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ディープラーニングの検索結果1 - 40 件 / 429件

  • 東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita


    きっかけ 東京大学のAWS講義﹁コードで学ぶAWS入門﹂、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま
      東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita

    • なぜ藤井聡太は八冠制覇できたのか？


      藤井聡太竜王名人が遂に八冠を制覇した。弱冠21歳。 これは羽生善治九段が25歳で七冠制覇をしたスピードを大きく上回っている。 竜王・名人・王位・叡王・王座・棋王・王将・棋聖の8つのタイトルが同時に一人の手に収まった・・・・・・というだけではない。 藤井聡太はこの八冠に加えて、昨年度は参加可能な全ての一般棋戦で優勝するという、前代未聞の偉業を成し遂げたのだ。 つまり現在、藤井聡太は藤井竜王名人王位叡王王座棋王王将棋聖朝日杯選手権者銀河ＮＨＫ杯選手権者ＪＴ杯覇者なのだ。 もはや﹃何かの大会に優勝する﹄という目標は全て達した。 あとはたとえば勝率１００％︵1年間で1度も負けない︶とか、そういうレベルの挑戦になる。ゲーム配信でいえばタイムアタックのようなものだろうか。 なぜ、藤井聡太はこんなにも負けないのか？ どうして八冠全冠制覇などという現象が１０１０１日ぶりに実現したのか？ その謎を解き明かす
        なぜ藤井聡太は八冠制覇できたのか？

      • 2023年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something

        2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した

          2023年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something

        • 1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も

          1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

            1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も

          • AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」


            この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと﹁プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う﹂ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは﹁責任﹂を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習︵重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
              AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」

            • 文章生成AI利活用に関するガイドライン.pdf

              文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった

              • 画像生成AIに照明革命　日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)

                この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール（lllyasviel）さんが発表した「ICライト（Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト）」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト（IC-Light）」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ

                  画像生成AIに照明革命　日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)

                • エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita

                  はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴

                    エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita

                  • ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦


                    ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら﹁AIに特化しています﹂と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、﹁ニューラルエンジン﹂と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
                      ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦

                    • 【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita

                      自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語

                        【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita

                      • ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita

                        ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね

                          ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita

                        • 24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ


                          お題箱から 797.生成aiについて無知なので質問です 下記のように学習元画像を合成したかのような元画像がでることから合成ツールと主張する人がいますが、実際に生成aiは合成ツールなのでしょうか？ https://x.com/r18rensyu/status/1745959957990965624?s=61 これ去年の今ぐらいまでなら学習してるから合成ではない論はまだ通用したかもしれないけど、明らかに学習元となる画像がポンポン出るようになってきてしまって正体は引用合成ツールだったのがバレちゃったんだよね。 https://t.co/e367C2DqWl — リハビリ用 (@r18rensyu) 2024年1月13日 質問に対する答えは﹁依然として生成AIは合成ではなく学習を行っている﹂で、このツイートは100%誤りです。﹁塩水を沸騰させると砂糖水になる﹂と同じレベルの端的な誤りで、議論の余地
                            24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ

                          • 簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics


                            こんにちは、安部です。11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
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                            • ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される

                              さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して

                                ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される

                              • ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics


                                こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます︵配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます︶。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、﹁書籍を登録する画面﹂という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
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                                • 完全自動運転になったらタクシーは無料で、免許証はなくなる！？ 自動運転の未来像が想像を超えていた #くるまも - くるまも｜三井住友海上


                                  こんにちは、ライターの井上マサキです。 テレビCMなどで見かける自動運転、どんどん進化していませんか？ 衝突の危険を察知して止まってくれたり、高速道路を手放しで運転できたり……。なんだかもう﹁思い描いていた未来が来ている！﹂という気がします。 ちなみに僕の妻はペーパードライバー。運転を怖がる妻に、何が怖いのか聞いてみると﹁車線変更と車庫入れと……あともう、いろいろ！﹂とのこと。もし、今以上に自動運転が進化したら、妻も気軽に運転ができるようになるのかな？ でも、それってどれくらい実現可能なんだろう……？ そこで、自動運転技術の現在とこの先の未来像について、自動運転の専門家・下山哲平さんに話を聞きました。 完全自動運転が実現したら、タクシーが無料になる!? 1940年代から始まった自動運転の歴史 完全自動運転までどのくらい？ 自動運転の現在地 運転席が無人の﹁レベル4﹂からが完全自動運転 海外
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                                  • 日本最強ユニコーンPreferred Networks、損失30億円超 第9期決算 | 自動運転ラボ


                                    出典‥官報︵※クリックorタップすると拡大できます︶日本を代表するユニコーン企業で、自動運転関連技術の開発も手掛けるAI︵人工知能︶開発企業の株式会社Preferred Networks︵本社‥東京都千代田区／代表取締役CEO‥西川徹︶。同社の第9期決算公告︵2022年2月〜2023年1月︶が、このほど官報に掲載された。 第9期は売上高が76億5,500万円、当期純損失は30億6,600万円であった。 これと同じタイミングで、同社は新設分割により、生成AI事業に関する新子会社﹁Preferred Elements﹂を2023年11月1日に設立することを発表した。2021年11月には、自律移動ロボット事業を手掛ける﹁Preferred Robotics﹂も新設分割により設立している。 過去の新設分割の経緯があるため、同社の決算を過去の決算と単純に比較はしにくいが、参考のために記載すると、第7
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                                    • AIによる楽器サウンド合成システム、Melisma(β)が爆誕。サンプリングでは不可能だったリアルさを実現｜DTMステーション

                                      12月8日に、またDTMの世界に新たな扉が開かれました。これまでもSynthesizer VをはじめとするAIを使った歌声合成のソフトはありましたが、今回誕生したMelisma(メリスマ)は、ヴァイオリンやオーボエ、チェロ……といった楽器を合成するシステムのβテスト版。もちろん、こうした楽器を再現するソフトとしては、これまでサンプリングを使った音源が数多くあり、まさにリアルな音で演奏できていました。でもサンプリングだと、たとえばタイやスラーでつないだ長い音符などとなると、どうしても限界があったし、ピチカート、トリル、フォール…といったアーティキュレーションでも表現の範囲が限られていました。 このMelisma(β)では、実際の演奏をディープラーニングしたものを元に演奏音を合成する、いわゆる生成AIのシステムで、サンプリングでは不可能だったリアルな演奏サウンドを作り出すことができるのが最大の

                                        AIによる楽器サウンド合成システム、Melisma(β)が爆誕。サンプリングでは不可能だったリアルさを実現｜DTMステーション

                                      • 技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話


                                        こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した﹁技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot﹂のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 ﹁新しい技術情報、追いつけるかな？﹂ ﹁あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？﹂ ﹁チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。﹂ そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
                                          技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話

                                        • 2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース

                                          世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる

                                            2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース

                                          • 角刈りオジサンから美少女ボイス　「GPU不要で超低遅延」なリアルタイム音声変換ソフトを見てきた

                                            ブースは、韓国の音声AI企業Supertoneが出展したもの。角刈りオジサンの美少女ボイスは、リアルタイム音声変換ソフト「SHIFT」のデモによるものだった。このSHIFT、少女だけでなく少年、成人女性、成人男性、渋いおじいさん、悪魔などさまざまな声がプリセットされており、リアルタイムかつ高精度に声を変換できるのが特徴。 独自の音声合成基盤モデル「NANSY」（Neural Analysis & Synthesis）を採用しており、ユーザーの声の事前学習も、10秒程度のサンプルスクリプトを読み上げるだけで完了。ユーザーとキャラクターの音声の混合比率や感情の表現度合い、音の高低なども細かく調整可能だ。 同様の技術として「RVC」（Realtime Voice Changer）などが有名だが、快適に利用するにはNVIDIAの高性能なGPUを必要とする。一方、SHIFTはCPUのみで47ミリ秒と

                                              角刈りオジサンから美少女ボイス　「GPU不要で超低遅延」なリアルタイム音声変換ソフトを見てきた

                                            • 一年の計は元旦にあり！ Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース

                                              ※ Udemy「新年のビッグセール」は終了しました。はてなによるAmazonギフトカードプレゼントキャンペーンもそれにあわせて終了しています。ご応募ありがとうございました。 あけましておめでとうございます。これまでもUdemyの大きなセールでは目玉の講座を紹介してきた当ニュースですが、2024年1月1日から1月10日まで開催される「新年のビッグセール」では、新しい年にふさわしい夢とキャリアが広がる講座を紹介します。 各種資格試験の対策講座をはじめとして、マスターしたいプログラミング言語や開発手法、昨年から引き続き話題の生成AI、ウェブ解析やプロジェクトリカバリ、簿記や会計、英会話など多様なビジネスキャリアに直結する講座をピックアップ。映像制作や3Dモデリング、GA4や3Dアニメーション制作といった講座も取り揃えています。 一年の計は元旦にあり。みなさんが2024年に挑戦したい目標や習得した

                                                一年の計は元旦にあり！ Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース

                                              • 読まないと後悔する技術書30選 - Qiita


                                                はじめに 現代の人に名著以外の本を読むような時間はない こんにちは、Watanabe Jin (@Sicut_study)です みなさんは何か新しい技術を学ぶときにどんなコンテンツを利用するでしょうか？ 最近ではUdemyなどの動画講座を利用する人が多いと思いますが、本を読んで学ぶという人もまだまだ多いのではないかと思います 今回は私がこれまで5年間読んできた150冊以上の中から厳選した30冊の本を紹介します。広く多くの人に役立つものから、特定の技術の書籍までどれを読んでもあなたの大切な一冊になるのでぜひ読んでみてください 現代人には時間がない なぜ働いていると本が読めなくなるのかという本が話題になりました 現代人は本を読む時間がなくなっています。 仕事に追われてしまい、プライベートで本を読む暇などなくなっているのです。 しかし、エンジニアは﹁技術職﹂なのでプライベートの時間でも学習をして
                                                  読まないと後悔する技術書30選 - Qiita

                                                • 【書評】Pythonによる時系列予測 | DevelopersIO


                                                  こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として﹁Pythonによる時系列予測﹂を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること︵感想含む︶ 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデルMA、AR、ARMA、SARIMA、SA
                                                    【書評】Pythonによる時系列予測 | DevelopersIO

                                                  • AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味

                                                    AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味 2024.07.04 Updated by Ryo Shimizu on July 4, 2024, 12:26 pm JST かなり長い間、本欄でも「AI(人工知能)」と書くときに、注釈として「AI(人工ニューラルネットワーク)」と書く必要があった。 というのも、AIという言葉が指す意味は範囲がとても広く、解釈次第ではただの電卓や辞書、IMEまでもがAIと呼べてしまうからだ。 だから、「AI」という言葉を多用する人を見た時、それは「新しいインチキ(Atarashii Inchiki)」であると考えた方が良いというジョークを言ったものである。 ここ5年で、事態は一気に変化した。今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる。まあそれでもニューラルネット以前の古いシステムをいまだに「AI」と呼ぶようなIT(インチキ)企

                                                      AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味

                                                    • Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別できる「Magika」をオープンソースで公開


                                                      Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール﹁Magika﹂をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
                                                        Google、AIでファイルの種類を高速正確に判別できる「Magika」をオープンソースで公開

                                                      • Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics


                                                        こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 ︵詳細はリンク先をご覧ください。︶ 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により﹁もう、これでいいじゃん﹂という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、﹁LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット﹂を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル︵LLM︶を活用したアプリ
                                                          Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics

                                                        • 落合陽一がNotionで実践する｢共有知｣の活用法 | Notion | 東洋経済オンライン


                                                          生成AIサービスの活用によって生産性を劇的に改善させた企業がある一方で、期待した成果を得られずに結局使わなくなってしまったという事例も多い。明暗を分けるのは何か。いち早く生成AIを実装したコネクテッドワークスペース﹁Notion﹂の日本法人であるNotion Labs Japan ゼネラルマネジャー アジア太平洋地域担当・西勝清氏と、研究室や経営する会社でNotionを使っている落合陽一氏に、生成AIサービス活用について語り合ってもらった。 生成AI﹁使う人、使わない人﹂で生じるギャップ ――日本における生成AIサービスの活用状況をどのように見ていますか。 西 新しいテクノロジーは時折登場して世間を驚かせますが、今回のLLM︵※1︶については、当初、日本の大企業や官庁の反応は非常によかったと思います。ところが、それは初速のみ。今では海外のほうが活用が進んでいる印象です。 ※1生成AIの種
                                                            落合陽一がNotionで実践する｢共有知｣の活用法 | Notion | 東洋経済オンライン

                                                          • ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog


                                                            こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井︵@Yagami360︶です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル︵LLM︶による対話型AIが盛り上がってますね。クオリティーも凄いしAI業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段とAIの社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform というAIプロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
                                                              ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog

                                                            • 生成AIでGPUがいらなくなる？　業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた


                                                              ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション﹁カスタムAI﹂の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール‥椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて﹁産学連携の取り組み﹂﹁データサイエンス領域の教育﹂﹁企業連携の仕組みづくり﹂に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi
                                                                生成AIでGPUがいらなくなる？　業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた

                                                              • 自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog

                                                                はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver

                                                                  自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog

                                                                • AIの歴史と現在の問題 - デマこい！


                                                                  ジョン・ヘンリーの教訓19世紀の都市伝説に﹁ジョン・ヘンリー﹂という人物がいます[1]。 彼は屈強な肉体労働者で、ハンマーを振るって岩に穴を開ける達人でした。ところが蒸気機関で動くドリルの登場により、彼は失業の危機に瀕します。そこで彼は、人間は機械よりも優れていることを示すために、穴開け競争で蒸気ドリルに戦いを挑んだというのです。 伝説によれば、ジョン・ヘンリーは︵驚くべきことに︶僅差で勝利を収めたとされています。しかし、あまりにも肉体を酷使したために、勝利の直後にその場で倒れて帰らぬ人になりました。周囲の野次馬たちは言いました。﹁彼は人間らしく死んだ﹂と。 この逸話から得られる教訓は何でしょうか？ ﹁機械と競い合うのは命にかかわる﹂とか﹁バカバカしい﹂とかではないと私は思います。それはあまりにも表層的な解釈です。生成ＡＩが躍進する現在、ジョン・ヘンリーは遠い過去の伝説ではありません。現
                                                                    AIの歴史と現在の問題 - デマこい！

                                                                  • OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics


                                                                    はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
                                                                      OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics

                                                                    • 【開発からリリースまで4日間】 選挙ポスターマップ開発の舞台裏（技術編） #安野たかひろ｜#安野たかひろ 事務所（公式）

                                                                      こんにちは、安野たかひろ事務所 技術チームの植田です。（実はプロダクションチームにてデザインや公式Webサイトの制作をしたり、一部政策提案もしています！） 前回は、東京都全域に設置された1万4千箇所の掲示板にポスター貼り付けるプロセスがいかに進化していったかをご紹介しましたが、この記事では公開後SNSやボランティアの方々から好評をいただいた新「ポスターマップ」のシステムについて、開発背景と技術的な構成について解説してみようと思います。 東京都全域の掲示板にポスターが貼られていく様子を可視化したヒートマップ（GIF）大きな組織力を持つ場合は選挙区ごとに貼り付け担当者を配置して公示日から並行して貼っていったり、専門業者に発注したりするのが一般的なようですが、組織的な支援を受けず資金的にも制約のある私たちに残された切り札は、ポスターマップを通じた「デジタル化」しかありませんでした。ここまでの経緯

                                                                        【開発からリリースまで4日間】 選挙ポスターマップ開発の舞台裏（技術編） #安野たかひろ｜#安野たかひろ 事務所（公式）

                                                                      • BitNetから始める量子化入門


                                                                        はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション︵ReLUとか通した後︶、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
                                                                          BitNetから始める量子化入門

                                                                        • エヌビディア（NVIDIA）vs S&P 500　どっちが買い？


                                                                          エヌビディア社︵NVIDIA︶とS&P500は、どちらも投資家から人気のある投資対象です。エヌビディアは、半導体業界のリーダーで、人工知能︵AI︶やデータセンターなどの成長分野で強みを持っています。 S&P500は、米国の大企業500社の株式をまとめたインデックスで幅広い分野に投資することができます。エヌビディアはS&P500の構成銘柄の1つです。 エヌビディア社とS&P500の比較は、個別銘柄を買うか？ETFを買うのか？どちらがいいのかということになりますが、あまり比較では語られていません。しかし、資産形成にはとても重要な選択になります。 それぞれの概要や特徴、メリット・デメリットや今後の見通しなどを株のプロであるアドバイザーがわかりやすく解説しますので、今後の資産形成の一助としていただければ幸いです。 エヌビディア社とS&P500の概要 エヌビディア社︵NVIDIA︶とは エヌビディア
                                                                            エヌビディア（NVIDIA）vs S&P 500　どっちが買い？

                                                                          • AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100％見分けられるという研究結果

                                                                            コミュニケーションや行動などに特徴がみられる自閉症スペクトラム症(ASD)の子どもを「網膜の写真」だけで100％の精度で見分けられるディープラーニングAIモデルを、韓国の延世大学医学部の研究チームが開発しました。ASDの子どもを早期診断する客観的なスクリーニングツールとして、AIが有望な選択肢になる可能性があると期待されています。 Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs | Ophthalmic Imaging | JAMA Network Open | JAMA Network https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812964 AI-screene

                                                                              AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100％見分けられるという研究結果

                                                                            • 簡単プログラミングでオトモを自動化するサバイバルクラフトゲーム『オメガクラフター』は、ハードルの低さがちょうどいい。頼れるプリセットもあるけど、“ちょっと工夫したらもっと得できそう”と思える絶妙な塩梅

                                                                              クラフトワークのみなさんこんにちは。マシーナリーとも子です。今回は新発売のゲーム、『オメガクラフター』を遊んで紹介するぜ！ 本作はすっかりジャンルとして定着した、オープンワールドのサバイバルクラフトゲーム。 ゲームの舞台は「謎の妨害プログラムによって開発が難航中の新作ゲームの中」という入れ子構造な感じになっている。このゲーム内という設定が後述のユニークポイントにつながるフレーバーとなっているんだけども……。 つまり私はデバッガーなのか。ところでうっかり横長ディスプレイのフルスクリーンで遊んだのでスクショのアスペクト比がすごいことになってしまいました。見づらいのでこれ以降は適度にトリミングしますね。あしからず文／マシーナリーとも子 メーカーはディープラーニングの開発会社まず、本作の開発を行なったPreferred Networksはゲーム会社じゃなくて、AIのソフトウェア、AI専用のスーパー

                                                                                簡単プログラミングでオトモを自動化するサバイバルクラフトゲーム『オメガクラフター』は、ハードルの低さがちょうどいい。頼れるプリセットもあるけど、“ちょっと工夫したらもっと得できそう”と思える絶妙な塩梅

                                                                              • ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics


                                                                                igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている﹁GPT-4 with vision (GPT-4V)﹂が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン︵画像の赤で囲
                                                                                  ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics

                                                                                • 超重要な基盤技術「Attention」、Transformerがなぜ画期的なのかを知る

                                                                                  対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 実は、エンコーダーとデコーダーに用いられている「RNN」（Recurrent Neural Network）には、欠点があります。それは、長い文章が苦手だということです。 なぜ苦手かというと、以下の2つのポイントからそのように言えます。 （1）RNNでは、翻訳元文章全体の特徴を記憶できるサイズが固定されている。そのため、文章が長くなり単語の数が増えるほど、エンコーダーにおいて、文章の前の方で出現した単語の意味が薄まってしまう。 （2）RNNでは、単語を1つずつニューラルネットワークで処理する。そのため、単語の数が多くなればなるほど処理時間がかかってしまう。 ですので、RNNが持つこうした欠点を解消するための仕組み

                                                                                    超重要な基盤技術「Attention」、Transformerがなぜ画期的なのかを知る
                                                                                  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 次のページ

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