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ディープラーニングの検索結果281 - 320 件 / 1843件

  • https://twitter.com/snakajima/status/1615175633600131076

      https://twitter.com/snakajima/status/1615175633600131076
    • Sentence BERTをFine TuningしてFAQを類似文書検索してみる - Taste of Tech Topics

      こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はRTX4090のマシンを買って電気代が上がってきています。 昨今NLP界隈では事前学習モデルが出てからは、検索というのもキーワードでの検索だけではなく、文章を入力にして似たような文章を探す類似文書検索も使われるようになりました。 そんな中で、今回はFAQを対象にした類似文書検索をSentence BERTを使って試してみます。 FAQでよくある困りごと 今回やること Sentence BERTとは 検証 FAQデータセットから文章ベクトルを学習する 回答文から文章ベクトルを生成する 質問文から近しい回答を見つける 単語が揺れてもいい感じに回答を取得できるのか検証 まとめ FAQでよくある困りごと FAQはあらゆる場面で重要な情報源ですが、いまいち検索がしづらい情報でもあります。 FAQを利用し

        Sentence BERTをFine TuningしてFAQを類似文書検索してみる - Taste of Tech Topics
      • SasakiTakanori 佐々木貴教 on Twitter: "え!?ちょっと待って!!さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど!あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない!置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X"

        え!?ちょっと待って!!さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど!あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない!置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X

          SasakiTakanori 佐々木貴教 on Twitter: "え!?ちょっと待って!!さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど!あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない!置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X"
        • やまかず on Twitter: "ディープラーニングを利用したWiFi信号による高密度の全身トレースで、画像ベースのアプローチに匹敵。複数人推定でき、低コストで、プライバシーを保護するセンシングアルゴリズム https://t.co/w5zjI8Rob8 https://t.co/OCKwV3yCF4"

          ディープラーニングを利用したWiFi信号による高密度の全身トレースで、画像ベースのアプローチに匹敵。複数人推定でき、低コストで、プライバシーを保護するセンシングアルゴリズム https://t.co/w5zjI8Rob8 https://t.co/OCKwV3yCF4

            やまかず on Twitter: "ディープラーニングを利用したWiFi信号による高密度の全身トレースで、画像ベースのアプローチに匹敵。複数人推定でき、低コストで、プライバシーを保護するセンシングアルゴリズム https://t.co/w5zjI8Rob8 https://t.co/OCKwV3yCF4"
          • イーロン・マスクが「完全自動運転」のベータ版を提供してから数時間後にテスラ車がクラッシュした様子を捉えた監視映像

            2022年11月24日、高速道路を走行していたテスラ車が突如として減速・停止し、後続の車が追突する事故が発生しました。この事故の報告書が新たに公開されたことにより、事故を起こした車はテスラの完全自動運転(Full Self Driving:FSD)をオンにして走行していたことが分かりました。この日はFSDのベータ版が配信された当日であり、FSDの安全性が改めて問われました。 Exclusive: Surveillance Footage of Tesla Crash on Bay Bridge https://theintercept.com/2023/01/10/tesla-crash-footage-autopilot/ Newly Released Video Of Thanksgiving Day Tesla Full Self-Driving Crash Demonstrates

              イーロン・マスクが「完全自動運転」のベータ版を提供してから数時間後にテスラ車がクラッシュした様子を捉えた監視映像
            • 自動運転バスで乗客が座席から滑り落ちてけが 実証実験中、加速の弾みで 過去にも2度事故|社会|地域のニュース|京都新聞

              11日午前11時25分ごろ、大津市浜町のホテル敷地内で、運行実証実験中だった自動運転バスが加速した際、乗客の70代女性が座席から滑り落ちて腰の打撲などのけがを負った。実験を実施している大津市や京阪バスなどは自動運転を取りやめ、運転手による通常の運行に切り替えた。 市によると、前方で駐車していたトラックを避けるため、バスに乗車していた運転手が手動でハンドルを切った。この影響でバスは時速約10キロまで自動加速し、弾みで女性が座席から落ちた。乗客は1人だったという。 市地域交通政策課は「速度の調節に人が運転するような滑らかさがなかったとも考えられ、今後原因を究明する」としている。実験の再開時期は未定という。 同市などによる自動運転バスの運行実証実験は2019年に始まり、今回で5回目。20年にも縁石と歩道の柵に接触する事故が2回発生している。

                自動運転バスで乗客が座席から滑り落ちてけが 実証実験中、加速の弾みで 過去にも2度事故|社会|地域のニュース|京都新聞
              • インチキAIに騙されないために

                インチキAIに騙されないために 2023.01.11 Updated by yomoyomo on January 11, 2023, 12:20 pm JST プリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナン(Arvind Narayanan)を最初に認知したのは、当初はエドワード・W・フェルテンの個人ブログだった、コンピュータセキュリティやプライバシーなどを中心的に扱うFreedom to Tinkerへの寄稿者としてでした。本連載でも2014年の「ビッグデータの不都合な真実」という文章で、フェルテンとナラヤナンによるビッグデータの匿名化技術に関する論文を取り上げていますが、ナラヤナンをセキュリティやプライバシー分野の研究者だと思っていました。 しかし、彼はそれにとどまらず、大学の講義をオンラインで無償提供するCourseraでビットコインと暗号通貨技術の講座を持ち、書籍『仮想通貨の教科

                  インチキAIに騙されないために
                • ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena

                  ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の

                    ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
                  • ChatGPT便利すぎる!!

                    Appleがゴミみたいなレビューで会社のアプリをリジェクトしてきた。 「Specifically, your description includes Android references.」 だって。 アプリの説明にはAndroidなんて単語は全くでてこないのに! 念の為アプリの中身も調べたが、確かにAndroidという単語は文字列としてアプリに含まれるが、それはユーザーには見えないところにあるので問題ないはずだった。 この野郎Apple、適当な審査しやがって。 そう思って返信してやろうと思ったけどうまく書けない。 直接的な物言いは出来るけど、ちゃんとビジネスマナーに沿って書かないとリジェクトいじめされそうだし。 そこでChatGPTで聞いてみた。 「Please write a reply to Apple, who wrongly rejected my company's iOS

                      ChatGPT便利すぎる!!
                    • AI生成コンテンツに汚染されるインターネット、その対策は?

                      大規模言語モデルAIが生成した有害なテキストはインターネット中に広がり、別のAIを訓練するのに使われる。しかも、AIが生成したテキストであるかどうかを見分けるのは、非常に難しい。 by Melissa Heikkilä2023.01.06 68 19 10 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。 人工知能(AI)にとって、2022年は激動の1年だった。ネット上で多くの時間を過ごす人ならば、「ダリー(DALL-E) 2」や「ステーブル・ディフュージョン(Stable Diffusion)」のようなAIシステムが生成した画像に出くわしたことがあるだろう。オープンAI(OpenAI)の大規模言語モデル(LLM)「GRT-3」の最新版である「チャットGPT(ChatGPT)」が生成したジョークやエッセー、その他の文章も見かけたかもしれない。 AIが生み出した画像や文章であることが

                        AI生成コンテンツに汚染されるインターネット、その対策は?
                      • https://twitter.com/TomoCodeHQ/status/1610899603888697345

                          https://twitter.com/TomoCodeHQ/status/1610899603888697345
                        • グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表

                          グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。

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                          • ニューヨーク市、学校での「ChatGPT」利用を禁止

                            ニューヨーク市教育局は、管轄する学校組織のオンライン端末およびインターネットネットワークにおける「ChatGPT」へのアクセスを禁止した。 ChatGPTは、オンラインの膨大な情報源を基に、ユーザーの質問に会話形式で回答するほか、小論文を書いたり、絵を描いたりすることもできるAI搭載チャットボットだ。 ニューヨーク市教育局は米国時間1月3日、教育ニュースサイトChalkbeatに対し、「学生の学習に対する悪影響と、コンテンツの安全性や正確性に関する懸念」を理由に、同サービスの利用を制限することを明らかにした。 「疑問に対する回答を迅速かつ簡単に得ることができるかもしれないが、学問や人生で成功を収めるために不可欠となる、クリティカルシンキングや問題解決のスキル育成にはつながらない」と、同局広報のJenna Lyle氏は語った。 学生や教員は、学校組織と関係のない端末からChatGPTに接続す

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                            • 2023年 年頭所感 日本ディープラーニング協会理事長 松尾豊より

                              ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す「日本ディープラーニング協会」(理事長:松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授、以下JDLA)は、2023年の年頭にあたり謹んで新年のご挨拶を申し上げます。 皆様、あけましておめでとうございます。 昨年は、ディープラーニングのインパクトが改めて大きく認識された年でした。大きくは、画像生成AIと、ChatGPTに代表される大規模言語モデルの2つが大きく注目を集めました。皆様はどのようにこうした技術をご覧になられていたでしょうか。 画像生成AIは、OpenAIのDALL·E 2、少人数の研究所で運営するMidjourney、ロンドンのスタートアップの提供するStable Diffusionなどが次々とリリースされました。Diffusion Model(拡散モデル)という技術で、画像の修正を段階的に行うことで、ユーザが入力

                              • Welcome to the 🤗 Deep Reinforcement Learning Course - Hugging Face Deep RL Course

                                Unit 1. Introduction to Deep Reinforcement Learning

                                  Welcome to the 🤗 Deep Reinforcement Learning Course - Hugging Face Deep RL Course
                                • AI 激動の年!2022年の人工知能10大トレンドと必読論文

                                    AI 激動の年!2022年の人工知能10大トレンドと必読論文
                                  • AI×医用画像の現状と可能性_2022年版/AI×medical_imaging_in_japan_2022

                                    AI×医用画像の現状と可能性_2020年上半期版/AI×medical imaging in japan (first half of 2020)

                                      AI×医用画像の現状と可能性_2022年版/AI×medical_imaging_in_japan_2022
                                    • ごちきか

                                      ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一貫として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか(gochikika) は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ

                                        ごちきか
                                      • LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (1) - LLMとプロンプト・チェーン|npaka

                                        「LangChain」の「LLMとプロンプト」「チェーン」の使い方をまとめました。 1. LangChain「LangChain」は、「LLM」 (Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。本当の力は、それを他の計算や知識と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 2. LangChainの支援領域「LangChain」の支援領域は、次の5つがあります。 (1) LLM とプロンプト (2) チェーン (3) データ拡張生成 (4) エージェント (5) メモリ (6) 評価 (BE

                                          LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (1) - LLMとプロンプト・チェーン|npaka
                                        • 画像生成したらコラージュだった件

                                          本記事は、画像生成AI Advent Calendar 2022 15日目を埋める記事です。 はじめに 画像生成AIは、学習した画像をコラージュした画像を出力しているのではないか、という議論があります。多くのモデルは勝手に収集した画像で学習(訓練)されているため、そのようなコラ画像が生成されていたら大問題です。 上の図を見てください。この図は、今月投稿された論文 [1] Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models [Gowthami Somepalli+, arXiv 2022] の図です。上段がStable Diffusionの生成画像、下段が訓練データのサブセット(LAION Aesthetics v2 6+)中で一番似た画像です。生成画像の一部またはほぼ全部が

                                            画像生成したらコラージュだった件
                                          • 未学習のニューラルネットに隠された「当たりくじ」 - Qiita

                                            はじめに 従来式のニューラルネットでは, 未学習のニューラルネットに対し, 各辺の重みを徐々に変化させることで学習を行います. これに対し本記事では, 未学習のニューラルネットに対し, 重み更新なしで学習が可能な画期的な一風変わった手法"edge-popup algorithm"[1]を紹介します. 元論文: What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network? 公式実装: https://github.com/allenai/hidden-networks/blob/master/simple_mnist_example.py 本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます. 宝くじ仮説とは

                                              未学習のニューラルネットに隠された「当たりくじ」 - Qiita
                                            • 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

                                                Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
                                              • NHKに聞く「人間のアナがいるのにAIがニュースを読む」理由

                                                「AI自動音声でお伝えしています」 ある朝のNHK「おはよう日本」の画面。ニュース映像の右上に、こんな文字が表示されれていて驚いた。音声に違和感がなく、人間のアナウンサーの声だとばかり思っていたからだ。 意識してよく聞けば、イントネーションや“間”がやや不自然だが、流し聞きしているだけでは分からないレベルだ。 場面がスタジオに転換すると、人間のアナウンサーが2人写った。アナウンサーがそこにいるのに、AIがニュースを読んでいたのだ。 「おはよう日本」だけではない。NHKは、平日午後のニュース、ラジオ、Webのニュース番組の一部などでAIによるアナウンスを活用している。 AIアナウンスはどのように作られたのか? 人間のアナがいるのに、なぜわざわざ、AIにニュースを読んでもらうのか? NHKに聞いた。 放送時間ぴったりにニュースが読めるAI AIアナウンスの音声は、NHKが開発した技術だ。気象情

                                                  NHKに聞く「人間のアナがいるのにAIがニュースを読む」理由
                                                • PFN、深層学習を高速化するプロセッサーMN-Core 2の開発および、MN-Coreシリーズのクラウドサービス構想を発表 - 株式会社Preferred Networks

                                                  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、深層学習を高速化するディープラーニング・プロセッサー MN-Core™ 2(エムエヌ・コア・ツー)を、東京ビッグサイトで開催されている SEMICON Japan 2022のキーノート講演において本日発表しました。 深層学習の実用化は様々な分野で進展しており、それに応じてこれまで以上に多様かつ、大規模な計算処理が求められるようになっています。 PFNでは、2020年から稼働しているMN-Coreを搭載したスーパーコンピュータMN-3を活用して、材料化学やロボティクスなどの新分野において深層学習を応用した革新的な技術の開発および高速化に取り組んできました。今後、現実世界のより複雑な課題を解決していくには、深層学習モデルの精度と演算速度をさらに向

                                                    PFN、深層学習を高速化するプロセッサーMN-Core 2の開発および、MN-Coreシリーズのクラウドサービス構想を発表 - 株式会社Preferred Networks
                                                  • 人生を狂わせるレベルの「ディープフェイク画像」を他人のSNS投稿から制作できるGoogleのAI技術 | AppBank

                                                    つい最近まで、フェイク画像を作る方法は、写真を切り貼りするか、フォトショップを使いこなして合成するしかありませんでした。しかし現在では、写真のようなリアルなディープフェイクが、誰でも出来る時代に入り始めています。 この画像生成AIによるディープフェイクの精度と危険性を、テック系メディア「Ars Technica」が実験を通して解説しています。 *Category:テクノロジー Technology *Source:Ars Technica ,@natanielruizg(Twitter) ,@MikaelThalen(Twitter) 画像生成AIが「たった数枚のSNS画像」からディープフェイクを生成 今回の「Ars Technica」の実験で、フェイク画像の対象となったのは「ジョン」というこちらの男性。 もちろん彼は実在する人物ではなく、AIが合成した架空の人物です。「Ars Techn

                                                      人生を狂わせるレベルの「ディープフェイク画像」を他人のSNS投稿から制作できるGoogleのAI技術 | AppBank
                                                    • 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる! - Qiita

                                                      オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください! 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる! 注意:ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF(=Re

                                                        話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる! - Qiita
                                                      • コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介(前編) - NTT Communications Engineers' Blog

                                                        目次 目次 はじめに ECCV2022概要 Workshop Instance-Level Recognition Workshop Keynote talk: Image Search and Matching Kaggle Google Universal Image Embedding Challenge Keynote talk: Few-Shot Learning for Object Aware Visual Recognition Language Assisted Product Search Granularity aware Adaptation for Image Retrieval over Multiple Tasks Where in the World is this Image? Transformer-based Geo-localization in t

                                                          コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介(前編) - NTT Communications Engineers' Blog
                                                        • Perplexity AI

                                                          Bulletproof coffee, also known as butter coffee or keto coffee, is a high-calorie drink made with added fats, intended to fuel your start to the day. It was created by Dave Asprey, the originator of the Bulletproof Diet, and is popular among low-carb dieters and those following a ketogenic diet. The drink consists of coffee made from high-quality beans, unsalted butter, and a medium-chain triglyce

                                                          • OpenAI Whisper に追加学習をさせる試み | IIJ Engineers Blog

                                                            地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/8(木)の記事です】 Whisperの追加学習に挑む2022年の冬 2022年アドベントカレンダー企画だそうです。 いかがお過ごしでしょうか。 私はもう興味を引くものに没頭するしか楽しみがないもんで、PCに向かってぼんやり面白いネタはないかなーと探す日々です。 最近はすっかりディープラーニングにズブズブで、とうとう数式かくのが面倒なあまり手書き入力のためのペンタブレットを買いました。てへ。 今回は9月から10月にかけてStabl

                                                              OpenAI Whisper に追加学習をさせる試み | IIJ Engineers Blog
                                                            • 世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita

                                                              はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学

                                                                世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita
                                                              • 【Python】PyTorch で作る Vertical Federated Learning - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

                                                                NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社,DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在,DII は Amazon Web Services, Inc. とパートナーシップを組み,Federated Learning (連合学習, FL) の開発に取り組んでいます。 AWS Partner Network (APN) Blog の記事もご覧ください。 本記事は,FL の中でも,特に Vertical Federated Learning (VFL) を PyTorch を用いて作り上げていくチュートリアルです。 なお,本記事末尾に職場の紹介を載せていますので「シリコンバレーとか DII ってど

                                                                  【Python】PyTorch で作る Vertical Federated Learning - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
                                                                • ChatGPT

                                                                  A conversational AI system that listens, learns, and challenges

                                                                    ChatGPT
                                                                  • 2022年11月末、今からAI画像生成を触りたい未経験者向け記事|852話

                                                                    こんにちは、852話です。 世でAI画像生成サービスが騒がれ、一旦瞬間最大風速を超えたかなと思う最近ですが、改めて『全くAI画像生成に触れてきてないけど、今から触ってみたい』という人向けの記事を書きます。 記事は ・パソコンを持っていなくても気軽に初められる ・英語がわからなくてもなんとかなる ・無料で体験できる ・もっとカッコいいものを作りたい時 などを書きました。 今現在AIに触れている方向けの記事はまた次の機会にアップします。 ・そもそもAI画像生成って何?この項目は区別がつかなかったりしても大丈夫ですし読み飛ばしても構いません。 現在話題になっているAIでの画像生成サービスの機能は、 「文章から画像を出力する」 text to image→通称t2i 「画像を指定して画像を出力する」 image to image→通称i2i の二種類がメインです。 サービス自体はDALL-E、Mi

                                                                      2022年11月末、今からAI画像生成を触りたい未経験者向け記事|852話
                                                                    • AI絵師により新ジャンル「爆乳ルネサンス」が生み出される

                                                                      リンク pixiv aiWaifumaker aiを使って美しい女性を描いています drawing beautiful gorgeus woman with stablediffusion Thankyou for watching! https://twitter.com/aiWaifumaker 1

                                                                        AI絵師により新ジャンル「爆乳ルネサンス」が生み出される
                                                                      • ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)

                                                                        基礎編 / 応用編1 / 応用編2 サイバーエージェント AI Lab の Conversational Agent Teamに所属している兵頭です。今回は私が半年ほど蓄積したONNXのチューニングテクニックを全てブログに残したいと思います。皆さんが既にご存知であろう基本的なことから、かなりトリッキーなチューニングまで幅広くご紹介したいと思います。長文になりますがご容赦願います。 このブログのメインターゲット層は「リサーチャーが実装したモデルを実環境へデプロイするタスクを有する方々」です。一部リサーチャーの方々の参考になる情報が混じっていることもあるかもしれませんが、あまり興味を引かない内容だとは思います。リサーチャーメインの組織に属しながらリサーチエンジニアの立ち位置で身を投じていますので、研究の観点の少し手前あるいは少しその先の部分を担っている立場からこのブログを記載しているものとご認

                                                                          ONNXモデルのチューニングテクニック (基礎編)
                                                                        • 【注目論文】Sinusoidal Frequency Estimation by Gradient Descent - Qiita

                                                                          QMULのBen Hayes氏らが、勾配降下法で周波数推定を行う手法を論文で発表しました。ICASSP2023に投稿したそうです。 きわめてシンプルな手法なのですが、機械学習系音声合成にとってはたいへん重要な成果だと思うので、紹介します。 論文リンク:Sinusoidal Frequency Estimation by Gradient Descent ソースコード:https://github.com/ben-hayes/sinusoidal-gradient-descent 背景:DDSPの限界 DDSP(Differentiable Digital Signal Processing)とは、微分可能な計算式を持つDSPモジュールをDNNに組み込んで機械学習をやる手法で、Google Magentaプロジェクトが最初に打ち出したアイデアです。 今ではもうDDSPシリーズと呼べるほど多様

                                                                            【注目論文】Sinusoidal Frequency Estimation by Gradient Descent - Qiita
                                                                          • 予算30万円台の深層学習用PCの買い方|shi3z

                                                                            深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利

                                                                              予算30万円台の深層学習用PCの買い方|shi3z
                                                                            • RTX3090Tiで機械学習マシンを自作しtensorflowを動かすまで - Qiita

                                                                              RTX3090を選んだのはもちろんVRAMサイズが理由です。バッチサイズを少しでも大きく取りたい。24GBはA100に比べれば落ちますが、ColabのV100は16GBなのでそれよりは大きいですし個人でなんとか買える価格の範囲ではこれが最大でした。 Tiになってしまったのはたまたま安かったのと成り行きですが、性能差は僅かですので消費電力の低い無印のほうがよかったような気はします。同じ学習をさせたときに消費電力がどれくらい違うのかは知る由もありませんが。 GPUだけは1年保証は怖いので延長保証をつけてみました。気休めかもしれませんが。玄人志向とかGigabyteとかだと保証が長いそうです。あとショップによっていろいろな延長保証があるので自分のような心配な人は調べてみたら少しは不安感が軽減されるかしれません。実際壊れたらちゃんと延長保証が役に立つかはわかりませんが、それを知らないで済むに越した

                                                                                RTX3090Tiで機械学習マシンを自作しtensorflowを動かすまで - Qiita
                                                                              • 最近話題になった 音楽生成AI まとめ|npaka

                                                                                最近話題になった「音楽生成AI」をまとめました。 1. AudioGenテキストからオーディオを生成するAIモデルです。「風が吹く中で口笛をする音」や 「大勢の歓声の中で話す男性の声」といったテキストから、それらしい音を生成してくれます。 現在のところ、モデルやAPIは提供されていません。 We present “AudioGen: Textually Guided Audio Generation”! AudioGen is an autoregressive transformer LM that synthesizes general audio conditioned on text (Text-to-Audio). 📖 Paper: https://t.co/XKctRaShN1 🎵 Samples: https://t.co/e7vWmOUfva 💻 Code & mod

                                                                                  最近話題になった 音楽生成AI まとめ|npaka
                                                                                • マイナカード推進、「是非をいちいち国民に聞いて進めるものではない」平井卓也初代デジタル大臣(ITmedia NEWS) - Yahoo!ニュース

                                                                                  「マイナンバーカードの活用の是非をいちいち国民に聞いて進めるものではない。次の世代への責任としてやり切る。反対があってもやり切ることが重要だ」 【画像】マイナンバーカードの未取得理由は? 10月26日に幕張メッセで開催された「ブロックチェーンEXPO」の講演で、初代デジタル庁大臣を務めた平井卓也衆議院議員が、マイナンバーカードの普及に対してこう持論を語った。 「どちらが国の財政にとっていいのか、どちらが本当の意味で個人情報をきっちり守れるのか、どちらが透明なのか、公平性を担保できるのか。これらは考えると当たり前のことだ」と、マイナンバーカードの意義を説明した。 どんな政策にも反対意見はあるとし、テレビ地上波のデジタル化やETC導入の際の例を挙げ、「ETCは多くの人にとって社会インフラの1つになった。今でもどうしてもETCが嫌な人は、高くなるが現金で払える」とした。 同じようにマイナンバーカ

                                                                                    マイナカード推進、「是非をいちいち国民に聞いて進めるものではない」平井卓也初代デジタル大臣(ITmedia NEWS) - Yahoo!ニュース