関連団体ではなく旧統一教会の宗教行事そのものですね。前列真ん中に当時の統一教会会長徳野英治さん、その両脇に平井卓也さんと先日の参院選全国比例で落選の木村義雄さん、その両脇に元衆院議員瀬戸隆一さんと磯崎仁彦さん。後列には当時丸亀市議… https://t.co/U4es8GodE6
佐藤倫子 on Twitter: "関連団体ではなく旧統一教会の宗教行事そのものですね。前列真ん中に当時の統一教会会長徳野英治さん、その両脇に平井卓也さんと先日の参院選全国比例で落選の木村義雄さん、その両脇に元衆院議員瀬戸隆一さんと磯崎仁彦さん。後列には当時丸亀市議… https://t.co/U4es8GodE6"
関連団体ではなく旧統一教会の宗教行事そのものですね。前列真ん中に当時の統一教会会長徳野英治さん、その両脇に平井卓也さんと先日の参院選全国比例で落選の木村義雄さん、その両脇に元衆院議員瀬戸隆一さんと磯崎仁彦さん。後列には当時丸亀市議… https://t.co/U4es8GodE6
「人工知能が原因で失業する」。しばしば、AIはこうした脅威論の文脈で語られることがある。AIは本当にそこまで怖いものなのだろうか。 「人工知能（AI）が原因で失業する」と信じている人は大勢います。では私たちの周りに、人工知能に仕事を奪われた人は居るでしょうか？ 少なくとも、今の所は私の周りにはいません。もしかして私たちは、居るはずのない幽霊にただおびえているのではないでしょうか。 そのような怪談が語られ始めたのは、第3次人工知能ブームが始まった2013年ごろと記憶しています。英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授らが著した「THE FUTURE OF EMPLOYMENT：HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION？ 」という論文に書かれた「10～20年以内に労働人口の47％が機械に代替されるリスクがある」という主題が引き金を引き
Tatsuki Kuribayashi on Twitter: "弊研究室では、(DeepLなどの翻訳システムで下書きを作り、) Langsmithで流暢にし、Grammaryで文法・スペルミスを撲滅するというフローがお約束になりつつあります https://t.co/ZDm2ZTZamQ"
弊研究室では、(DeepLなどの翻訳システムで下書きを作り、) Langsmithで流暢にし、Grammaryで文法・スペルミスを撲滅するというフローがお約束になりつつあります https://t.co/ZDm2ZTZamQ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い Amazing, every word of what you just said was wrong. 2017.12.20 Updated by Ryo Shimizu on December 20, 2017, 06:24 am JST 昨日の記事に対し、NVIDIAからヒステリックといえるほどの対応が起きました。不思議です。明らかに意図的に動いているのに、公表されている事実を指摘しただけなのにこの反応は不可解ですね。 NVIDIA側からは、「個別に面談して誤解を晴らしたい」という連絡を頂きましたが、そもそもなぜ個別に面談する必要があるのでしょうか。筆者のもとにはNVIDIAからGeForceの供給を止められている、という代理店の話も聞こえてきます。水面下でコトを落ち着かせたいということなのでしょうか。 また、海外には
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：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
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
長文日記
オーソドックス な アプローチ（一般的手法） まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス（2016.10.5）「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 （データ量の多い）正常時のデータ挙動の特徴パターンを学ばせて、 新規データが上記の特徴パターンから乖離している場合を、異常とみなす 上記のアプローチをとる理由 は、「異常発生時のデータ」の取得可能件数 は、「正常時のデータ」 に 比べて、取得できるデータの件数 が 圧倒的に少ない から である。 上記のスライド で 挙げられている AutoEncoderモデル や LSTMモデル を 採用し、 AutoEncoderモデル
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
Stable Diffusion メモ: キャンバスの縦横比は構図にどれくらい影響するか - jt_noSke's diary
Stable Diffusion が公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。 やったこと 同じpromptを指定して、 縦長(512x768) 横長(768x512) 正方形(512x512) のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。ザッと見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。 使用したプロンプト: a picture of robot and drill and girl greg manchess character concept art of an anime goddess of lust | | cute - fine - face, pretty face, realistic shaded perfect face, fine details by stanley artger
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
JavaScript エンジニア向け: 知識ゼロから tensorflow.js で機械学習入門 - mizchi's blog
この週末で機械学習を勉強した結果として、JavaScript エンジニア向けにまとめてみる。 自分が数式見て何もわからん…となったので、できるだけ動いてるコードで説明する。動いてるコードみてから数式見たら、多少気持ちがわかる感じになった。 最初に断っておくが、特にJSを使いたい理由がないなら python で keras 使ったほうがいいと思う。tensorflow.js が生きる部分もあるが、学習段階ではそこまで関係ないため。 追記: 最初 0 < a < 1.0 0 < b < 1.0 で三角関数 Math.sin をとっていて、これだと三角関数の一部の値しか使っておらず、線形に近似できそうな値を吐いていたので、次のように変更して、データも更新した。 // 修正前 const fn = (a, b) => { const n = Math.cos(a) * b + Math.sin(b
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
話題の画像生成AI「Stable Diffusion」で使える呪文のような文字列を実際の画像から見つけられる「Lexica」の使い方まとめ
テキストから高クオリティの画像を生成できるAI・Stable Diffusionが話題になる様子を見て、「自分も何か画像を作らせてみたい！」と興味を持っている人は多いはず。Stable Diffusionで画像を生成する際に重要になるのが「どんなテキストを入力するのか」という点で、AIの動作を調べて有効だと判明した文字列は「呪文」とも呼ばれています。そんなStable Diffusionで使える呪文のような文字列を、実際に生成された画像から見つけることができるサービス「Lexica」が登場していたので、実際に使ってみました。 Lexica https://lexica.art/ Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したマシンのローカル環境で実行できるほか、デモページからでも使用できます。しかし、NVIDIA製GPUを所有していない人やデモページの待ち時間が長すぎると
グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
ディープラーニング（深層学習）が無料で学べます！ 米グーグルは、脚光を浴びる深層学習をテーマにした3カ月間の無料オンラインコースを始めた。教育サービスをインターネット経由で提供する大規模公開オンライン講座（MOOC＝ムーク）の一つで、グーグルやフェイスブックといったテクノロジー企業と協力して講座を提供し、ネット上の「シリコンバレーの大学」とも言われる米ユダシティー（Udacity）上で提供される。世界中どこからでも英語で受講できる。 すでにグーグルは、深層学習ソフトの「テンソルフロー（TensorFlow）」を2015年11月にオープンソース化し、無償提供に踏み切っている。こうした一連の活動で、深層学習の知識や考え方を広く行き渡らせるのが目的という。 このコースは初心者向けではなく、エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグ
長文日記
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗のラーメン画像識別を例に、学習および利用時のインタフェース(Slack、Twitter)に関するノウハウや失敗事例を共有します。 また、ディープラーニングを色々と試した際のノウハウをツール(mxnet-finetuner)としてまとめましたRead less
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
自然言語処理と深層学習の最先端
第4回 JustTechTalk の発表資料
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ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
自社のディープラーニング（深層学習）フレームワークである「Chainer（チェイナー）」の新機能開発を終了し、米フェイスブックが開発する「PyTorch（パイトーチ）」に移行すると発表した人工知能（AI）開発のPreferred Networks（プリファード・ネットワークス=PFN、東京・千代田）。その決断の背景を探った。Chainer開発の責任者であるPFNの秋葉拓哉執行役員は、「PyTo
As Goldman Embraces Automation, Even the Masters of the Universe Are Threatened ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに 世界最大級の投資銀行ゴールドマン・サックスは金融取引の自動化を進め、全社員の3分の1がエンジニアになった。2000年には600人いたニューヨーク本社の株式トレーダーは、今では2人しかいない。 by Nanette Byrnes2017.02.08 4844 3578 345 3 ニューヨークにあるゴールドマン・サックス本社の米国株の取引部門には、最盛期の2000年に600人のトレーダーが在籍し、大口顧客の投資銀行の注文に応じ、株を売買していた。現在、この部門にはたった2人しか残っていない。 株式売買の自動化プログラムが、他のトレーダーの職を奪ったのだ。プログラム
高性能チャットボット「ChatGPT」を支える“劣悪な労働搾取”を米誌がスクープ | 時給は最高2ドル。残虐な動画を検閲し続ける…
トラウマを残した「労働搾取」 米「タイム」誌がテクノロジー業界の闇を暴き、大きな話題になっている。 問題となっているのは、高い文章生成能力が注目される、AI搭載チャットボットの「ChatGPT」。その生みの親であるAI企業「オープンAI」がパートナー企業を通じ、時給2ドル以下でケニア人労働者を雇っていたことがわかったのだ。 オープンAIはマイクロソフトから100億ドルの出資を受ける可能性が報じられるほど、いまもっとも注目されている企業だ。いったい何が起きているのか。 オープンAIが外注先として依頼していたのは、米サンフランシスコに拠点を置くサマ社。同社はケニアやウガンダ、インドの人材を雇い、グーグルやメタ、マイクロソフトなどの顧客向けに、有害なネット情報を選別する「データのラベリング作業」を実施していたという。 ケニア人の労働者たちは、データのラベリング作業の過程で、処刑や性的虐待など極め
GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
高杉 光一🦋 @14:59 @kuronagirai Cry… 基本箱推し 画像生成AIで作った画像の供養先@AI_Rushia 生成した画像は商用利用と人が嫌がるようなこと以外の用途であれば好きに使って構いません syosetu.org/?mode=user&uid… 高杉 光一🦋 @kuronagirai 私が把握してる今のところの各画像生成AIの相関図 Stable Diffusionのオープンソース化は間違いなくターニングポイントの一つだけどWaifu Diffusionがどこまで影響を与えるかはこれ次第 Midjourneyも十分影響あったんだけど芸術や背景特化感否めない ERNIE-ViLGはどうなるんだろう…？ mimicはうん… pic.twitter.com/ykyDSkltPE 2022-09-09 04:17:01 高杉 光一🦋 @kuronagirai 素人目
ディープラーニングで福沢諭吉を勉強させたら、こうなった。
なんというか、この結果を見たときは衝撃だった。 時は東京都知事選の結果が世を沸かせ、小池百合子氏が圧勝しメディアで話題になっていた時、ディープラーニングで文章を生成するという人工知能システムのテストのために試行錯誤をしていた、私のコンピュータ端末にこれが現れた。 若者もあり、あるいは才智｜逞《たくま》しゅうして役人となり商人となりて天下を動かす者もあり、あるいは智恵分別なくして生涯、飴《あめ》やおこし［＃「おこし」に傍点］四文の銭も、己《おの》が職分の何ものたるを知らず、子をばよく生めどもその子を教うるの道を知らず、いわゆる恥も法も知らざる馬鹿者にて、その子孫繁盛すれば一国の益はなさずして、かえって害をなす者なきにあらず。かかる馬鹿者を取り扱うにはとても道理をもってすべからず、不本意ながら力をもって威《おど》し、一時の大害を鎮《しず》むるよりほかに方便あることなし。 これすなわち世に暴政府
はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
（注意：長いです。お時間のある時にどうぞ。） 私は「情報技術が私達の社会にどのような影響を与えるか」という問題に興味を持っています。ここでは、最近進歩が著しい深層学習が、科学の営みにどのように影響を与えるかを考えてみたいと思います。「高次元科学」とでも呼ぶべき新しい方法論が現れつつあるのではないか、と思うのです。 １．深層学習と科学 そもそも、この考えに行き着いた背景には、私が統計数理研究所で過ごした5年間がありました。統計数理研究所は大学共同利用機関として、自然科学の様々な研究を推進するための統計的手法を研究しています。ご存知の通り、統計的仮説検定や統計モデリングは、現代の科学における重要な道具立ての一部です。そのような道具立てが、科学の方法論の長い歴史の中でなぜそのような地位を占めるようになってきたか、に興味を持つようになったのです。 きっかけは、情報技術が科学の方法論をどのように変え
ニューラルネットワーク使ったAIなんかめっちゃ簡単だから。俺天才ｗｗみたいなフリすんのやめろ - bonotakeの日記
スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね？ こんなの使いまわした程度で「うはｗｗｗ俺天才ｗｗｗ」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事ｗｗｗ煽り乙ｗｗｗなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業
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
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
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「AIが仕事を奪う」への疑問 いま、“本当に怖がるべきこと”は
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する · けんごのお屋敷
NVIDIA、AIで仮想世界のすべてを自動生成する手法 - PC Watch
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い
深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA（Topological Data Analysis) + CNN - Qiita
2016年のディープラーニング論文100選 - Qiita
ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog
松尾豊氏が監修した人工知能基礎 2万5000円が3000円に引き下げ | Ledge.ai
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞
ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに
Danbooru(イラスト転載サイト)で学習したWaifu Diffusion
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
高次元科学への誘い:Hiroshi Maruyama's Blog
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog