画像生成AI「Stable Diffusion」で崩れがちな顔をきれいにできる「GFPGAN」を簡単に使える「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」の基本的な使い方
「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」は他のUIには搭載されていない機能なども盛り込んだ、いわば決定版の「Stable Diffusion」のUIといえますが、それだけにやれることが多いので、どこをどう触ればよいか悩むこともあるはず。 この記事ではまず、「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC111版)」のうち、テキストから画像を生成する「txt2img」の基本的な使い方をまとめています。 ◆目次 ・1：最も簡単な使い方 ・2：「txt2img」タブ内の各項目はどういう意味なのか？ Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)は画像生成AI「Stable Diffusion」を使うためのUIの1つ。Stable Diffusionの利用にはNVIDIA製GPUが必要で、該当するPCにS
さまざまな電子機器に使われる「ネオジム磁石」と呼ばれる強い磁石を、人工知能＝AIを使って製造の条件を改良し、さらに強い磁石を作り出すことに物質・材料研究機構が成功し、AIを使った材料開発の事例として注目されています。 「ネオジム磁石」は、小さくても強い磁力を持つことからスマートフォンや電気自動車、それにエアコンなどさまざまな電子機器に使われている重要な部品です。 物質・材料研究機構の佐々木泰祐主幹研究員などの研究グループは、製造の際のデータをAIに学習させ、強い磁石にするために必要な要素を検討させました。 その結果、製造装置から磁石を押し出す際の温度と圧力が磁石の性能に重要であることが分かり、製造条件を改良しておよそ1.5倍強いネオジム磁石ができたということです。 AIを使って材料開発を行うことは「マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれて近年、研究開発が加速していて、今回の成果もこうし
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
GitHub - bloc97/Anime4K: A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
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機械学習で使われる評価関数まとめ - Qiita
はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
Piro🎉"ｼｽ管系女子"ｼﾘｰｽﾞ累計5万部突破!!🎉 on Twitter: "これ、作者の人や一部の人は「明らかにおかしい（botによって参考画像に寄せる攻撃が行われている）」と判断してるけど、素直に信じてる人が結構いるのが興味深い https://t.co/2rRPCHurkO"
これ、作者の人や一部の人は「明らかにおかしい（botによって参考画像に寄せる攻撃が行われている）」と判断してるけど、素直に信じてる人が結構いるのが興味深い https://t.co/2rRPCHurkO
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張
機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brainの研究者であり近年の画像生成AIに広く用いられている「拡散モデル」の論文執筆者でもあるJascha Sohl-Dickstein氏が主張しています。 Too much efficiency makes everything worse: overfitting and the strong version of Goodhart’s law | Jascha’s blog https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Go
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late
欧州議会において6月14日、「人工知能（AI）AI法」が圧倒的多数により可決された。施行までにはまだ時間を要するが、AIの利用には今後、さまざまな規制がかかることになりそうだ。 by Tate Ryan-Mosley2023.06.27 239 18 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 6月12日の週は欧州のテクノロジー政策において重要な週となった。欧州連合（EU）の立法者たちがグーグルに対して新たな反トラスト訴訟を起こした同じ日に、欧州議会が「AI法（AI Act）」の規則案を承認する投票を実施したのだ。 AI法は圧倒的多数により可決された。この法案は、AI規制における世界で最も重要な進展の1つと謳われてきた。欧州議会のロベルタ・メッツォーラ議長は、AI法について、「今後何年にもわたって世界標準となることは間違いない」と評している。 しかし、規制内容がすぐに明確にな
文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
Mojo combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models.
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
なぜこの記事を書いたのか？ 決定木をベースにしたアルゴリズムのほとんどに特徴量重要度という指標が存在する。データに対する知識が少ない場合はこの指標を見て特徴量に対する洞察深めることができる。KaggleではEDAのときにとりあえず重要度を見てみるなんてこともするようだ。 しかし、この特徴量重要度にはバイアスが存在していて、特定の条件下では信用出来ないことがある。そういった条件を広く知ってほしいということでこの記事を書いた。 この記事では人工データを生成しバイアスを再現してみた。また、こういったバイアスに対処したという論文を見つけたので軽く紹介する。おまけとしてgainベース以外の特徴量重要度についても紹介する。 目次 なぜこの記事を書いたのか？ 想定読者と実験の枠組み 想定読者 限定する枠組み 特徴量重要度とは？ 特徴量重要度にバイアスが生じる条件 1. 解像度が低い場合 2. 特徴量同士
概要 本APIは、入力された記事本文（最大2,000文字まで入力可能＝製品版）を機械学習を用いて要約するものです。過去30年分の記事データを、ディープラーニングの機構を用いて学習させています。長文を要約するときにお役立てください。 本APIの機能は、 指定した長さごとに生成型要約 すべての文の長さを揃える すべての文を圧縮する 重要な文を抽出する 重要な文を抽出後圧縮して、指定した長さにする の5つです。より詳細はこちらに解説記事を載せています。 九州電力玄海原発３、４号機（佐賀県玄海町）の運転差し止めを住民らが求めた仮処分申し立ての即時抗告審で、福岡高裁（山之内紀行裁判長）は１０日、住民側の抗告を棄却した。主な争点は、耐震設計の基になる基準地震動（想定される最大の揺れ）の合理性、原発周辺の火山の噴火リスク、配管の安全性の３点。 住民側は「基準地震動が過小評価されている」と主張。原子力規制
「テレビアニメのようなキャラ画像を生成したい」 「2次元のアニメ画像を生成したい」 このような場合には、Mistoon_Animeがオススメです。 この記事では、Mistoon_Animeについて解説しています。 本記事の内容 Mistoon_Animeとは？Mistoon_Animeの利用方法Mistoon_Animeの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。
『ぼっち・ざ・ろっく！』「ちゃお」から「きらら」に作者が移籍し大ヒット！ なぜ萌え系4コマ漫画誌から話題作が生まれる？
『ぼっち・ざ・ろっく！』「ちゃお」から「きらら」に作者が移籍し大ヒット！ なぜ萌え系4コマ漫画誌から話題作が生まれる？ 現在、少女漫画界の最大の問題は、爆発的なヒット作が長らく出ていないことである。アニメーション全体の制作本数は増えているし、『鬼滅の刃』や『SPY×FAMILY』など、少年漫画からは絶え間なくヒット作が出ている。しかし、少女漫画を原作とするアニメがほとんど制作されていないのは寂しい限りだ。映画化される作品は時折あるが、社会現象になるほどのヒットには至っていないのが実情であろう。 2018年に放送が始まった『カードキャプターさくら クリアカード編』は、アニメファンの間では話題になった。しかし、あくまでも本作は20年以上前に始まった漫画の続編である。それに「なかよし」の連載陣を見ると、2000年前後に連載していた漫画の続編が多い。もはや少女がターゲットではなく、大人を意識した誌
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This requires a recommendation algorithm to distill the roughly 500 million Tweets posted daily down to a handful of top Tweets that ultimately show up on your device’s For You timeline. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline. Our recommendation system is composed of many in
TL;DR Stable Diffusion でプロンプトに重みをつけたり、意味の世界で足したり引いたりするよ 例: ピラミッド - エジプト + 日本 = ? 画風をシームレスに変換できるよ seed 変更だと大きく変わってしまうけど、小さい重みで補正かければ構図を維持したまま絵に微調整を加えられるよ 意味の足し算・引き算 Stable Diffusion では、内部的に以下の 2 ステップの処理を行うことでテキストを画像に変換している テキストをベクトル(数の組)に変換する ベクトルを画像に変換する ところで、以下の動画を見てほしい テキストをベクトルにすることで、意味の世界で足し算や引き算が実現できている。 これを Stable Diffusion に応用したらどうなるだろうか[1]。 以下では、プロンプトの計算ができるように機能追加したStable Diffusionを用いる。 機
Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 on Twitter: "深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc"
深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
はじめに これを書いてる人の機械学習・データ分析のスキルはpythonの拡張子が.pyであることを知ってから10日目ぐらい、「決定木」「最小二乗法」「特徴量」「RMSE」といった単語を初めて見てから7日目ぐらいといったレベルです。なのでより良い方法がある場合や、分析の途中間違っている箇所などがあればコメント欄等でどんどん指摘してくださると有り難いです。(コードが汚い、変数の命名がおかしい等はご容赦ください) 本記事について 小説家になろうの作品でブックマーク10以上を獲得するために、有利なジャンルはあるのか、作品のタイトルとあらすじの文字数は重要か、本文の文字数は重要か、ジャンルが重要ならどのジャンルが良いのか、文字数が重要ならどのぐらいの文字数が良いのか、といったことを調べていきます。 先に分析の結果を書くと 大ジャンル ジャンル 15禁止作品かどうか、タイトルの文字数、あらすじの文字数
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
CybagerAgent AI事業本部 2023年度新卒研修 MLOps 応用編で使用したスライドです。 ハンズオンで使用したGitHub Repository: https://github.com/nsakki55/aws-mlops-handson
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 / techniques-to-create-values-with-ml-layerx
2022年10月15日、技育祭2022秋における講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。本勉強会では、プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://talent.supporterz.jp/events/725b64f3-2791-4c99-84cf-6a2dbcfe909d/
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
【独自】AIベンチャー企業の元取締役 33億円余りを着服か
東京・千代田区の医療用のAI(人工知能)を開発するベンチャー企業の元取締役が、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いで警視庁に逮捕された。 元取締役は、33億円余りを着服したとみられている。 「エルピクセル」元取締役の志村宏明容疑者(45)は、2018年から2019年にかけて、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いが持たれている。 エルピクセルは、AIを活用した医療診断のソフトウエアを開発するなど、注目のベンチャー企業。 事件当時、志村容疑者は、経理担当者で会社の資金を1人で管理していて、着服した金の大半をFX取引に充てていたという。 警視庁は、志村容疑者があわせて33億円余りを着服したとみて余罪を調べている。
『ポケモン』風画面を“見よう見まね”で生成する機械学習デモが公開。実際に歩ける狂気めいた世界 - AUTOMATON
ディープラーニング技術者であるOllin Boer Bohan氏が、『ポケットモンスター』風のゲーム画面を生成するデモを構築。プレイヤーの操作まで検知して“それっぽい”映像を再現することに成功し、実際にブラウザ上で操作できるよう公開されている。 Ollin Boer Bohan氏によるデモより 『ポケットモンスター』（以下、ポケモン）は、任天堂の人気RPGシリーズだ。同作はポケモンを捕獲・育成してバトルに挑むシステムが特徴。また、初代『ポケモン 赤・緑』から、メインシリーズ作品は長らく見下ろし視点で親しまれていた。描画としては2Dモノクロから、世代を重ねるごとに色鮮やか・高精細になっていき3D表現に移ったものの、見下ろしスタイルが深く印象に残っているファンも多いだろう。 左がバーチャルコンソール版『ポケモン 赤』、右が『ポケモン ダイヤモンド・パール』 そんな馴染みある見下ろし視点の『ポケ
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。"
伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。
回答 (2件中の1件目) 悲しいことにその通りです。そしてこれこそがこの分野の最も深い問題です。私の推定では、機械学習では毎年10,000以上の論文が発表されています(一日に30本程度)。2020年は私が機械学習で活発に論文を発表してから35年目の年なので、私も機械学習の研究者と同じようにこの罪を犯しています。 なぜそれが問題なのかを理解してみましょう。警告：以下の議論は、MLの研究者や実践者として、あなたに深い不安を与えてしまうかもしれません。私の推論に少しでも我慢していただければ、私が得られなかった大きな利益を得ることができるかもしれません。私は40年間機械学習について考えてきまし...
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAと米Cornell Universityの研究チームが開発した「GANcraft: Unsupervised 3D Neural Rendering of Minecraft Worlds」は、マインクラフトなどのボクセルベースの大規模な世界を写実的な画像に変換する手法だ。土や砂、草木、雪、海、空などをリアルに表現し、見る視点を移動しても一貫した画像を提供する。ゲームやアニメーションの背景、バーチャル空間の作成にも役立つ可能性を秘めている。 マインクラフトは、規則的なグリッド上にブロックを置くだけで3次元空間を構築できる、子どもでも可能な手軽さが魅力だが、各3Dブロックは大きく
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「ネオジム磁石」AIで約1.5倍の強化に成功 物質・材料研究機構 | NHKニュース
輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
ジョジョのキャラクター風に顔写真を変換する「JoJoGAN」 1枚の画像からAIが学習
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
Stable Diffusionでmorphing - すぎゃーんメモ
欧州議会が「AI法」を可決、今後予想される5つの規制
ChatGPTを探す旅に出させていただきます | DevelopersIO
Mojo 🔥: Programming language for all of AI
特徴量重要度にバイアスが生じる状況ご存知ですか？ - 学習する天然ニューラルネット
長文要約生成API：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
【Stable Diffusion】Mistoon_Animeの利用方法
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
Twitter's Recommendation Algorithm
Stable Diffusion のプロンプトで意味の足し算・引き算をする
小説家になろうを機械学習でデータ分析してブックマーク10以上を獲得しやすい条件を探す - Qiita
2022年の深層学習ハイライト - Qiita
【期間限定】#今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ「無料公開」のご案内
異常検知プロジェクトを取り巻くtips - Qiita
CyberAgent AI事業本部MLOps研修応用編
ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
全ての機械学習の論文は新しいアルゴリズムを提案しているのですか？
マインクラフトの世界をリアルな世界に変換する「GANcraft」 NVIDIAなどが開発
https://twitter.com/t_takasaka/status/1570716749565231104
