プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「ビジネスの仕組みがわかる 図解のつくりかた」という本を全文公開します！この本は、2020年4月に出版されたスマホサイズのコンパクトな新書です。『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版後、多くの反響をいただき、さまざまな企業でビジネスモデル図解について講演・ワークショップを開催してきたノウハウを凝縮した一冊になっています。 それではここから全文公開をご覧ください。 第１章：ビジネスモデル図解、基本の「き」はじめに 僕たちが『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版したのは２０１８年９月のことです。「Amazon Go」や「Spotify」など、１００の事例のビジネスモデルを同じフォーマットで図解した本は、７万部を超えるベストセラーになりました。その後さまざまな反響を得て、企業から多数の講演・ワークショップの依頼をいただきました。「ビジネスモデルを自分で図解できるようになりたい」という要望もたくさん寄せら
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
事業に失敗しつづけた末に編み出した「IR1000本ノック」が、かなり効果的だった話｜黒崎 俊 / プレックス代表取締役
僕は2018年にPLEXという会社を立ち上げました。それから５年、メンバーは200人を超え、今期の売上は30億円を見込んでいます。資金調達は今のところしていませんが、新規事業への投資ができるぐらいの利益も出ています。 まだまだ「大成功！」とまではいえませんが、この先の大きな成長を見据えられるぐらいには、安定して伸びてきました。 ただ、僕自身は決してビジネスセンスがあるタイプではありません。実は学生時代も含めると４つほど、「なんとなくいけそう」と感覚で事業を作っては、伸びずに潰してしまったんです。 だからこそ、今回は事業を立ち上げる前に入念な「事前準備」をしました。徹底的にリサーチをして、ビジネスの成功パターンを学んで、仮説を検証する。そのうえで事業を立ち上げた。 その結果気づいたのが、 事業づくりにはちゃんと「やり方」があって、実は誰でもできるレベルまで落とし込める ということです。 起業
【2023年】美少女AIコスプレイヤーをStable Diffusionで生成する方法についてまとめていく！【ChilloutMix】
気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
なくなったサイトで見る場所へ行く
1971年東京生まれ。デイリーポータルZウェブマスター。主にインターネットと世田谷区で活動。 編著書は「死ぬかと思った」（アスペクト）など。イカの沖漬けが世界一うまい食べものだと思ってる。（動画インタビュー） 前の記事：イモムシハンドブックだけじゃない！92種のハンドブック ＞ 個人サイト webやぎの目 これがドメインガールです インターネットの超有名人である。 見たことありますよね 見ようとしたサイトがなくなったとき、彼女が現れる。インターネットの彼岸と此岸の間に立っている女性である。 そこはカンザスシティ郊外 撮影場所はアメリカ中西部、ミズーリ州カンザスシティ郊外だという。 ずっと行ってみたかったので、今回、アメリカ西海岸で開催されたメイカーフェアの帰りに寄ってみた。 カンザスシティに向かう飛行機から地上絵のような街が見えた 大阪に行ったついでに京都ぐらいのつもりだったが、飛行機で3
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
注意・キャラクターの絵が描きたい人のための記事 ・三ヶ月上達法をベースにしてます。イラストレーターのさいとうなおきさんが紹介しているものなので詳しくはこちら ・この記事でいう「絵が上手くなる」という言葉は、デッサン崩れがなくなったり、線が上手く描けるという意味 ・線画が上手くなるまでの話が中心なので、塗りの話ではない この記事の目的参考にしている絵描きさんの線、絵柄に近づけるようになる。 最初に話しておきたいことここは大人になってからキャラクター絵を描けたらいいな、って人のための記事です。というのも自分自身二十歳を越えてからキャラ絵を描き始めたからです。 ここ数年youtubeでのイラスト講座が増えてきて、それに色々自分の考えを混ぜ込みながら考えた説をこの記事で書いていきます。 三ヵ月上達法、これは他のイラストレーターもオススメと言っているようにかなり効率的だと思いますのでこれをしていくた
PLATEAU [プラトー] | 国土交通省が主導する、日本全国の3D都市モデルの整備・オープンデータ化プロジェクト
3D都市モデルが実装されることで、未来はどのような展望を見せるのか。 インタビューやレポートを通じて、多角的な視点で3D都市モデル、そしてPLATEAUのさまざまな可能性を読み解きます。
![PLATEAU [プラトー] | 国土交通省が主導する、日本全国の3D都市モデルの整備・オープンデータ化プロジェクト](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b8ccda54a01b6d1579c6a1b096c7d16aa149870/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.mlit.go.jp%2Fplateau%2Fassets%2Fimg%2Fogp.png)
いらすとや風のイラストを生成する「AIいらすとや」をリリース
テキストから画像を生成できるAIお絵描きアプリ「AIピカソ」を提供するAI Picasso株式会社（本社：東京都港区、代表者：冨平準喜）は、かわいいイラストで有名なフリーイラストサイト「いらすとや」（運営:みふねたかし）と提携し、いらすとや風のイラストを生成するAIモデル「AIいらすとや」をリリースしました。 AIいらすとやについて 「AIいらすとや」は、AIでいらすとや風のイラストを生成することができるAIモデルです。高品質な画像を自由に生成できるAIピカソの画像生成技術を活用し、いらすとやのかわいいキャラクターたちを学習した専用のAIモデルを開発することで、テキストを入力するだけで、誰でもほしいと思った状況のいらすとや風の画像を無料で生成できるAIモデルを実現しました。 いらすとやは、様々なシチュエーションのかわいいキャラクターが素材化されており、多岐にわたり利用されています。AI
人づてに聞いたところ…進撃の巨人のムック本に、「作者の諌山氏が、ポーズマニアックスというサイトで絵の勉強をした」という記述があるらしい（進撃の巨人OUTSIDEより）。 ふーん、ポーズマニアックスねぇ… ポーズ… え、あれ、ポーズ… ポ…ポポポポーン！？ え、それって、僕が昔に作った個人サイトじゃね？ ポーズマニアックス！ 実は12〜3年ほど前、僕がノリで絵の勉強サイト、ポーズマニアックスというのを作って運営していた。3Dのポーズモデル数百体掲載され、WEB上でグリグリ回転できる、当時としては画期的なお絵かき練習サイトだ。社会人1年目につくった趣味の裏サイト。「30秒ドローイング」というお絵かき練習Flashもあった。時はまさにウェッブ2.0ブーム、一人でサービスをまるごと作ってみたいお年頃だったのである。 当時は日本で、pixivの次にトラフィックがあったお絵かきサイトだと思う（たぶん）
国土交通省が日本全国の3D都市モデルのアセットをUnity Asset Storeで配信。価格は無料 編集部：杉浦 諒 ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンは本日（2023年2月28日），同社が展開するアセット販売ページ“Unity Asset Store”で，国土交通省とシナスタジアによる「PLATEAU SDK for Unity」が出品されたことを明らかにした。価格は無料。 「PLATEAU SDK for Unity」は，国土交通省が主導する日本全国の3D都市モデルの整備およびオープンデータ化を目指すプロジェクト“PLATEAU”のもと，シナスタジアが開発したオープンソースのツールキットだ。 配信されたアセットには，家屋やビルなどの建築物だけでなく，都市計画区域などの都市計画決定情報，土地の用途を示す土地利用，都市のインフラを示す道路や橋梁などのデータも含まれる。これらのデータは，U
Web系企業/事業会社への最高の反面教師: "Spotify's Failed #SquadGoals"を読んで - アジャイルコーチの備忘録
はじめに 以前Scrum@Scaleについて@tyantya41717651さん、@zakky_devさんとディスカッションしましたが、先日お二人と、大規模アジャイルフレームワークであるSpotifyモデルと先日公開された失敗記事(「Spotifyは "Spotifyモデル "を使っていない(Spotify's Failed #SquadGoals)」)についてディスカッションしたのでブログにまとめました。*1 はじめに Spotifyモデルと取り上げた理由 モデルの失敗ではなく、ヒトの失敗 扱える以上の自由や権限を与えた悲劇 1. チームへの過剰な権限付与による、サイロ化の加速 2. 分隊のプロセスの自由さや能力不足による、分隊間協力の困難化 3. 全員での意思決定を追求したことによる、意思決定コストの増大 まとめ Spotifyモデルと取り上げた理由 今回Spotifyモデルの詳しい解
トラウデン直美さんの「環境に配慮した商品ですか？」発言に飛び交う批判。気候科学者が苦言「反発している人は…」
トラウデン直美さんの「環境に配慮した商品ですか？」発言に飛び交う批判。気候科学者が苦言「反発している人は…」 環境問題に取り組むモデル・トラウデン直美さんの発言に、ネット上で批判の声が上がっている。この状況について、気候科学者の江守正多さんに話を聞いた。
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第二回：「アジア美女」最新モデルBRAV6作例とネガティブプロンプトの基礎 | テクノエッジ TechnoEdge
使用したNegative Promptは、「1.無し」、「2.ほぼ最小限」、「3.筆者標準」、「4.embeddingsを使う」の4つパターン。 4番目だけ他と違い別途ファイルが必要となり、ダウンロードしたファイルを[Stable Diffusionのホームディレクトリ]/embeddingsへコピーする。Negative PromptでEasyNegativeなどをよく見かけるがそれだ。ここではng_deepnegative_v1_75tとbadhandv4が該当する。Promptで書く替わりに、特別に学習したModelで同じ効果を得られるようになっている。 無し (worst quality:2),illustration, 3d, painting, cartoons, sketch, illustration, 3d, sepia, (painting), cartoons, sk
ドメイン駆動設計を導入するために転職して最初の3ヶ月でやったこと[DDD] - little hands' lab
この記事は ドメイン駆動設計 Advent Calendarの記事です。 今年の9月にログラスというスタートアップに転職しました。 ログラスは元々DDDについて講師として勉強会をさせてもらっていた会社であり、DDD自体は社として取り組んでおりある程度進んでいました。ですが、講師ではなく中の人になったからこそできる色々な取り組みがあり、3ヶ月である程度形になりました。 本記事では、DDDを広めるための取り組みについて、極力再現性がある形を意識しつつ、ご紹介したいと思います。 入社時の状況 なにをしたか テストの話が多い理由 実施内容詳細 TDD Boot Campの@t_wadaさんの基調講演観賞会を行った Serviceクラスを1パブリックメソッドにした レイヤーごとのオブジェクトの依存関係を整理 レイヤーごとのテスト方針 クラス名の重要性 参照実装を作成した 「責務」と「テスト」の重要性
![ドメイン駆動設計を導入するために転職して最初の3ヶ月でやったこと[DDD] - little hands' lab](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/468995f3b9ed8114c64ac798322572db942591ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fl%2Flittle_hands%2F20201221%2F20201221103037.png)
SPAにおける状態管理:関数型のアプローチも取り入れるフロントエンド系アーキテクチャの変遷 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
こんにちは、小林（@koba04）です。 本記事では、シングルページアプリケーション（以下、SPA）における状態管理について解説します。 GmailやTwitterは、SPAとして構築されている代表的なWebアプリケーションであり、スムーズなページ遷移をSPAによって実現しています。またElectronやPWA（Progressive Web Apps）の登場により、複雑なアプリケーションをWebの技術を使って構築する場面も増えてきました。 これらの複雑なアプリケーションにおいては、既存のページ単位での状態管理の考え方では対応が難しくなります。 そこで今回は、具体的なフレームワークも取り上げながら、Webフロントエンドにおける状態管理のアプローチについて紹介します。 フロントエンドでの状態管理の複雑化 ページの単位を超えた状態の保持 モデルとビューによる処理の分割 イベントの管理が複雑にな
Eberhard Wolffさんのこのプレゼンの要約です https://www.youtube.com/watch?v=B3O-qYM-Kkw 共通のデータモデル 共通のデータモデルを通信に使う 各サービスで必要となるデータの内部モデルは異なるかもしれない データモデルが、共通ライブラリと同じ意味合いになる すべてのサービスが、最新のライブラリを使わなくてはならない 共通データモデルの変更は、す
【弊社代表田中の個人エントリーです。】 先ほどQBハウスで散髪をして来た。初めて行って以来、それ以降他の散髪屋に行った記憶がない。そして毎回行くと必ず感じることがあるのだ。 実は15年程前に1年足らずだが、QBハウスの経営企画室長をしていたことがある。当時ある特命を受けていたこともあり、中期事業計画やビジネスモデルの精査を行っていた。駅ナカ10分1000円のビジネスモデルは、今ではもうすっかり世間に馴染んだ感じだが、まだ当時は「シャンプーしないだと？1000円で利益が出るわけない。すぐに潰れるよ。」と言われていた。 いつもイノベーションを起こすビジネスとは胡散臭いものだ。 当時私は創業者の2人と一緒に仕事をしており、幸せなことにこのビジネスモデルの誕生のきっかけを直接聞くことが出来た。 会長がいつも行く帝国ホテルの理髪店で散髪をしている時にあることに気づいた。 髪を切る、髭を剃る、マッサー
大規模言語モデルの驚異と脅威
2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
中国ではロリータ・ファッションが空前の大ブーム。一般女性にとってだけでなく、“中国版コミケ” 「上海Comicup」における出展数の3分の1をロリータブランドが占めるなど、オタク層にとっても身近なファッションアイテムです。 日本の影響を受けながらも、独自の発展を遂げている中国ロリータ・ファッションは、リーズナブルな価格に加えて、百花繚乱のロリータ・モデルの華やかな写真が人気を呼んでいます。 そんなロリータ・モデルを撮影することにかけて、多くのブランドから撮影依頼されるカメラマンは睿瑶爸爸（パパ）さんです。同じくトップモデルと呼ばれる谢安然さんと組んだ作品の数々はまさに芸術的な美しさです。 気になる中国ロリータ文化の現状、モデルについてインタビューしましたので、これまで睿瑶爸爸さんが撮影した厳選写真と一緒にお届けします。 ◆◆ ――ロリータ・ファッションの撮影を始めたのはいつからですか？ 睿
世の中には、経営やマーケティングのためのフレームワークや論理モデルが数多く存在しています。これらを学ぶことは、ビジネスパーソンとしての私の基礎力に繋がるのではないかと思い、特に著名なフレームワークを中心に、作られた背景や基本的な特徴を少し調べてみました。 3C マッキンゼー・アンド・カンパニー在籍時代の大前研一氏が1982年に発表した著書『The Mind of the Strategist』の中で提唱したフレームワークです。環境分析の手法のひとつといえるもので、外部分析と内部分析を簡潔に組み合わせて、市場機会を発見することを目的としています。 1980年代、トヨタ、SONYなど日本の製造業が世界市場で高い競争力を持っていました。しかし、成功している企業には必ずしも優秀な戦略コンサルタントがいた訳ではなく、洞察力と直感力による戦略立案がなされていました。 経営やマーケティングに関する「天賦
※この記事は著者の増田さんの了解の上で限定公開させて頂いております。 https://twitter.com/masuda220/status/1215122054795522049?s=20 オブジェクト指向、設計がなぜ必要か = ソフトウェア全体の整理整頓をするため 第1章 小さくまとめてわかりやすくする 変更が大変なプログラムの特徴 メソッドが長い クラスが大きい 引数が多い 関心事を詰め込みすぎている ちょっとずつゴミコードが追加されていった結果 重複しているコードをutil神クラスに押し込むと、あらゆる関心事が集中してしまう 変更に強いプログラムの書き方 メソッドは短く、クラスは小さく 略語は使わない 意味のまとまりで空行をうまく使う 説明用のローカル変数の導入（変更の影響範囲を局所化） 1つの変数に代入を繰り返す破壊的代入を避ける 意味のあるコードのまとまり（段落）を「メソッド
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
阪井 優 / 請求書振込サービスなら「ペイトナー」 @redxyz_ 1500万人のフリーランスと350万社の中小企業に金融サービスを届けるFintech起業家。既存の価値をぶっ壊すビジネスモデル/スタートアップ/経営者の思考法を日々研究し発信。請求書決済サービスを展開するペイトナー代表。趣味はF1。起業←STORES←NTTドコモ←大阪教育大学←智弁学園 paytner.co.jp/invoice 阪井 優 / 請求書振込サービスなら「ペイトナー」 @redxyz_ 従業員が辞めない奇跡の工場に生まれ変わった「パプアニューギニア海産」という会社の禁止ルールが面白い。 ・休みます、遅れますの報告禁止 ・シフト無し ・好きな時に来て働ける ・好きな時に帰れる ・嫌いな仕事をするのは禁止 結果、離職率が減ってベテランが増えることで、生産性が爆増。 pic.twitter.com/0CfyCbd
海外で日本のやり方を押し通そうとするとどうなるか
日課のYouTubeサーフィンをしていたところ、おもしろそうな動画が目に入った。 『【パリコレ前日密着】パリでのモデルオーディションで最悪の事態にブチギレ』という動画だ。 チャンネル主である勝友美さんは「日本初の女性テーラー」であり、1着20万円以上の高級スーツを1年間で500着以上売り、立ち上げたオーダースーツブランドでミラノコレクションに出展した、敏腕経営者らしい。すごい。 動画内では、パリコレ前日に様々なトラブルに直面し、それでもめげずに奮闘する勝さんが描かれている。 この動画だが、おもしろいことにコメント欄の意見が真っ二つに分かれているのだ。 一方は、「トラブル続きでも最善を尽くす勝さんはすごい」という、賞賛のコメント。 もう一方は、「海外じゃこんなトラブルよく起こる、準備不足」という批判的、もしくはアドバイスのコメント。 さて、なぜ意見が二分しているのか。 それは、「海外における
グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
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プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
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君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
![偽造マイナカードで携帯機種変→225万円のロレックス買われた！「被害は雪だるま式に」市議が警鐘鳴らす - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/57aaa940ece94aec00f8ac27f2c4180e847193d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdata.smart-flash.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F05%2F06155046%2Fmaina_1_thumb_jiji.jpg)
OpenAI がまたやった！OpenAI DevDay 総まとめ｜ChatGPT研究所
大人になってから絵が描きたい人のための三ヶ月上達法の前準備｜Rule_ppp
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中国ロリータ・モデルの美しさが圧巻！ 業界トップカメラマンが作品で語る魅力【写真42枚】 | アニメ！アニメ！
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現場で役立つシステム設計の原則メモ - Qiita
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Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表
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