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  • Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」

    Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調

      Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
    • 統計検定®︎準1級は実務で役に立つのか?

      タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私

        統計検定®︎準1級は実務で役に立つのか?
      • 注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools

        公開日 2024/05/27更新日 2024/05/27注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット エアークローゼットは日本初・国内最大級、女

          注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
        • 【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita

          はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください! 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています!興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料

            【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
          • 【調査報道】イスラエル軍の「殺害リスト」は人工知能が生成したものだった | すべてを変えた「人工知能による自動化」

            2021年、『人間とマシンのチーム:私たちの世界に革命をもたらす人間と人工知能のシナジーをいかに生み出すか』(未邦訳)と題する英語の本が刊行された。著者はY・S准将というペンネームだが、イスラエルのエリートの諜報機関、8200部隊を率いる人物であることが確認されている。 著書で彼は、戦火のなかで軍事攻撃の「標的」を何千という規模でマークするため、大量のデータをすばやく処理する特別なマシンの開発を提唱した。そのようなテクノロジーがあれば、「新たな標的の割り出しと、それを承認する意思決定の両方における人間のボトルネック」を解消できるだろうと、彼は書いている。 そのようなマシンは、実際に存在すると判明している。イスラエルとパレスチナ合同の独立系メディア「+972マガジン」とイスラエルの独立系ニュースメデイア「ローカル・コール」の調査によって、イスラエル軍が「ラベンダー」という人工知能をベースにし

              【調査報道】イスラエル軍の「殺害リスト」は人工知能が生成したものだった | すべてを変えた「人工知能による自動化」
            • 圧倒的な読書量を誇るからあげ氏が実践・読書との向き合い方

              からあげ AIの仕事をしているエンジニア。インターネットで20年以上情報発信を継続中。 「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」「面倒なことはChatGPTにやらせよう」を始めとした著書、商業誌への寄稿多数。個人としてモノづくりを楽しむメイカーとしても「Ogaki Mini Maker Faire」をはじめとした複数のメイカー系イベントに出展。好きな食べ物は、からあげ。 X(@karaage0703)・ブログ からあげです。エンジニアとして働きながら、ブログを書いたり、本を執筆したりしています。今回、読書術についての寄稿をさせていただくのですが、私に声がかかった理由は、ブログで公開した読書記録が大きな理由だったようです。 以下がKindleの購入ログをもとに、年ごとのKindle蔵書購入数を可視化したグラフです。 確かにグラフをみると、ここ2年は1年に約300冊となっています。ただ、こ

                圧倒的な読書量を誇るからあげ氏が実践・読書との向き合い方
              • 【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境

                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

                  【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境
                • Adobe(アドビ)の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON

                  ホーム ニュース Adobe(アドビ)の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる 全記事ニュース

                    Adobe(アドビ)の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
                  • プログラマ視点での生成AIとの付き合い方

                    プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ

                      プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
                    • 6次元の揺らぎがもたらす準結晶の奇妙な物性 | 東京大学

                      東京大学 日本原子力研究開発機構 発表のポイント 6次元結晶の3次元空間の断面とみなせる「準結晶」の比熱が異常に大きくなる現象を、実験と機械学習シミュレーションで追求し、高次元での原子のゆらぎが原因であると突き止めた。 準結晶のシミュレーションには膨大な計算が必要で、これまでは簡単なモデルでしか行われてこなかったが、今回、高精度かつ長時間の機械学習シミュレーションを行い、実験と比較することが可能になった。 この結果は、複雑な物質において実験と比較可能な機械学習シミュレーション手法を確立できた事を意味しており、準結晶を用いた新たな熱電材料など様々な材料にこの手法を適用することで、材料開発が加速すると期待される。 高次元の揺らぎが3次元空間に影響を与える様子の概念図 Credit: UTokyo ITC/Shinichiro Kinoshita 概要 東京大学情報基盤センターの永井佑紀准教授、

                        6次元の揺らぎがもたらす準結晶の奇妙な物性 | 東京大学
                      • さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog

                        こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE (Site Reliability Engineering)の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR

                          さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog
                        • GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに

                          OpenAIが開発する大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」は、道徳テストで人間の大学生より優れたスコアをたたき出したり、セキュリティ勧告を読むことで実際の脆弱性を悪用できたりと、すでに一部の分野で人間の能力を超えることが示されています。そんなGPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることが実証されました。 Financial Statement Analysis with Large Language Models by Alex Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Nikolaev :: SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311 The future of financial analysis: How GPT-4 is disrupting

                            GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに
                          • AI搭載エディタCursorの紹介と機械学習コンペでの使用レビュー

                            社内の技術共有会での発表資料です。 AI搭載エディタCursorの機能の紹介とKaggle等の機械学習コンペで使ってみて役立った点などを共有します

                              AI搭載エディタCursorの紹介と機械学習コンペでの使用レビュー
                            • Adobe製品で作成した作品が全て機械学習に使用される規約に変更されました。

                              ModelingHappy @happy_modeling Adobe製品で作成した作品が全て機械学習に使用される規約に変更されました。今直ぐ「コンテンツ分析」をオフにしてください。 modelinghappy.com/archives/57449 Adobeが2月に更新した基本利用条件の中でPhotoshopなどの全てのAdobe製品で作成した作品はAdobeが自由に閲覧が可能で機械学習されると明記されています。 機械学習されたくない人は許可をオフにする必要があります。 2024-06-06 17:57:01

                                Adobe製品で作成した作品が全て機械学習に使用される規約に変更されました。
                              • CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog

                                はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた

                                  CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
                                • AIの急速な導入がWindowsの予定を変えた!? Windows 12がすぐには出ない可能性 (1/2)

                                  Windows 12は名前に過ぎないので 出るか出ないのかは、すべてMicrosoft次第 「Windows 11」というのはMicrosoftが提供するOSの名前である。Windows 95以来のWindowsは、ソフトウェアなのにバージョンではなく名前で区別されるようになった。 もちろんそれぞれのWindowsにもバージョン番号自体はある。現在のWindows 11には、Ver.23H2というバージョンがあって、次のバージョンは、Ver.24H2になる予定だ。しかし、これもWindows 11という名前の中で、それぞれを区別する名前の一部でしかない。 これらはあくまでも名前なので、技術的な観点ではなく、ビジネス的な観点から付けられる。Windows 10もWindows 11も、内部的には「10.0.xxxxx」というバージョン番号を持つ。この番号になったのは、Windows 10から

                                    AIの急速な導入がWindowsの予定を変えた!? Windows 12がすぐには出ない可能性 (1/2)
                                  • Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG

                                    はじめに 技術評論社様より発刊されているSoftware Designの2024年5月号より「レガシーシステム攻略のプロセス」と題した全8回の連載が始まりました。 本連載では、ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトについて紹介します。2017年に始まったリプレイスプロジェクトにおいて、ZOZO がどのような意図で、どのように取り組んできたのか、読者のみなさんに有益な情報をお伝えしていければと思いますので、ご期待ください。第1回目のテーマは、「ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計」です。 目次 はじめに 目次 ZOZOTOWNリプレイスの背景、目的 背景 目的 柔軟なシステム 開発生産性 技術のモダン化 採用強化 ZOZOTOWNリプレイスの歴史とアーキテクチャの変遷 アーキテクチャの変遷 2004年〜2017年:オンプレミス(リプレイス前) 2017年〜20

                                      Software Design 2024年5月号 連載「レガシーシステム攻略のプロセス」第1回 ZOZOTOWNリプレイスプロジェクトの全体アーキテクチャと組織設計 - ZOZO TECH BLOG
                                    • Googleのランキングアルゴリズム流出から考えるSEO - Qiita

                                      めっちゃくちゃ久しぶりの記事です。 弊社のStampはTabisakiの運用を始めたこともあり、SEOに取り組む機会も増えてきました。そんなタイミングで、Googleの検索結果のランキングアルゴリズムが流出したとのことですので海外の記事をベースにAIで内容をまとめました。 ドメイン権威(Domain Authority) ドメイン権威(Domain Authority、DA)は、SEOの世界で広く使用される指標であり、特定のドメインが検索エンジンの結果ページ(SERP)でどれだけの影響力を持つかを測定するものです。この指標は主にMozが提供しているもので、0から100のスコアで表され、高いスコアほど検索結果でのランキングが高くなる可能性があるとされています。ドメイン権威は以下のような要因に基づいて計算されます。 リンクプロファイルの質と量: 外部サイトからのリンクの数と質。 ドメインの年齢

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                                      • 社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog

                                        こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇(@catshun_)です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'

                                          社内文書検索&QAシステムの RAG ではないところ - Algomatic Tech Blog
                                        • AI開発・運用手法「MLOps」の資料、サイバーエージェントが無料公開 全500ページ超えの大ボリューム

                                          サイバーエージェントは23年にもMLOpsに関する研修資料を公開していたが、この際に公開したのはMLOpsの応用編に関する資料のみだった。「より良いMLOpsを構築するには、アプリケーションやインフラの知識も必要。そのため、24年は、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加し、新たに実践編が加わえて、より業務を意識した講義が追加した」(同社) 関連記事 サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ サイバーエージェントは、新入社員の研修で使ったという資料を無償公開した。内容は、AIや機械学習アルゴリズムの開発手法「MLOps」に関するもので、全140ページ。 サイバーエージェント、新卒エンジニアの研修資料を2つ無料公開 「システム運用」と「オブザーバビリティ」を解説 サイバーエージェントは、同社の新入社員研修で使った資料「システム運

                                            AI開発・運用手法「MLOps」の資料、サイバーエージェントが無料公開 全500ページ超えの大ボリューム
                                          • プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics

                                            いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか?菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは? Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な

                                              プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
                                            • 有力AI企業が東京に拠点を設けるワケ 「日本は機械学習パラダイス」

                                              ChatGPTを開発したOpenAIが東京に拠点を設けた。そして、著名AI研究者が起業の場所に選んだのも東京だった。ここにきて、なぜ東京がAI業界から注目されるのか。 OpenAIはアジア初のオフィスを東京に開設したと発表。今後、日本語に最適化されたカスタム言語モデルを提供するという。英語以外の言語に最適化されたモデルを開発するのは異例で、おそらく初めてだろう。

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                                              • OpenAIを「限界点に達した」と退社したライケ氏、競合Anthropicで安全チーム結成へ

                                                「Anthropicに参加し、スーパーアラインメントミッションを継続できて嬉しい」──米OpenAIを退社したばかりのヤン・ライケ氏は5月28日(現地時間)、Xにこうポストした。 ライケ氏はOpenAIで、人間より賢いAIの制御を目指すSuperalignmentチームのトップをチーフサイエンティストだったイリヤ・サツケバー氏と共同で務めていた。サツケバー氏は14日に、ライケ氏は17日に退社を発表している。 ライケ氏は退社の際、OpenAIが「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と批判した。両氏の退社後、Superalignmentチームは解散したが、OpenAIは28日、理事会メンバーが率いる新たな安全およびセキュリティ委員会の設立を発表した。 ライケ氏はポストで、「私の新しいチームは、スケーラブルな監視、弱い一般化から強い一般化への移行、自動化されたアライメントの研究に取

                                                  OpenAIを「限界点に達した」と退社したライケ氏、競合Anthropicで安全チーム結成へ
                                                • アップル、目で iPhoneやiPadを操作するアイトラッキングを追加。乗り物酔い防止や振動で感じる音楽などアクセシビリティ機能強化 | テクノエッジ TechnoEdge

                                                  ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 アップルは、毎年5月に行われれる世界各地でアクセシビリティを考える一日(Global Accessibility Awareness Day:GAAD)に合わせ、障害を持つ人たちに新たな体験を提供すべく、アップル製品への複数の新機能追加を発表しました。 今回発表された新機能のうち、iPhoneやiPadを対象とするものとしては、アイトラッキング(Eye Tracking)機能をはじめとして、カスタマイズ可能なVocal Shortcuts機能、Music Haptics機能、Vehicle Motion Cues機能などがあります。 アイトラッキングまず、一般ユーザーでも気になりそうなアイトラッキング機能は、

                                                    アップル、目で iPhoneやiPadを操作するアイトラッキングを追加。乗り物酔い防止や振動で感じる音楽などアクセシビリティ機能強化 | テクノエッジ TechnoEdge
                                                  • Slackがユーザーの明示的な許可なくメッセージなどをAIトレーニングに利用していることが判明

                                                    Slackが、ユーザーのメッセージやデータ、ファイル、その他のコンテンツを機械学習モデルのトレーニングに利用していることが明らかになりました。プライバシーポリシーが変更されたのは2023年9月のことでしたが、ユーザーの多くはそのことに気付いておらず、ユーザーから明示的に許可を得ることなくデータをトレーニングに使っていた実情があると指摘されています。 Slack Trains Some of Its AI-Powered Features on User Messages, Files | PCMag https://www.pcmag.com/news/slack-trains-ai-powered-features-on-user-messages-files Slack has been using data from your chats to train its machine l

                                                      Slackがユーザーの明示的な許可なくメッセージなどをAIトレーニングに利用していることが判明
                                                    • 障害対応におけるポストモーテムのご紹介 - Findy Tech Blog

                                                      こんにちは、ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしていますsasanoshouta(@Edyyyyon)です。この記事は、ファインディでインシデントが発生した際に行なっているポストモーテムの運用とその様子について、先日発生したインシデントを元に紹介をする記事となっています。 今回発生したインシデントについて まず、今回発生したインシデントについて軽く紹介をさせていただきます。一言で表現すると、サービスの機能の1つを一時的に停止させてしまいました。 ポストモーテムの様子 弊社ではインシデントが発生した際にポストモーテムを実施して再発防止に努めております。 ポストモーテムとは? そもそもポストモーテムとはなんだ?と言う方もおられるかもしれませんので、簡単にご紹介いたします。 ポストモーテムは、インシデントとそのインパクト、その緩和や解消のために行われたアクション、根本原因(群)、インシデ

                                                        障害対応におけるポストモーテムのご紹介 - Findy Tech Blog
                                                      • Adobe製品で作成した作品が全てAdobeのクラウドにアップされると機械学習に使用される規約に変更されました。今直ぐ「コンテンツ分析」をオフにしてください。|3DCG最新情報サイト MODELING HAPPY

                                                        アドビ基本利用条件 Adobeが新しく2024年2月17日に更新したアドビ基本利用条件の中にAdobeはPhotoshopなどの全てのAdobe製品を使っているユーザーの作品がCreative Cloudまたは、Document Cloudを使用してアップロードされた作品に対して自動および手動でAdobeはアクセスする事が可能で、さらに機械学習などの技術を使用してユーザーが作成したコンテンツを分析する事が可能になると書かれています。 クラウドにアップロードしなければ機械学習されない こちらのページには、PC内に保存されたローカル処理または保存されたコンテンツは分析されないとの事なので、Adobeのクラウドにアップしなければ情報が漏れる事無く従来通り使用する事が出来ると明記されています。 作品をAdobeに機械学習させない方法 Adobeはユーザーが作成したコンテンツを機械学習等に活用されず

                                                          Adobe製品で作成した作品が全てAdobeのクラウドにアップされると機械学習に使用される規約に変更されました。今直ぐ「コンテンツ分析」をオフにしてください。|3DCG最新情報サイト MODELING HAPPY
                                                        • 全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ

                                                          はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12

                                                            全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
                                                          • メルカリを退職しました - ML_BearのKaggleな日常

                                                            これは何? いわゆる退職エントリです。タイトルの通り、今月末でメルカリを退職することになりました。 一度の離脱を挟んで足掛け5年勤務し、今日がメルカリの最終出社日でした。大変お世話になった会社なので、感謝の意を込めて個人的な振り返りを書き残しておこうと思います。 注記:ネガティブな内容はほぼ出てきません。「退職」という文字を見てネガティブな内容を期待されて記事を開かれた皆さま、ご期待に添えず申し訳ありません🙇 おまえ誰? ML_Bear と申します。最近は機械学習エンジニアを名乗りつつ生成AI驚き屋も行わせていただいております。 メルカリ入社当初はデジタルマーケター兼データサイエンティストでした。後述の通り、メルカリ在籍中に機械学習エンジニアへのキャリアチェンジの機会をいただきました。 メルカリで何をしてたの? ざっくりいうと、前半はデジタルマーケター兼データサイエンティストとして、後半

                                                              メルカリを退職しました - ML_BearのKaggleな日常
                                                            • AI導入で企業が挫折するのはなぜ?―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか|Dory

                                                              はじめにこんにちは、Doryと申します! あらゆる業務をAIエージェントで変革するべく、Algomaticという生成AIスタートアップで自社サービス開発や法人向けのAI導入支援に取り組んでいます。 この記事では、AI技術を現場の実業務に導入しようとしたとき、企業が高確率でぶつかる「3つの壁」について、自身の経験も交えて記載していきます。 【この記事には何が書いてある?】 ・AI技術を使って業務を変革しようとするとき、必ずぶつかるのは「AI以外」の壁であること ・3つの壁を乗り越えなければ、AIによる業務改革は進まないということ 【この記事の想定読者】 ・AIを自社にも取り入れたいと考えている経営者の方 ・AIの社内推進がミッションの、いわゆる「AI推進室・DX推進室」の方 ・その他、AIの力で自社を変えたい!と考えている方 以下、本文では簡単のため「AI」という表現を多用しておりますが、具

                                                                AI導入で企業が挫折するのはなぜ?―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか|Dory
                                                              • AIは国家間のパワーバランスや軍事をどう変えるのか──『AI覇権 4つの戦場』 - 基本読書

                                                                AI覇権 4つの戦場 作者:ポール シャーレ早川書房Amazonこの『AI覇権 4つの戦場』は、無人兵器についてのノンフィクションで本邦でも高く評価された『無人の兵団』著者の最新作で、タイトルの通りAIをめぐる国家間の争い、その行方について主に4つの視点から考察していく一冊になる。 AIの時代にどの国が軍事、経済、政治力で強みを握るかをもっと理解するには、データ、計算、人材、機構という四つの重要な領域をさらに深く掘り下げる必要がある。 著者はもともと米海軍のレインジャー部隊員としてイラクとアフガニスタンに出征。狙撃兵などとして活躍した後、2008〜13年まで米国防総省(ペンタゴン)で自律型兵器に関する法的・倫理的課題と政策を研究していた人物だ。ようは軍事と国防関連の知識が豊富な軍事アナリストで、本書にはその知識や経験が存分に活かされている。 近年生成系AIは飛躍的な進歩を遂げ、GPT-4だ

                                                                  AIは国家間のパワーバランスや軍事をどう変えるのか──『AI覇権 4つの戦場』 - 基本読書
                                                                • 生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services

                                                                  Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依

                                                                    生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services
                                                                  • Microsoftが10日間の世界の天気と大気汚染をたった1分で予測する超高速AI「Aurora」を発表

                                                                    AIの発達により、かつてはスーパーコンピューターを長時間稼働させて行ってきた天気予報が、短時間かつ高精度で行えるようになりつつあります。そんな中、Microsoftが天気予報と同時に大気汚染を瞬時に予測できるAIモデル「Aurora」を発表しました。 Introducing Aurora: The first large-scale foundation model of the atmosphere - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-aurora-the-first-large-scale-foundation-model-of-the-atmosphere/ Superfast Microsoft AI is first to predict air pollut

                                                                      Microsoftが10日間の世界の天気と大気汚染をたった1分で予測する超高速AI「Aurora」を発表
                                                                    • Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録

                                                                      今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします!今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ?(もはやフル原稿…)を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします! 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を

                                                                        Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録
                                                                      • 「メール送信者のガイドライン」に対応しました - BASEプロダクトチームブログ

                                                                        はじめに BASE Feature Dev1 Group の cureseven です。 Google と米Yahoo が定めた「メール送信者のガイドライン」が、2024/06/01に対応の最終締め切りを迎えました。 BASE から送信しているプロモーションメールも対応が完了しましたので、対応する過程で起こったトピックを紹介します。 「メール送信者のガイドライン」とはなにか簡単に説明 1回でも月あたり 5,000件以上個人メールにメールを送信したことがあるドメインを持つ「一括送信者」は、以下の規定に則ってメールを送信する必要があります。 DMARC の対応 プロモーションメールには、購読解除ヘッダーが挿入されていること 迷惑メール率が 0.3%を超えないこと AWS が出しているこちらの記事がスッキリしていて読みやすいです。 アプリケーション開発チームの私は、購読解除ヘッダーの挿入を主に担

                                                                          「メール送信者のガイドライン」に対応しました - BASEプロダクトチームブログ
                                                                        • 速度・出力量・コスト効率最強の、Gemini 1.5 Flash!

                                                                          はじめに おれの名前は樋口恭介。とにかく速いものが好きだ。そして今日は最近一番"速さ"を感じたものを紹介したい。そう、"Flash"のことです。 5月15日にGoogleの新しいモデル「Gemini 1.5 Flash」が発表され、ちょうどその日に名古屋イノベーターズガレージというところで生成AIのセミナーをすることになっていたので、その場で触ってみました。 そしたら……なんかプロンプト一発で1万字くらいが数分で出てきてしまい、あまりの衝撃で絶句してしまいました。LLMが出てきてから1年半くらい? ほぼ毎日触っていますが、こいつらはまだおれを驚かせてくれる……。 以下は急に446行・約1万字が出てきて放心状態のぼくの様子。 まあこういうのは動きを見てもらうのが一番でしょうから、ぜひ見てみてください。以下、あらためて触ってみた様子を動画におさめたものです。 Flashのデモ動画 いやこれマジ

                                                                            速度・出力量・コスト効率最強の、Gemini 1.5 Flash!
                                                                          • NVIDIA製を“28倍”効率化 生成AI時代のゲームチェンジャー「サンバノバ」の正体

                                                                            NVIDIA製を“28倍”効率化 生成AI時代のゲームチェンジャー「サンバノバ」の正体:「サンバノバ」の正体【前編】(1/2 ページ) 2022年末のChatGPTの“衝撃”以降、さまざまな企業が生成AIの開発に注力している。ソフトバンクも、英アーム社をはじめ海外企業と協働しながら、開発を進めている。 それを支える企業の一つが、米シリコンバレーに拠点を置くSambaNova Systems(サンバノバシステムズ)だ。サンバノバでは、AIに強いプロセッサーを開発しており、市場の大部分を占めるNVIDIA製のチップに代わるものとして期待が集まっている。 特にサンバノバの最新製品「SN40L」は、NVIDIA製の「DGX H100」と比較して28倍低いTCO(総保有コスト、Total Cost of Ownership)を実現し、企業にとって低コスト化を実現するものとしている。 生成AI時代を迎

                                                                              NVIDIA製を“28倍”効率化 生成AI時代のゲームチェンジャー「サンバノバ」の正体
                                                                            • LLMにまつわる"評価"を整理する

                                                                              「LLMの評価」というフレーズを見て、どんなことを思い浮かべるでしょうか? おそらく大半はLLMモデル自体の評価のことを思い浮かべると思います。新しいモデルが出てきた時に𝕏で見かける「GPT-4o のMMLUベンチマークは89%!」みたいなアレ。 ですが、プロダクト開発にLLMを使っている人の間では、プロンプト等が十分な品質を出しているかの確認などにも評価という言葉を使っていることは多いのではないかと思います。 うまい具合に後者を区別するためにいい感じの呼び名を付与したい気持ちがあるのですが、英語圏での例を見てみるとシンプルに"Evals"と呼んでることもあれば Evaluating LLM System Evaluating LLM-based Applications などなど表現の仕方は様々になっています。 そしてそのプロダクト開発文脈での評価も、実態としてはオフライン評価やオンラ

                                                                                LLMにまつわる"評価"を整理する
                                                                              • サーバレスではじめる Web GIS アプリのプロトタイピング - ArkEdge Space Blog

                                                                                コンピューティング基盤部の三吉(sankichi92)です。 アークエッジ・スペースでは、衛星リモートセンシング1による地球観測データ(以下、「衛星データ」)を活用したソリューションを提供する Web GIS2 アプリの開発をはじめました。 この記事では、プロジェクトの最初期にあたり、プロダクトのさまざまな可能性を高速に検証するために行った技術的な取り組みを紹介します。 Web GIS アプリをつくる背景 プロトタイプで検証するもの スモールスタートのための技術選定 SPA PMTiles GitHub Pages 開発をはじめてからの改善 React Router 導入 S3 + CloudFront 導入 Amazon Location Service 導入 プロトタイピングの結果 今後の課題と展望 データ基盤、ジョブ管理基盤 動的タイル生成への対応 解析の高度化 Web GIS エン

                                                                                  サーバレスではじめる Web GIS アプリのプロトタイピング - ArkEdge Space Blog
                                                                                • 高学歴、高収入、高スキルな人ほど「リストラ候補」になる…東大AI研究者が証言する「AIと仕事」の意外な関係 給料の低い「肉体労働」はAIの影響を受けにくい

                                                                                  長らく議論が続く「AIによる労働への影響」 「特別なスキルを必要としない賃金が低い仕事であるほど、コンピュータ/AIによる自動化の影響を受ける可能性が高い」 これは、コンピュータ/AIが労働に与える影響を分析する研究で、長らく共有されてきた主張です。この分野の研究はいくつか例がありますが、ほぼすべてでこの結論に達していたと言っていいでしょう。 ディープラーニング登場直後の2013年に発表された、オックスフォード大学のカール・フレイとマイケル・オズボーンによる世界的に有名な論文「雇用の未来」でもこの主張がされています。 また、2019年に出版された、同じくカール・フレイによる書籍『テクノロジーの世界経済史』(邦訳版は2020年、日経BP刊)でも、数多くの研究を俯瞰ふかんしながら同様の主張にまとめられています。 では、生成AIが登場した2023年現在に広く共有されている主張はどうなっているので

                                                                                    高学歴、高収入、高スキルな人ほど「リストラ候補」になる…東大AI研究者が証言する「AIと仕事」の意外な関係 給料の低い「肉体労働」はAIの影響を受けにくい