KDNuggets 日本語 フォロー KDNuggetsは、データーサイエンス、機械学習、人工知能に関するニュース、意見、リソースを提供する人気のあるオンラインプラットフォームです。このサイトは、データーサイエンスの分野に関する記事、チュートリアル、研究論文、データセット、ウェビナー、求人情報を特徴としています。また、ユーザーが参加し、コミュニティと交流できるコンペティション、投票、フォーラムもホストしています。 KDNuggets 日本語 RSS thenote.app KDNuggets kdnuggets.com RSS kdnuggets.com
KDnuggets 週間まとめ:2026年7月20日週 高パフォーマンスなエージェンティック開発のためのトップ5 MCPサーバー • AIで常に先を行くための10のニュースレター • Kaggle + Googleの無料5日間エージェンティックAIコース • GraphEvalによる言語モデルの幻覚評価 KDnuggets Weekly Roundup: Week of July 20, 2026 kdnuggets.com
GraphEvalを用いた言語モデルの幻覚現象の評価 GraphEvalの主要原則と方法論的段階を、LLMのハルシネーションの理解と対策におけるその有用性と主要な影響をより良く理解するための、シミュレートされた実践的なシナリオに変換する。 Language Model Hallucination Evaluation with GraphEval kdnuggets.com
エージェンティックAIの背後にある5つの重要な概念：エンジニアが理解すべきこと この記事では、エージェントシステムを実際に支えている5つのアイデアについて、順を追って説明します。 5 Key Concepts Behind Agentic AI Every Engineer Must Understand kdnuggets.com
OmniVoice-Studioの始め方 OmniVoice Studioは、すべてがハードウェア上で実行されるという前提で構築されています。ボイスクローニング、ビデオダビング、リアルタイムディクテーション、ボイスデザインなど、すべてローカルで、個人利用はすべて無料、APIキー不要、使用回数カウンターなし。 Getting Started with OmniVoice-Studio kdnuggets.com
CLIエージェントコーディングのための7つの最高のClaudeコード代替案 CLIエージェンティックコーディングのための、より安価で高速なClaude Codeの代替案を7つご紹介します。オープンソースツール、ローカルモデル、MCPサポート、そしてより優れたコンテキスト制御を備えています。 7 Best Claude Code Alternatives for CLI Agentic Coding kdnuggets.com
Kaggle × Google 提供の無料「5日間エージェント型AIコース」 GoogleとKaggleの5日間のAIエージェントコースが、誰でも無料で利用できるようになりました。 Kaggle + Google’s Free 5-Day Agentic AI Course kdnuggets.com
AIの最先端情報を届ける10のニュースレター AIのノイズを切り裂く、日々のニュース、技術研究、ポリシー、ビルダーツールを網羅した厳選ニュースレター10選。 10 Newsletters Keeping You Ahead in AI kdnuggets.com
llama.cppとPiでMythos Enhanced Coding Modelをローカルで実行する Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1Mをllama.cppでローカル実行し、Piコーディングエージェントに接続し、MTPスペキュレーティブデコーディングとOpenAI互換APIを使用して高速なローカルコーディングワークフローを構築します。 Run the Mythos Enhanced Coding Model Locally with llama.cpp and Pi kdnuggets.com
AI初心者から実践者になるための無料コース5選 古典的なアルゴリズムからゼロからLLMをトレーニングすることまで、実際のAIスキルを構築するためのこの無料の5コースロードマップに従ってください。 5 Free Courses to Go From AI Beginner to Practitioner kdnuggets.com
高パフォーマンスなエージェントプログラミングのためのClaudeコードセットアップ入門 この記事では、実際の構成、権限、フック、およびコマンドの習慣について説明します。これらは、新規インストールと、実際の持続的なエージェント作業に耐えうるセットアップを区別するものです。 A Beginner’s Guide to Setting Up Claude Code for High Performance Agentic Programming kdnuggets.com
高性能エージェント開発のためのトップ5MCPサーバー 以下に、エージェントの実際の能力に与える影響を基準に選ばれた、ハイパフォーマンスなエージェント開発セットアップに組み込む価値のある5つの要素を紹介します。スターの数ではなく、それらがエージェントの実際の能力にどう影響するかを重視しました。 Top 5 MCP Servers for High-Performance Agentic Development kdnuggets.com
EU AI法の下で、あなたのAIシステムはすでに高リスクとみなされる可能性がありますか？ オンデマンドウェビナーにアクセスして、最新のガイダンスがAIガバナンスプログラムに何を意味するのか、そして組織が次に何をすべきかを理解してください。 Could Your AI Systems Already Be High-Risk Under the EU AI Act? kdnuggets.com
KDnuggets 週間まとめ:2026年7月13日週 if-else連鎖の使用をやめる：代わりにPythonでレジストリパターンを使用する • データポートフォリオ構築のための5つの実用的なSQLプロジェクト • AIで先行するための10のYouTubeチャンネル • アウトラインによる構造化言語モデル生成 KDnuggets Weekly Roundup: Week of July 13, 2026 kdnuggets.com
AI開発のためのGit Worktrees Gitのワークツリーは、同じリポジトリからチェックアウトされた別のディレクトリです。必要に応じていくつでも持つことができ、それぞれが独自のブランチ上にあり、すべてがファイルシステム上で同時に共存します。 Git Worktrees for AI Development kdnuggets.com
エージェンティックAIに関する5つの無料リソース エージェントAIの学習を進めるための厳選されたリソースを5つご紹介します。すべて無料です。 5 FREE Resources on Agentic AI kdnuggets.com
Piコーディングエージェントとの連携 Piに関する最も興味深い点は、単一の機能ではなく、プロジェクトが「構築しなかったもの」を文書化する価値のあるものとして扱っていることです。これはそれ自体が十分に珍しいことなので、真剣に受け止めるべきです。 Working with Pi Coding Agents kdnuggets.com
AIであなたをリードし続ける10のYouTubeチャンネル AIエンジニア向けのYouTubeチャンネル10選：論文解説、コーディングチュートリアル、業界分析を網羅 10 YouTube Channels Keeping You Ahead in AI kdnuggets.com
if-else連鎖の使用をやめる：代わりにPythonでレジストリパターンを使用する Pythonでロジックをディスパッチする、よりクリーンで拡張性の高い方法を学ぶ。 Stop Using If-Else Chains: Use the Registry Pattern in Python Instead kdnuggets.com
ローカルAIエージェントのオーケストレーションのための7つのPythonフレームワーク この記事には、エンジニアが2026年に実際にエージェントをローカルインフラストラクチャ上で構築、調整、実行するために使用している7つのPythonツールが含まれています。 7 Python Frameworks for Orchestrating Local AI Agents kdnuggets.com
ConductorでGemini CLIを始める方法 Conductorは、コンテキストの問題を解決するために構築されたGemini CLI拡張機能です。詳細についてはこちらをご覧ください。 Getting Started with Conductor for Gemini CLI kdnuggets.com
本番環境におけるLLMのレイテンシと推論コストを削減する12の方法 LLMのスケールアップは、GPUを追加することではありません。それは、すべてのリクエストから無駄な作業を取り除くことです。 12 Ways to Reduce LLM Latency and Inference Costs in Production kdnuggets.com
アウトラインを用いた構造化言語モデルの生成 Outlines は、LLM の出力生成プロセスに決定論的な確実性をもたらし、より優れた、より信頼性の高い構造化された出力を生成するためのオープンソースライブラリです。 Structured Language Model Generation with Outlines kdnuggets.com
データポートフォリオを構築するための実用的なSQLプロジェクト5選 顧客解約、データウェアハウジング、販売分析、銀行セグメンテーション、ヘルスケア分析を網羅した実践的なSQLプロジェクトで、より強力なデータポートフォリオを構築しましょう。 5 Real-World SQL Projects to Build Your Data Portfolio kdnuggets.com
初心者向けファインチューニング解説（事前学習済みモデルが新しいスキルを習得する方法） ファインチューニングを理解するために博士号は必要ありません。この記事では、事前学習済みモデルがファインチューニングを通じて新しいスキルをどのように学習するかを説明します。 Fine-Tuning Explained for Noobs (How Pretrained Models Learn New Skills) kdnuggets.com
ローカルビデオ要約パイプライン：SmolVLM2-2.2Bによるフレーム処理 SmolVLM2-2.2Bは、性能とサイズのトレードオフ曲線において、真に有用な位置にあります。単一のコンシューマー向けGPUで実行できるほど小さく、実際のワークフローに実際に役立つビデオ要約を生成できるほど高性能です。 Local Video Summarization Pipeline: Processing Frames with SmolVLM2-2.2B kdnuggets.com
OllamaでOpenClawを実行する この記事では、コンテキスト長の正しい設定、チャンネルの接続、ウェブ検索の有効化、Dockerでのヘッドレスデプロイメントを含め、ゼロからTelegramで動作するプライベートリサーチアシスタントを構築する全工程を網羅しています。 Running OpenClaw with Ollama kdnuggets.com
Python を使った記述統計の自動化：7つのステップ すべての列に対して mean() と std() を記述するのはやめましょう。Python で記述統計を自動化し、わずか数ステップで出版可能な要約テーブルを生成する方法を学びましょう。 7 Steps to Automating Descriptive Statistics with Python kdnuggets.com
Pythonで散らかったCSVファイルをクリーンアップする方法：初心者向けガイド pandasでCSVファイルをクリーニングする方法を学びましょう。欠損値、重複行、汚いテキスト、間違ったデータ型、混在する日付形式、無効なメールアドレス、通貨値を処理します。 How to Clean Messy CSV Files with Python: A Beginner’s Guide kdnuggets.com
SQL vs Pandas vs AI Agents: アナリティクス問題を最もよく解決するのはどれか？ 同じ3つの分析問題、3つのツール、8つの次元、実際の実行時間と実際の剤プロンプトで測定。 SQL vs Pandas vs AI Agents: Which Solves Analytics Problems Best? kdnuggets.com
Gemma 4によるゼロショットローカルトキュメント解析：PDFを画像として扱う PDFを画像として扱い、それらの画像をGemma 4に供給することで、テキスト抽出パイプラインを脆弱にするスキャン済み対デジタルという区別を解消します。それを修正してください。 Zero-Shot Local Document Parsing with Gemma 4: Treating PDFs as Images kdnuggets.com
機械学習のための10の確率概念を分かりやすく解説 モデルは、ほとんど何事においても100%確信することはありません。これらの10の確率の概念は、それでもどのように意思決定を行うかを説明します。 10 Probability Concepts for Machine Learning Explained Simply kdnuggets.com
データサイエンティストはモデル構築者ではなく、AIマネージャーになりつつある モデルの構築から管理へと役割が変化しています。 Data Scientists Are Becoming AI Managers, Not Model Builders kdnuggets.com
Hugging Face MLインターン入門：最初のMLエージェントを作成する モデルを説明します。コードを書き、トレーニングを実行し、チェックポイントをデプロイします。ML Internへようこそ。 Getting Started with Hugging Face ML Intern: Your First ML Agent kdnuggets.com
小型言語モデルが次世代エージェントを強化する5つの方法 この記事では、SLMが次世代エージェントにどのように組み込まれているか、その研究背景から、次のエージェントに最先端モデルが必要かどうかを判断する際に知っておくべきツールや数値まで、具体的な5つの方法を見ていきます。 5 Ways Small Language Models Are Powering Next-Gen Agents kdnuggets.com
Python での Claude API の始め方 この記事では、PythonでClaude APIを使用する方法、最初の要求を行い、公式SDKで応答を処理する方法を学びます。 Getting Started with the Claude API in Python kdnuggets.com
2026年に知っておくべき10のAgentic AIフレームワーク LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Mastraなど。2026年にAIエージェントを構築する場合、次のプロジェクトを開始する前に注目すべきフレームワークです。 10 Agentic AI Frameworks You Should Know in 2026 kdnuggets.com
人類最後の試験は気を散らすものだ この記事は、究極のAIシステム評価ベンチマークについて、その作成理由、分野の専門家グループからの多様な意見のキュレーション、そして最も広く受け入れられている評決の要約で締めくくります。 Humanity’s Last Exam is a Distraction kdnuggets.com
頭痛なしでアプリを構築できるAIコーディングプラットフォーム5選 簡単なプロンプトを使用して、初心者や開発者がフルスタックアプリを構築、テスト、デプロイするのに役立つ、最高のAIコーディングプラットフォーム、ノーコードアプリビルダー、バイブコーディングツールを探求しましょう。 5 AI Coding Platforms to Build Apps Without the Headache kdnuggets.com
ローカルAIシステムの構築:Qwen3.6 + MCP MCPサーバーとしてツールを一度定義すれば、MCP互換のクライアント、モデル、フレームワークは、モデルごとにカスタム統合コードなしでそれを発見し呼び出すことができます。 Building Local AI Systems: Qwen3.6 + MCPs kdnuggets.com
2026年に構築できるPythonのリアルワールドプロジェクト7選（ガイド付き） AIオートメーション、機械学習、API、ダッシュボード、データ分析、ポートフォリオ対応アプリを網羅した実践的なPythonプロジェクトのリストをご覧ください。ガイド、デモ、リポジトリ、データセットも含まれています。 7 Real-World Python Projects You Can Build in 2026 (With Guides) kdnuggets.com
あなたのRAGパイプラインは、おそらく役に立たない。より良い代替案はこちら プロダクション環境でRetrieval-Augmented Generationが失敗した場合に、何を頼るべきかを学びましょう。 Your RAG Pipeline Is Probably Useless. Here’s a Better Alternative kdnuggets.com
開発者に最高の価値を提供する5つのAIコーディングサブスクリプションプラン これは、トークンおよび使用量ベースのプランから完全なコーディングエージェントエコシステムまで、開発者にとって最も費用対効果が高いと思われるAIコーディングサブスクリプションプランに関する、意見に基づいた見解です。 5 AI Coding Subscription Plans That Give Developers the Best Value kdnuggets.com
MLXでApple Silicon上の言語モデルをファインチューニングする MLX を使用して Mac 上でローカルにオープン言語モデルをファインチューニングします。クラウド GPU やコストは不要です。 Fine-tuning Language Models on Apple Silicon with MLX kdnuggets.com
データサイエンスパイプラインを自動化する5つのエージェンティックワークフロー この記事は、データサイエンスパイプラインの主要な各ステージに対応する、5つの具体的なエージェンティックワークフローを網羅しています。 5 Agentic Workflows to Automate Your Data Science Pipeline kdnuggets.com
Gemini を使用して Google スプレッドシートを作成する このチュートリアルでは、Gemini を使用して Google スプレッドシートを作成し、便利なテーブルを構築し、数式を生成し、データを分析し、フォローアップ プロンプトでスプレッドシートを改善する方法を説明します。 Using Gemini to Create Google Sheets kdnuggets.com
テキスト、画像、音声、動画を処理する5つのオープンソースOmni AIモデル ビジョン・言語推論、音声対話、ドキュメントインテリジェンス、リアルタイムアシスタント、ローカルデプロイメントのためのマルチモーダル、any-to-anyシステムを実践的に見てみましょう。 5 Open Source Omni AI Models That Handle Text, Images, Audio, and Video kdnuggets.com
2026年にAIアーキテクトになるためのロードマップ 設計、意思決定、リーダーシップのスキルを段階的にたどることで、エンジニアがアーキテクトの地位に就く道筋を示します。 The Roadmap to Becoming an AI Architect in 2026 kdnuggets.com
2026年にローカルで実行できるトップ7のコーディングモデル プライベートAIコーディング、高速GGUF推論、エージェンティックワークフロー、マルチモーダル開発、そして独自のGPUで強力なオープンモデルを実行するための、最高のローカルコーディングモデルを探求しましょう。 Top 7 Coding Models You Can Run Locally in 2026 kdnuggets.com
コードを一行も書く前に、意欲的なデータサイエンティストが習得すべき数学スキル この記事では、各必須数学分野を分解し、データサイエンスにおけるその役割を説明し、今日から始められる効率的な学習パスを概説します。 The Math Skills Every Aspiring Data Scientist Needs to Master Before Writing a Single Line of Code kdnuggets.com
WebMCPがなぜワクワクするのかはこちらです WebMCPは、ウェブサイトがブラウザベースのエージェントに構造化された呼び出し可能なツールを直接公開できるオープンウェブ標準です。その魅力についてご紹介します。 Here’s Why WebMCP is Exciting kdnuggets.com
