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機械学習の検索結果321 - 360 件 / 943件

  • AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発 - PC Watch

      AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発 - PC Watch
    • 「悪いやつをAIで予測する」のがなぜいけないか - yhara.jp

      「この人、家賃を滞納しそう?」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本

      • AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

        AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記

          AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
        • 人工知能が急に進化し始めた! | TheWave

          人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも1つの大会だけではなく、3つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など3つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人

            人工知能が急に進化し始めた! | TheWave
          • 松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab

            松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回:Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回:Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術(プロンプティング、⽂脈内学習、Augme

              松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
            • ティム・オライリーが「シリコンバレーの終焉」について長文を書いていたのでまとめておく - YAMDAS現更新履歴

              www.oreilly.com ひと月以上前になるが、ティム・オライリー御大が珍しく Radar に長文を書いていた。テーマは「シリコンバレー終焉論」である。タイトルは、コロナ禍のはじまりだったおよそ一年前にチャートインして話題になった R.E.M. の It's the End of the World as We Know It (And I Feel Fine) のもじりですね、多分。 ティム・オライリーというと2年前に『WTF経済 絶望または驚異の未来と我々の選択』が出ており、ワタシもオライリーの田村さんから恵贈いただいたが、新しい技術がもたらす驚きを良いものにしていこうという、訳者の山形浩生の言葉を借りるなら「テクノ楽観主義の書」であった。 WTF経済 ―絶望または驚異の未来と我々の選択 作者:Tim O'Reilly発売日: 2019/02/26メディア: 単行本 ワタシはティ

                ティム・オライリーが「シリコンバレーの終焉」について長文を書いていたのでまとめておく - YAMDAS現更新履歴
              • チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019

                DMやPrivate Channelを使うな、といっても意味がないから、 なんでDMを使ってしまうのかをまず考える、 そこからPublic channelの使い方を考えましょう みたいな話 https://eof-github.github.io/eof2019/ Read less

                  チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019
                • DeepL Translate: The world's most accurate translator

                  Millions translate with DeepL every day. Popular: Spanish to English, French to English, and Japanese to English.

                    DeepL Translate: The world's most accurate translator
                  • Wi-Fi電磁波で学力低下を懸念、市議ら意見交換会

                    × リニューアル致しました。 先生解決ネットサイトをリニューアル致しました。 リニューアルに際しユーザーの皆様に再登録して頂く必要がございます。 お手数ではございますが、何卒宜しくお願い致します。 今すぐ再登録する 電磁波が人体に影響を与え、学力の低下を招くことなどを懸念する市議会議員らは11月8日、無線LANにより生じる「電磁波過敏症」への対策などについて、意見交換会をオンラインで開催した。 GIGAスクール構想でICT環境を整備するに当たって、電磁波による問題点とそれへの対策を話し合った。 東京都新宿区議会のよだかれん議員は、学力と健康の2つの観点から、「大人でもICT機器を使用すると前頭前野の機能が低下するという様々な研究報告がある。小学1年生からの使用で脳の発達への影響は懸念されないのか」と指摘した。 よだ議員は、9月議会の質疑の一部で、令和元年の全国学力テストの結果に基づき、電子

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                    • [速報]マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表

                      [速報]マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ

                        [速報]マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
                      • データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊&中級者向け15冊(2017年春版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                        (Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました(汗)。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく

                          データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊&中級者向け15冊(2017年春版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                        • さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える

                          さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日~5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した

                            さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
                          • 「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮

                            Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが

                              「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
                            • アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと

                              趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。

                                アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
                              • AIが自動生成するイラストが、数年で劇的に進化していて驚嘆「AIは既に私たちを超えている」「絵師が血ヘド吐く勢い」と話題に - Togetter

                                リンク Qiita Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita ![Screen Shot 2015-12-24 at 6.56.28 PM.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/51673/11ef48f6-0594-d91c-809... 426 users 14

                                  AIが自動生成するイラストが、数年で劇的に進化していて驚嘆「AIは既に私たちを超えている」「絵師が血ヘド吐く勢い」と話題に - Togetter
                                • 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

                                    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
                                  • ソフトバンク孫正義社長による「新30年ビジョン」書き起こし Part1 | kokumai.jpツイッター総研

                                    本日6月25日、ソフトバンクの孫正義社長による「ソフトバンク新30年ビジョン発表会」が行われました。素晴らしい内容だと思いますので、ぜひ多くの人に読んでいただきたく、その全文を書き起こしました。 USTREAM動画のアーカイブ(録画)はこちら ソフトバンク 新30年ビジョン発表会 続きを読む前に応援クリックお願いします! この新30年ビジョンをつくるために、1年間かけて、ソフトバンクグループの全社員、2万人が真剣に議論して、全員が自分の意見を出しました。 そして多くのツイッターのユーザーからも、いろんな英知をいただきました。 それを今回まとめて、私が代表して新30年ビジョンというかたちで話をさせていただきます。 この30年ビジョン。 どんな会社にしたいか。 どういう想いで事業を行って生きたいのか。 それが30年ビジョンの中にはいっております。 3つのパートにわかれています。 1つ目のパート

                                    • 線形代数を学ぶ理由 - Qiita

                                      はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え

                                        線形代数を学ぶ理由 - Qiita
                                      • じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"

                                          じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
                                        • イープラス「チケット購入アクセスの9割がbotだった」――アカマイの検知システムで判明

                                          アカマイ・テクノロジーズは8月23日、同社のbot検知システムをチケット販売サイト運営会社のイープラスに導入した結果、悪質なbotによるアクセスのブロックに成功し、チケット買い占め問題を改善できたと発表した。チケット購入のアクセスのうち9割超がbotだったという。 チケット販売サイト「e+」(イープラス)を運営するイープラスは、以前からチケットの転売目的と疑われるWebサイトへのアクセスに悩まされていた。これまで、難読文字や図形問題をユーザーに解かせる方法などを検討してきたが、難読文字は自動解析で突破されるためほぼ効果がなく、図形問題を提供する外部サービスも止まることがあったりと、期待する効果は得られなかった。 そこで、同社はキー入力やマウスの動きなどの振る舞いを機械学習してbotを検知・制御できるアカマイの「Bot Manager Premier」(BMP)を導入。BMPで、ある先行販売

                                            イープラス「チケット購入アクセスの9割がbotだった」――アカマイの検知システムで判明
                                          • Wikipediaがわかりにくいので(数学とか)、わかりやすいサイトを作ってみた - 大人になってからの再学習

                                            このブログをはじめてから2年8か月と少し(ちょうど1000日くらい)が経った。 これまでに公開したエントリの数は299。 つまり、このエントリは記念すべき第300号!というわけ。 ブログとしてある程度の存在を認められるには300記事が1つの目安であるという説があるので[要出典]、 この300回目のエントリは当ブログにとって大きな節目と言える。 前回299号のエントリでは「なぜWikioediaはわかりにくいのか(数学とか)」という内容を書いた。 そこで言いたかったことを3行でまとめると次の通り。 ■ Wikipediaの説明は理工系の初学者にはわかりにくいね。 ■ そもそも説明のアプローチ(思想とも言う)が違うので、わかりにくくて当然だね。 ■ もっとわかりやすい説明の仕方がありそうだね。特に図を使った説明は直観的な理解を助ける力があるね。 まぁ、だいたいこんな感じ。 そして、その記事につ

                                              Wikipediaがわかりにくいので(数学とか)、わかりやすいサイトを作ってみた - 大人になってからの再学習
                                            • ディープラーニングの限界 | POSTD

                                              (注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python(Pythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

                                                ディープラーニングの限界 | POSTD
                                              • 実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得

                                                オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps

                                                  実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得
                                                • Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita

                                                  Information 2024/1/8: pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12: 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして

                                                    Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
                                                  • 【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり

                                                    ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、

                                                      【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり
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                                                      • JR東の無人決済店舗で“万引き”してみた - ITmedia NEWS

                                                        コソッとカバンに商品を忍ばせた 店舗の利用手順はこうだ。客が入口でSuicaなど交通系ICカードをかざすとドアが開く(一度に入店できるのは3人まで)。入口から出口までは一本道になっており、棚から商品を取りながら進む。棚には、飲料や菓子など約140種類の商品が並んでいる。 出口にある端末に交通系ICカードをかざすと、備え付けのディスプレイに購入した商品名、合計金額が表示される。そのまま決済が完了すれば、出口ゲートが開く仕組みだ。実証実験では、ICカードの残高が不足している場合、商品を棚に戻して一度退店する必要がある。 天井には16台、棚には約100台のカメラがあり、入店した客を追跡する。棚から取り出した商品も同じカメラで認識している。商品そのものに電子タグなど特別な仕掛けはない。技術開発には、ベンチャーのサインポスト(東京都中央区)が協力している。 意地悪な記者は、カメラが誤認識しないか試し

                                                          JR東の無人決済店舗で“万引き”してみた - ITmedia NEWS
                                                        • 目grep入門 +解説

                                                          目grep入門があまりにもKernelVM::入門だという指摘があったため、解説をつけてよりstd::入門に近づけてみました。Read less

                                                            目grep入門 +解説
                                                          • 一分で生成されたAIの描く廃墟イラストに完全に勝てない「むなしい」「もう絵を描く必要は...」

                                                            852話(hakoniwa) @8co28 AIで自動生成した画像 一切加筆と加工をしていない直データ やばい 本当にやばい 廃墟イラスト完全に勝てない 廃業です 神絵が1分で生成される 参った #midjourney pic.twitter.com/5VCh5MVE1c 2022-07-31 14:20:52

                                                              一分で生成されたAIの描く廃墟イラストに完全に勝てない「むなしい」「もう絵を描く必要は...」
                                                            • 社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する! - Qiita

                                                              前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です! 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い?

                                                                社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する! - Qiita
                                                              • AWSの新サービス群に対する一行所感 - プログラマでありたい

                                                                今年もラスベガスで、AWSの最大のイベントre:Invent開催中です。初回のキーノートが終わった所ですが、怒涛のサービス発表で頭が混乱中です。整理のために、サービスに対する感想をつけてみます。間違っているかもしれないので、悪しからず。 AWS AppSync モバイル等での複数端末のデータ同期を見据えたソリューション。必要性はすごく解るが、それってCognito Syncでやりたかったことじゃないのかな?認証認可のサービスにデータ同期を加えた筋の悪さを解消に来たのか? 2017/12/3 追記 中の人曰く、次のような役割分担とのこと AWSの新サービス群に対する一行所感 - プログラマでありたい ありがたし / Cognito Syncは「一つのIdentityに(≒一人の人間)が持つ」複数端末間での設定値等の同期のためのものだったので、前提と志向が違うのです > AppSync “それ

                                                                  AWSの新サービス群に対する一行所感 - プログラマでありたい
                                                                • そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう! - Qiita

                                                                  これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援:GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰:合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで

                                                                    そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう! - Qiita
                                                                  • 画像からHTMLを生成する深層学習とは?AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai

                                                                    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                                                      画像からHTMLを生成する深層学習とは?AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
                                                                    • テクノロジーの力で社会をより良いものに。日本全国 1000 万人にデジタルスキルトレーニングを提供します

                                                                      メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。

                                                                        テクノロジーの力で社会をより良いものに。日本全国 1000 万人にデジタルスキルトレーニングを提供します
                                                                      • 校長先生の話エンドレス

                                                                        このサイトでは、マルコフ連鎖で作成した校長先生の話を永遠に聞くことが出来ます。ぜひ音声ありでご視聴ください。

                                                                          校長先生の話エンドレス
                                                                        • 機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita

                                                                          はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事=解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時

                                                                            機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
                                                                          • 機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 - きのこる庭

                                                                            自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。 ● 前提 ・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。 ・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。 ・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。 ・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。 ・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、 – やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした – このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった

                                                                              機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 - きのこる庭
                                                                            • 機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと

                                                                              ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで!と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる!」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ

                                                                                機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
                                                                              • Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"

                                                                                  Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
                                                                                • 画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ

                                                                                  2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf

                                                                                    画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ