pyannote.audioで簡単話者分離〜whisperを添えて〜 - Qiita
音声認識の世界では、OpenAIが開発したwhisperというモデルが話題になりましたね。99言語に対応しており、日本語の音声認識の精度も抜群です。 非常に優秀なwhisperですが、いつ誰が話したのかを認識する、いわゆる「話者分離」はできません…。 ということで、アドベントカレンダー8日目の記事では、pyannote.audioというライブラリを使った話者分離方法について紹介します。 pyannote.audioの概要 pyannote.audioは、話者分離のためのPythonによるオープンソースフレームワークです。 下記のようなパイプラインで話者分離を実現しています。 論文：pyannote.audio: neural building blocks for speaker diarization Github：https://github.com/pyannote/pyannote
ChatGPTのプロンプトデザインの秘密を解明｜深津式・シュンスケ式・ゴールシークプロンプトを紹介 | WEEL
WEELメディア事業部リサーチャーの柏崎です。 みなさん、ChatGPTは使いこなせていますか？ ChatGPTを使うにあたって必須となるのが「プロンプト（質問）」ですが、このプロンプトのコツを知らないと、「ほしかった回答とズレている…」と感じてしまうことも。 そこでこの記事では、ChatGPTを使いこなせるようプロンプトデザインとChatGPTの精度について深く掘り下げていきます。 日本で特に有名な2つのプロンプトシステム、「深津式プロンプト」と「シュンスケ式プロンプト」についても、実際のやり取りを交えながら解説していきます。今すぐ使えるコツもご紹介していますので、ぜひ最後まで読んでください！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 ChatGPTのプロンプトデザインとは プロンプトデザインとは、ChatGPTへのプロンプト（
機械学習システム開発と運用の落とし穴
クローズドで行われた勉強会の資料です、画像認識まわりでありがちなハマりどころについて解説しています
どのようにデータ基盤を作ったのか？「俺の考えた最強のデータ基盤」は使われない
どのようにデータ基盤を作ったのか？「俺の考えた最強のデータ基盤」は使われない：開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖（3）（1/2 ページ） 「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。今回は、「データ基盤」の開発プロセスについてお伝えします。 「使われるデータ基盤」を構築するために筆者が取り組んだ試行錯誤を紹介する本連載『開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖』。前回はデータパイプラインを支える基盤システム設計について解説しました。第3回となる今回は開発プロセスについてお伝えします。 なお、技術要素としてはPythonやBigQuery、ツールとしてGitHubやJIRAを扱いますが、他の手段でも代替可能な内容です。細部にとらわれずにご自身の担当する業務や組織に当てはめながら
機械学習を使った時系列売上予測
DataRobotを用いて時系列モデルの作成する方法を紹介します。その後、どのような特徴量を使えば精度が良くなるのか、データにどのような前処理を行えば良いのか、トレンドデータや集約データを使った時系列予測など様々なトピックについて触れていきます。
Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)
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統計局ホームページ/日本の統計 2024－第27章 公務員・選挙
〒162-8668 東京都新宿区若松町19番1号 電話 03-5273-2020（代表） ©1996 総務省（法人番号2000012020001）統計局 所在地・交通案内 サイトの利用について
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