エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
【初心者向け】Stable Diffusion や Midjourney を支える技術 画像生成入門 1
ChatGPT などの生成 AI、本当にポテンシャルを発揮できていますか？仕組みやプロンプトを学び、生成 AI をビジネス活用できる人材になりましょう！ 画像生成とは こんにちは、機械学習の講師をしているキカガクの谷口です！ 唐突ですが、下記の絵画は誰の作品か知っていますか? 実はこれは人間が書いたものではなく、私のリクエストによって AI が書いた作品なんです。リクエスト文は「未来のロボットペンギンと愛」です。このように AI は文章を元にクオリティの高い画像を作ることができます。(使用したAI モデル: Midjouney) さらに唐突ですが皆さんこの方をご存知でしょうか? https://this-person-does-not-exist.com/en 実はこの男性は現実世界には存在しません。StyleGAN という画像生成で生成された人間です。このように画像生成分野は驚くほど進
画像ディープラーニングの始め方（画像系AIの概要理解からUdemy受講, E資格取得まで） - Qiita
本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた（かもしれない）ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 ＜画像ディープラーニングの始め方＞ ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1．画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全
Waifu Labs - Magical Anime Portraits
A state-of-the-art AI that draws custom anime portraits, just for you! This machine learning artist figures out your preferences and creates a perfect character illustration in 4 easy steps. If it sounds like magic, that's because it is! It's totally free to use! Start Now! Use your character in a game! Introducing Arrowmancer. Meet unique, beautiful characters! Import your own from Waifu Labs! Yo
Neural Style Transfer: Prismaの背景技術を解説する
写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術（と思われるもの）を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a
生存時間解析について – セミパラメトリック - LAPRAS AI LAB
はじめに scouty AI LAB ではこれまで、生存時間解析に関して概要の記事とノンパラメトリックなモデルに関する解説の記事をそれぞれ公開してきました。 scoutyの高濱です。本記事では、インターンの田村くんと協力してscoutyでの転職可能性予測ロジックに組み込んだ生存時間解析に関する基礎的な事項の説明を行います。 転職可能性予測は、こちらの記事の通り、候補者の現在の転職の可能性を推定して提示し、スカウトメ... 生存時間解析について - 概要編 - LAPRAS AI LAB scoutyの高濱です。本記事では、生存時間解析におけるノンパラメトリックな推定量のうち代表的なものである Kaplan-Meier 推定量と Nelson-Aalen 推定量について紹介します。生存時間解析の概要については以下の記事をご参照ください。上の記事で紹介しましたが、生... 生存時間解析について
社内でKaggleの布教活動をやっている話 - yasuhisa's blog
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が機械学習研究入門書としてとても良さそうだった - Stimulator
- はじめに - 本を読んで筆者に媚を売る記事シリーズです。 「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」という書籍を筆者の石川 聡彦（Aidemy）@akihiko_1022さんから譲り受けました。 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 作者: 石川聡彦出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2018/02/24メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 明日2/24発売ですが、筆者である石川さんがCEOを務めるAidemyさんと人工知能、機械学習のイベントにてご縁があり頂く形になりました。 そもそもAidemyは、Python及び機械学習のための知識と実装に関する学習を行えるWebサービスです。 aidemy.net 似たサービスではUdemy(https://www.udemy.com/jp/)というアメリカのサービスがかなりのシェアを誇っています。 Aidemy
MANABIYAで「AI屋さんの1日」なるタイトルで登壇した話とその内容 - Stimulator
- はじめに - 以下、MANABIYA techなるイベント内のAIセッションにて登壇させて頂きました。 manabiya.tech 大きなスペースでフザけたタイトルで発表するという最悪さでしたが、満員になり立ち見状態でした。 ありがとうございました。 正当な方向性でいけば登壇スライドを公開して終わりなのですが、会社のアカウントでSlideShareにアップロードするという行為に宗教上耐えきれそうにないため、会社情報を含まない範囲でここに思い出と共に書き残す形にしようかと思います。 - 登壇内容 - 登壇では、以下3つをテーマに話をしました。 AI屋さんの定義、分類は？ 実際AI屋さんって何やってるの？ 上手くAIプロジェクトを回すには？ AI屋さんの定義と分類 AI屋さんとは、「セッションタイトルが ‘AI’ だったので私が仕方なく付けた名称」です。 そもそも私は、機械学習や統計モデル
自分でニューラルネットワークを作ろう - Qiita
はじめに ニューラルネットワークの仕組みを理解するためには、やっぱり自分の手で実装することが最も良いと思っています。今回は３層（入力層、隠れ層、出力層）のニューラルネットワークを自作することを目的に記事を書きます。 事前知識 パーセプトロン 聞き飽きている方も多いでしょうが、「パーセプトロン（perceptron）」とは人間の脳にあるニューロンを模倣しています。 ニューロンは下図のような構造をしています。ニューロンは複数のニューロンから樹状突起で電気信号を入力として受け取り、ある一定以上の刺激を受けると、軸索の末端部分から電気刺激を出し、次のニューロンに刺激を与えます。 ニューロンに対して、パーセプトロンは下図のような構造をしています。ニューロンと同じように入力に重み（weight）を付けて複数から受け取り、その重み付け総和を活性化関数（activation function）を通すことで
ディープラーニングを使ってドット絵を画像に変換してみた - karaage. [からあげ]
ディープラーニングで新しい画像変換 数ヶ月前ですがディープラーニングの分野で「pix2pix」という技術が話題になりました。これは簡単に言うと画像フィルタを入力画像と出力画像のペア（教師データ）だけから自動で生成してくれる技術です。詳細は、以下の記事や元の論文を参照下さい。 pix2pixの紹介 | 株式会社クロスコンパス's Blog GAN（と強化学習との関係） 「pix2pix」を使うと、従来の画像処理では難しかった、白黒画像をカラーにしたり、手書きの絵を写真にしたりといった、ぶっ飛んだ画像フィルタを教師データを用意するだけで生成できてしまいます。具体的な応用例に関しては、以下の記事などが参考になります。 できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 自分も何か面白い画像変換フィルタ作っ
![ディープラーニングを使ってドット絵を画像に変換してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9427c11dcbc2614990f613c9fed013cc8c40211/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171218%2F20171218114142.png)
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
ドメインにより意味が変化する単語の抽出 - にほんごのれんしゅう
ドメインにより意味が変化する単語の抽出 立命館の学生さんが発表して、炎上した論文を、わたしもJSAI2017に参加していた関係で、公開が停止する前に入手することができました 論文中では、幾つかのPixivに公開されているBL小説に対して定性的な分類をして、終わりという、機械学習が入っていないような論文でしたので、わたしなりに機械学習を使ってできることを示したいという思いがあります。（そんなに大変な問題でないように見えて、かつ、問題設定も優れていたのに、なぜ…） 炎上に対して思うところ(主観です) PixivのBLのコンテンツを参照し、論文にハンドル名を含めて記述してしまっており、作家の方に精神的な不可をかけてしまうという事件がありました。 非常にRTされている代表的なツイートは、以下のようになっています。 （該当ツイートは盗用との指摘を受けたので消しました、検索すれば出るものなで、大乗だと
Rubyにおける機械学習と統計分析のための環境整備の取り組み
Ruby Business Users Conference 2017
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