Adobe（アドビ）の「アドビ基本利用条件」において、同社のサービス・ソフトウェアで用いたさまざまなコンテンツ・データが、アクセス・表示・監視の対象になりうることが記載されていた点が物議を醸している。 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
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
Adobe（アドビ）の「アドビ基本利用条件」において、同社のサービス・ソフトウェアで用いたさまざまなコンテンツ・データが、アクセス・表示・監視の対象になりうることが記載されていた点が物議を醸している。 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
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
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
The Biggest Questions: How did life begin? 最大の謎「生命の起源」は 機械学習で解明できるか 生命の起源は科学史上、長らく大きな謎に包まれてきた。複雑な相互作用で何が起きているのかを理解するため、科学者たちは機械学習の力を借りて研究のスピードアップを図っている。 by Michael Marshall2024.05.31 3 20 生命の起源は、科学史上最大の謎の一つであり、解明は極めて困難だ。分かっているのは、35億年以上前に地球で何かが起きたということだけだ。その何かは、宇宙の他の多くの惑星でも起きていたかもしれない。 そして、何がきっかけでそれが起こったのかも分かっていない。水やメタンなど多種多様な無生物が混在する液体の中で、それらが結合し、自己組織化し、さらに複雑な物質へと変化し、最終的に生命を構成する細胞になった。 解明が難しい最大の理由
K-means法は教師なし学習の中でクラスタリングを行いますが、そのアルゴリズムの中でクラスタの重心を求めます。 ところで画像は配列にするとRGBが縦×横になっているわけですが、そのRGBのデータを取り出すことでデータセットにしてクラスタの数を8個にして各色の重心の色を使います。 ※今回はGoogle Colabを使っているのでインデントが少し変ですがおおめに見てください。 ライブラリのインポート from sklearn.cluster import KMeans import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
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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
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
最大の謎「生命の起源」は 機械学習で解明できるか
機械学習を応用して画像のポスタリゼーション - Qiita