Suno AI の作り方 (技術者の観点から) · あらゆる現実のはなし
日本音響学会 学生・若手フォーラム Advent Calendar 2023 24日目 Suno AI とは、歌詞と曲のスタイル（と曲名）を指定するだけで、自動で歌詞入りの楽曲を作成してくれる生成 AI サービスです。 Suno AI 最近ではこのほかにも様々な音楽生成AIが発表されていますが、 Suno AI が特にバズっている要因はおそらく歌詞入力という他サービスではあまり無い UI と、 ボーカルが付加されることにより生成楽曲の面白さが格段に上がる点が大きいのではないでしょうか。 Suno AI 自体の使い方や詳細は多くのブログで紹介されているため特に取り上げる必要はないかと思いますが、 本記事では技術者の観点から Suno AI のようなシステムをどのようにすれば作れるか具体的に解説します。 個人的には Suno AI について、以下のような所見を持っています。 Suno AI は
生成AIの活用事例 10選｜masa_kazama
「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能
なぜChatGPTはこんなに日本語の精度が高いのか？ 梶谷健人氏が解説する、生成AIの6つの本質的価値
年間350件以上のAIプロジェクトを推進する株式会社エクサウィザーズ主催のセミナーに、生成AI分野で幅広い知識を持つ梶谷健人氏が登壇。「ChatGPTを活用した新規事業／サービス開発の進め方」をテーマに、生成AI領域で成功する事業・プロダクトづくりのポイントを紹介しました。 生成AIの6つの本質的価値 梶谷健人氏：生成AIならではの価値の作り方が「意味」のところですね。 まずは生成AIが本質的にはどういう価値を持っているのかを作り手がきちんと理解した上で、あぶり出して検証した顧客の課題と組み合わせて、サービスを作るという考え方が重要です。 生成AIの本質的な価値は何なのか。個人的には（スライドの）この6つに整理できると思います。 最初の1から3がコアな価値で、そこの派生として4から6の価値が生まれるという構造です。 それぞれの価値を解説させていただきます。まず最初が「コンテンツの創造コスト
OpenAI、企業向け「ChatGPT Enterprise」提供開始 高速GPT-4でプライバシーも安全
米OpenAIは8月28日（現地時間）、企業向けAIチャットサービス「ChatGPT Enterprise」の一般提供を開始したと発表した。価格は公表されておらず、使用状況やユースケースによって異なるとしている。 このサービスのユーザーのプロンプトと企業データは、OpenAIモデルのトレーニングに使用されることはなく、保存時も転送時もデータは暗号化される。 管理者向けの管理コンソールを備え、SSO（シングルサインオン）をサポート。ドメイン検証や使用状況の分析ダッシュボードも提供する。 3万2000トークンのコンテキストウィンドウ（4倍長い入力が可能）で、高速なGPT-4への無制限のアクセスが可能だ。APIを使うための無料クレジットも提供するので、カスタマイズできる。 さらに、これまで「Code Interprester」と呼ばれていたデータ分析機能を「Advanced Data Analy
LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
いくらAIが便利だからって、子どもの教育データをGPTに流し込んで表を作らせようとする馬鹿教師は滅亡して欲しい｜山本一郎（やまもといちろう）
いくらAIが便利だからって、子どもの教育データをGPTに流し込んで表を作らせようとする馬鹿教師は滅亡して欲しい 確かにAIは便利なんですが、どこかの会社とのオンライン会議などのログをそのまま文字起こしにして出力し、それをGPTに食わせて要約してSLACKに流している馬鹿もいました。まあどこまでOpenAIを信頼するか（あるいは他のサービスと比べてマシと考えるか）にもよるのでしょうが、某ベンチャー企業で当方との打ち合わせのログをそのままGPT3.5に食わせて出力した議事録のサマリを送ってきたので、さっそく「何考えてんだおまえ」という話になりました。 なんでこんなことに気を使うのかというと、もちろん第一義的には私どものクライアントは潜在的にOpenAIの競合でもあるからなのですが、ただ、仮にAppleの仕事をしていた人がGoogleのAndroidOSでPixelが提供している文字起こしツール
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
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総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
リクルート、汎用機械学習プラットフォームを提供するDataRobot Inc.へ出資および人工知能研究所RITと事業提携 | リクルートホールディングス
株式会社リクルートホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 兼 CEO：峰岸真澄、以下リクルート）は、株式会社リクルートストラテジックパートナーズの運営する合同会社RSPファンド6号を通じ、汎用機械学習プラットフォームを提供するDataRobot Inc.（本社：米国マサチューセッツ州、CEO：Jeremy Achin）への出資を実施しました。併せて、リクルートのAI研究所であるRecruit Institute of Technology（以下、RIT）との事業提携を行いましたので、下記の通りご報告致します。 １．本件の目的および協業について 経営やさまざまなビジネスシーンでの意思決定においてデータ活用が重要である一方、それを支えるデータサイエンティストの不足が、多くの企業にとって課題となっています。リクルートは、DataRobot Inc.への出資および同社とRITの事業
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