前回: Qiita APIで記事からYoutube動画を集めてみた 🎬 、Qiita APIを使って、Qiita記事を取得してYoutube動画のURLを抽出することができました。 今回は、特定APIに関連したQiita記事を取得して、API毎に分類、タグを集計してドーナツグラフ化することでAPIの特徴を表してみました。 最新のAPI一覧はこちら API一覧 | DOGAKIITAA! ～ APIごとにQiita記事を分類 ～ Google系 Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/docs/quickstart 📝 機械学習を使用して画像を解析します。画像ラベリング、顔やランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、不適切なコンテンツへのタグ付けなどができます。 Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi b
最強ＣＰＵ将棋ソフト『水匠』ＶＳ最強ＧＰＵ将棋ソフト『dlshogi』長時間マッチ観戦記 第一譜『水匠』杉村達也の挑戦
取材・文／白鳥士郎 「……まさか？」 『水匠』開発者・杉村達也は、自身の開発した将棋ソフトの読み筋にその文字を見つけた瞬間、血の気が引いていくのを感じた。 『それ』が存在することを、杉村は事前に知ってはいた。 同時に、極めて再現性が低いということも知っていた。ある棋士はその出現率を「2年で3～4回」と語っていたのだから……。 『それ』について、『やねうら王』の開発者である磯崎元洋（やねうらおのペンネームで知られる）もやはり「再現性がない」という理由で、大して取り合ってくれなかった。 つまり、いつ出るかわからないし、出る確率も極めて低いということである。 しかしそれが今、水匠の読み筋の中にはっきりと出現していた。 「え!? こ、ここで出るのか……」 しかも『それ』が出たのは、水匠だけではなかった。 検討のために別のパソコンを使って走らせていた、別のソフトでも……その『バグ』が出現していたのだ
「だから復帰後は、マジでエンジン全開ブンブンでｗ、愛に溢れたMusicをガンガン届けていきますからね」とAIさんは意気込みを語っている。 AIさんは17日に、新曲「Summer Magic」を世界同時配信した。実はこの楽曲は、スマートスピーカー「Amazon Echo」シリーズのCMソング。AIさんとAI（エーアイ）の関係は決して悪くはなさそうだ。 関連記事 「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。 なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” なぜ日本はAI（人工知能）の研究開発で米国や中国に勝てないのか。ディープラーニング研究の第一人者、東京大学の松尾豊特任准教授が日本の問題点を解説する。 「人類に
はじめに（8/3追記） この記事を一旦書いたあと、重要な追加証言が得られたため、追記修正しています。結論もやや変わっていますが、現時点のほうがより正確です。 本編：ここから ディープラーニングが現在これだけ流行っている1つの要因は、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが非常に便利だからです。ニューラルネットワークの設計、訓練、そして分類などの推論がフレームワークを使えばとても簡単に行なえます。 普通に使っている人達は、これらのフレームワークを『ツール』あるいは『ライブラリ』だとみなしていると思います。でも実際のところ、これらはプログラミング言語です。より正確に言えば、すべてのディープラーニングフレームワークはディープラーニング計算用DSL（Domain-Specific Language、ドメイン特化言語）と見なせます。このDSLは大抵、Pythonなど他の汎用言語への
最近、内容はともかくとしてブログを久しぶりに連続更新した。実は足を骨折して３週間前から入院していて暇だ。とは言ってもベッドの上で起き上がってパソコンで作業するのが苦にならなくなったのは、やっと今週からだ。そして、昨日、抜糸も終わって、３週間ぶりに寝返りとかしてみたりして、いい感じだ。 というわけで、5年前ぐらいから、考えていることを少し書いてみようと思う。ディープラーニング革命以降、AIって新しい産業になるのかという質問される機会が多いので、僕も何回か考えてみたのだが、結論を言うと、ちょっと大きなビジネスはできそうもないよね、と言うことになった。が、一つだけこれはいけそうじゃないかというアイデアがあって、僕はいいアイデアを秘密にする価値はないと思っているので、5年前からいろんな人に喋ったし、有識者会議でもちょっと披露したりしたのだが、あんまりみんなピンと来てくれない。 いいアイデアだと思う
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
Python初心者から2年間で読んだ中でオススメの技術書35冊を読むべき順番に並べた - 仮想サーファーの日常
Pythonの学習を始めて3年間でたくさんの技術書を読んできましたが、自分の技術力のレベルによって読みたい本が変わってしまうので、どの技術書を読めばいいのかがわからなくて本選びに相当な時間をかけたと思います。 今回は、これからプログラミング言語Pythonを学習しようとしている方、Pythonの基礎は勉強したけどもっと踏み込んで学びたい方向けに、ぼくが読んだPythonの技術書の中でこれは読んでよかった！という本を読みたい順番に紹介していきます。 この記事の対象読者 未経験からPythonを学習しようとしていて、どの技術書で学習を進めるべきか悩んでいる方 Pythonは少し学習したことあるけど、実践的なWebアプリケーションを開発するときに参考になる技術書を知りたい方 Pythonを活用したWebアプリケーションエンジニアになるために必要な知識やスキルを知りたい方 Pythonエンジニアと
話した言葉をテキストデータに変換できる「音声文字起こしサービス」。テレワーク時代の情報共有ツールとして大いに役立つものの、気になるのはその実用性だ。発言の認識精度に加え、大まかな流れや会話の文脈を後から振り返るのに使えるのかどうか。主要な7つのサービスを使用し、比較した。 ※日経トレンディ2021年5月号の記事を再構成 ディープラーニングやビッグデータの活用が進み、音声認識の精度が大きく向上。話した言葉をテキストデータに変換できる「音声文字起こしサービス」が相次いで登場している。 会議の内容を振り返ったり、他の人にシェアしたりなど、テレワーク時代の情報共有ツールとして注目されているこれらのサービスは、どこまで実用的なのか。主要な7つのサービスを実際に使い、比較してみた。
日本マイクロソフトは8月29日、人間のトッププレイヤーに匹敵する強さの麻雀AI「Suphx」（Super Phoenix、スーパーフェニックス）を開発したと発表した。国内最大級のオンライン麻雀サイト「天鳳」で、AIとして初めて十段に到達した。 研究開発機関のMicrosoft Research Asiaが開発した。Suphxは19年3月、4段以上のプレイヤーのみが参加できる天鳳内の「特上卓」に出現。人間のプレイヤーと5000回以上対局し、6月に十段になった。天鳳のユーザー数は33万人で、19年8月時点で十段を維持するプレイヤーは12人しかいないという。 麻雀は、対戦相手の手牌などの情報が把握できない「不完全情報ゲーム」だ。自分の手牌と捨て牌以外の情報が分からず、運の要素も大きいため、AIで解析するのが難しいとされている。 Suphxでは、与えられた環境における価値を最大化するようにエージェ
講座情報詳細｜はじめてのAI （METI/経済産業省）
人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
安全性や倫理性が問題視され物議をかもしている「ChatGPT」ですが、昨年11月に公開されるや圧倒的な性能で瞬く間にグローバルに広がりました。 前編『年収4000万円以上も夢じゃなくなった 進化するChatGPTが生み出す「新しい仕事と副業」のヤバすぎる中身』で紹介したように、すでにエンジニアの世界では新しい「職種」まで誕生し、その年収は4000万円にも上っています。 さて、ChatGPTは社会や仕事の現場をどのように変えるのか、さらに詳しく紹介していきましょう。 翻訳で稼ぐ人が登場 シンガポールの周囲のビジネスパーソンの間でも、仕事にChatGPTを使っているという声はここ数ヵ月で急速に増えています。 特によく聞くのが翻訳作業においての利用です。多様な言語を話す様々な人種が多いシンガポールでは、翻訳作業へのニーズが多く、副業でこれに取り組む人も周囲に何人もいますが、この分野では生成AIの
プログラマーじゃなくてもChatGPTで複数キャラ会議を簡単に開催できる「GPTブロック」がおもしろかつ実用的（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
このChatGPT機能、もっと早く出ていたらだいぶ楽だったのに……。 そんなAIサービスが今日リリースされました。昨今話題の生成系AI、チャットAIを使いやすくするサービスです。 筆者が他界した妻の写真をAIで生成していることに対してさまざまなご意見を頂戴し、それに対する考えを記事にしたのが1月6日。SNSなどから拾ったコメントを分類し、いろいろな立場からの異論・反論・オブジェクションに対して回答していったのですが、非常に骨の折れる作業でした。もちろん、記事を書いたことによる成果は非常に大きく、その後はほとんど反論らしい反論は見かけなくなったのですが、事前にこうした反響をシミュレーションできていれば、記事内に予防線を張っておけたかもしれません。 そうしたセンシティブな話題のときの反響をある程度推定し、対策できるようなサービスが出ました。 清水亮さんが開発・運営している画像生成AIサービス「
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
月刊誌「クラークスワールド・マガジン」のホームページ。ヒューゴー賞など有名なSF文学賞の受賞者を多数、輩出している 米国のSF・ファンタジー月刊誌が投稿の受け付けを一時、停止した。原因は人工知能（AI）が書いた小説の激増だ。編集長は、こう警告する。「誰も勝つことができないモグラたたきのゲームが始まってしまった」【國枝すみれ】 「世界中の出版社に注意喚起したい」 月刊誌「クラークスワールド・マガジン」は2006年創刊。一般投稿から選ばれた優れたSF短編作品などを掲載する。この中からヒューゴー賞など有名なSF文学賞受賞者を何人も輩出してきた。 編集長で発行人のニール・クラーク氏（56）が「世界中の出版社に注意喚起したい」と、米国からオンライン取材に応じてくれた。開口一番、こう切り出した。 「言わば迷惑（スパム）投稿です。迷惑メールに対応するように、スパムフィルターを作るしかないと考えています」
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
藤井聡太の現実離れが止まらない──藤井四冠（竜王）誕生という現実に追い詰められるラノベ作家の“藤井VS豊島”竜王戦観戦レポート
不遇すぎる最強アサルトライフル『XM8』――人間工学に基づく先鋭的なデザインを採用したプラスチック製の“未来の兵器”はなぜ表舞台から消えたのか？ 文／白鳥士郎 りゅうおうのおしごと！ 完。 ……って、思わず６年以上続けてきた作品を終わらせてしまいたくなっているラノベ作家です。 みんな俺が頭抱えてるの、期待してるんでしょ？ 頭どころか膝まで抱えてるよ……。 りゅうおうのおしごと！ 完。#現実に負けました #藤井新竜王おめでとうございます #勝てる気がしない pic.twitter.com/83BOlK6daL — 白鳥士郎 (@nankagun) November 13, 2021 だって史上最年少でタイトルを獲得したり十代で竜王を獲得したりする話を書くに当たって、私は現実に相当配慮したんですよ……。 すんなりタイトルを獲ったり防衛したりせず、常にフルセットの4勝3敗でギリギリの勝利にしたり
生成AI（ジェネレーティブAI）が話題だ。日本経済新聞社や日本 芸能従事者協会など、生成AIに関するアンケートがあちこちで実施され、デジタル庁、経済産業省、農林水産省は生成AIを業務に利用することを決めた。AIは大きく機械学習とそれ以外のAI技術に分けられ、深層学習（ディープラーニング）は機械学習に属していると言われるが、もはや世間的には、AI＝生成AIの様相を呈している。 ネットにも情報があふれているが、ChatGPTをはじめとする生成AI本や、生成AIを特集した雑誌も多数出版されている。 それらの本の帯や表紙には次のような宣伝文が書かれている。 「あなたの欲しい回答を導き出すベストプロンプトを大公開‼」 「誰でも使えるAIがやってきた！」 「可能性は無限大！」 「すべきことが１/1000になる異次元のスキル」 「実生活・ビジネスで即使える」 生成AIは仕事でどのように役立つのか。思い通
プレイステーション、AI、そしてSmartNews――久夛良木健が語る、世界中で愛されるプロダクトを生み出す"妄想力" - スマQ（スマキュー）｜スマートニュースの「はたらく」をみつける
2019年6月20日、スマートニュースの創業7周年パーティーで、同社社外取締役の久夛良木健（くたらぎ・けん）氏とCEOの鈴木健氏が対談しました。その様子を紹介します。 久夛良木氏は「プレイステーションの父」。ソニー・コンピュータエンタテインメント（SCE）時代には、初代プレイステーションを開発し、家庭用ゲーム機の世界にイノベーションを巻き起こしました。その後、SCEの社長、ソニーの副社長などを歴任。2019年6月にスマートニュースの社外取締役に着任しました。 エンジニアでもあり、経営者でもある――。久夛良木健氏と鈴木健氏にはそんな共通項があります。この2人がどんな話をしたのでしょうか。 （左）久夛良木健氏（右）鈴木健氏 目次 プレイステーションの開発チームはいい加減？ 「まず議事録取ってない」 オフィスは美味しいお店があるところに構えよ ハードウェアもソフトウェアも全部わかっていることが「
「スタンディングデスク」で在宅環境を良くしたい！ コンパクト＆お手頃価格なデスクを3人のユーザーがプレゼン #ソレドコ - ソレドコ
新型コロナウイルスの影響で、しばらく自宅でリモートワークを続けるという人も多いはず。しかし、長期化する在宅勤務によって、腰を痛めるなど体に不調が表れ始めた人もいるのではないでしょうか。 そこで「もう少し作業環境を良くしてみよう」と考えたときに、改善策として「スタンディングデスク」の導入を検討する人もいるかと思います。立ったまま作業できたり自由に高さを変えられたりできる一方で「価格が高い」「場所をとりそう」といったイメージもあることから、及び腰になり、購入を諦める人もいるかもしれません。 しかし、スタンディングデスクの中には意外と「コンパクトなサイズかつ手頃な価格」で手に入るものがあります！ 今回は、手頃な価格でスタンディングデスクを取り入れた3人のブロガーに、使用しているスタンディングデスクと、それぞれの特徴やおすすめポイントについて、実際の使用感も含めてプレゼンしていただきました！ コン
『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
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
現代のコンピューターのほとんどがx86やARMといったクローズドなアーキテクチャを採用する中で、プロセッサ業界に革新をもたらす鍵として注目されているのが、オープンソースの命令セット・RISC-Vです。そんなRISC-Vを搭載し、Linuxの動作にも対応した119ドル(約1万2400円)のコンピューターボード「BeagleV」が発表されました。 BeagleV https://beagleboard.org/static/beagleV/beagleV.html x86やARMはプロセッサのアーキテクチャとして多くのシェアを勝ち取っていますが、利用するためには高額なライセンス料を支払う必要があり、プロセッサ市場への新規事業者の参入障壁となる点などが問題視されてきました。オープンソースのRISC-Vは誰でも無料で利用できるため、普及すれば他業界や研究機関によるプロセッサ開発の垣根を下げ、安価な
by Douglas Muth ゴキブリは多くの人にとって悩みの種なので、「もし自動でゴキブリを退治してくれるAIが登場したら是非使いたい」という人は多いはず。そんな人の夢を実現するAI搭載の自動レーザー砲台が開発されました。 なお、この記事にはゴキブリの映像や画像が掲載されるので、苦手な人は注意してください。 Full article: Selective neutralisation and deterring of cockroaches with laser automated by machine vision https://doi.org/10.1080/00305316.2022.2121777 Scientists Create AI-Powered Laser Turret That Kills Cockroaches https://www.vice.com/en/a
闇のエンジニア/変なデジカメ開発中/ディープラーニング芸人/Raspberry Piとからあげ大好き/はてなブログ書いてます
男もすなる退職エントリといふものを我もしてみむとしてするなり。 2020 年 10 月にヤフー株式会社を退職しました。退職に至るまでのあれこれと、今後のキャリアについて漠然と考えていることをまとめたいと思います。 学生時代 小・中・高は普通の公立に通い、1 年浪人して東大に入りました。 涼宮ハルヒの憂鬱からオタクになり、ニコニコ動画全盛期を経て引きこもり属性マシマシと化して、パソコンとゲームばかりしている中学・高校時代を過ごしました。 このオタク属性は大学に入って「声優おっかけ」に昇華し、声優イベントのためであれば日本国内はもちろんのこと、0 泊 2 日で台湾に弾丸で行くこともいとわないような生活を送っていました。 最終的に、大学の学園祭に声優さんを招いて自分でトークイベントを主催するというところまで行き着き、いろいろな意味で充実した学生生活を送ることができました。 電子情報工学科へ 勉強
クリエイティブ関連のAIサービスを手掛けるラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は8月29日、AIイラストメーカー「mimic」（ミミック）β版の提供を開始した。同じイラストレーターが描いた15枚程度のイラストをもとに、絵の個性を反映したイラストを無限に生成できるとうたう。 mimicは、イラスト制作の参考資料やSNS／ファンコミュニティなどへの用途を想定したイラスト生成サービス。ディープラーニングを使い、少ない枚数から特定のイラストレーターの個性を捉えることを実現している。通常、サンプル数が少ないと、テイストが偏ったり、品質が低下するなどの問題が出るものの、学習パラメーターを細かく変更しながら多段的に進行させることで解決した。 学習用のイラストをアップロードすると、約2時間程度でAIイラストメーカーが完成する。最小学習枚数は15枚だが、枚数が多いほど精度は向上する。正面を向いている、ヘルメ
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグループ エンジニアグループ 出典：データサイエンティスト協会 これらの3グループが互いに連携しあい、AI（ここでは機械学習による予測モデルを指すことにします）によって様々な業務を自動化させたり、意思決定の補助に利用させるプロジェクトに取り組んでいます。 その際、「AIの判断根拠をどの程度（どの様に）見せれば良いか」ということが常にビジネスグループで議題に上がります。殊にAIの予測結果を人間（特に営業部門の人）が見た上で意思決定の補助として利用する場合に顕著で、判断根拠が表示されないブラックボッ
最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半
![ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b7a9be3f549c0a6c946b439da6914c96c9a3f40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20230630%2F20230630051943.png)
富岳CPU A64FX用ディープラーニングライブラリの深層 -研究者が語る開発の軌跡- - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
何をした？ Youtube上に公開されている動画の音声から、ディープラーニング技術を用いた音声合成ツールを構築しました。 今回対象にしたのは、バーチャルユーチューバー・にじさんじの委員長こと 月ノ美兎 さん（Youtubeチャンネル） です。 ※選出理由は、単純に私がYoutube上で一番推している方だからです。 成果 動画から抽出した音声と、音声を文章に起こしたテキストの組み合わせのデータセット約50分ぶんを教師データとして学習した結果 ※学習に必要なデータ量は最低でも1時間程度と言われているので、まだまだ足りていません… 月ノ美兎さんの音声合成ツールを作ってみた https://t.co/YVdWW9vREb via @YouTube — K2 (@K2ML2) May 29, 2020 発話内容が不明瞭な箇所がありますが、一応ご本人の声に近い音声を作成することができているかと思います
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
生成AIの利用ガイドライン作成のための手引き｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 本手引きについて 1 本手引きの利用目的 本手引きは以下の目的に利用されることを想定しています。 ① 生成AIサービスの導入を検討している企業の経営陣・セキュリティ部門・法務部門が導入に際しての法的リスク評価や、社内独自の生成AI利用ガイドラインを作成する際の参考にする。 ② フリーランスの方や、所属する会社・機関に生成AI利用ガイドラインがない方が、生成AIサービス利用の際の注意事項を把握する。 ③ 生成AIサービスを開発・提供する事業者がサービス・システム設計の参考にする。 2 本手引きが対象とする生成AIサービス ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を利用した文章生成AIサービスを主たる対象としますが、画像生成AIサービスについても必要な限度で触れます。 3 本手引きの構成 生成AIサービスは、いずれのサービスも基本的に「ユーザーが何らかのデータを入力して何らかの処
Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行 Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBのモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
by rawpixel.com 人工知能(AI)の活躍は医療の現場でも期待されていて、膨大な画像やデータを基に学習したAIは人間の医師よりも優秀だという研究も報告されています。しかし、「AIの医療現場への応用を研究した論文の多くはその内容が不十分であり、実際はAIと人間の診断精度は変わらない」という調査結果が報告されています。 A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(19)30123-2/fu
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
アボカドとアボガド、深層学習で識別 プロ並み精度誇る
人工知能（ＡＩ）を使って果物のアボカドとアボガドを識別するシステムを、千葉電波大学の鰐梨教授らが開発した。専門家並みの精度で見分けることができるという。研究結果は英科学誌「フェノメノン」５月特大号に掲載された。 研究チームではアボカドとアボガドの写真をそれぞれ２００万枚ずつ用意し、ディープラーニング（深層学習）という手法を用いて、ＡＩにそれぞれの画像からアボカドとアボガドの特徴を見つけ出させた。学習後、判別前の果物を見せたところ、９９．７％の確率でアボカドとアボガドをほぼ正しく区別した。 アボカドは脂肪分を多く含むことから「森のバター」と呼ばれる一方、アボガドは「森のマーガリン」と呼ばれ、アボカドの代用品として使われることが多い。プロであれば手触りや色の違いから容易に判別できるが、よく似た見た目をしているため、これまで一般の人には識別が難しかった。今後スマートフォン向けアプリなどへの応用を
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