グーグルの生成AIサービス「NotebookLM」が日本でも一般公開、調査と制作を助けてくれるAIパートナー
◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにしてしまう」プラスアルファの仕事だ。大義名分がなければ他部署に依頼するのも難しい。 そこで頼れる相棒となるのが、生成AI（ジェネレーティブAI）だ。 AIプロピッカーの三菱総合研究所・比屋根 一雄さんはこう予測する。 「みんながミクロな意思決定に生成AIを使って、少しでも良い意思決定ができるようになると、世の中全体がデータに基づく合理的で無駄の少ない仕事をできるようになる。壮大なことを言えば、低いと言われている日本の生産性が、少しでも上がるのではないかという期待もしています。」 では、具体的にどの生成AIツ
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
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こんにちは、AI絵をやってたらいつのまにか人並みに絵が描けるようになってたおじさんです。前回の記事が微妙にバズったところ、美術教育関係者の方から「AIで絵を学ぶのってどういう感じですか？うちの学生にもできますか？」というお問い合わせが相次いで寄せられまして、今日はその中で考えたことをAI技術の進歩の振り返りとともに記事にしてみようと思います。 前回の記事（ ▲ ）を書いたのが今年３月のこと。その後、美術系の大学や専門学校、予備校の方から別々にDMを頂きまして、それぞれウェブインタビューのような形で１～２時間ほどお話ししました。インタビューの内容は、おおむねどの方も「これからの世代に美術を教える上で、画像生成AIについて触れないわけにはいかない。どのような距離感で扱えばよいのか決めかねており、実際に体験しているユーザーに話を聞いてみたい」という趣旨だったかと思います。 インタビューでいろいろ
アドビ基本利用条件のアップデートに関するお知らせ
アドビは、いくつかの特定の領域についてより明確にすることを目的として、基本利用条件を更新し、Adobe Creative CloudおよびAdobe Document Cloudをご利用のお客様にこれらの規約の定期的な再承認を促しました。この更新の内容に関して、多くのご質問をいただきましたので、説明をさせていただきます。 アドビは、透明性の確保とクリエイターの権利を保護し、お客様が最高の仕事をできるようにすることに引き続き全力を尽くします。 基本利用条件の変更点 今回の更新の焦点は、アドビが実施しているモデレーション・プロセスの改善について、より明確にすることでした。生成AIの爆発的な普及と、アドビの責任あるイノベーションへのコミットメントを考慮し、コンテンツ投稿の審査プロセスに、手動モデレーションの強化をすることにしました。 基本利用条件で変更のあった箇所は以下の通りです。 ※日本語の基
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
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
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
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
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
東京大学大学院の2024年度講義「知能情報論」で使用した資料です． Vision&Language関連の研究について，深層学習初期から大規模モデルにいたるまでを概観しています． なお，資料作成時期は2024年5月下旬であり，内容はその時点で発表されていた研究等に基づいています．
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
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
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
こんにちは、にゃんたです。 今回は、言語モデルでよく使われるRAGという技術を拡張させた GraphRAGという技術について解説してみました😆 使いこなせると結構実用的だと思うので是非見てみてください！ ■LINE公式で限定コンテンツ配布中！ ▼登録はこちらから行えます▼ https://liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG 今ならキーワード「プレゼント」と入力すると ・ChatGPTのプロンプトまとめ ・Caludeのプロンプトまとめ ・Difyのまとめ を無料でお渡ししています！ ■チャプター 00:00 オープニング 01:48 RAGについて 09:06 GraphRAGについて 12:50 実際に使ってみる ■Googleコラボのリンク https://colab.research.google.com/github/nyanta012/de
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
Double/Debiased Machine Learning による因果効果推定（1） - Qiita
はじめに 東北大学/株式会社Nospareの石原です．本記事では，機械学習を用いた平均処置効果 (average treatment effect; ATE) の推定方法を紹介します．以前の記事で紹介したように，条件付き独立の仮定の下では条件付き期待値関数と傾向スコアを推定することができれば ATE を推定することができます．Chernozhukov et al. (2017) は，条件付き期待値関数と傾向スコアを機械学習手法で推定することで ATE を推定するという方法を提案しています．彼らの提案した方法は "Double/Debiased Machine Learning" と呼ばれています．本記事では，通常のノンパラメトリック推定方法を用いた場合の既存の理論結果を紹介し，機械学習手法を用いる場合の理論的な問題点を解説します．そして，次回の記事で，Chernozhukov et al.
NPUではなくeGPU側で「Windows Copilot Runtime」を処理 NVIDIAが定義する“RTX AI PC” 2024年後半にプレビュー版が登場
NPUではなくeGPU側で「Windows Copilot Runtime」を処理 NVIDIAが定義する“RTX AI PC” 2024年後半にプレビュー版が登場：COMPUTEX TAIPEI 2024 米NVIDIAは6月2日（台湾時間）、「COMPUTEX TAIPEI 2024」（6月4～7日、台湾・台北市）に先駆けて基調講演を開催した。その中で、同社のdGPU（外部GPU）を利用できるノートPCが期間中にメーカー各社から続々と発表される予定であることをアピールしたが、同社はそれらのモデルを“RTX AI PC”と定義している。 その背景には、SoCに搭載されたNPUで本来行われる想定の処理をdGPU側で処理できるようになる新たな仕組みが米Microsoftと協力して開発されていることが挙げられる。 具体的には、AIプロセッサ（NPU）の利用をソフトウェア開発者がAPIとして呼び
概要 背景・目的 本研究の貢献 実験 評価関数とは何か LLMベースの評価関数の区別 データのアノテーション 実験の設定 実験の結果 考察 GPT-4が勝手に任意の観点を盛り込んで、意図通りの評価をしていない とは？ データセット作成における他手法との大きな差分 まとめ 貢献 今後の展開 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 DROBEの岸本がJSAIのヒューマン・イン・ザ・ループAIのOSで発表した 「ファッションコーディネートの説明文生成における人間の評価と相関する評価関数の探索」という萌芽的な研究について内容を共有します。 概要 このブログでは、ファッションコーディネートの説明文生成における人間の評価と相関する評価関数の探索についてJSAI2024での発表内容のサマリを説明しています。 DROBEのサービスにおいて、AIを用いてコーディネート説明文を自動
快進撃を続ける米NVIDIA（エヌビディア）。AI（人工知能）半導体であるGPU（画像処理半導体）の行方を占う連載の3回目は、「ポストGPU」と呼ばれる新型のAI向け半導体を取り上げる。この領域はスタートアップを中心に様々な技術が登場している。GPUのボトルネックを狙う最終兵器とは。 ポストGPUの特徴に、今後のニーズを見据えてAIの学習ではなく推論を専用とするスタートアップが多いことが挙げられる。例えば米d-Matrix（dマトリックス）は異なるチップを組み合わせる「チップレット」技術を採用し、最先端GPUの40倍のメモリー帯域幅を実現した。 米ハーバード大学を中退した21歳のコンビが起業した米Etched.ai（エッチドAI）や、米Google（グーグル）で機械学習向けチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」を担当していたエンジニアが創業した米Groq（グロック
はじめに この記事ではHugging Faceという🤗なサイトでAIのデモを作ってみることを説明します。 ただし、この記事に書いてある方法でデモを作ったとして、そのデモにより起きることに責任は持てません。あらかじめご了承ください。 Hugging FaceのZeroGPUとは ZeroGPU とは、デモの利用者が使う瞬間だけ高性能なGPUが借りられるというサービスです。現在はA100 40GBが一瞬借りられます。これを実現できているのは世界でHugging Faceだけでしょう。お値段は月額9ドル（約1500円）です。もし、ZeroGPUがなかったら、私は計算上40万円以上月に払っていることになります。それぐらいコスパの良い実験的サービスです。ぜひ使いましょう。 （ZeroGPUのページより引用） ZeroGPUの事前準備 まず、適当なクレジットカードを用意してください。次に、Huggi
時系列基盤モデルの世界 / The World Of Time Series Foundation Models
【LT大会#7】LLMの活用・機械学習・データ分析関係のいろいろな話題にふれようの資料です https://studyco.connpass.com/event/318107/
ソフトでもハードでも、ありとあらゆるものに拡大導入されていくAI。これまた先日のMicrosoft（マイクロソフト）の発表会では、｢Copilop+ PC｣なる新ジャンルのAI強化型パソコンも登場しました。 AIパソコンに欠かせないもの、それがNPUです。 NPUとは？ TOPSとは？Photo: Kyle Barr - Gizmodo US冒頭にCPUとGPUを挙げましたが、NPUは特定タスクを行なうという点ではGPUに近い存在。ただ、独立して存在するGPUとは異なり、少なくとも現状ではCPUに搭載されています。 何を専門に行なうのかというと、マシンラーニング（機械学習）のアルゴリズムの演算処理。わかりやすくいうと、AIタスクに特化したプロセッサーです。AIタスクはそれに必要なさまざまなリクエストを小さく分割し、同時に処理する並列処理が行なわれます。他のシステム処理を邪魔することなく、ニ
コンテンツ分析に関する FAQ
最終更新日 : Feb 19, 2024 11:33:34 AM GMT | 次にも適用 : Adobe Creative Cloud, Document Cloud 個人アカウントを持つユーザーとしてデジタルメディアアプリ（Creative Cloud、Document Cloud など）のコンテンツ分析に関する質問と回答をご覧いただけます。 Adobe は、当社の製品およびサービスの改善および開発を目的として、お客様の Creative Cloud または Document Cloud コンテンツを分析する場合があります。Creative Cloud および Document Cloud コンテンツには、画像、オーディオ、ビデオ、テキストまたはドキュメントファイル、および関連データが含まれますが、これらに限定されません。Adobe は、Adobe のサーバーで処理または保存されたコンテ
2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する、戦略的テクノロジトレンドのトップ5は以下の通り。 Gartnerが発表した2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジのトップトレンド ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス AI拡張型開発 グリーンソフトウェアエンジニアリング プラットフォームエンジニアリング クラウド開発環境 ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンスでは、透明性の高いエンジニアリングプロセスの統合的なビューが提供されるので、リーダーはベロシティとフローだけでなく品質、組織の有効性、ビジネス価値についても理解し、測定できるようになる。 AI拡張型開発は、ソフトウェアエンジニアによるアプリケーションの設計、コーディング、テストを支援するために、生成AIや機械学習といったAIテクノロジを利用する開発であり、AI拡張型開発ツールはソフトウェアエンジ
広告市場でインフルエンサーに割かれる予算が増加していますが、インフルエンサーには相互に結託してエンゲージメント数を伸ばし広告収入を増加させている疑いがあるとして、研究チームが実態を調査しています。 How influencer cartels manipulate social media: Fraudulent behaviour hidden in plain sight | CEPR https://cepr.org/voxeu/columns/how-influencer-cartels-manipulate-social-media-fraudulent-behaviour-hidden-plain 研究を行ったのは、ノッティンガム大学のマリット・ヒンノサール氏とノースウエスタン大学のトーマス・ヒンノサール氏です。 2023年時点で、インフルエンサーを用いたマーケティングに投じら
PRESS RELEASE 2024年6月4日 富士通株式会社 世界初の技術で企業ニーズに対応した特化型生成AIを自動生成！ エンタープライズ生成AIフレームワークを提供 ナレッジグラフで構造化した膨大な企業データから生成AIの高信頼な出力を実現 当社は、企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現するエンタープライズ生成AIフレームワークを開発し、2024年7月よりAIサービス「Fujitsu Kozuchi」のラインナップとして順次提供を開始します。 近年、汎用の対話型LLMだけでなく、様々な特化型生成AIモデルが開発されていますが、特に企業においては、企業で必要とされる大規模データの取り扱いが困難、生成AIがコストや応答速度をはじめとする多様な要件を満たせない、企業規則や法令への準拠が求められること
Key Takeaways: Stable Audio Open is an open source text-to-audio model for generating up to 47 seconds of samples and sound effects. Users can create drum beats, instrument riffs, ambient sounds, foley and production elements. The model enables audio variations and style transfer of audio samples. We’re excited to announce Stable Audio Open, an open source model optimised for generating short audi
GPT-4の予測力の源泉を調べたところ、訓練データセットにあった情報（記憶）を単に再生しているのではないことが分かった。むしろ、財務諸表の数値から理論的な理解と経済的推論を用いて有用な洞察を引き出す能力によるものであった。実際、GPT-4が生成した財務分析のテキストには、それ自体に実質的な情報価値があることを示していた。 最後に、GPT-4の予測に基づいた投資戦略を評価したところ、他の機械学習モデルに基づく戦略よりも高いシャープレシオとアルファ値を示した。つまり、GPT-4を用いることで、より収益性の高い投資意思決定が可能になるということである。 Source and Image Credits: Kim, Alex G. and Muhn, Maximilian and Nikolaev, Valeri V., Financial Statement Analysis with Larg
Snowflake Summit 2024で発表されたアプリケーション機能群のアップデートポイント - Qiita
はじめに 本記事は、Snowflake Data Cloud Summit 2024 の Platform Keynote で発表されたデータアプリケーション機能に関連するアップデート情報を紹介します！セッションとしては、後半の後半のあたりに該当する部分です。本キーノートの配信を視聴することもできるので、気になる方はぜひ御覧ください！ 本記事では、下記の項目で解説します。 Snowpark for Python Snowflake Notebooks Snowflake Cortex Snowpark Container Services Hybrid Table Dev/MLOps また先日、同様のカテゴリで各機能の概要を解説した記事も投稿しています。ぜひあわせて御覧ください！ 概要 Platform Keynote では、様々なアップデートの発表がありました！特に、アプリ・LLM 系の
ArcFace : 顔認証を行う機械学習モデル
ArcFaceはメトリックスラーニングという仕組みを使用しており、通常のClassificationタスクにSoftmax Lossを置き換えるAngular Mergin Lossを導入することで、距離学習をClassificationタスクで解くことができるようになっています。 顔同士の距離はCos距離を用いています。Cos距離は検索エンジンでも使用される方法で、正規化された2つのベクトルの内積で計算できます。2つのベクトルが同じであればθが0になりcosθ=1、直行していればθがπ/2になりcosθ=0になります。そのため、類似度として使用できます。 （出典：https://arxiv.org/abs/1801.07698）通常のClassificationタスクでは、Featureを計算した後、FC層でFeatureとWeightの内積を取り、出力にSoftmaxを適用します。 A
2024年5月分のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2024年6月号です。2024年5月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 はじめに AWSでは、Amazon Personalizeで新たなレシピUser-Personalization-v2とPersonalized-Ranking-v2が使えるようになった点が個人的に大きなアップデートでした。モデルのアーキテクチャが新しくなり、精度の向上や推論速度のアップがされました。 以下のブログでも詳細に取り上げています。 Google Cloudでは、Vertex AI SearchでチェックグラウンディングAPIが一般提供開始されました
Gartnerは2024年5月16日（米国時間）、2024年以降のソフトウェアエンジニアリングにおける戦略的テクノロジートレンドのトップ5を発表した。 Gartnerのバイス プレジデント アナリストのヨアヒム・ヘルシュマン氏は「Gartnerが発表したテクノロジートレンドは、アーリーアドプターがビジネス目標を達成する上で既に成果を挙げている。これらの革命的なツールやプラクティスにより、ソフトウェアエンジニアリングチームは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）における労力やストレスを減らし、開発者体験や生産性を向上させながら、高品質でスケーラブルなAI（人工知能）搭載アプリケーションを提供できる」と述べている。 Gartnerが発表した戦略的テクノロジートレンドのトップ5は次の通り。 戦略的テクノロジートレンドトップ5 1.ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス 関連記事 20
デジタル庁は、デジタル社会形成の司令塔として、未来志向のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を大胆に推進し、デジタル時代の官民のインフラを一気呵成に作り上げることを目指します。 本ガイドブックは、テキスト生成AIを活用する際のリスクとその対策について詳しく解説しています。 行政サービスや職員業務の改善を目指す中で、テキスト生成AIの適切な利活用が求められている一方、その利用には多様なリスクが伴います。本ガイドブックはこれらのリスクを特定し、軽減策を示すことで、安全かつ効果的なテキスト生成AIの活用を支援することを目的としています。 テキスト生成AIはその提供形態やユースケースに応じて特有のリスクが存在するため、具体的なリスク軽減策を紹介しています。現段階では実践的なフレームワークやチェックリストによるガイドブックを作成するまでの知見が蓄積されていないため、留意点の紹介にとどめています
複数キャラ画像の生成
マスク指定が見やすいように、元画像に説明用の色を付けています。 実際に試す際には色を付ける必要はありません。 奥にあるモノから生成するのが基本ですので、本来はまず背景を用意するのが推奨です。 実際、きららジャンプ では先に背景を生成していました。 シンプルな背景を好まれる方も多いでしょうし、今回はとりあえずグラデーションを置いておきつつ、あとから背景を差し替えてみます（色化けが発生しました）。 高速な安定版として Forge を使用 しています。 モデルは ebara_pony_2.1 です。 Download/Model/ebara_pony.bat でダウンロードできます。 背景のみ WAI-REALMIX を利用しています。 forge は Hyper-SD <lora:Hyper-SDXL-8steps-lora:1> を使って、CFGスケール を 1.0 にすると大幅に高速化しま
日系コンサルティング会社を経て2019年にブレインパッドに参画。機械学習を用いた需要予測の事例や、金融商品取引の分析事例を担当。昨今は汎用ソルバーを用いた数理最適化の事例にも従事。フィージビリティの検証からKPI設計までトータルで支援。機械学習をはじめとした技術の「社会実装」の実績をもつ。東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2020-2023 特別講師。 1.出会いとこれまで DOORS編集部 今回は、AIの現場最前線で活躍する「からあげ」さんと、株式会社ブレインパッドの内池による対談です。「データサイエンティスト」という職種に焦点を当てて、過去・現在・未来のAIやデータサイエンスについて大いに語っていただきたいと思います。まずはお二人の出会いのきっかけから教えていただけますか。 株式会社松尾研究所・からあげ氏×株式会社ブレインパッド・内池 きっかけは「ディープラー
下がるCPUアーキテクチャへの依存度Copilot+ PC最初の製品である新型Surfaceに着目すると、クァルコムの最新チップであるSnapDragon Xシリーズを搭載していることに目が行きがちだ。アップルが真っ先にMacをArmに移行させたように、Armアーキテクチャがカバーする応用領域は着実に広がってきた。 それが、x86アーキテクチャを基本としてきたWindowsを開発するマイクロソフトが作る、新しいトレンドとコンセプトを示す主力デバイスにまで広がってきたということは、今後インテルやAMDへは厳しい道のりが…といった文脈を想像しがちだ。 アップルが高性能なSoC*1をMacで展開していることを考えれば、今後、これが世の中のトレンドになるという想像をするかもしれない。 *1：一枚のチップ上に、様々なシステム機能を集合させた半導体製品 しかしインテルやAMDが競っている領域と、Arm
JP1は生成AIでシステム運用管理をどう変えるつもりか 開発担当者に聞くこれからのITインフラ運用の姿（1/2 ページ） 「JP1 Cloud Service」で生成AIを用いた運用効率化、自動化サービスをリリースした。多数の国内ユーザーを抱えるJP1への生成AI実装が進むことで、国内のIT運用の変革は加速するか。 生成AIの業務利用が進んでいる。顧客サービスの向上や業務の効率化などさまざまな適用領域がある中で、情報システム部門にとって期待が高いのは、ITシステム運用の効率化だろう。以前から機械学習（ML）を含むAIを運用の効率化や自動化に適用する取り組みは行われてきたが、生成AIはこれらの取り組みをさらに大きく飛躍させる可能性を秘めている。 例えば、人の手では対応できないほど増え続けている業務量の削減が挙げられる。現在では、システム障害やセキュリティインシデントが発生したときに、一次切り
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ChatGPTでデータ分析、生成AIで「文系社員」が「分析官」に
「AIイラストって絵の勉強になる…？」取材を受けて考えたあれこれ｜賢木イオ
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。
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
メルカリを退職しました - ML_BearのKaggleな日常
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
自然言語とVision&Language
「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
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
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1597526.html
何が凄いのか？最新の技術GraphRAGについて解説してみた
深層強化学習（DQN）で学習するFXトレードエージェントを作ってみた - Qiita
人間とアラインする要約評価関数の探索 - JSAI 2024発表内容解説 - DROBEプロダクト開発ブログ
胎動する「ポストGPU」、NVIDIAのボトルネック狙う米スタートアップの最終兵器
Hugging FaceのZeroGPUでAIのデモを作る方法: 初級編 - Qiita
これからのパソコンで最も注目すべきパーツ。NPUってなんなの？
ガートナー、2024年以降のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表
XユーザーのModelingHappyさん: 「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。 https://t.co/PCMJ1luWdu… https://t.co/I2dE40dz7U」 / X
インフルエンサーによるカルテルはSNSをどのように利用しているのか
世界初の技術で企業ニーズに対応した特化型生成AIを自動生成！エンタープライズ生成AIフレームワークを提供 : 富士通
Stable Audio Open — Stability AI
経済アナリスト vs. GPT-4──生成AIは金融投資にどれくらい使える？ 米シカゴ大が研究報告
クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2024年6月号 | DevelopersIO
Gartner、ソフトウェアエンジニアリングのテクノロジートレンドトップ5を発表
デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」解説
AIを社会実装するためにデータサイエンティストができること | DOORS DX
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