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たぬきのはらのうち

プログラミング、AI、暗号通貨に関する技術ブログ。
フリーランスエンジニアの知見と実践を記録します。

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機械学習による仮想通貨価格予測 第2部:Prophet/LSTMによる価格予測モデル構築【実装コード付き】
AI・機械学習

機械学習による仮想通貨価格予測 第2部:Prophet/LSTMによる価格予測モデル構築【実装コード付き】

Facebook ProphetとBidirectional LSTMをアンサンブルした仮想通貨価格予測モデルの実装方法を完全解説。ccxtによるOHLCVデータ取得・テクニカル指標の計算・Optunaでのハイパーパラメータ最適化・backtesting.pyによるバックテストまで、実装コード付きで紹介します。

機械学習による仮想通貨価格予測 第1部:時系列データの前処理とテクニカル指標【実践ガイド】
AI・機械学習

機械学習による仮想通貨価格予測 第1部:時系列データの前処理とテクニカル指標【実践ガイド】

LSTMで仮想通貨価格を予測するための前処理パイプラインを徹底解説。CCXTによるOHLCVデータ取得・欠損値の線形補間・IQRクリッピング・RSI/MACD/ATR/ボリンジャーバンドの追加・RobustScalerによる正規化とデータリーク防止まで、実装コード付きで紹介します。

プロンプトエンジニアリングの"次" — コンテキストエンジニアリングが変えるAIエージェント設計の常識
AI・機械学習

プロンプトエンジニアリングの"次" — コンテキストエンジニアリングが変えるAIエージェント設計の常識

プロンプトを書き直しても改善しないAIエージェント設計に悩んでいませんか?コンテキストエンジニアリングの定義からLLMの失敗パターン4選・RAG・メモリ設計・マルチエージェント構成まで、今日から使える設計パターンを実体験とコード付きで解説します。

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する
ブログ

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する はじめに:なぜ今、フレームワーク選定が重要なのか AIエージェント開発の現状(2026年) 2026年現在、AIエージェント開発は「実験フェーズ」から「本番運用フェーズ」へと急速に移行しています。LLMの推論コストが劇的に低下し、ツール呼び出し精度が向上したことで、エンタープ...

2026年版・LLMアプリ開発で"車輪の再発明"をやめるための厳選レシピ集――awesome-llm-appsから学ぶ設計パターン10選に関する記事
ブログ

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LLMアプリ開発で使える実践的な設計パターン10選!awesome-llm-appsから学ぶ効率的な開発手法 こんにちは、ぽんたぬきです。40代のエンジニアとして、最近のLLMブームで「何か作ってみよう」と思っている方は多いのではないでしょうか?私も例外ではなく、GPT-5 APIが公開されてから、副業として何かLLMアプリを作れないかと模索してきました。 しかし、実際に開発を始めてみると「これ、...