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Visual Intelligence Made Easy Easily customize your own state-of-the-art computer vision models that fit perfectly with your unique use case. Just bring a few examples of labeled images and let Custom Vision do the hard work. Upload Images Bring your own labeled images, or use Custom Vision to quickly add tags to any unlabeled images. Train Use your labeled images to teach Custom Vision the concep
画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」
画像認識の機械学習を、無料で誰でも簡単に作れる「Microsoft Lobe」：簡単に試せるAI・機械学習 画像分類を行う機械学習モデルを「無料」で作成できるLobe。その機能と特徴を作業手順の流れで一通り解説。知識ゼロでもGUI操作で簡単に機械学習できるLobeを体感してみよう。 連載目次 AIや機械学習といえば、大学レベルの数学／統計学に加えて、データサイエンス／機械学習の基礎知識をまずは学ぶ必要がある、と一般的には考えられているだろう。しかしその認識は本当だろうか。筆者は、一部の場面では間違いになりつつあるのではないかと考えている。というのも、ディープラーニング界わいの一部の技術はもはや「枯れた技術」となりつつあり、コモディティ化（＝一部の人しか買えない高付加価値の商品が、誰でも買える一般的な商品になること）が進んできているからだ。 確かに画像生成や自然言語処理はまだまだ研究段階にあ
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
機械学習開発のための学習済モデル - KADOKAWA Connected Engineering Blog
はじめに 株式会社KADOKAWA ConnectedのKCS部Cloud Native課の夏目です。最近は産業におけるディープラーニング（ディープニューラルネットワーク、以下「DNN」）の適用が幅広く進んでいます。私（夏目）はSmartCity研究所にて画像認識を利用するプロジェクトで業務を行なっています。今回は初心者のかた向けに、主に画像・映像の認識を行なうための機械学習およびDNNの学習済モデル、そのモデルを利用した転移学習について紹介したいと思います。 教師あり学習の課題 機械学習の1つの手法として、教師あり学習がありますが、教師あり学習ではラベル付け（アノテーション）された学習用のデータが必要になります。一般的に学習用のデータが少ないと精度に影響が出ます（精度が低くなる可能性がある）ので、ある程度学習用データを集める必要があります。しかし、学習用データを数多く揃えるのは難しい場合
パターン認識とは？機械学習との違いや関係性、パターン認識を活用したAIサービスも紹介 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
教師あり学習を用いてAIにデータを学習させる「パターン認識」を用いることで、画像や音声などのビッグデータを処理できるようになった現代において、これまで以上にAIサービスの品質を高める結果に繋がっています。 音声認識や画像認識、文字認識など、さまざまなパターン認識によるAIサービスを取り入れることで、ビジネスや人々の生活はより便利に・豊かに変化してきています。本記事では、パターン認識と機械学習の違いや、パターン認識を活用したAIサービスなどについて徹底解説します。 教師あり学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 教師あり学習とは？手法・具体例・教師なし学習との違いを紹介 パターン認識とは、画像や音声などの大量のデータの中から、特定のルールやパターンに沿ったデータを認識し、特徴抽出を行うことです。近年、人々の生活を支えるAI（人工知能）は、多くがパターン認識機能を備えています
第11回 機械学習の評価関数（二値分類／多クラス分類用）を理解しよう
評価関数については今回で最後となるので、ぜひ頑張って今回の分まで読み終えて、機械学習／ディープラーニングにおける代表的な評価関数を一通り押さえてほしい。本稿の最後では、TensorFlow／Keras（tf.keras）のcompile()＆fit()メソッドを使った場合に「評価」を実行するための基本的な方法も紹介する。 二値分類用［応用編］（Binary classification） 今回のLogLossとAUCは前々回と前回ほど評価関数の数式がシンプルではない。少し回り道になってしまうが、数式の意味をより深く理解するために、順序立ててグラフなどを示しながら説明していくのでお付き合いいただけるとうれしい。 LogLoss（Binary Logarithmic Loss） 前回は二値分類用の正解率を解説した。正解率の場合、モデルからの出力結果は（基本的に）陽性（Positive、正例、例
Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界｜akiraTOSEI
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。 GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた 一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。 この記事の流れは以下の通りです。 1. Transformer, GPT-2の説明 2. GPT-3のコンセプトと技術的な解説 3. GPT-3ので上手くいくタスク 4. GPT-3で上手くいかないタスク 5. 偏見や悪用への見解 ※ 有料設定していますが、投げ銭用の設定なの
GPT-4
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
みにくいアヒルの子の定理（Ugly Duckling theorem）とは？
連載目次 用語解説 機械学習におけるみにくいアヒルの子の定理（醜いアヒルの子の定理： Ugly Duckling theorem）とは、何らかの「仮定（＝事前知識や偏向、帰納バイアス）」がないと「分類（＝類似性の判断）」は（理論上）不可能である、ということを主張する定理である。つまり分類やパターン認識において、あらゆる特徴量を客観的に同等に扱うことはできず、何らかの仮定に基づいて主観的に特徴量選択を行うことが本質的に必要であることを示す。 概念的にはノーフリーランチ定理に似ており、機械学習で必修の定理として一緒に学ぶことが多い。ノーフリーランチ定理は「あらゆる問題を効率よく解けるような“万能”の機械学習モデルや探索／最適化のアルゴリズムなどは存在しない」ことを主張する用語である。一方、みにくいアヒルの子の定理は「仮定／事前知識がない場合には、分類性能が高くなるような“最良”の特徴表現／特徴
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
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深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター