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富士通研究所は2020年7月13日、ディープラーニング（深層学習）における教師なし学習の精度を大幅に向上できる人工知能（AI）技術「DeepTwin」を発表した。AI分野の長年の課題だった「次元の呪い」を、映像圧縮技術の知見を活用することで解決したとする。同社は論文を機械学習の最有力学会である「ICML 2020」で7月14日に発表する。 「次元の呪い」とは、データの次元（要素数）が大きくなると、そのデータを分析する際の計算量が指数関数的に増大する現象を指す。次元の呪いを回避するため、一般的に機械学習の高次元データは次元を減らす。 ただ従来の手法には、次元の削減に伴ってデータの分布や確率が不正確になる課題があり、それがAIの精度低下を招く一因になっていた。例えば分布や確率が実際と異なると、正常データを異常と誤判定してしまうような間違いを引き起こしてしまう。 富士通研究所は今回、ディープラー
【第1回・後編】エンジニア和田卓人のこれからを形作る技術 | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly（ギークリー） IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社
『テスト駆動開発』や『SQLアンチパターン』をはじめとする技術書の翻訳者、さまざまなIT企業をわたり歩く技術顧問、さらに最近ではエンジニアリング文化を伝える講演者としても活躍されている和田卓人さん(https://twitter.com/t_wada)。 そのソフトウェアエンジニアとしての素顔を株式会社一休CTOの伊藤直也さん(https://twitter.com/naoya_ito)が聞き出す対談の後編では、現在とこれからのIT業界におけるプログラミング言語のトレンド、具体的にはRustを始めとする静的型付き言語への視座から、 ソフトウェアエンジニアとして新しい技術を学び続けるうえでの態度について語り合います。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク
流行のLLMを勉強したくて沢山本を読みました。 この後もしばらくLLM（GPT）関係の出版が続きそうなので、現状の本でまとめてみました。 参考： nowokay.hatenablog.com まとめ。 Transformerの仕組みを知りたい人で、画像のDeep Learningなら分かるって人はVision Transformer入門 言語モデルをデータセットを作る所からやってみたい人には、作ってわかる! 自然言語処理AI とにかくすぐに動かしたい人には、機械学習エンジニアのためのTransformers ビジネス的に何ができるのかを知りたい人はBERT入門 Vision Transformer入門 Vison Transformerになっていますが、Transformerの説明がとても詳しくお勧めです。実際に写経してパーツパーツで動かせるのはこの本だけ。Transformer一点突破な
達人出版会
コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術 Liz Rice(著), 株式会社スリーシェイク(監修), ⽔元 恭平, ⽣賀 ⼀輝, ⼾澤 涼, … Knative実践ガイド 小野 佑大 いちばんやさしいHTML5＆CSS3の教本 人気講師が教える本格Webサイトの書き方 赤間 公太郎, 大屋 慶太, 服部 雄樹 人間中心設計入門 HCDライブラリー0巻 黒須 正明, 八木 大彦(編), 山崎 和彦, 松原 幸行, 竹内 公啓(編著) スッキリわかるPython入門 国本 大悟, 須藤 秋良(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略ITパスポート教科書＋模擬問題 令和5年度 間久保 恭子 徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集 株式会社ビープラウド, 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会, 株式会社ソキウス・ジャパン 徹底攻略
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
東芝、シャープ、三菱電機、パナソニックに聞く｢調理家電のライバル製品、ほんとのところどう思ってる？｣：メーカーさんいらっしゃい！
東芝、シャープ、三菱電機、パナソニックに聞く｢調理家電のライバル製品、ほんとのところどう思ってる？｣：メーカーさんいらっしゃい！2021.12.16 21:0046,352 三浦一紀 買い替えを考えている方、必見！ ギズモードの名物企画｢ガジェットメーカーさんいらっしゃい！｣が帰って参りました！ ヒューヒュー!! 同業他社の方々が一堂に会して、自社製品のアピールだけではなく他社製品にも鋭く切り込んでいただくこの企画。字面だけ見るとギラギラした感じですが、実際は和気あいあいとした企画です。 今回のお題は｢ハイテク調理家電｣。料理を楽にしてくれる、なんなら全自動で料理をおわらせてくれる、そんな家電ないすかね...？ とメーカーさんに連絡したところ、集まりました4台の最新オーブンレンジ。 そう、いま料理を楽にしてくれるのは、ハイテクオーブンレンジなのです。 というわけで、ハイテク調理家電あらため
「Facebook」「Instagram」「WhatsApp」を運営するMeta Platformsで人工知能（AI）担当のチーフサイエンティストを務めるYann LeCun氏は、この分野に携わる多くの人を困惑させることになりそうだ。 LeCun氏は6月、「Open Review」に投稿した論文で、機械に人間レベルの知能を持たせることが期待できると考えるアプローチについて概観を示した。 この論文で暗に主張しているのは、現在のAIに関する大規模なプロジェクトのほとんどは人間レベルという目標に決して到達できないという点だ。 LeCun氏は、9月に入って米ZDNetが実施した「Zoom」でのインタビューの際、現時点で最も成功しているディープラーニング（DL）の研究手法の多くを非常に懐疑的に見ていることを明らかにした。 コンピューター科学分野のノーベル賞に相当する「ACM A. M. チューリング
【終了しました】 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）
こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿を書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フレームワーク」をゼロから作ります）。世界中を見回しても、ほとんど類書がないような本になっていると思います。これから先、できるかぎり良い本になるよう、最後の最後までブラッシュアップしていく予定です。 さて、今回も前作同様に「公開レビュー」を行います。興味のある方は、オンラインで原稿を読めるページを用意していますので、チェックしてみてください（無料です！）。問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
生成AIサービスの活用によって生産性を劇的に改善させた企業がある一方で、期待した成果を得られずに結局使わなくなってしまったという事例も多い。明暗を分けるのは何か。いち早く生成AIを実装したコネクテッドワークスペース「Notion」の日本法人であるNotion Labs Japan ゼネラルマネジャー アジア太平洋地域担当・西勝清氏と、研究室や経営する会社でNotionを使っている落合陽一氏に、生成AIサービス活用について語り合ってもらった。 生成AI「使う人、使わない人」で生じるギャップ ――日本における生成AIサービスの活用状況をどのように見ていますか。 西 新しいテクノロジーは時折登場して世間を驚かせますが、今回のLLM（※1）については、当初、日本の大企業や官庁の反応は非常によかったと思います。ところが、それは初速のみ。今では海外のほうが活用が進んでいる印象です。 ※1 生成AIの種
こんにちは、Developer Relations アドボケイトの山本です。 ヤフーにはエンジニアやデザイナーといったクリエイターの活動を支援する制度「My Polaris」があり、その中の1つにクリエイターが常に自身の技術力向上を図れるよう学習活動を支援するための「技術活動費用補助制度」というものがあります。 本記事ではこの制度の紹介と、この制度の活用状況のデータを集計してヤフーのクリエイターの興味関心を可視化します。 技術活動費用補助制度とは？ 冒頭でも触れましたが、エンジニアやデザイナーといったクリエイターの学習活動を支援する制度で、半年間で6万円を上限に、書籍、アプリ、デバイスなどの購入、セミナーや勉強会への参加、英語学習など、技術力の向上や知見・アイデアを広げることを目的とした活動に対して費用が補助されるという制度です。 ヤフーでは2017年10月から制度を開始しています。 ヤフ
AWS re:Invent 2020の会期中に発表された新サービス/アップデートのまとめです。 今年も、後から出来るだけ素早く簡単に振り返ることができるようにまとめました！ 凡例 (無印) 新サービス (Update) 既存サービスのアップデート (APN) パートナー制度に関連したリリース/アップデート 12/1 (火) 今年の開幕は「Amazon EC2 Mac instances」でした。 Amazon EC2 Mac instances macOS用のAmazon Elastic Compute Cloud （EC2） Macインスタンス EC2 Macインスタンスを使用すると、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV、Safari用のアプリ開発者は、macOS環境を数分でプロビジョニングしてアクセスし、必要に応じて容量を動的に拡張し、AWSの従量課
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL
AI（人工知能）の高度化とカメラの低価格化によって、映像で人物の属性や行動あるいは顔の特徴を特定する技術が広がっている。本特集では、小売店や飲食店などでも格安で導入できる「映像解析／顔認証」の最前線を追う。第1回は北海道の「サツドラ」の防犯やマーケティングに生かす事例を紹介する。 北海道を中心に展開するサツドラ（サッポロドラッグストアー）は20年内に100店舗でAI画像分析システムを導入する計画を立てている。写真はサツドラ桑園北8条店 第3次AIブームを引き起こすきっかけとなったディープラーニング（深層学習）が得意とするのは、アナログデータの中に隠れた特徴や意味を見つけ出すこと。中でも映像に何が写っているかを判断する画像認識の分野で応用が進んでいる。ITコンサルのアイ・ティ・アール（東京・新宿）によると、画像認識AIの19年度市場規模は50億円弱で、21年度には約100億円と2倍の規模で成
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
画像や文章の自動生成、顔認識、ゲームのプレイなど、人間の行動を模倣するAIを開発するためには、膨大なデータセットで学習する必要があります。データセットの内容にはインターネットに存在する画像や文章が使われるケースが多くありますが、このインターネット上にある文章に含まれる誤字がAIの発達に大きな影響を及ぼすと、IBMリサーチ・Amazon・テキサス大学の研究者が発表しています。 [1812.00151] Discrete Adversarial Attacks and Submodular Optimization with Applications to Text Classification https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.00151 If AI can read, then plain text can be weaponized – TechTa
Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
VisionOSのSDKが公開されたので出先でダウンロードして早速試してみた。エミュレータはそれだけで楽しい。VisionOSでどんなことができるか想像しやすい。どんなイメージビデオよりも説得力があり、肌触りがある。 VisonOSのSDKはMacとApple IDがあれば誰でも無料でダウンロードできる。たぶん。僕は何年も個人アカウントのApple Developer Promgramへの支払いをしてない。 UnityでVisionOSを触る前にSwiftでVisionOSを触ってみる。 触ってみてわかったのは、全く絶望的なくらい、「空間大のiPad」でしかないということ。 プログラミングモデル的にはこれまでiOSアプリを作ってきた人にとってはかなりとっつきやすいだろう。例えば平面的なアプリなら、ほとんどそのまま動きそうである。 反面、例えばお絵描きアプリみたいなのが標準で入っているが、お
AIでボーカル・ドラムを取り出す、無料音声分離「Demucs」を試す（Impress Watch） - Yahoo!ニュース
ステレオミックスされたオーディオからボーカルを抽出したり、ベースを抽出するなど、任意の音を取り出したり消すということは、昔からいろいろな人がさまざまな方法でトライしてきた、ある意味、夢のテクニックだ。それが近年、AIを用いた手法により、ほぼ完ぺきな形で実現できるようになってきており、さまざまな企業が製品化を行っている。 【この記事に関する別の画像を見る】 そうした中、オープンソースのフリーウェアでもかなり優秀なものが登場している。「Demucs」というソフトがそれだ。以前からPythonで実行するタイプのものは出ていたようだが、現在はWindowsやMacで普通に起動できるソフトも登場しており、誰でも手軽に使えるようになっている。実際試してみたので、どんなものなのか紹介してみたい。 ■ AI技術の進化で、大きく変わった夢の“音声分離” “ステレオにミックスされた音からボーカルを消してカラオ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 非常に多くのプログラミング言語が使用されているため、プロの開発者も開発者を目指している人も、全力で取り組むべき言語を決めるのに苦労している。特に大変なのは、キャリアを方向づける特定の言語を習得、学習するときだ。テクノロジー教育企業のO'Reillyは先ごろ発表したレポートで、開発者の間で大きな関心を集めている言語を紹介した。 O'Reillyはこのレポート「Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021」のために、自社のオンライン学習、出版パートナー、学習モード、ライブのオンライントレーニングコース、バーチャルイベントのデータを分析した。 すべての言語の中で、学び
ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール：椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi
スクエニのAI検証実験プロジェクト『ポートピア連続殺人事件』Steam無料配信スタート。野心的実験ながら、苦渋の“雑談機能削除”が影響残す - AUTOMATON
スクウェア・エニックスは4月24日、『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を無料配信開始した。Steamストアページより、プレイすることができる。 本作は、『ポートピア連続殺人事件』をベースにした“自然言語理解の体験用ソフトウェア”だ。オリジナル版『ポートピア連続殺人事件』ではプレイヤーが文字列を入力してキャラの行動を決定し、物語を進めるコマンド入力式のシステムが採用されていた。同システムでは自由な文字列を入力してゲームを遊べるものの、すべき行動がわかっているのに適切な文字列がわからないといった事態も起こりえた（ファミリーコンピュータ移植版では、コマンド選択式が採用）。 一方、本作では入力されたテキストの判別に自然言語処理（Natural Language Processing）を採用。大量のテキストデー
機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開：AI・機械学習の独学リソース 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。
論文、どうやって読んでますか？｜umbell
論文の読み方。 若手研究者、特に修士課程や博士課程の学生にとっては結構深刻な問題だと思います。あと研究を始めたばかりの学生さんにも。 私自身も ・まず何を読んだらいいのかわからない... ・読むべきものがわかってきたけど、１本読むのにかなり時間がかかる... ・読んだはいいものの膨大な数の論文の内容を覚えてられへん... ・紙で読んでたけどかさばって仕方がない...と論文の読み方にはかなり悩んだ一人です。今でも絶賛試行錯誤中。 と言うことで、現状の論文の読み方をご紹介したいと思います。 みなさんがどうやって論文読んでるのか気になりますので、ゆるっと募集してみます。もしよければ #論文どう読んでますか とでもして投稿していただけたら幸いです。 1. デジタル派か紙派かかなり大きな論争が巻き起こるこの問題。 本音を言うと私は紙媒体で読むのが好きです。読書好きなのもあって、紙の上の文字を読みたい
ChatGPTをGTPと間違える人のために解説します
頭がごっちゃになる人続出！ 世界的ブームのChatGPT。これだけ朝から晩までChatGPT一色なら、もはやChatGTPと言い間違える人もいないだろうと思っていましたら、GPTとGTPの混乱はまだまだ続いているようです。 日本はレーシングカーのGT、ドラゴンボールのGTについ引っ張られちゃいますもんね。頭でわかっちゃいるんだけど、ついGTPと口走ってしまったりします。 GPTって何の略？ChatGPTの｢GPT｣は｢ Generative Pre-Trained Transformer （プレトレーニング済みテキスト生成型Transformer）｣の略。 Transformerというのは、Google（グーグル）が開発してオープンソースで公開した自然言語学習モデルをいいます。 2017年に論文｢Attention Is All You Need｣で発表され、ディープラーニングとディープニ
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
【保存版】環境構築不要！Google Colaboratoryで始める「ゼロから作るDeepLearning」 - Qiita
「ゼロから作るDeepLearning」とは？ DeepLearningの理論非常に丁寧に説明している良書です。ライブラリに頼らず理論を理解してゼロから実装するので、「DeepLearningの理論をしっかりと理解したい！」という人におすすめです。ですが、Pythonの文法の説明は少ないので、ある程度入門書などでPythonの基礎を習得していないと理論は理解できてもプログラムを理解するのは難しいかと思います。 以下から購入できます。 https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_U_dEFvEb1FVX4AK プログラムをGoogle Colaboratoryで動かしたい https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch 上記のGithubにそれぞ
パナソニック､AI全盛期の今｢2歳児ロボ｣作る意味
「モコッ」「モッコモン」 東京・世田谷の「二子玉川 蔦屋家電」。店内のショールームに展示されていたのは、両手で持ち上げられるほどの大きさのロボット「二コボ」だ。柔らかいニットで覆われた身体で、ゆらゆらと動きながら時折あどけない声でお喋りをする姿が愛くるしい。 このロボットを開発したのは、パナソニックホールディングスだ。2021年2月に実施したクラウドファンディングでは、開始後わずか1日で目標金額の1000万円を調達。5月16日からは一般販売がスタートする。 一般販売での本体価格は税込み6万0500円。クラウド利用料として、毎月1100円が追加でかかる。 コンセプトは「永遠の2歳児」 二コボの特徴は、何をしてくれるわけでもないが、人間が思わず笑顔になるような振る舞いをする点にある。 冒頭のような「モコ語」や幼児のようなカタコトの日本語は話すが、流暢な会話はできない。既存の家庭用ロボット「ラボ
2019年11月20、21日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテーマに、LINEの技術の深堀りを、2日目は「Production」をテーマに、Web開発技術やUI/UX、プロジェクトマネジメントなど、より実践的な内容についてたくさんのプレゼンテーションが行われました。「NAVER ClovaのOCR（光学的文字認識） 」に登壇したのはNAVER OCR Team AI ResearcherのHwalsuk Lee氏。深層学習を用いたOCR技術の仕組みについて語りました。講演資料はこちら LINEのOCR技術の仕組み Hwalsuk Lee氏：みなさま、こんにちは。Hwalsuk Leeと申します。NAVER Clova OCR Teamから参りました。今
はじめに この記事は、AI AcademyのPython文法速習編とPython プログラミング入門編の内容をベースに一部修正を加えたものです。 この記事を読み進めることで、Pythonの基本文法の基礎を学ぶことが出来ます。 Pythonを学び終わった方は、無料（一部のコンテンツのみ有料だが基礎コンテンツはほぼ全て無料）でAI・機械学習が学べるAI Academyも活用ください。 オンライン機械学習スクールはこちら なぜPythonなのか？ AI Academyでは人工知能（AI）分野を中心とした学習コンテンツを扱っており、その人工知能分野においてPythonは機械学習・ディープラーニングを容易に扱うことができるからです。 また、The 2018 Top Programming Languagesの記事でも、プログラマーの年収は1位でした。 The 2018 Top Programming
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
28歳、一念発起して未経験からデータサイエンティストを志した2年間の軌跡 - Qiita
はじめに 経済産業省の試算によるとAIやビッグデータといったデータサイエンティストが関わる分野では2020年に4.8万人が不足すると言われています。 まだまだ、世の中的に需要があり、将来性のある職業ですので、これから目指そうと思われている方も少なくないのではないでしょうか。 私も時代の流れに乗って、データサイエンティストを目指した人の一人です。 「一念発揮して未経験からデータサイエンティストを目指した普通の社会人が、2年後どのような姿になったのか？」 ということに、少しでも興味のある方に読んで頂けましたら幸いです。 そもそもデータサイエンティストとは データサイエンティストは大きく分けて2種類あると考えています。 企業の課題解決のために大規模データを分析し、その結果をもとに状況の改善をすべく施策立案を行うデータアナリスト・コンサルタント寄りのDS サービスに機械学習を用いた機能を実装したり
セマンティック検索の活用で、Elasticsearchの検索が根本的に変わる！？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、@shin0higuchiです😊 業務では、Elasticsearchに関するコンサルティングを担当しています。 最近すっかり春らしく、暖かくなってきました。 新年を迎えたばかりの感覚でしたが、あっという間に時が経ちますね。 さて、今回の記事では、Elasticsearchの検索を根本的に変える可能性を秘めたセマンティック検索に関して書かせていただきます。 概要 Elasticsearchは元々、キーワードベースのアプローチを主に取っており、クエリで指定されたキーワードを対象のドキュメント内で検索し、それらの出現頻度や位置に基づいて結果をランク付けしています。この方法では、文脈や意図に関係なく、単純にキーワードの一致度に基づいて検索結果が返されます。 一方、セマンティック検索とは、ユーザーのクエリの背後にある文脈と意図を理解しようとする検索手法で、キーワードだけに頼るのではな
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
読みました。アプリケーション開発エンジニア視点で読んで同僚に勧められる素晴しい内容でした。本稿はエンジニア視点のレビューになります。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎 技術評論社 (2019/1/18) 安井 翔太 (著), 株式会社ホクソエム (監修) Kindle版/紙版両方あり 目次と構成 序 嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析 1章 セレクションバイアスとRCT 2章 介入効果を測るための回帰分析 3章 傾向スコアを用いた分析 4章 差分の差分法（DID）とCausalImpact 5章 回帰不連続デザイン（RDD） 付録 RとRStudioの基礎 終 因果推論をビジネスにするために まず効果検証とは何かという導入と共にビジネスの現場でありがちな誤りのある検証について解説があります。この誤りの原因となるセレクションバイアスと理想的な比較方法であるラ
生成AIの飛躍的性能アップの秘密「グロッキング」とは？
ChatGPTなどの優れたAIモデルを開発するAI研究団体のOpenAIが発見した、ディープラーニングにおける最も魅力的な謎のひとつとされる「グロッキング」について、GoogleのAI研究者が位相変化との関係を指摘しています。 [2301.05217] Progress measures for grokking via mechanistic interpretability https://arxiv.org/abs/2301.05217 A Mechanistic Interpretability Analysis of Grokking - AI Alignment Forum https://www.alignmentforum.org/posts/N6WM6hs7RQMKDhYjB/a-mechanistic-interpretability-analysis-of-grokk
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著名人の自殺、過度な報道を控えるよう要請 厚労省：朝日新聞デジタル
AIにおける「次元の呪い」解決へ、富士通研が機械学習の最有力学会で発表
初心者が言語モデルを勉強するための本（2023年6月版） - ぱたへね
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
AIの第一人者ルカン氏、現在のアプローチの多くは真の知能につながらないと批判
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