Graph関連

• Graph Data Modeling

  • Graph Data Modeling: Categorical Variables | by David Allen | Neo4j Developer Blog | Medium

• GNN

  • https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9046288

  • https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3535101
  • Graph neural networks: A review of methods and applications - ScienceDirect

  • [1810.00826] How Powerful are Graph Neural Networks?

  • [2003.04078] A Survey on The Expressive Power of Graph Neural Networks

  • https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3447556.3447566

  • https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9875989

• Graph Data

  • The KONECT Project

  • Stanford Large Network Dataset Collection

  • Pajek datasets

  • http://networkdata.ics.uci.edu/

  • Datasets · gephi/gephi Wiki · GitHub

  • Example datasets - Getting Started

  • Open Graph Benchmark | A collection of benchmark datasets, data-loaders and evaluators for graph machine learning in PyTorch.

  • Network Data Repository | The First Interactive Network Data Repository

  • TUDataset | TUD Benchmark datasets

• Pytorch 

  • All About Popular Graph Network Tools in Python - Analytics Vidhya

  • Home - PyG

• Academic Society & Conference

  • NetSci – The Network Science Society

  • GitHub - briatte/awesome-network-analysis: A curated list of awesome network analysis resources.

• Graph Tools

  • https://graphaware.com/graphaware/2020/02/17/graph-technology-landscape-2020.html

  • All About Popular Graph Network Tools in Python - Analytics Vidhya

  • Graphyde Sync のご紹介 (creationline.com)
• XX

AI関連リンク集

随所で必要になるAI関連情報をどこでも参照出来るようにメモっています。

公開情報なので参照自由ですが、自分用なので、分かりにくくてもご容赦ください。

AI全般

• AIマップ – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence) (ai-gakkai.or.jp)

DX戦略系

• 産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進 （METI/経済産業省）
• デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた研究会の中間報告書『DXレポート2（中間取りまとめ）』を取りまとめました （METI/経済産業省）
• 巣ごもりDXステップ講座情報ナビ （METI/経済産業省）
• 1_AI_guidebook_mihiraki_FIX.pdf (meti.go.jp)
• Sizing the potential value of AI and advanced analytics | McKinsey

AIユースケース

• 1_AI_guidebook_mihiraki_FIX.pdf (meti.go.jp)

• 100+ AI Use Cases & Applications: In-Depth Guide for 2023

• TOPBOTS | Applied AI for Business - TOPBOTS

AIガイドライン系

• 総務省｜AIネットワーク社会推進会議 報告書2019の公表

• 人間中心のAI社会原則

• 「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました （METI/経済産業省）

• AIガイドライン比較
• AIプロダクト品質保証ガイドライン

• 「機械学習品質マネジメントガイドライン」の公開 / 研究開発成果 - サイバーフィジカルセキュリティ研究センター - 産総研

• https://fairware.cs.umass.edu/papers/Verma.pdf

• 20220128_1.pdf (meti.go.jp)

AI開発ガイドライン系

• Machine Learning Yearning
• データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスク概説

• GitHub - mercari/ml-system-design-pattern: System design patterns for machine learning

• Ml system in_python

• People + AI Research - Welcome

• 機械学習のルール:  |  Machine Learning  |  Google Developers
• GitHub - mlse-jssst/security-guideline

AIデータセット系

• Dataset Search

• 情報学研究データリポジトリ データセット一覧

• Open Resources/Japanese Sentiment Polarity Dictionary - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University

Python系

• 個人的に最もおすすめなEDAツール Sweetvizの使い方 - Qiita

• 1. DoWhy: https://www.pywhy.org/
  2. EconML: https://econml.azurewebsites.net/
  3. CausalML: https://causalml.readthedocs.io/en/latest/
  4. CausalInference: https://laurencium.github.io/causal_inference/ 

• Home - PyCaret

• Get Started Tutorial - Evidently Documentation (evidentlyai.com)

• InterpretML

数学系

• 確率分布関連図
• matrixcookbook.pdf (uwaterloo.ca)

• How to Use t-SNE Effectively

• t-SNE – Laurens van der Maaten

• https://www.mltut.com/free-math-courses-on-udacity/

• latexsheet

論文検索系

• Google Scholar
• Microsoft Academic

• Dimensions | The Next Evolution in Linked Scholarly Information

• Semantic Scholar | AI-Powered Research Tool

• Connected Papers | Find and explore academic papers

• Perplexity AI

• CitNetExplorer - Analyzing citation patterns in scientific literature
• VOSviewer - Visualizing scientific landscapes

サマリー論文/論文集系

• Browse the State-of-the-Art in Machine Learning | Papers With Code

• [1908.09635] A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning

• GitHub - jvpoulos/causal-ml: Must-read papers and resources related to causal inference and machine (deep) learning

• GAN — StyleGAN & StyleGAN2. Do you know your style? Most GAN models… | by Jonathan Hui | Medium

AI研究者

• Author Rank - A.I. Author Rankings (professor-x.de)

動画系

• AI活用人材育成講座

• 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital

• 情報教育コンテンツリンク集 | 東京大学 数理・情報教育研究センター

• Videos Archive | Elder Research

勉強会/講座

• 東大Deep Learning講座

• スマートエスイー : スマートシステム＆サービス技術の産学連携イノベーティブ人材育成 | 文部科学省 平成29年度「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成（enPiT）」 enPiT-Pro

• DeepMind - YouTube

• Online Learning and Training - O'Reilly Media

• Home | DeepLearning.AI

• Coursera | 一流講師によるオンライン講座でスキルアップ。会員登録無料

• edX | Free Online Courses by Harvard, MIT, & more | edX

• Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity

• https://www.datacamp.com/

• Statistics.com: Data Science, Analytics & Statistics Courses

• Machine Learning Plus - Machine Learning Plus
• 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム (u-tokyo.ac.jp)

• Heatmapping.org

Podcast系

• The TWIML AI Podcast (This Week in Machine Learning and AI Podcast)

• Home | Talking Machines

• Software Engineering Daily

ニュースサイト系

• AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア

• Machine Learning, Data Science, Big Data, Analytics, AI - KDnuggets

• TOPBOTS | Applied AI for Business - TOPBOTS

コミュニティ系

• Data Science Central

AIサービス

• The 2023 MAD (Machine Learning, Artificial Intelligence & Data) Landscape – Matt Turck

• Teachable Machine

•  2 Minute Papers

• AI素材.com

• Catchy(キャッチー) - 国内最大級のAIライティングアシスタントツール

• Pictory – Video Marketing Made Easy - Pictory.ai

• AI Voice Generator: Versatile Text to Speech Software | Murf AI

• ワードクラウド作成ツール５選【無料・登録不要・日本語対応】｜ヤエリ｜AI人材になる｜note

• CSIS - Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo サービス

• Capterra: Find & Evaluate Top Software & Business Services
• Business Software and Services Reviews | G2
• The Best Artificial Intelligence Apps and Products of 2023 | Product Hunt
• Readable
• Entity Resolution Software - Smarter Data Matching | Senzing
• Magic ToDo - GoblinTools

AIインタラクティブ学習

• A Neural Network Playground

• 2D Visualization of a Convolutional Neural Network

プログラミング

• Zero to Mastery Learn PyTorch for Deep Learning

データ分析基盤

• Applied Sciences | Free Full-Text | Demystifying MLOps and Presenting a Recipe for the Selection of Open-Source Tools (mdpi.com)
• Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure | Andreessen Horowitz (a16z.com)
• Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure | Andreessen Horowitz (a16z.com)
•  

生成AI

• Prompt Engineering Guide | Prompt Engineering Guide (promptingguide.ai)

Cheetsheets

• 1. Python: https://lnkd.in/grD8XUS6
  2. Pandas: https://lnkd.in/g4yTJ7CP
  3. NumPy: https://lnkd.in/gg9Uw-km
  4. Matplotlib https://lnkd.in/gahrGicD
  5. Seaborn https://lnkd.in/gcu4UKpw
  6. Scikit-learn https://lnkd.in/gGfkNu5i
  7. TensorFlow : https://lnkd.in/g3fw3uRV
  8. Keras : https://lnkd.in/gfPTfbgg
  9. PyTorch https://bit.ly/3lnsiIz
  10. SQL https://lnkd.in/gnwe4qcb
  11. R https://lnkd.in/gEgJ6A8j
  12. Git https://lnkd.in/gyzhztvH
  13. AWS https://bit.ly/3ZQWMS1
  14. Azure https://bit.ly/42f4N4V
  15. Google Cloud Platform https://bit.ly/3JJADzv
  16. Docker https://bit.ly/3Lt2zJe
  17. Kubernetes https://lnkd.in/gjXCT7Mb
  18. Linux Command Line https://bit.ly/3FtcTgw
  19. Jupyter Notebook https://lnkd.in/g7cPmgHQ
  20. Data Wrangling https://bit.ly/3TiMibP
  21. Data Visualization https://lnkd.in/gQ52Jd_J
  22. Statistical Inference https://lnkd.in/grNXVQh5
  23. Probability https://lnkd.in/gvnWCphc
  24. Linear Algebra https://lnkd.in/gty6XpVF
  25. Calculus https://lnkd.in/gjhsmsxu
  26. Time Series https://bit.ly/3Fvuep4
  27. NLP https://bit.ly/3Fvursm
  28. Neural Network https://lnkd.in/gThs2AAp
  29. Deep Learning https://lnkd.in/gVbSPae2
  30. Machine Learning https://bit.ly/3mZ5Wh3
  31. Apache Spark https://lnkd.in/ge7Rj-Yr
  32. Hadoop https://bit.ly/3Lq34DR
  33. Big-O Notation https://lnkd.in/gfYqM8WU
  34. Regular Expression https://lnkd.in/gE9kZTZW
  35. Unix/Linux Permissions https://bit.ly/3ZUfwA8
  36. Python String Formatting https://lnkd.in/gHi26Uk2
  37. Flask https://lnkd.in/gGzbSTgU
  38. Django https://lnkd.in/grZcWz8y
  39. AWS S3 https://bit.ly/3JMYe2A
  40. AWS Lambda https://bit.ly/3Jq2QtI
  41. AWS EC2 https://bit.ly/3JpyuYz
  42. AWS CloudFormation: https://bit.ly/3JHE3D1
  43. AWS IAM: https://bit.ly/3mYW6f5
  44. AWS API Gateway: https://bit.ly/3LvmW8K
  45. AWS Route 53: https://lnkd.in/gJWK9KqR
  46. AWS EKS: https://lnkd.in/gUZYvdvB
  47. AWS ECS: https://lnkd.in/geu_Hmu3
  48. AWS RDS: https://lnkd.in/g-i6kMWB
  49. AWS Redshift: https://lnkd.in/gH_fEdU8
  50. AWS DynamoDB: https://lnkd.in/ghvfM889
  51. Git: https://lnkd.in/gyzhztvH
  52. SQL: https://lnkd.in/gyierV3f
  53. PostgreSQL: https://lnkd.in/gzfiW7zB
  54. MySQL: https://lnkd.in/g4JnPVTe
  55. MongoDB: https://lnkd.in/gHc4F4ER
  56. PySpark RDD: https://lnkd.in/gTHUYckq
  57. PySpark MLlib: https://lnkd.in/ggSy4AqJ
  58. PySpark GraphX: https://lnkd.in/gmttid5x
  59. PyTorch Lightning: https://lnkd.in/gNnq5QXz
  60. TensorFlow Probability Cheat Sheet: https://lnkd.in/gr3bgDGP
  61. OpenAI GPT-3 Documentation: https://lnkd.in/gawB_SC9
  62. GPT-3 API Reference: https://lnkd.in/gtCGZvX8
  63. GPT-3 GitHub Repository: https://lnkd.in/g56cQQPD
  64. How to use GPT-3 in Python: https://lnkd.in/gSx354PM
  65. Getting started with GPT-3: https://lnkd.in/g999qJmH
  ps: credits to the owner(s).
• 時系列データの異常検知 - Speaker Deck

書籍ー戦略系

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書籍-データ分析

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書籍−機械学習

• Understanding Machine Learning

• An Introduction to Statistical Learning

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書籍-AIシステム

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ソフトウェア系