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データサイエンスの検索結果81 - 120 件 / 453件

  • コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか

    ワシントン・ポストでは、全ての読者がコロナウイルスに関する重要な情報へアクセスすることができるよう、この情報を無料で提供しています。無料講読を希望される方は、当社のデイリーコロナウイルスアップデートニュースレターへご登録ください。 COVID-19による感染が初めて確認され、この新型コロナウイルスによる感染症についてアメリカ国内でも公表されたが、さらなる感染については、ぽたぽたと滴り落ちるように、なかなか報告されていなかった。それから2ヶ月が経ち、その滴りはゆるぎない潮となって押し寄せてきたのである。 [Read this story in English] このいわゆる指数曲線は、専門家の間で懸念の原因となっている。もし感染者が3日ごとに2倍に増加するとなると、5月にはアメリカ国内での感染者が1億人ほどにまでのぼるであろう。 これは計算から導き出した数字であって、予言ではない。公衆衛生の

    • 50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡

      50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡(1/3 ページ) 「もしかしたら、経営よりも研究やエンジニアの方が天職に近いのかもしれない」──そうはにかむのは、商品パッケージのリサーチとデザインを手掛けるプラグ(東京都千代田区)の坂元英樹副社長だ。50代の文系出身。もともとは市場調査会社の社長だったが、デザイン会社と合併して今に至る。 プラグは現在、パッケージのデザインを評価するAIサービス「パッケージデザインAI」を展開している。すでにカルビーやネスレ日本など、大手食品メーカーがパッケージデザインAIを活用した商品を販売中だ。 このAIサービスは、東京大学との共同研究ではあるもの、実は坂元さんが1人でプログラミングからAIの実装までこなしたという。 始める前は「Pythonも知らない状態だった」という坂元さん。そこからどうやってAIサ

        50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡
      • ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん

        こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ

          ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん
        • ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】|ChatGPT研究所

          元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ!' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop

            ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】|ChatGPT研究所
          • Imagicを理解する

            17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。

              Imagicを理解する
            • GPT-4使ってみた|shi3z

              意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった  というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡:A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ

                GPT-4使ってみた|shi3z
              • 17万人の育児データから、赤ちゃんの特長や個人差について調査してみた | Lidea(リディア) by LION

                息子が爆誕しました! 「くらしとココロに、彩りを。」でお馴染みのLideaをご覧の皆さんこんにちは。 ライターのヨッピーです。 今日は皆さんにお知らせがあります。 実は……、 かわいいかわいい息子が爆誕してしまいました。本当にありがとうございます。 「お前に息子が誕生したことと、くらしとココロの彩り、何が関係あるの?」と聞かれれば「さあ?」としか答えられないのですが、息子氏が爆誕したことによって、酒をかっ食らってゲームをして寝るだけみたいな、荒れた日々を送ってきた僕ですら家事だの育児だのを頑張るようになってくらしに彩りが出てきました。 実は僕、子どもが生まれる前から、Twitterなんかで「育児、大変!」「子育ては地獄や!」みたいな意見がたくさん流れてくるのを見ていたので、子どもが生まれることに対してかなりビビっており、爆誕前から育児本を読み、時短家電を買いあさり、義両親の手を借りるため義

                  17万人の育児データから、赤ちゃんの特長や個人差について調査してみた | Lidea(リディア) by LION
                • ストレージの基礎

                  ストレージを知らない人/苦手な人向けに実施した勉強会の資料です。

                    ストレージの基礎
                  • Midjourney/Memeplex(StableDiffusion)などの画像生成AIで思い通りの画像を出すヒント|shi3z

                    このnoteの収益を使ってStable Diffusionを使ったWebサービス https://memeplex.appを公開しました。誰でも無料で何枚でもAI作画をすることができます(そのかわり、混み合ってる時は時間がかかると思います)。 このnoteで学んだことをぜひ活用して、AIによる新しい時代の風を感じてください。 また、本文中にMidjourney、StableDiffusion、DreamStudio、Memeplexなどの言葉が頻出するため、全面的な修正を行うことにしました。StableDiffusionに統一しておきたいと思います。 現状(2022/8/28)は、StableDiffusion=DreamStudio/Memeplexと考えて構いません。Memeplexは将来的にStableDiffusion以外のアルゴリズムもサポートする予定だからです。

                      Midjourney/Memeplex(StableDiffusion)などの画像生成AIで思い通りの画像を出すヒント|shi3z
                    • データ分析のためのSQLを書けるようになるために

                      はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

                        データ分析のためのSQLを書けるようになるために
                      • Googleが「ガビガビの低解像度画像を高解像度画像に変換するAIモデル」の性能を改善、人間が判別できないレベルに

                        GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m

                          Googleが「ガビガビの低解像度画像を高解像度画像に変換するAIモデル」の性能を改善、人間が判別できないレベルに
                        • プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito

                          この文章は何: 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの:AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉

                            プログラミングの終焉と生存戦略|k1ito
                          • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

                            先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

                              大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
                            • 【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典|さいぴ

                              【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に(5%強調)、{}は[]に(-5%強調)置換しています(NovelAI用)。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。(間違い等あればこっそり教えてください) 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か

                                【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典|さいぴ
                              • 「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ

                                  「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                • GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました|花笠万夜

                                  花笠監督の「私立GPT北高校」でグランシュライデ2週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるw いかん、これはハマるw https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に「+」マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ

                                    GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました|花笠万夜
                                  • エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena

                                    前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この3つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには

                                      エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena
                                    • 複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog

                                      最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

                                        複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
                                      • 「亡き妻の写真」をAIで生成していることへのご意見について回答します(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                                        ご意見:この写真はAIの成果物で、そこを忘れないようにしないと ご意見:筆者の精神がおかしくなっていそう 忘れていないので、こうして記事にしているわけです。ただ、これをブラックボックスとして出してしまうと、信じてしまう人が出てくるかもしれません。そういう意味でもこういうことが技術的に可能であることを知ってもらう意義はあると思っています。 熱愛していた人を取り戻そうという人物は、そのために人類を補完しようとか、怪獣の細胞と合体させたり、ミトコンドリアがどうのこうのとかやりがちなのはフィクションのことで、彼らにも筆者のような技術があれば悪の道に走らなかったのではないかと、個人的には思います。残されたものの精神の安定には役立つと思います。現に、妻の歌声をコンピュータで再現する取り組みについては、死別し残された人の心のケアをするグリーフケアの観点から何度か取材を受けています。 ご意見:捏造した写真

                                          「亡き妻の写真」をAIで生成していることへのご意見について回答します(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
                                        • 総務省「社会人のためのデータサイエンス演習」リニューアル開講 無料で学べる

                                          総務省は10月4日、無料のオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」をリニューアルして開講した。AI技術などの最新動向を踏まえ、一部を改訂した。開講期間は12月13日まで。 2016年の開講からのべ5万7000人が受講した講座。データサイエンスに携わる専門家や大学教授が、データサイエンスを基礎から教える。 MOOC講座プラットフォーム「gacco」で、1回10分程度の講座を5~7回で提供。さらに、補講・演習(10分程度×11回)もある。 リニューアルで最新トピックスを追加したほか、仮説検定や統計解析ソフトを使ったデータ分析方法を紹介するなど、内容を一部刷新した。 登録すれば誰でも無料で受講できる。受講登録は12月5日まで。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデ

                                            総務省「社会人のためのデータサイエンス演習」リニューアル開講 無料で学べる
                                          • これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)

                                            Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画(Scribble)としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models(LCM)」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」(LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル)が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー

                                              これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)
                                            • データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball

                                              ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本(と一部本じゃないもの)をまとめてみました(注:もちろん全部読んでいます).*1. なお, あくまでワタシ個人(@shinyorke)の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません(とだけ最初に断っておきます). サクッとまとめると 「レベル感(はじめて・経験者)」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ(≒片方だけじゃお話にならない可能性) 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について

                                                データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
                                              • 雑コラをAIでリアルにする!|Katsushiro Koizumi

                                                先日公開したアニメ絵の実写版を作る記事はおかげさまで好評でした! アニメ絵生成の第二弾に行く前に、アニメ絵実写版生成でも威力を発揮する「雑コラ」をAIでリアルにする手法について今回は説明します。 実はAIアートグランプリの時も「雑コラ」と言われたりしていたのでしたw 渚の妖精ぎばさちゃん対キモノアゲハ/koizoom1/漫画@gibasachan 雑コラに見えるけど すごい技術 登場人物より多いモデル これはゆるキャラの未来きたな…#AIArtGp pic.twitter.com/5A4wMUJsND — Dr.(Shirai)Hakase #AI神絵師本 #技術書典14 (@o_ob) March 12, 2023 AIといえばラーメン(?)ですが、こんな画像も作れちゃいます!ラーメンの中にいる秘書さん! ラーメンの中にいる秘書さん絵面としては結構インパクトがありますが、実は作るのは全然

                                                  雑コラをAIでリアルにする!|Katsushiro Koizumi
                                                • 『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』 不都合な真実から目を背ける人たち - HONZ

                                                  具体的な数字やデータを示してもダメ。明晰な論理で説いてもムダ。そんなとき、あなたはきっとこう思ってしまうのではないか。「事実はなぜ人の意見を変えられないのか」。 実際問題、日々の生活でそんな思いを抱いてしまう場面は少なくないだろう。失敗例がすでにいくつもあるのに、それでもまだ無理筋を通そうとする社内のプレゼンター。子育てのあり方をめぐって、何を言っても聞く耳を持ってくれないパートナーなど。また不思議なことに、たとえ高学歴の人であっても、「事実に説得されない」という点ではどうやらほかの人と変わらないようだ。 さて本書は、冒頭の問いを切り口としながら、人が他人に対して及ぼす「影響力」について考えようとするものである。心理学と神経科学の知見を織り交ぜつつ、著者は早々に厳しい診断を下す。 多くの人が「こうすれば他人の考えや行動を変えることができる」と信じている方法が、実は間違っていた…。 数字や統

                                                    『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』 不都合な真実から目を背ける人たち - HONZ
                                                  • ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない

                                                    Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n 2023-01-29 10:51:36 Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。10年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n 2023-01-29 1

                                                      ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない
                                                    • 「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK

                                                      34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 なぜ「デジタルデータ」を集めたのか? 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場所のリスクを知ることが、災害から命を守るスタートだから

                                                        「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK
                                                      • ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話|けんすう

                                                        こんにちは! 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下

                                                          ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話|けんすう
                                                        • 首相の被爆地あいさつが広島・長崎で酷似するのは仕方ないのか約25年分調べた|松本健太郎

                                                          菅義偉官房長官は11日の記者会見で、広島と長崎の平和式典での安倍晋三首相のあいさつが酷似していたことに関し、やむを得ないとの認識を示した。「哀悼の気持ちや唯一の戦争被爆国としての立場を申し上げるのは両式典でどうしても同じような内容になる」と述べた。そんなアホな話あるかい。 と思いつつ、安倍首相に対する心理的嫌悪感だけで拒否反応を示すのは良くないと考えて、過去遡れる分だけ遡って広島・長崎の「被爆地あいさつ」文を比較してみました。 分析手法恣意的に判断するのは良くないと思い、なるべくロジカルに広島・長崎のあいさつ文のdiffを取りました。diff自体はこちらのWEBページで差分を見ています。 例えば2020年あいさつ文は以下のように表示されました。 左側が広島、右側が長崎です。 青いマーカー線は、広島(長崎)あいさつが長崎(広島)あいさつと比べて登場しなかった文章です。なるほど、2020年の安

                                                            首相の被爆地あいさつが広島・長崎で酷似するのは仕方ないのか約25年分調べた|松本健太郎
                                                          • ChatGPTの類似サービス・競合20製品まとめ、凄まじき「特化型生成AI」の進化

                                                            チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 細谷 元 バークリー音大提携校で2年間ジャズ/音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リア

                                                              ChatGPTの類似サービス・競合20製品まとめ、凄まじき「特化型生成AI」の進化
                                                            • みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita

                                                              オセロAIってなんか難しそう?そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか

                                                                みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita
                                                              • アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog

                                                                1. はじめに こんにちは、はじめまして。東京大学 1 年生の米田優峻(E869120)と申します。私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や国際情報オリンピックなどの大会に出場しています1。2021 年 11 月時点で、AtCoder では赤色(レッドコーダー)です。また、2020 年以降、アルゴリズムを学べる以下のようなコンテンツや資料を作成してきました。 レッドコーダーが教える、競プロ上達ガイドライン 競プロ典型 90 問 50 分で学ぶアルゴリズム さて、このたびは技術評論社から、書籍を出版させていただくことになりました2。アルゴリズムと数学が同時に学べる新しい入門書です。 「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本 - amazon 発売日は今年のクリスマス、2021/12/25 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容と想定読者について、

                                                                  アルゴリズムと数学の本を書きました - E869120's Blog
                                                                • 高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"

                                                                  GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs

                                                                    高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"
                                                                  • 画像生成AI、安いPCでも高速に 衝撃の「Stable Diffusion WebUI Forge」 (1/4)

                                                                    Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel(イリヤスベル)さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL(SDXL)が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな

                                                                      画像生成AI、安いPCでも高速に 衝撃の「Stable Diffusion WebUI Forge」 (1/4)
                                                                    • 連休こそはじめたい好み丸出しAI画像生成の保存版手順書【いまからでも遅くない!ツールとして使うAI画像生成】

                                                                        連休こそはじめたい好み丸出しAI画像生成の保存版手順書【いまからでも遅くない!ツールとして使うAI画像生成】
                                                                      • AI生成で30万枚作ってわかったこと|jun555

                                                                        2022年の8月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY(初期バージョン)から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX4090を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 2022年8月から2023年2月まで、だいたい一年と200日(約565日) 生成枚数は32万枚超。オンラインでの生成サービス(mid+nai)で3万枚くらい。ローカルに移行してから29万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。2022年8月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる!」とウホウホ言ってましたMID+NIJI+NAIで作った漫画(未発表)AI独特の画風(次元)をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎

                                                                          AI生成で30万枚作ってわかったこと|jun555
                                                                        • 1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア|TSUKUBA OCW

                                                                          計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.

                                                                            1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア|TSUKUBA OCW
                                                                          • WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times

                                                                            主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続

                                                                              WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
                                                                            • ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog

                                                                              はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

                                                                                ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
                                                                              • 実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!

                                                                                実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう!敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒

                                                                                  実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub|Webエンジニアのキャリアを考える!
                                                                                • 風俗客とキャスト「性接触の全国ネットワーク」を可視化 口コミ9万件分析で見えた「世界の狭さ」 - 弁護士ドットコムニュース

                                                                                  誰と誰が性的な関係を持ったかという性接触のネットワークはHIVなどの感染症予防のために古くから研究されてきた。一方で、もっとも他人には知られたくないプライバシーに関わる内容ゆえに大々的な調査は不可能とされ、その実態は謎につつまれていた。 しかし2022年11月、静岡大学の守田智教授と長崎大学の伊東啓助教らのグループは、性風俗の口コミサイトに寄せられたレビューをもとに全国規模の「性接触ネットワーク」の構築に成功したと発表した。 その内容はどんなものなのか。守田教授と伊東助教が解説する。 「ネット上で公開されている風俗店のレビューはある人とある人が性的接触をした証拠なわけです。これを使ってネットワークを作れないかと考えました。レビューの中から女性キャストの名前と客のハンドルネームだけを抜き出して、誰と誰がつながっているのかというのを収集しました。 例えばAさんが静岡のお店で働くaさんに対して口

                                                                                    風俗客とキャスト「性接触の全国ネットワーク」を可視化 口コミ9万件分析で見えた「世界の狭さ」 - 弁護士ドットコムニュース