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
随分と長い間，主にプロセス産業の製造現場のデータを対象として，様々な解析を行ってきた．今でも，いくつかの企業と一緒にデータ解析をしている．特に最近は，製造DX実現を掲げての依頼が多い．これまで，多くの成果をあげてきたし，それ以上に多くの失敗もしてきた．その経験を踏まえて，製造プロセスのデータ解析をしようという技術者に「これだけは伝えておきたい」ということがある．それを「３つの心得」としてまとめておくことにした．もっと詳しく知りたいという人がいれば，私の講演を聞いて下さい． 製造プロセスのデータ解析そもそも，製造現場で制御したいのは製品品質（製品の重要特性）であるが，その計測値・分析値がリアルタイムに得られることは珍しい．多くの場合，抜き取り検査をして，高価な分析装置を使って，長い時間をかけて，分析値を得る．この分析値が出てくるのを待っている間にも生産は継続しており，「あっ，不良品だ！」と気
【アップル発表会まとめ】USB-C採用のiPhone 15きた！ #AppleEvent2023.09.13 04:10533,459 編集部 待望のiPhone。 本日（日本時間 9月13日）未明に行われた、Appleの新製品発表会。iPhone 15シリーズを始めとする、数々の新製品が発表されました。 ここでは、80分にわたる発表内容の書き起こしをまとめています。動画を見る時間はないけど、ざっと内容を把握したい方はどうぞ！ ちょっとしたスキットが流れてますね。会場は満杯です。 公式ページではダークブルートシルバーのダストみたいなのが流れるアニメーションが流れています。 まずは映像から。日本の古めのおうちの映像です。 いろんな国の1日のはじまり。いろんな国の誕生パーティー。 Apple Watchで命拾いした女性の誕生会、緊急通報SOSで命拾いした男性もハッピーバースデー、ヘルストラッキ
Meta Quest 3詳細発表。4K+でPro超える性能、MRは解像度10倍に進化 7万4800円から | テクノエッジ TechnoEdge
9月28日から開幕したイベント Meta Connect 2023 基調講演で、CEOマーク・ザッカーバーグが新たなVRヘッドセット Meta Quest 3 の詳細を発表しました。 Meta Quest 3は、現行のQuest 2を引き継ぐメインストリーム向け次世代モデル。 昨年発売した高価なプロ仕様モデル Meta Quest Proから、パンケーキレンズを採用した薄型の「Infinite Display」光学系などの多くの点を引き継ぎつつ、両目4K+画素数や歴代Quest 最速の処理性能など、多くの点で Pro も超える高性能を備えます。 処理速度以上に大きな差は、新設のデュアルRGBカメラと奥行きセンサ(デプスプロジェクタ)による高度な Mixed Reality表現。 現行のQuest 2でも外部カメラ映像をモノクロで映して「家具にぶつからない程度に一応は外が見える」パススルー表
こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化学習のモデル化 環境のマルコフ性とマルコフ決定過程（MDP） 価値関数 強化学習手法の分類 価値ベースの強化学習手法 方策ベースの強化学習手法と方策勾配法 アクター・クリティック手法 TRPO [Tr
強いエンジニアになりたくて。20代の大失敗で始まる、夢を掴んでも挑み続ける二刀流というキャリア - Findy Engineer Lab
皆様どうもこんにちは。外資系ITコンサルタント企業のクラウド・エンジニアリング部門でマネージャーをしている中川伸一（@shinyorke）と申します。本業ではSRE（Site Reliability Engineering）として勤務する一方、個人活動としてブログ「Lean Baseball」およびPyCon JPやDevelopers Summit（デブサミ）等のイベントで、技術・キャリア・野球データサイエンスに関する情報を定期的に発信しています。 私は仕事およびチーム選びの視点として、現職を含めて「自分がやりたいこと・興味あることを仕事とする」「自分が納得できるチームと出会う」の2点を重視しており、自分自身のキャリアにおいて 常に目標・ビジョンを持つ その目標が実現できるよう、チームやポジションを求めて環境を変える（転職を含む） プレーヤーかマネージャーかといった役割にこだわらず、仕事
Numeraiで学ぶ金融時系列モデル評価指標
雨にも負けず 風にも負けず 冬にも 夏の過熱相場にも負けぬ ロバストな予測を持ち 強欲はなく 決して悲観せず いつも静かに利益を重ねている ... そう言うモデルを 私は作りたい by ??? (20??年) 前書き こんにちは。日本爆損防止委員会です(さっき考えた)。 さて、皆さんは今日も今日とて爆損を垂れ流していらっしゃると思います。その原因は様々あろうかと思いますが、そもそも「原因がわからない」という方がほとんどではないでしょうか。 爆損しているのに原因がわからない、というのは、言うまでもありませんが大変なストレスです。楽しい思いをしようと小さな島に遊びに行ったら殺人事件が起きて誰が犯人かわからないけど容疑者の人たちと一緒に暮らさないといけないイメージです（?）。 どうせ爆損するなら、「あーワイのモデルはこういう市況に弱いことが検証でもわかってて、今はその市況だから爆損なんやー」と原
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第2/5章 スクレイピングによる公共データベース（PDB)からの機械学習データを収集~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
愛してやまないAWSで展開するセキュリティ対策戦略
TL;DR セキュリティ対策には予防的統制と発見的統制の2つの観点が欠かせない AWSが提供するセキュリティサービスが予防的・発見的統制にどう寄与するかを解説 セキュリティ対策は、リスクの特定と可視化、リスク分析と優先度付け、施策費用の算出、経営層への報告とサポートの獲得で進めるべし セキュリティは、単に技術やツールを導入するだけではなく、組織全体の意識や文化、そして継続的な改善が求められる はじめに レバテック開発部レバテックプラットフォーム開発チームに所属している内藤です。 普段は、バックエンドの設計や実装、さらにインフラの構築まで幅広く担当しています。 最近、私は弊社開発部を代表して（色々な方面から怒られそう笑）、AWSセキュリティインシデント擬似体験GameDayに参加する機会に恵まれました。このイベントでは、セキュリティインシデントへの対応方法や予防策など、実際のインシデント調査
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
【React/Python】２年がかりで完成した個人開発サービスの話【ChatGPT】 - Qiita
個人開発でサービスを作り始めて、気がついたら２年も経っていました。 気軽な気持ちで作り始めたのですが、思いの外色々なことに手を出してしまったので、 利用した技術などをまとめてみます。 作ったもの YouTubeのライブ配信風の画面に向かって話しかけると、 音声を認識してAIがスーパーチャットを送ってくれる、 その名も「AIスパチャ」です。 良かったら遊んでみてください。 作るきっかけ YouTubeでひろゆき氏の配信を見ていた時に、 「私もひろゆきさんみたいに質問回答の配信をやってみたいです。 けれどいざ配信をしてみても視聴者が少なく、質問なんて全くきません」 といった質問がありました。 確かに、ひろゆき氏のように、何千人も視聴者がいて、ガンガンとスパチャが送られてきたらそりゃ楽しいですが、 普通の人はまずスパチャなんて送られません。 そもそも実際にYouTubeライブをやることのハードル
OpenAI支援のロボット企業「1X」のアンドロイドが洗練された動作でタスクをこなすムービー、ちょっと不気味ながら未来を感じさせまくる光景
2023年にOpenAIが主導するファンドから2350万ドル(約35億3000万円)の資金を調達したノルウェーの人型ロボットメーカー・1Xにより、人間のようなボディに車輪の足を付けたアンドロイド「EVE」数十台が、自律して物を持ち運んだりドアを開けて移動したりする様子を収めた動画が公開されました。 All Neural Networks. All Autonomous. All 1X speed | 1X Studio - YouTube All Neural Networks, All Autonomous, All 1X speed https://www.1x.tech/discover/all-neural-networks-all-autonomous-all-1x-speed Watch this eerily silent vision of the future — whe
ウォンテッドリーのバックエンド領域を支える言語の歴史を読み解く | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、ウォンテッドリー株式会社でインフラエンジニアをやっている @fohte です。 筆者はウォンテッドリーに join して 1 年が経過しようとしており、ようやくウォンテッドリーが採用しているアーキテクチャについて全貌が掴めてきました。そこで改めてウォンテッドリーの技術スタックを考え直してみると、ウォンテッドリーのバックエンド領域において利用している言語はなぜ採用されているのかが気になりました。今回はそれを読み解くべく、過去から現在までに利用されている言語の比率から、その背景と歴史を追っていきます。 ウォンテッドリーで採用している言語とアーキテクチャの歴史まずはじめに、ウォンテッドリーでは下図の技術およびアーキテクチャを選定しています。 (参考: 技術とアーキテクチャ - Wantedly Engineering Handbook) 本記事では、この図での "The System
Googleが最新の天気予報ソフトを開発、めっちゃ当たるってよ2023.11.16 08:00150,044 Thomas Germain -Gizmodo US- ［原文］ （ R.Mitsubori ） 明日天気になあれ。 ついに、｢今日どんな服装で出かけたらいいか｣ロボットが教えてくれる時代が来ましたよ。GoogleのAI部門であるGoogle DeepMindは、従来のシステムを90％以上上回る最新の天気予報モデルを発表しました。その名も｢GraphCast｣という機械学習モデルで、天気予報アプリよりも早く正確に、しかも効率的にこの先10日間のお天気を教えてくれます。 現地時間の14日、Googleの研究チームは論文を発表。そのなかで｢我々はこれが、天気予報の転換点になると確信しています｣と記しています。 大量の過去気象データから未来を予測現在の天気予報は一般的に｢数値天気予報（N
AIによる画像の無断利用にアーティストたちが対抗する新たなツールが開発された。人間の目にはわからない加工を画像データに施すことで、この画像データを訓練に使った生成AIモデルを破壊できるという。 by Melissa Heikkilä2023.10.27 41 22 アーティストがこの新しいツールを使用すると、自分の作品をインターネット上にアップロードする前に、作品内のピクセルに対して目に見えない変更を追加できる。人工知能（AI）企業が、この変更を加えた作品を収集し、生成AI（ジェネレーティブAI）の訓練に使用すると、AI学習モデルが無秩序で予測不可能な状態に破壊される可能性がある。 「ナイトシェード（Nightshade）」と呼ばれるこのツールの目的は、アーティストの許可なく作品を使用してモデルを訓練しようとするAI企業に反撃する方法を提供することだ。「ダリー（DALL-E）」、「ミッドジ
Go製CLIツールGatling Commanderによる負荷試験実施の自動化 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ML・データ部MLOpsブロックの岡本です。 MLOpsブロックでは機械学習モデルの実験基盤の作成、機械学習モデルを組み込んだAPI・Batchの開発・運用・保守を行なっています。APIを開発する際には負荷試験を実施し、本番環境で運用する際に求められるスループット・レイテンシを達成できるか確認します。 MLOpsブロックでの従来の負荷試験実施には人手を要する定型的な作業が複数ありました。また頻繁に行う作業でもありトイルとなっていました。 本記事ではMLOpsブロックで抱えていた負荷試験実施の課題と、解決のために開発したOSSのCLIツール、Gatling Commanderについて紹介します。Gatling Commanderが負荷試験の実施におけるトイル削減の一助になれば幸いです。 github.com 目次 はじめに 目次 背景・課題 従来の負荷試験実施の方法 分
長女と2人で水族館に行ったときの写真。帰路のバスで「2人でまた来たいねえ」と言われて泣きました。例のごとく本文とは全く関係がありません。 はじめに こんにちは。最近、ダンダダンのアニメ化が発表され、嬉しい気持ちのエムスリー エンジニアリンググループ VPoE 河合(@vaaaaaanquish)です。 皆さんは『Hit Refresh』という書籍をご存知でしょうか。 現Microsoft CEOであるサティア・ナデラの自伝であり、OpenAIやGitHubと現在"Hit"を続けているMicrosoftに成る過程において、会社を"Refresh"してきた物語が書かれています*1。 その中にあるサティア・ナデラのテクノロジー文化をリスペクトした一節が、私は大好きです。 テクノロジーは魅力的だが、 それ以上に魅力的なのがそれを設計した人達の深いこだわりだ。 実際にサティア・ナデラがMicroso
ようやく解けてきたリスキリングの誤解 西舘聖哉氏（以下、西舘）：それでは後藤さん、よろしくお願いいたします。 後藤宗明氏（以下、後藤）：よろしくお願いいたします。 西舘：僕は1冊目の書籍から後藤さんを知って、いろんなセミナーやカンファレンスを見させていただいていますが、最近のリスキリングの状況はどうですか？ 後藤：「やっと機が熟してきたな」という手応えを、この数ヶ月間で感じ始めています。 西舘：というと？ 後藤：書籍の中でも書いたんですが、「個人が自主的に取り組む学び直しだ」という誤解によってうまくいっていないところがあったんです。ですが最近は、リスキリングをすると「自社にとってよいことがあるんだ」「自社の未来の事業を担う人材を育てていくことだ」と、経営者の方々にだんだん理解していただけるようになっています。 それで、組織の中でリスキリングの制度をちゃんと作っていくかたちが徐々に始まりつつ
アドビはジェネレーティブAIをめぐる熾烈な競争の最前線に飛び込んだことで、自らを非常に難しい立場に追い込んだ。 グラフィックデザイナーは同社の主要な顧客であり、彼ら彼女らに強力なツールを提供することでグラフィックデザインひいてはクリエイティブ業界全体の生産性向上に寄与してきた。 しかし、ジェネレーティブAIを組み込んだアドビのツールはあまりに強力になりすぎ、いまや主要な顧客から仕事を奪いかねないところまで来てしまった。 米金融大手ゴールドマン・サックス（Goldman Sachs）の最新の試算によれば、ジェネレーティブAIの進化と普及によって、世界全体でフルタイムの仕事（日本の正社員職に相当）3億人分が失われる可能性があり、うちアート・デザイン業界がその4分の1を占めるという。 アドビの広報担当にコメントを求めたが、返答はなかった。 存亡の危機 アドビの社内Slackチャンネルには他にも、
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野・平野です。 今回は「LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと」というテーマで、従来のMLOpsとの違い・ツール・構成例等について調査・整理しました。 LLMとはLarge Launguage Model（大規模言語モデル）の略であり、ここでのLLM開発とは、「LLM自体の開発」および「LLMを活用したシステム開発」の両方を含むものとします。LLM開発のフローについては以前にLLM開発のフローで詳細を説明しているので、ぜひ併せてご覧ください。 まず、MLOpsとは「機械学習モデルの実装から運用までを円滑に推進するための手法や考え方」のことです。AIの社会実装が増えるに伴い、MLOpsチームを設ける企業も増えてきました。また、最近ではLLMやその関連技術が急速に発達してきており、今後LLMを用いたアプリケーション
加藤公一（はむかず） @hamukazu Kimikazu Kato, ソフトバンク株式会社。博士（情報理工学）。修士は数学（代数幾何学）。にゃーんと鳴く狂犬と呼ばれている。DMは全員に開放中。 著書「機械学習のエッセンス」：bit.ly/mlessence 、監修「機械学習図鑑」bit.ly/mlzukan linkedin.com/in/kimikazukato
物理学における「実在」は存在していない ～現代物理学事情（量子力学編）～｜Masahiro Hotta
アインシュタインは、量子力学をこの世界のもっとも基本的な理論の１つとは見なしていませんでした。その理由の１つとして、日常的なモノの実在性とその決定論的な運動を量子力学は許していないという点を挙げています。量子力学ではない、決定論的な実在の物理法則が他にあると信じていたのです。 『君は，君が見上げているときだけ月が存在していると本当に信じるのか？』 これはアインシュタインが親しい物理学者に向けて言ったとされる言葉です。量子力学はその月の実在性も否定する理論だったので、彼は死ぬまで不審に思い続けていたのでした。しかしアインシュタインが期待したような路線で成功をした理論は現れませんでした。一方で量子力学は、もの凄い精度でその正しさが実験的に確認をされている基礎理論として、広く認められるようになりました。 見えていた月が次の瞬間に振り返ってもまだ実在し続けることは、例えば人工衛星やロケットなどへの
生成系AIがもたらす開発ワークフローの変化
GitHub Copilotのような生成系AIコーディングツールの急速な進歩が、ソフトウェア開発現場に打ち寄せる次の波を加速させています。この記事では今、皆さんが知っておくべきことをご紹介します。 コンピューターを計算のためだけに使っていた時代、エンジニアのDouglas Engelbartは、コンピューターを「人類の最も複雑な問題を解決するコラボレーションツール」として捉え直し、「すべてのデモの母」を実施しました。デモの冒頭で、彼は聴衆に「自分の行動に即座に反応するコンピューターがあれば、どれだけの価値を得られるだろうか」と問いかけました。 それと同じ質問を、生成系AIモデルにも投げかけることができます。新しいアイデアのブレインストーミングを行ったり、大きな構想を小さなタスクに分けたり、問題に対する新たな解決策を提案してくれる、反応性に優れた生成系AIコーディングツールがあれば、どれだけ
［インタビュー］アプリの分析をしてその結果をゲームに反映させてみたら，売上が20倍になったんです。バンダイナムコネクサスが語る，データ分析によって「出来ること」とその重要…
［インタビュー］アプリの分析をしてその結果をゲームに反映させてみたら，売上が20倍になったんです。バンダイナムコネクサスが語る，データ分析によって「出来ること」とその重要性【PR】 編集長：Kazuhisa カメラマン：佐々木秀二 バンダイナムコというグループの中には，実にさまざまな会社がある。 持株会社である「バンダイナムコホールディングス」のもと，読者の皆さんに一番馴染みがあるであろう「バンダイナムコエンターテインメント」，BLUE PROTOCOLで存在感をさらに大きくした「バンダイナムコオンライン」，ゲーム開発の「バンダイナムコスタジオ」，“バンナムナムコ”の名前が付かないところでは，「ディースリー・パブッリシャー」もバンダイナムコグループの会社だ。 ほかにもいくつもの会社があるのだが，その中に「バンダイナムコネクサス」という，社名からは一見何をしているのか今ひとつ分からない会社が
はじめに みなさま、初めましての方もご無沙汰しておりますという方も、株式会社キカガク代表の吉崎（twitter:@yoshizaki_kkgk）です。 ちょうど１年ほど前に失敗して泣きながらこんな記事を書き、多くの方から反響をいただきました。 Qiita: 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 こちらの記事は2018/10/25現在、1118いいねをいただけるモンスター記事となりました。 いま思うと、契約に関する素人感丸出しの記事ですが、まだまだ黎明期のこの分野にとっては共感していただけるような内容だったのだと嬉しく思います。 この記事が関係あるかないかわかりませんが、これ以降、契約周りの話であったり、機械学習のモデルではなくプロジェクトとしての進め方の書籍や記事を2018年は多く見かけるようになりました。 まさに、技術から事業化への一歩を踏み出した１年であっ
Forbes発表の「30歳未満の30人」リストに創業者が名を連ねた新興AI企業のKaedimが、自動変換との宣伝文句を破り人力で仕事をしていたと報じられました。 Buzzy AI Startup for Generating 3D Models Used Cheap Human Labor https://www.404media.co/kaedim-ai-startup-2d-to-3d-used-cheap-human-labor/ Kaedimは機械学習を使ってクライアントの2Dイラストを3Dモデルに変換する業務を担う企業で、ゲームデベロッパーなどにサービスを提供しています。同社は「2Dから3Dへの自動変換」「3Dモデリングの退屈な部分を自動化する」とうたい、あたかもすべてAIで作業しているかのように宣伝していましたが、実際には「品質管理」のために人間のアーティストが関与していたと、
きのこたけのこ戦争を終わらせるため、X線を浴びせて中身を解析した結果→「これでむしろ加速してしまうだろ」「争いは終わっても戦いは終わらない…」
有限会社ホワイトラビット @XRayCT X線CTなどの3D画像が専門の会社です。 3D画像解析/CT再構成/自動検査ソフトウェアの開発、博物館向け3Dコンテンツや3Dプリント模型の作成、CTデータの公開が事業内容。 X線CT装置の開発も始めました。 代表は、地質古生物学で博士号を取得後、起業。 GPUによる高速計算が得意で、多変量解析や機械学習も手掛けます。 white-rabbit.jp リンク 有限会社ホワイトラビット 有限会社ホワイトラビット | 3D画像解析ソフトウェアの開発・販売／CT再構成による3Dデータの作成／3Dデータの加工・解析／3Dデータの展示コンテンツやサイトの作成／3Dデータの3Dプリンタによる出力／DICOM STL 変換 ソフトウェア開発会社です。CTスキャンデータ作成とその再構成、3Dデータ作成、データからの模型作成などを行います。3D画像解析ソフトウェア
Cloudflare Workers + Hono ワークショップ - ServerlessDays Tokyo 2023
Cloudflare Workers + Hono ワークショップ 資料はこちら => workshops.yusuke.run #serverlessdays Yusuke Wada 2023-09-24 ServerlessDays Tokyo 2023 workshops.yusuke.run アジェンダ ワークショップについて Workers イントロダクション Hono イントロダクション 基本編 プロキシ編 Web API編 フルスタック編 AI編 Honoをより深く知る その他 1. ワークショップについて 1.1 対象 対象者 Cloudflareでのアプリケーション作成に興味のある方 Honoを使ってみたい方 フロント、バックエンド問いません 前提条件 Wranglerが動く環境をつくっておく npx wrangler が動く JavaScriptに対する知識があるとよい
こんにちは、上野です。 本記事ではGoogle Cloudの認定試験について紹介します。AWSの認定試験に関してはNRIネットコムのブログでも多く紹介されており、取得されている方も多いと思います。私自身も最初はAWSの認定資格を取得し、その後Google Cloudの認定資格を取得しています。私と同じようにAWS→Google Cloudの認定試験を受けるという順番の方もいるのかなと思いまして、AWS認定試験をよく知っている前提でその違いも含めて紹介していきたいと思います。 Google Cloudの認定資格 現時点では、以下のとおり11個の認定資格が存在します。 詳細は公式ページもご確認ください。 私自身は7個の認定を取得しています。（あと4個です。） 区分 資格名 受験料 言語 Foundational Cloud Digital Leader $99 日本語/英語 Associate
『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ？』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、cudaMallocでメモリ領域を確保し、cudaMemcpyを使ってホスト(CPU側)のメモリとデータの送受信を行い、GPU上で演算kernelとする関数（以下、GPU-Kernel）を呼び出し、最後にc
株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
1985年、福島県生まれ。慶應義塾大学文学部卒業。IT系ニュースサイトを運営するアイティメディアで情報システム部に在籍し、エンタープライズIT領域において年間60本ほどのイベントを企画。2018年10月、フリーに転向。現在は記者、広報、イベント企画、ブランドアンバサダー、マネージャーとして、行政から民間まで幅広く記事執筆、企画運営に奔走している。著書『ルポ 日本のDX最前線』（集英社インターナショナル） Twitter：https://twitter.com/sakaisaketen 酒井真弓のDX最前線 2018年に経済産業省のレポートが「DXの壁」を指摘したように、日本では、DX（デジタルトランスフォーメーション）が遅れているとよく言われている。また、「日本はもはやIT後進国」「なぜアメリカのGAFAや中国のBATHと渡り合える企業が日本では生まれないのか」などの悲観的な意見もしばしば
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
Google、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版に。ローカルで実行できるソフトウェア版も提供
Google Cloudは、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版を提供開始した。データベースのデータをリアルタイムにAIに反映できる高速なベクトル検索などが可能だ。 Google Cloudは、PostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI機能を組み込んだ新機能「AlloyDB AI」が正式版となったことを発表しました。 AlloyDBはGoogle Cloudのマネージドサービスとして提供されますが、同時に、AlloyDBをローカル環境で実行可能なソフトウェア版の「AlloyDB Omni」でもAlloyDB AIが正式版となりました。 AlloyDB Omniは開発環境などでの利用は無料です。本番環境の利用では有料のサブスクリプション料金が設定されており、Google Cloudによるサポートが提供されます。 企業
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。 ここでいうグラフとは、棒グラフや円グラフのようなデータを視覚化したものではなく、対象物をノード（頂点）とエッジ（辺）を用いて表現したデータ構造を指す。例えば、SNSのソーシャルグラフに用いられている。各ユー
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
2023年12月10日から16日にかけて行われた機械学習と計算論的神経科学のカンファレンスイベント「NeurIPS」において、シドニー工科大学の研究チームによる「生の脳波を直接言語に翻訳する」という大規模言語モデル「BrainGPT」の論文が注目論文として選出されました。 Portable, non-invasive, mind-reading AI turns thoughts into text | University of Technology Sydney https://www.uts.edu.au/news/tech-design/portable-non-invasive-mind-reading-ai-turns-thoughts-text New Mind-Reading "BrainGPT" Turns Thoughts Into Text On Screen | I
つつつ @tsutsutsu_2020 娘が結婚するかもって言ってる男の子、良い奴なんだけどどうにも幼いというか正直言ってガキっぽいんだよな… 娘が来てるのに電車に夢中で放ったらかしだったりするし。お昼寝の時のオムツもまだ取れてないし。本人の自由を尊重して一切口出ししないことにするとこうしてSNSで愚痴ることになるのだな… 2024-04-22 11:21:59 つつつ @tsutsutsu_2020 東海岸で日英中トリリンガル子育て中(2020年9月生まれ)。妻は安徽省合肥出身。主夫の副業でテニュアトラック大学助教(機械学習、データアナリティクス)。Ph.D. in Economics。世界史/化学/アメリカ在住/育児。
生成AIに取り組む全事業者が見るべき「State of AI 2023レポート」解説｜梶谷健人 / Kent Kajitani
AdeptやWayveなどに投資するAI特化のベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が160ページ以上に渡って、AIの現状をまとめたレポート、「State of AI」の2023年版が、2023年10月12日に公開された。 このレポートには今押さえておくべき生成AI市場や技術の状況が豊富な事例やデータとともにまとまっており、生成AIに事業として取り組む関係者は一度は目を通すべき内容になっている。 とはいえボリューミーなレポートを読む時間をなかなか確保できないという方も多いだろう。本記事では、そんな方々向けに特に興味深いスライドをピックアップして紹介していく。 State of AIについてこのレポートは、英国のAIに特化したベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が2018年から毎年発行している、AIの現状を、豊富な統計データとともに網羅的にまとめ
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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
データ解析者の心得： 製造DXの初歩の初歩｜Dr. Kano
「機械学習天国ニッポン」と生成AIの著作権リスク 早大・上野教授
【アップル発表会まとめ】USB-C採用のiPhone 15きた！ #AppleEvent
ChatGPT の仕組みを理解する（後編） - ABEJA Tech Blog
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
Googleが最新の天気予報ソフトを開発、めっちゃ当たるってよ
生成AIにアーティストが反撃、汚染データでモデルを壊す新技術
ギークでスマートな人達が活躍する組織を支える3つのポイント - エムスリーテックブログ
今後5年で成長する10の職種と急速に縮小する10の職種 AIや自動化による「技術的失業」に備える、リスキリングの重要性
アドビ社員たちは画像生成AI機能が自社ビジネスを破壊すると本気で悩んでいる。デザイナーが減ると…
LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと | フューチャー技術ブログ
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娘が結婚するかもしれない男、良い奴だけど幼稚すぎる…娘がいるのに電車に夢中だしお昼寝の時のオムツもまだ取れてないし