データ・AIのスキル

PyTorchの学習コードをモデル・データ処理・実行設定に整理し、保存や実験ログ、複数GPU・TPUでの学習を組み立てます。設定例とテンプレートも参照できます。

• PyTorchコードの構造を整理したいとき
• 再利用できるデータ処理の構築
• 複数GPU・TPUでの学習設定

研究データを論文掲載用のグラフにまとめ、複数図の配置、誤差表示、色覚に配慮した配色から、投稿先に合わせたサイズ調整や形式別の書き出しまで支援するスキル。

• 学術誌への投稿図を準備したいとき
• 複数グラフの配置と書式をそろえたいとき
• 配色と白黒での読みやすさの改善

実験設計や統計分析、予測モデルの構築・評価を支援します。分析結果を関係者へ伝える作業に加え、本番でのモデル配備や監視、再学習の設計まで扱います。

• 実験やA/Bテストを設計したいとき
• 特徴量の作成と予測精度の評価
• モデルの本番配備と監視の設計

画像や動画から物体を検出し、領域を分ける画像認識AIの開発を支援します。独自モデルの学習、データ処理、推論の高速化から本番環境での配備・監視までを扱います。

• 物体検出や画像の領域分割の開発
• 独自データで画像認識モデルを学習
• リアルタイム動画解析の推論最適化

Pythonで分類・回帰・クラスタリングなどの機械学習を進めるスキル。データの前処理からモデル比較、性能評価、設定の調整、処理の一連化まで支援します。

• 分類・数値予測モデルを作りたいとき
• 似た特徴の顧客をグループ化したいとき
• 交差検証でモデルを比較したいとき

分子構造データの読み書きから、分子量などの性質の計算、類似分子や部分構造の検索、構造図の作成までを、RDKitのPython APIで進めるスキル。

• 分子一覧の性質を計算したいとき
• 基準分子に似た化合物を探したいとき
• 特定の部分構造で絞り込みたいとき

機械学習モデルの予測に各入力項目がどれだけ影響したかをSHAPで計算・可視化し、個別の判断理由や全体の傾向、誤予測や集団間の偏りを調べます。

• 個別の予測理由を説明したいとき
• 入力項目の重要度を可視化したいとき
• 誤分類やデータ漏洩の原因調査

意味の近い文書を探す検索や推薦機能の実装を支援します。ベクトルデータベースの実装例をもとに、検索方式の選択からキーワード検索との併用、速度と精度の調整まで扱います。

• 意味で文書を検索したいとき
• RAGの検索処理を実装したいとき
• キーワード検索と併用したいとき

単一細胞RNA-seqデータの読み込みから品質管理、細胞のグループ分け、特徴的な遺伝子の探索、細胞種の推定や結果の可視化までを進めるスキル。

• 単一細胞データの品質確認と除外処理
• UMAPやt-SNEでの細胞群の可視化
• マーカー遺伝子探索と細胞種の推定

機械学習モデルの本番公開から監視、再学習までの仕組みづくりを支援します。LLMの組み込みや、検索結果を使って回答するRAGの設計にも対応します。

• 機械学習モデルを本番公開したいとき
• モデルの監視と再学習の仕組みづくり
• 検索情報を使う回答システムの構築

質量分析データをPythonで読み込み、ノイズ処理やピーク検出、試料間の位置合わせ、ペプチド同定結果の処理を進め、タンパク質や代謝物の定量解析に使うスキル。

• mzMLファイルの中身を確認したいとき
• 質量分析信号を平滑化・正規化したいとき
• 試料間で代謝物ピークを比較したいとき

観察期間中に結果が出なかったデータも含め、出来事が起きるまでの時間をPythonで分析します。前処理から生存予測モデルの比較・評価までを支援するスキルです。

• 未発生の記録を含む経過時間の分析
• Coxモデルと生存森林を比較したいとき
• 変数が多いデータの特徴選択

製造ラインや窓口、物流の待ち行列と限られた設備・人員の取り合いをPythonでモデル化し、待ち時間や稼働率を測るシミュレーションを作るスキルです。

• 窓口の人数別に待ち時間を比較したいとき
• 製造ラインの機械稼働率を測りたいとき
• 生産と消費による在庫の動きを調べたいとき

試合や患者などのグループを持つ時系列データの前処理を設計・点検します。欠損値補完や標準化の範囲、情報の漏れ、数値の意味を確認するスキルです。

• グループ内で欠損値を補完したいとき
• 標準化の処理範囲を選びたいとき
• 前処理の情報漏れを点検したいとき

Pythonのseabornで、データの分布や項目同士の関係をグラフにします。散布図、箱ひげ図、ヒートマップなどを使い分け、探索的な分析や論文用の図作成を進めます。

• データの分布や外れ値の探索
• グループ別の測定値の比較
• 相関関係をヒートマップで可視化

DNA・RNA・タンパク質の配列処理から系統樹の解析、微生物群集の多様性比較までをPythonで進めます。生物データの読み書きや統計検定にも対応します。

• DNA・RNA・タンパク質の配列処理
• 系統樹の作成と比較
• 微生物群集の多様性比較

生成AIへの指示文や回答形式を設計し、評価と改善を支援します。検索した資料を使う回答生成やエージェント構成、本番運用の設計も扱うスキルです。

• プロンプトや回答形式を改善したいとき
• 検索資料に基づく回答を評価したいとき
• AIエージェントを設計したいとき

言語モデルの内部反応を少数の特徴へ分解するSAEの学習・分析を案内します。SAELensを使った既存モデルの解析から独自学習、特徴による出力調整まで扱います。

• 学習済みSAEの特徴を調べたいとき
• 特定の層向けにSAEを学習したいとき
• 無反応な特徴や再構成誤差の原因調査

推論モデルの生成時に「Wait」などの振り返り表現を抑え、思考過程のトークン数を減らすスキル。追加学習なしで導入し、モデル別の適性や精度への影響も確認します。

• 長い思考過程のトークンを減らしたいとき
• モデルの推論にNOWAITを導入したいとき
• モデルの適性と精度リスクの確認

既存データから施策や介入の因果効果を推定し、介入がなかった場合との比較図や結果の解釈、分析条件を変えた頑健性の確認まで支援するスキル。

• 既存データで介入効果を調べたいとき
• 介入の有無による結果の比較
• 因果効果の推定の頑健性確認

Pythonで、拡大や値の確認ができるグラフを作るスキル。散布図、統計図、地図、3D表示などを用途に合わせて整え、操作できるHTMLや画像として出力します。

• 散布図で測定値の関係を調べたいとき
• グループごとの分布比較
• 範囲を指定しながら時系列を確認

OMEROに保存した顕微鏡画像をPythonから取得し、画素や指定領域を解析するスキル。タグ・測定結果の保存、メタデータ管理、複数画像の一括処理も支援します。

• OMEROから顕微鏡画像を取得したいとき
• 指定領域の画素の輝度測定
• 画像のタグや解析結果の保存

用途に合うAIプロンプトをprompts.chatで検索・取得し、手元の指示文も改善するスキル。カテゴリや出力の種類で絞り込み、リンク付きで候補を確認できます。

• コードレビュー用の指示文を探したいとき
• 文章作成向けのプロンプトを探したいとき
• IDを指定してプロンプトを取得したいとき

電子カルテや脳波などの医療データを使い、死亡リスク・再入院・薬剤推薦の予測モデルを開発します。データの前処理から学習、精度や公平性の評価までを支援します。

• MIMIC-IVで死亡リスクを予測したいとき
• 再入院予測モデルの学習と評価
• SafeDrugによる薬剤推薦モデルの開発