「自学時間」の改革の第一弾！ 「学習のあしあと」 これのテーマは見える化 今日は何をするのか？ 今日は何ができたのか？ まずは自分のやってることを 「見える化」 する取り組み ガシガシに管理しすぎては 自学の意味がなくなってしまう とはいえ、今のままでは 自学時間の効率性にかなりの個人差があるのも この数ヶ月で見えてきた 元々ちゃんとできてる子は問題ない 今まで何となく取り組んでた子は おいおい、何してたん？！ ってことが完全にバレる笑 塾に来る前に 「あー、今日はあれやろう」 「そうだ、あれもやっておこう」 ってことを考える そうすると 何が必要で、何を持っていくべきかが 生徒自身にもはっきりと見えるはず とりあえず 今日からはじめてみる あれ？副塾長にもまだ言ってない。。 怒られるやつかも。。 いや、やってみよう 最初は混乱するかもね笑 でも子供の順応性は半端じゃなく高い 大人が考える
人は自分に甘い 生徒のことだけじゃない これは僕もそう 保護者の人もきっとそうだと思う ちょっとした隙があれば人はサボりたくなる 今サボったらあとで大変になることが 分かってるのはずなのに サボる。。。 サボる＝自分にとってマイナスの行動 動く＝自分にとってプラスの行動 マイナスを打ち消すには動くしかない 少しのマイナスならまだ大丈夫 えい！って気合いを入れて動けば すぐにマイナスはなくなるから でもね マイナスがどんどん溜まって 目を向けるのも嫌なくらい溜まると 人はもう動かなくなるんじゃないかな？ これって勉強だけじゃなくて 何でもこの法則が当てはまるはず 自分に甘えて、親に甘えて、塾に甘えて どんどん逃げて、逃げて、逃げて そんなことしてたら そりゃ借金だらけになって やる気もなくなるってもんだよ 誰がそのマイナスを止めるか？ 自分で気づいて自分で動ける子は少ない ほとんどの子は自分
今回は、Goソースの実行とビルドについて。 ◆ Goソースの実行 Goの実行は簡単…かと思いきや、ちょっと面倒です。 Goソースの実行をするためには「go run」コマンドを実行すればよいのですが…試しに「main.go」を指定して実行してみると… print_hello関数の定義が見つからないというエラーが発生。 print_hello関数は、mainパッケージの関数ですが、main.go上にはなく、hello.goファイルに定義しているために起きているようです。 そのため、mainパッケージのgoファイルをすべて指定して実行すればよいとのこと。 今は mainパッケージは、main.go と hello.go の2ファイルであるため、2ファイルを引数として指定して実行。 これで実行されたようです。 どうせ同一ディレクトリ内には、同一パッケージしか定義できないはずなんですが、なんでこんな
お詫びと訂正 タイトルにて「ワンセグチューナー」と表記しておりますが、正しくは「ワンセグチューナーの技術を応用したSDR受信機」となります。お詫びして訂正いたします。 本題 さて、茶番はこのあたりにして(今回は使わなかったと言うだけで、本物の「ワンセグチューナー」でもフルセグを受信できるはずなので、あながちタイトが誤っているというわけではないのですが、茶番をやりたいための茶番でした)。 今回はデジタル変調の復調を学習することを目的としているので、それ以外の部分(例えば受信機のハードウェアや、リードソロモン誤り訂正のような情報理論的分野)には触れません。また、限定受信を目的としたスクランブルの解除や映像の復号にも一切触れません。一方で、海外の人が作ったGNU Radioのソースコードをコピペして「受信したよ！」と言っても学習という意味では全く意味がありませんから、ISDB-Tの復調に関しては
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
こんばんは、Reeです🌛✨ 何度かブログを書いた後に保存してそのまま…が続いておりましたｗ 気合い入れて時間かけて書いたのに なんか上手くまとまらず、お蔵入り的な～😣 まぁ、そんな時もありますね(笑) 就活もGW以降なんか停滞してます…！！！ i feel like i'm kind of frustrated! 답답해 죽겠네~!って感じで(笑) まぁ、そんな時もあると思うことにします😤👌ｗ 「あ～、今日も収穫ないじゃねーかYOー」なんて思ったら、 最近は気持ちを入れ替えて別のことをやるようにしました。 ないものをうだうだと考えてもしゃーないのでね(￣▽￣)ｱﾊﾊﾊﾊ(棒笑い) ということで、今日は久々に図書館本館へ🚗💨✨ 特に用事があったわけじゃなく、ふらっと✨ 平日はじいちゃんばあちゃんが多いですが、 若者もたまにいますよ😁 今日は若い女性の方も多かったです✨ みんな、
こんにちは AIチームの戸田です 今回は先月スタンフォード大学が発表した新しいParameter-efficient fine-tuning（PEFT）のReFTを試してみたいと思います。 PEFT PEFTはLLMのような大規模な事前学習済みのニューラルネットワークのモデルを、効率的にfine-tuningする手法の総称です。モデル全体ではなく一部のパラメータだけを更新することで計算コストを大幅に削減できる上に、Full fine-tuning(モデル全体を学習)するのと同等の性能を達成することができると言われています。代表的なものにLow-Rank Adaptation（LoRA）が挙げられます。 ReFT Representation Finetuning (ReFT)は、LoRAとよく似たPEFT手法です。違いは、LoRAがモデルの重みを部分的に更新するのに対し、ReFTはモデルの
米OpenAIと米Redditは5月16日（現地時間）、「RedditとOpenAIの両方のユーザーコミュニティにさまざまな方法で利益をもたらすパートナーシップを結んだと発表した。 OpenAIはRedditのコンテンツをChatGPTなどの製品に導入する RedditはOpenAIのAIを活用した新機能をユーザーやMOD（モデレーター）に提供する OpenAIはRedditの広告パートナーになる 1つ目の項目は、Redditの投稿などをOpenAIのMLの学習に利用することを意味する。また、OpenAIはRedditのData APIにアクセスし、Redditからリアルタイムで構造化されたコンテンツを入手することで、ChatGPTなどのユーザーに最新のトピックを紹介できるようになる。 OpenAIはこれまでに、米Associated Press、独Axel Springer、仏Le Mo
マーケティング理論のThe教科書of教科書、有斐閣アルマ『マーケティング戦略〈第6版〉』をテキストとした全14回の理論学習プログラムの提供を開始します（無料です!!）｜池田紀行@トライバル代表
ついに夢のひとつが叶いました！ 何をするのか掲題の通り、マーケティング理論のThe教科書of教科書『マーケティング戦略〈第6版〉』（有斐閣アルマ）をテキストとした全14回の理論学習プログラムの提供を開始します。しかもMARPSだから無料！ 講師は不肖ワタクシ池田が務めます。 本書は、実務家マーケターや大学生が体系的なマーケティング理論を学ぶ一冊として高い評判と信頼を獲得してきたまさに定番中の定番の書です（初版は1996年4月）。 MARPSはこのたび、本書の出版元である有斐閣（ゆうひかく）さんおよび著者である和田 充夫 先生（慶應義塾大学名誉教授）、恩藏 直人 先生（早稲田大学教授）、三浦 俊彦 先生（中央大学教授）の了承を得て、本書をテキストとした理論学習プログラムの提供を開始できる運びとなりました。 僕はいつか（それこそ20年くらい前から）本書をテキストとした理論学習プログラムを提供し
Next GIGA向け学習用端末は必要スペックを引き上げ 学習用端末のリプレースが本格化することを受けて、文部科学省は1月29日に「学習者用コンピュータ最低スペック基準」を公表した。この基準は、従来のGIGAスクール構想における「標準仕様書」に代わるものとなる。最低スペック基準という名称の通り、学習用端末の“標準”ではなく、“少なくとも満たすべき仕様”を示すものだ。 →学習者用コンピュータ最低スペック基準（誤字などの訂正版） 学習用端末のOSは「Windows」「ChromeOS」「iPadOS」のいずれであることに変わりないのだが、基準を初めて策定してから5年経過したこともってハードウェア面での要件に一部変更／追加が行われている。主な要件は以下の通りだ（太字になっている部分が変更点）。 全OS共通 モバイル通信（LTE／5G）：「必要に応じて省略可」から「必要に応じて搭載／追加可」に メ
高校生が1カ月で英単語を2400覚えた方法 覚える＆戻って復習で効果的に学習｜高校生新聞オンライン｜高校生活と進路選択を応援するお役立ちメディア
私は1カ月で英単語を2400語覚えました。途方もない数のように思えるかもしれませんが、効果的な暗記法に取り組むことで、確実にインプットできました。（高校生記者・はな=2年） 例文を読み上げ覚えてるかチェック 私が使っていた単語帳は『出る順で最短合格！ 英検準1級単熟語EX』（ジャパンタイムズ出版）です。全体が20のユニットに分かれていて、ひとつのユニットに120単語ほど載っています。かなりの量の単語と熟語が1冊で学べるのですごくおすすめです。 左ページに単語と意味、右ページに例文と和訳が載っていて、意味と和訳は赤シートで隠せる仕様です。 まず1ユニット分の単語を暗記したら、そのまま次のユニットに進みます。暗記したら、ひとつ前のユニットに戻り、例文を読み上げながら復習します。人間の脳は、何もしないと覚えたことをどんどん忘れていってしまいます。必ず前に戻って復習してから次に進むことが大切です。
資格試験に受かる人があたりまえにやっている、勉強の「3つの基本動作」 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
資格試験で合格するなど、勉強で目指す結果にたどり着くにはどの程度の勉強が求められるのでしょうか。 勉強法の専門家としてメディア出演も多い宇都出雅巳さんは、その基準として、問題に対して「いまさらそんなこと聞かないでよ」と言えるくらいの「あたりまえ化」というものを示します。そして、その「あたりまえ化」のためには、「読む」「思い出す」「語る」の「3つの基本動作」を繰り返すことが重要になると言います。 構成／岩川悟 取材・文／清家茂樹 写真／石塚雅人 【プロフィール】 宇都出雅巳（うつで・まさみ） 1967年生まれ、京都府出身。速読✕記憶術を活用した勉強法の専門家。トレスペクト教育研究所代表。東京大学経済学部卒。出版社、コンサルティング会社に勤務後、ニューヨーク大学に留学（MBA）。外資系銀行を経て2002年に独立。30年以上にわたり、速読・記憶術を試験勉強に活用しながら実践研究を続け、脳科学や心
覚えやすさ抜群のシンプルな勉強法。記憶に残すカギは「○○する努力」にあり！ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
どうも最近、学んだことを覚えられない。もしかしたら学習スタイルがマンネリ化しているのかも。ちょっとした変化があって、意欲も湧いてくる、効果的な学習法はないだろうか……？ そんな方々に、ぜひ試していただきたいことがあります。東大生が考えた学習法からヒントを得た、複写用紙を使って勉強する方法です。実践を交えて紹介しましょう。 【ライタープロフィール】 STUDY HACKER 編集部 「STUDY HACKER」は、これからの学びを考える、勉強法のハッキングメディアです。「STUDY SMART」をコンセプトに、2014年のサイトオープン以後、効率的な勉強法 / 記憶に残るノート術 / 脳科学に基づく学習テクニック / 身になる読書術 / 文章術 / 思考法など、勉強・仕事に必要な知識やスキルをより合理的に身につけるためのヒントを、多数紹介しています。運営は、英語パーソナルジム「StudyHa
AIは逆張りがあまり得意ではない 佐地良太氏（以下、佐地）：まだお話ししたいところではあるんですが、最後のテーマで、その人間力ってどうやって見つけられるのかというところですね。 今井さんに「人間力ってそもそも」みたいなところも絡めてお話しいただいたと思いますが、みなさんが考える「人間力って何？」みたいなところと、「じゃあそれはどうやったら獲得できるんだっけ？」というお話を聞いていきたいんですが、林さんはいかがですか？ 林要氏（以下、林）：いやぁ、めちゃくちゃ深い話で。 佐地：終わらないですかね（笑）。 林：終わらないですよね。でも1つ大事なのは、ダイバーシティをどう活かすのかと、先ほどの今井さんのお話がありましたが、僕はこれはある種の逆張り力だと思うんですよね。 結局、AIはあまり逆張りが得意じゃない。なぜなら逆張りってある種のランダムになりかねないので、ランダムになった瞬間に非常に精度が
X（旧：Twitter）などでたびたび注目を集めている「緑のフクロウ」を見かけたことがあるだろうか？ 語学学習アプリ「Duolingo（デュオリンゴ）」の公式キャラクター、「Duo（デュオ）」だ。 語学学習アプリのアカウントと聞くと真面目なイメージを思い浮かべがちだが、同アカウントの投稿はそうしたイメージとは無縁だ。日本のネットミームに敏感で、一般ユーザーからのリプライ（返信）にはフランクに対応し、時には“かみつく”こともある。一方、アプリの宣伝はほんの申し訳程度にとどまる。 一体どのような戦略の下、公式SNSアカウントを運用しているのか。DuolingoのCMO（最高マーケティング責任者）、マニュー・オーサード氏に単独取材を行った。 マニュー・オーサード氏 Duolingo CMO。SONY PlayStationでEMEA（ヨーロッパ、中東、アフリカ）全域にわたるデジタルマーケティング
イラストレーターをはじめとするクリエイターが、SNSやプラットフォームで作品を発表する──今まで当たり前のように行われていたことが、揺らぎはじめている。 生成AI（ジェネレーティブAI）の登場により、インターネット上にアップロードした作品が、権利者に無断（※）で学習データに利用されてしまうケースが頻発。 それに対抗し、SNSではクリエイター側が自分の作品について「無断学習禁止」を宣言したり、過去に投稿した作品をインターネット上から削除したりするなどの動きも増えてきた。 （※）なお現在、日本の著作権法では、AIの学習を目的とした著作物の利用は「その著作物に表現された思想または感情の享受を目的としない」かつ「著作者の利益を不当に害さない」場合、原則として権利者の許諾なく利用できるとされている（KAI-YOU.net調べ） そうした現状を受けて、クリエイターを守る新たなサービス「Oneup」が2
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築したモデルに x の値を入力して y の値を予測したり、y が目標値となる x の値を設計したりします。 データ解析・機械学習でモデルを構築し始める際のサンプル数の目安について、もちろんモデルを構築する時には、可能な限り多くのサンプルを用いることが望ましいです。多くのサンプルを用いることで、サンプルの変化に強い (例えばサンプルが一つ追加されたり一つ削除されたりしても結果の変わりにくい) 頑健なモデルを構築できる可能性が高まります。頑健なモデルにより、より妥当な x の設計やモデルの解釈が可能になります。 ただし、サンプルを集め
スーパーコンピューター「富岳」を用いて学習した130億パラメータの大規模言語モデル「Fugaku-LLM」が2024年5月10日(金)に公開されました。Fugaku-LLMは既存の大規模言語モデルに頼らず独自の学習データを用いて学習しており、既存の日本語特化大規模言語モデルと比べて高い性能を発揮することがアピールされています。 スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 | 東工大ニュース | 東京工業大学 https://www.titech.ac.jp/news/2024/069217 スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 : 富士通 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/05/10.html Fugaku-LLMは2
ISTQB Advanced Level Technical Test Analyst 試験に合格した学習法や感想 #JSTQB #ISTQB | DevelopersIO
Test Analyst 試験は JSTQBで試験が提供されているため、日本語での受験が可能ですが、Technical Test Analyst 試験は まだ提供されていないため、他の国の機関（ASTQBなど）で受験する必要があります。 私も英語で受験しましたが、英語自体はそこまで長くなく、平易な文章で書かれているため、英語が苦手な方でも受験しやすいと思います。 勉強方法 今回の勉強の方針 「英語も技術も両方伸ばせ！俺こそがインターナショナルなエンジニアだ！」という、ちょっとかわいそうな感じの方針としていました。 ただ受験するだけだとあまりおもしろくないので、以下のようなことを成果を意識しながら受験勉強することにしました。 平易で短めの技術関連の英語に対しての苦手意識をなくす ホワイトボックステストの技法を学んで、ライブラリやツールが出してくれる複雑度やカバレッジの指標を理解して、自分で計
「この人の説明は一度聞けば忘れない！」最高にわかりやすく話せる人が大切にする2つのこと - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「説明がわかりにくいと言われてしまった」 「会議やプレゼンテーションに苦手意識がある。もっとうまく説明できればいいのに……」 このような悩みを抱え、わかりやすく説明できる人をうらやましく思う人も多いのではないでしょうか。 今回は、わかりやすくて説得力のある説明をするコツをご紹介します。上手な伝え方をマスターすれば、まわりからの評価も上がるはず。ぜひ、ご一読ください。 【ライタープロフィール】 橋本麻理香 大学では経営学を専攻。13年間の演劇経験から非言語コミュニケーションの知見があり、仕事での信頼関係の構築に役立てている。思考法や勉強法への関心が高く、最近はシステム思考を取り入れ、多角的な視点で仕事や勉強における課題を根本から解決している。 「事前準備」でわかりやすくなる 「結論」からの短い話で説得力が増す （参考） STUDY HACKER｜「この人の説明は最高にわかりやすい！」と評価さ
東京工業大学、東北大学、名古屋大学、理化学研究所、富士通、サイバーエージェントおよびKotoba Technologiesからなる共同研究チームは、2024年5月10日、スーパーコンピューター「富岳」を用いて学習した、日本語能力に優れた大規模言語モデル（LLM）「Fugaku-LLM」を公開した。 Fugaku-LLMは、富岳で効率的にLLM学習するための研究成果として開発され、日本語を中心とした独自データで学習させた、130億パラメーターのLLM。開発者・研究者向けにGitHubでソースコードが、Hugging Faceでモデルが公開され、ライセンス内においては、商業および研究目的でも利用できる。 共同研究の全体統括を担った東京工業大学の学術国際情報センター 教授である横田理央氏は「海外製のGPUに頼らずに、国産のハードウェアで、さらに国産のモデルを一から開発した、純粋な国産LLMはFu
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 アトラシアンは、同社製品およびGoogleドライブやGitHubなどサードパーティのサービスを横断してAIが情報を学習し、統合的な検索やチャットによる回答を実現することでユーザーを支援してくれる新しいAIサービス「Atlassian Rovo」を発表しました。 AI breaks down yet another barrier! Today at Team '24 we announced Atlassian Rovo – a new product that unleashes a company’s knowledge so teams can make better decisions faster.
Apple M4チップはArm SEM命令のサポートにより、物体検出など一部の機械学習ワークロードがApple M2の1.5~2倍となっているもよう。
Apple M4チップはArm SEMのサポートにより、物体検出など一部の機械学習ワークロードがApple M2の約2倍となっているようです。詳細は以下から。 Appleは現地時間2024年05月07日、タンデムOLEDテクノロジーを採用したUltra Retina XDRディスプレイを搭載しApple史上最も薄い「iPad Pro (M4)」を発表するとともに、そのiPad Proに初めて搭載する第2世代の3nmテクノロジーを採用した「Apple M4チップ」を発表しました。 このApple M4チップは、Apple史上最も高速なNeural Engineを搭載し、iPad Pro (M4)ではワンタップで被写体を背景から分離できるFinal Cut Proのシーン除去機能などが、より高速に実行できると発表されていますが、 Geekbenchに投稿された10コアのCPUのApple M4
PayPayカードのメリット・デメリット|怖いと言われる理由と評判レビュー。ゴールドと一般どっちがおすすめ?
藤井セイラ @cobta 家族/文芸/ドラマなどのエッセイを書きます。 #えのなかのねこ で猫のアートを #古今東西名作絵本 でおすすめ絵本を紹介。セザンヌ/雪佳/ボナール/マティス/雪岱/御舟/漱石/一葉/賢治/武田百合子/大島弓子/プリキュアなどが好きです。集英社で連載中/保育士で学芸員で絵本専門士で幼保英検1級🍉🍉🍌 yomitai.jp/series/nigeru/… 藤井セイラ @cobta 「東大生」を指名してカテキョを呼ぶおうちにたくさんお邪魔しました。大学指定する時点で学習状況ピンチなことが多いです。共通点は「親が本を読まない」「だから子も読まない」「絵本の思い出がない」でした。絵本〜児童書〜少年少女物〜文庫の読書体験がない。すると中学高校教科書が読めなくなる。 2024-05-11 21:55:01
coublood.hatenablog.com 前回は、ローカルの別パッケージをimportして、その関数を呼び出すようにしてみました。 C:. │ hello.go │ main.go │ └─print outmessage.go Go言語はパッケージ周りに色々と制約が他にもあるので、このあたりをもう少し色々と見てみようかなと思います。 ◆ 同一階層に複数パッケージ定義は不可 Javaとかは1ファイル1クラス以上の定義で、インポートするのはクラス単位のイメージでした。 ただ、Go言語だと、クラスではなくモジュール、インポート対象はパッケージ単位のようです。 そのため、同一ディレクトリ階層で複数のパッケージを定義するとダメなようです。 試しに C:. │ hello.go <- mainパッケージ │ main.go <- main2パッケージ のようにしてみると… found
こんにちわ。組織開発がミッションの人事グループ・組織開発室に所属しているてぃーびーです。 仕事においてステップアップをしていくためには新しい知識やスキルを身に着けていく必要があります。 そして、新しい知識やスキルを習得する最善の方法は実践を通して経験をすることです。 個人が経験を通して学習するサイクルについて「コルブの経験学習」の概念があります。
ただ勉強するより断然覚えやすい。脳の神経細胞のようなつながりを描く「マインドマップ」学習法 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
大人の脳は、丸暗記が得意な子どもの脳とは違うため、新しい情報は自分の記憶に結びつけて覚えるといいそうです。 もしも、「最近どうも覚えが悪い。覚えられないから勉強が楽しくない」などと感じるのであれば、脳内のつながりをカラフルに楽しく表現する、マインドマップを学習に取り入れてみてはいかがでしょう。 筆者も、せっかくなので高発色なペンを使い、実際にマインドマップ学習をしてみました。その様子を詳しくお伝えします。 【ライタープロフィール】 STUDY HACKER 編集部 「STUDY HACKER」は、これからの学びを考える、勉強法のハッキングメディアです。「STUDY SMART」をコンセプトに、2014年のサイトオープン以後、効率的な勉強法 / 記憶に残るノート術 / 脳科学に基づく学習テクニック / 身になる読書術 / 文章術 / 思考法など、勉強・仕事に必要な知識やスキルをより合理的に身
東芝は、あらかじめ作成したデータでロボット制御に用いられるAIの機械学習を行う「オフライン強化学習」において、少量の画像データで複雑なロボット操作を高精度に制御する技術を開発した。 東芝は2024年5月10日、あらかじめ作成したデータでロボット制御に用いられるAI（人工知能）の機械学習を行う「オフライン強化学習」において、少量の画像データで複雑なロボット操作を高精度に制御する技術を開発したと発表した。これまでロボット制御AIのオフライン強化学習では数千以上のデータが必要だったが、新技術は10分の1以下のとなる100程度のデータで精度を向上できる。公開ベンチマーク環境によるシミュレーション評価の結果、平均成功率が従来比で2倍となる72％に向上した。少量の画像データから複雑なロボット操作を高精度に制御するAI技術は「世界初」（東芝）、公開ベンチマーク環境における72％の成功率は「世界最高精度」
スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待
要点 日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルを公開 スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現 AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながる 概要 東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央教授の研究チームと東北大学 大学院情報科学研究科の坂口慶祐准教授、富士通株式会社 人工知能研究所の白幡晃一シニアプロジェクトディレクター、理化学研究所 のMohamed Wahib（モハメド・ワヒブ）チームリーダー、名古屋大学 大学院工学研究科の西口浩司准教授、株式会社サイバーエージェント AI事業本部AI Labの佐々木翔大リサーチサイエンティスト、Kotoba Technologies Inc. の小島熙之CEOは、理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を用いて学習した日本語能力に
最近は画像コンペではモデリングの余地があまりないことが多いが、系列データのコンペはデファクトの（pretrain）モデルが確立しておらずモデリングで勝敗が分かれることが多い。ここで系列データとは、時系列データ、センサデータ、RNA等のシーケンスデータのようなデータを意図している。 このような背景のもと、これまでの系列データを扱ったKaggleコンペティションとその上位解法を振り返りながら、系列データの深層学習モデリングを俯瞰する。 紹介しているコンペ： - IceCube - Neutrinos in Deep Ice - Google - American Sign Language Fingerspelling Recognition - Stanford Ribonanza RNA Folding - HMS - Harmful Brain Activity Classifica
PRESS RELEASE 2024年5月10日 東京工業大学 東北大学 富士通株式会社 理化学研究所 名古屋大学 株式会社サイバーエージェント Kotoba Technolgies Inc. スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 要点 日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルを公開 スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現 AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながる 概要 東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央教授の研究チームと東北大学 大学院情報科学研究科の坂口慶祐准教授、富士通株式会社 人工知能研究所の白幡晃一シニアプロジェクトディレクター、理化学研究所 のMohamed
マイクに不具合のあったiPhone オンライン授業で使ってる時に バリバリバリ！ っと異音がしてたのを直してもらうため Appleに修理をお願いしてた それが今日戻ってきた🎵 何だか部品を交換してくれたみたい 送られてきた箱には 交換された部品名も書いた書類が入ってた ふむふむ どうも部品が４つ交換されたらしい まずは display なんと液晶画面も交換したのね！ ってことは保護シートは剥がされたのね。。 また買い直さないと。。 次に battery おおお、バッテリーも新品に！ これはありがたいねー まぁでもまだ使用してから １ヶ月くらいだったから 交換まで必要だったのかは疑問。。 んでんで次は SVC 何だ？SVCって？？？ これがマイク？？ 調べたけど何だか分からん。。。 そして最後が iPhone rear system んんん、これも何か分からん。。 もうちょっと素人でも分か
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NTT、機械学習で画像から鋼材の腐食を推定
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データ解析・機械学習を始める際のサンプル数の目安(あくまで目安！)
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