師あり学習、教師なし学習、強化学習という 3 つの主要なタイプの機械学習アルゴリズムについて説明します。教師あり学習は、入力と出力の両方を含む一連のデータがコンピューターに提供される場合、教師なし学習は、コンピューターにデータが提供されるが事前に答えが与えられない場合です。強化学習は中間点であり、コンピューターにどのように行うかを示すフィードバックが提供されます。
  まあ、うまくいっているのですが、何が正しいのかという決まった答えはありません。
  
  
• 00:15:00このビデオでは、手書きの数字を郵便番号の一部として認識する問題について説明し、暗記に基づいた解決策を示しています。提案されるアプローチは、クエリ ビットマップをメモリ内に既に存在するビットマップと比較し、一致するものを見つけることです。これは記憶の例ですが、考えられるビットマップの数によりエラーが発生しやすくなります。
  
  
• 00:20:00教師あり学習は、既知の関数を近似する関数を見つけるために使用される手法です。これは、一連の例で機械学習モデルをトレーニングし、データにできるだけ適合する関数を見つけることによって行われます。
  
  
• 00:25:00このビデオでは、データを表すために使用できるさまざまな曲線について説明し、「ノー フリー ランチ定理」について説明します。これは、データを表すために使用できる完璧な曲線は存在せず、人の仮定に基づいてさまざまな曲線が正当化される可能性があることを示しています。
  
  
• 00:30:00機械学習は難しいですが、データを管理するルールを明示的に指定することなくデータから学習できるため、強力です。教師あり学習では、既知の例のセットからのデータを使用してモデルをトレーニングし、その後、新しいデータの予測に使用できます。教師なし学習では、データを管理するルールを指定せずにデータを使用します。一般化はアルゴリズムの有効性を判断するための重要な基準であり、まだ見たことのない例に対してどれだけうまく機能するかによって測定されます。
  
  
• 00:35:00このビデオでは、著者が機械学習の概念を紹介します。機械学習とは、データ内のパターンを認識するようにコンピューターをトレーニングするプロセスです。教師なし学習は、コンピューターにラベル (各画像の正しいクラス) が提供されない、より難しい形式の機械学習です。オートエンコーダーは、データの圧縮に使用できる機械学習技術の一例です。
  
  
• 00:40:00この講義では、教師なし機械学習の概念を紹介します。これは、トレーニング データにラベルが付けられていないタイプの機械学習を指します。画像内の特徴を自動的に検出するようにニューラル ネットワークを設計する方法を示し、これを顔認識やその他のタスクにどのように使用できるかについて説明します。
  
  
• 00:45:00この講義では、教師あり学習と教師なし学習、強化学習、およびこれら 3 つの学習形式の違いについての説明を含む、機械学習の基礎について説明します。また、強化学習の背後にある理論と、それをコンピューターに実装する方法についても説明します。
  
  
• 00:50:00このビデオでは、行動を修正するために正および負のフィードバックに依存する学習方法である強化学習の概念を紹介しています。 DeepMind の AlphaGo プログラムは、人間には不可能なレベルでのプレイを学習することで、この方法を使用して人間のトップ プレイヤーに勝つことができました。
  
  
• 00:55:00この講義では、チェスなどの場合に人間よりも優れた結果を達成するために強化学習がどのように使用されるかについて説明します。 AlphaGo は、教師あり学習と強化学習を組み合わせてこれを実現しました。教師あり学習部分はベースラインを提供するために必要でしたが、強化学習は最適なソリューションを見つけるために必要でした。
  
  
• 01:00:00この講義では、Alphago ゲームに焦点を当てて、教師ありおよび教師なしの機械学習について簡単に紹介します。同論文では、この動きが行われた当時、多くの人が良い動きとみなしていたと説明し、強化学習は将来的により良い意思決定を行うことを学ぶのに役立つ可能性があると指摘しています。

[MetaQuotes]

CS480/680 講義 2: K 最近傍

CS480/680 講義 2: K 最近傍

このビデオでは、分類と回帰の違いなど、教師あり学習の基本について説明します。また、機械学習について簡単に紹介し、最近傍アルゴリズムがどのように機能するかについても説明します。最後に、相互検証を使用してアルゴリズムを評価する方法と、アンダーフィッティングが機械学習にどのような影響を与える可能性があるかについて説明します。この講義では、回帰と分類に k 最近傍アルゴリズムを使用する方法と、距離に基づいて近傍に重みを付ける方法について説明します。相互検証はハイパーパラメーターの最適化に使用され、データセット全体はモデルのトレーニングに使用されます。

• 00:00:00この講義では、帰納法と演繹法を含む教師あり学習の基本と、分類と回帰の主な違いについて説明します。
  
  
• 00:05:00この講義では、著者は分類と回帰の違いについて説明し、両方の例を示します。また、機械学習についても簡単に紹介し、これら 2 種類の学習の区別の重要性を強調しています。
  
  
• 00:10:00最初の 2 つの例は分類問題で、次の 2 つは回帰問題です。
  
  
• 00:15:00講義ではさまざまなタイプの音声認識について説明し、続いて数字認識について説明します。デジタルワードを表す離散値を順序付ける適切な方法がないため、これは通常、分類の問題であることに注意してください。
  
  
• 00:20:00この講義では、K 最近傍を使用して解決できる問題の 4 つの例について説明します。最初の例は分類問題で、入力はビットマップ イメージ、出力は数字の分類です。 2 番目の例は回帰問題で、入力は住宅に関連する一連のフィーチャ、出力はドル値です。 3 番目の例は天気です。
  予測問題。入力はセンサー データと衛星画像で、出力は雨が降るかどうかの予測です。 4 番目の例は、入力が人の睡眠習慣に関する質問であり、出力がその人がよく眠れるかどうかの予測である問題です。
  
  
• 00:25:00この講義では、機械学習がどのように機能するのか、また機械学習が純粋な最適化とどのように異なるのかについて教授が説明します。彼は続けて、分類や回帰などの問題を解決するために機械学習をどのように使用できるかについて説明します。
  
  
• 00:30:00このビデオでは、一般化できる仮説を見つけるという講義の目標について説明します。与えられた例は、有限次数の多項式空間の一部ではない関数を見つけようとするものです。
  
  
• 00:35:00講演者は、データにノイズが多い場合にデータを正確に予測する関数を見つけることの難しさについて説明します。ほとんどのデータが複雑で表現がないという事実により、この問題はさらに複雑になります。彼は、実際には仮説空間の表現力と複雑さの間で妥協する必要があることが多いと示唆しています。
  
  
• 00:40:00最近傍分類器は、距離測定に従ってデータ空間を領域に分割し、各領域内の最も近い点のラベルを返します。これにより、最近傍分類器で何が起こっているかをより明確に理解できるようになります。ただし、不安定なので、データ内のノイズによって誤魔化される可能性があります。
  
  
• 00:45:00この講義では、講師は、最近傍アルゴリズムを単純に一般化した K 最近傍アルゴリズムについて説明します。次に、アルゴリズムが最も頻度の高いクラスに基づいてデータ セットを領域に分割する方法を示します。最後に、最近傍数の増加が分割にどのような影響を与えるかを示します。
  
  
• 00:50:00このビデオでは、「相互検証」と呼ばれる標準的な手順を使用して、機械学習のアルゴリズムを評価する方法について説明します。この手順では、データ セットをトレーニングとテストの 2 つの部分に分割し、トレーニング セットでトレーニングし、テスト セットでテストします。アルゴリズムの精度はテスト セットで測定され、近傍数が増加するにつれて精度が低下する場合、アルゴリズムには「偏りがある」と言われます。
  
  
• 00:55:00このビデオでは、アンダーフィッティングの現象と機械学習に対するその影響について説明します。これは、アルゴリズムが別の仮説の将来の精度よりも低い仮説を見つけたときにアンダーフィッティングが発生することを説明しています。これは、分類器の表現力が十分でないことが原因である可能性があります。つまり、仮説空間の表現力が十分ではありません。
  
  
• 01:00:00このビデオでは、著者が過学習と過小学習を数学的に決定する方法を説明しています。過学習は、アルゴリズムがデータ内で最高のパワー Eh 値を見つけたときに発生します。一方、過学習は、トレーニング精度と将来の精度の差が最大可能値よりも小さいときに発生します。トレーニング セットでのテストは、過学習の量を正確に反映していないため、誤解を招く可能性があります。
  
  
• 01:05:00この講義では、教授は機械学習アルゴリズムのキーを選択する方法について説明し、最小特権の原則に従うことが重要であると述べています。また、テスト セットに関してハイパーパラメータを最適化することでこの原則に違反する可能性があり、その場合、テスト セットは信頼できなくなるとも述べています。これを防ぐために、データを 3 つのセットに分割し、各セットで順番にトレーニングすることを彼は提案しています。
  
  
• 01:10:00この講義では、講師が「k 最近傍」の概念と、特定の問題に対して最適な K を選択する方法について説明します。また、トレーニングと検証に使用されるデータが可能な限り代表的なものであることを確認するための相互検証の使用についても説明します。
  
  
• 01:15:00このビデオでは、インストラクターが 4 つの相互検証を使用してモデルを検証し、トレーニングする方法を示しています。
  
  
• 01:20:00この講義では、K 最近傍 (KNN) と相互検証を使用してハイパーパラメータを最適化する手順について説明します。ハイパーパラメータはデータのサブセットを使用して評価され、最適な KNN が望ましい精度を達成すると仮説が返されます。最後に、データセット全体を使用してハイパーパラメーターがトレーニングされます。
  
  
• 01:25:00この講義では、講師が回帰と分類に K 最近傍法を使用する方法を説明します。彼はまた、距離に基づいて最も近い隣人に重みを付ける方法についても説明しています。