AI歌声合成は、もう人の歌声と区別できないレベルに。東北イタコも追加されたNEUTRINOの新バージョン、0.400が無料でリリース｜DTMステーション
今年に入り、AI歌声合成の動きが激しく、その進化のすごさ、クオリティーの高さには驚くばかりです。中でも注目すべきは今年2月に彗星のように登場し、フリーウェアとして公開されたNEUTRINO（ニュートリノ）です。これはSHACHI(@SHACHI_NEUTRINO)さんが開発するフリーのソフトであり、これまで東北きりたん、謡子、そしてJSUT（いずれも学術的に公開されている歌声データベースを利用して開発している）の3つの歌声ライブラリが同梱されてました。そこに9月18日、新たに東北イタコが追加されたのです（9月18日現在、公開されている0.400には東北きりたん、東北イタコのみが同梱。それ以外については後日公開される模様です）。 先日、「AIきりたんに次ぐ第2のAIシンガー、東北イタコの歌唱データベース制作プロジェクトのクラウドファンディングスタート」という記事でも紹介し、無事にクラウドファ
商用でも利用可能なAI音声合成ソフトウェア『VOICEVOX』がオープンソースとして無料でリリース｜DTMステーション
本日8月1日、音声合成技術の世界に、また画期的な動きがありました。「Seiren Voice」や「Yukarinライブラリ」の開発者としても知られるヒロシバ（@hiho_karuta）さんが、ITAコーパスを利用した商用利用も可能なAI音声合成システム、VOICEVOXなるソフトウェアをオープンソースのとして無料でリリースしたのです。具体的には現時点Windowsで動くシステムで、「ずんだもん」および「四国めたん」の声でテキストを読み上げるシステムとなっています。 これがオープンソースとなったことで、一般ユーザーが自由に利用できるというだけでなく、さまざまなシステムに組み込んで喋らせることが可能になったのが画期的なところ。たとえばロボットなどに組み込んで対話型のシステムを作ることや、観光案内システムに導入して喋らせる……といったこともできるほか、クラウド型のシステムを構築し、ブラウザを経由
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2021 20日目の記事です。 NTTコムウェアの古西です。AI・データサイエンス推進室で技術マネージャをしています。 システムインテグレーター、略してSIerは、顧客のためにITシステムやサービス・ソリューション・プロダクトを開発・運用する会社です。一部自社サービスがあるものの、特定の顧客企業に対してシステムを提供することが多いです。 ネット上では「SIerはオワコン」1と言われることもありますが、私自身は入社のときに「人と技術を仲介する仕事がしたい」と言って仕事をしはじめてから約25年間、SIerで顧客や自社の人と技術を仲介する仕事をしてきました。私がこれまでの経験から「SIerで幸せな技術キャリア」を築くために意識したほうがいいと思うことを、若年層とベテラン層にわけて3つずつ、書いておこうと思います。 若年層(20代～30代
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
はじめにこの記事は、Engineering Manager Advent Calendar 2020の24日目の記事す。 職種を越えた働き方を模索するWeb Engineerのtrebyさんと、技術を突き詰めたいiOS Developerのbanjunさんの二人のパーソナリティをつとめるpodcast「きのこるエフエム」でお話してきた今話題のキーワードDXについてのお話を再編して記事にしたものです。 実際のpodcastについては以下からどうぞ。 いつの間にか"DX"がデジタルトランスフォーメーションにとられてた。trebyさん(以下敬称略) これは、我々のマイブームというか、最近、「DXっていいよね？」っていうふうに私が謎掛けをしますと、banjunさんが、「DX、わからん!」というふうに返すんです。 banjunさん(以下敬称略) 「DXって何ですか？何がいいんですか？」っていう話です
19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界｜DTMステーション
4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO（コエ・フォント・スタジオ）は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン（IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者）として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
はじめに 今でも語り継がれる「原則」は、それだけ価値のあるコンセプトです。 歴史を振り返ることは、失敗を防ぐための効率の良い方法になります。 👑 DRY (Don't repeat yourself) 「同じことを繰り返すな。」 Andy Hunt と Dave Thomas の著書『達人プログラマー』（1999 年）で提唱された原則で、プログラミングに関する最も重要な原則といっても過言ではありません。 DRY 原則だけでなく、どんなデザインパターンやベストプラクティスでも、同じ処理が重複することは基本的に許されていません。 これにはどういう意図が込められているのでしょうか。 🔖 表面的な理由 この原則は、コードの再利用性を高め、そのために疎結合な状態を保つことは、極めて有用なことを示唆します。 1 箇所を直せば済むべき箇所をあちこちに分散させてしまうのは、自分で事故を招いているのと同
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]
Pythonの勉強をしています 今年の2月29日「PyCon Mini Shizuoka」というイベントでキーノートスピーカーとして登壇予定です（詳細は以下参照下さい）。 キーノートスピーカーを引き受けたものの。よく考えると、私はPythonがあんまり分かっていません。「これは、幾ら何でもまずいのでは？」というお気持ちになりました。そこで、今年の年末年始を中心にPythonの本をいくつか読んで、PyConの議論についていけるように、少しでもPythonへの理解を深めておくことにしました。 学んだことは、折角なので以下のQiita記事にまとめていきます（随時追加中）。 この記事では、学習に使用した本と、簡単な感想を書いてみます。興味ある方は参考にしてみて下さい。 私のブログから買うのが嫌だ！という人は、タイトルをコピーしてAmazonで検索してもらえば大丈夫ですし、もちろん買わなくても大丈夫
![2020年版Pythonを学習するためのオススメ本10冊と学んだことのQiitaへのメモ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86dec44b8c5acae148f7ed1102b0fef87e1bec10/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200104%2F20200104124809.png)
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
異常検知入門と手法まとめ - Qiita
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました： [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 研究チームは、洋式トイレの便座に圧力センサーやモーションセンサー、尿検査試験紙、各種カメラを設置した。
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
日本ディープラーニング協会、機械学習やPythonを学べる講座を無料公開 外出控える人に「学ぶきっかけを」 日本ディープラーニング協会が、AIの仕組みや活用方法などを学べる講座を無料公開した。新型コロナの影響で外出を控える社会人や学生にディープラーニングを学ぶきっかけを提供するという。
社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
Udemyで夏の大キャンペーン開催！ はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy（ユーデミー）のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日（金）午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています！
【図解】コレ１枚でわかるゼロ・トラスト・ネットワーク・セキュリティ：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
「いつでも、どこでも働ける」環境を整えることは、いまや働き方改革の要件となっています。そうなると、社外に持ち出したデバイスで、社内システムやクラウドを活用して仕事をするのは当たり前となり、ネットワークにおける社内と社外の境界は意味を持たなくなります。また、ウイルスに感染したパソコンから社内ネットワークを介して感染を広げ被害をもたらす事故や、内部の悪意あるユーザーが機密情報を漏洩してしまうといった事件も後を絶ちません。 「社内は"善"、社外は"悪"」という前提に立ち、ファイヤーウォールで「社内外の境界を守る」従来の「境界防衛セキュリティ」は、もはや役に立たなくなってしまいました。 また、クラウドの利用拡大により、インターネットを介した外部へのアクセスは益々増大します。これらアクセスの全てを、ファイヤーウォールで守ろうとすれば、処理能力が追いつかずスループットの低下は避けられません。高速・大容
AIきりたんの仕掛け人、森勢将雅准教授に聞く、AI歌声合成の世界で今起こっていること｜藤本健の “DTMステーション”
すでにご存じの方も多いと思いますが、2月22日にAIきりたんなるものが登場し、大騒ぎとなりました。正確にはSHACHI(@SHACHI_KRTN)さんという方が開発したNEUTRINOというAI歌声合成ソフトがフリーウェアで公開されるとともに、それで歌わせた楽曲が、くろ州さんなどによって公開され、話題になったのです。2月22日は、ちょうどMIDI 2.0の日米合意があった日で、そのドタバタでネットをチェックできておらず、私が気づいたのは24日になってから。その歌声を聴いて驚愕しました。 実際どんなものなのかと、さっそくNEUTRINOをダウンロードし、手元にあったMusicXMLデータを元に歌わせてみると、従来のVOCALOIDなどとは別次元の人間的な歌声で、東北きりたんが歌ってくれてさらに驚いたのです。どういうことなのか知りたいと思い、開発者のSHACHIさんに連絡してみたところ「種々の
あらすじ 本邦が終わっていることは周知の事実で、どこに行っても、開口一番「日本って終わってますよね」と言えば、その場におけるインテリの地位を確立できる。一方で、その言葉の裏には、長年の羨望――つまり、いつになったら日本は『一等国』になれるのか――があるのも事実だ。 この記事では、本邦がいかに終わっているかを概観し、その後、霞ヶ関が東京大学の新入生を洗脳して年収2000万の俸給で雇うことによって、日本がOECDの一員として恥ずかしくないレベルの先進国へと発展するだろうと論ずる。 本文 問題たち 四つの階層に四つの問題がある。 1 一つには、本邦の貧困化だ。総体として語れば、20年度の実質成長率はマイナス5.2%という悲惨な実情がある。もちろん、これはコロナ禍における経済成長なので、本邦の真の成長率とはあまり関係がない。信じた人は反省して欲しい。もっとちゃんとしろ。 ただ、Googleで少し検
エンジニアに読んで欲しい技術書90選 - Qiita
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア と分けてまとめたので、参考にしてみてください。 技術書のススメ 技術書の紹介の前に、技術書で得られるものについて説明したいと思います。全然読み飛ばしてもらって大丈夫です。この章から本の紹介を行なっていきます。 技術書は体系的な構成となっているため、技術書を読むことで、 ・論理的な思考力が身に付く ・技術の歴史・背景を知れる ・技術の知識、手法を学べる これらを学ぶことができます。論理的な思考力、知識はわかるけど、技術の歴史・背景を知ってどうするんだと思う方もいるかもしれません。しかし、歴
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング（深層学習）や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など）。募集は2月8日（月）の10時00分まで。選考結果は2月15日（月）までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021：深層強化学習」「プリングセミナー2021：深層生成モデル」「プリングセミナー2021：Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能（AI）研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
我偽中国語翻訳機作成了 - Qiita
のように、日本語の文章から偽中国語を自動生成したい。 偽中国語とは 中国語のようでいて日本人でも意味を理解できてしまう漢字の羅列のこと。 通常「私はご飯が食べたい」を中国語では 我想吃饭 と書きます。一方で偽中国語は 我飯食希望 と「私はご飯を食べることを希望する」と読めなくもない表記で記します。 これが偽中国語です。以前からTwitterやLINEなど各種SNSで使われてきたユーモアあふれる記法です。 そこで、日本語の文字列を与えることで偽中国語に変換してくれる翻訳機を作りました。 サンプル 実行環境 macOS High Sierra 10.13.6 Python 3.5.1 方針 実装方法 偽中国語の慣例上 1 、 - 動詞「○○する」は「○○実行」と変換することが多い - 「明日お酒飲みに行かない？」のような提案する文章の場合、文末に「如何?」を付ける - 「私は◯◯したい」のよう
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
世界で74万人以上が受講した海外講座を“日本語で”学ぼう！ Udemyで初夏のビッグセール開催＆大人気講座をチェック - はてなニュース
多くの企業から「人手不足だ」という話が聞こえてきます。なんでも、新しいビジネスを始めようとしたり、新規サービスを立ち上げようとしたり、はたまた事業規模を拡大したり、ということで人材を募集しても、なかなか集まらないんだとか。それも、大企業からスタートアップまで、会社の規模の大小や領域に限らず、ありとあらゆる分野の企業が当てはまっています。 特にIT業界は、ただでさえ業界全体が成長しているうえに、技術の進歩と陳腐化が激しいため、基礎的な技術や知識を持ちながら、新たな情報やトレンドもフォローしているようなエンジニアは、引く手あまた。さらに最近では、エンジニアでなくてもビジネス分野で活躍するためには、データを扱うことができる高度な知識と経験が求められるケースが増えてきていることもあって、人手不足に拍車が掛かっているのだそうです。 そんな社会の中で、自分を成長させ、新たな分野に踏み出していくためには
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
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