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機械学習の検索結果1 - 40 件 / 3341件

  • プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり

    プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ

      プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
    • OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z

      凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

        OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる|shi3z
      • 20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)

        https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601

          20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
        • 【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画

          「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を0から自力で作ろうと思うと40時間はかかるが、chatgptを使う事によって4時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全

            【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
          • 東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から

            ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は? AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え

              東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から
            • マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開

              マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル(LLM)がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

                マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
              • 画像生成AI「DALL·E 3」の性能が凄まじい。これを無料で使わせるマイクロソフトは本気で競合をつぶしに来ている (1/3)

                10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3(ダリ3)」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける! なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です

                  画像生成AI「DALL·E 3」の性能が凄まじい。これを無料で使わせるマイクロソフトは本気で競合をつぶしに来ている (1/3)
                • 【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics

                  株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。

                    【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
                  • 総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門

                    統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①-クロスセクションデータ- ・比率の見方②-使い方と注意点- ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手

                      総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
                    • ChatGPT AIとペアプログラミング

                      OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります: 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

                        ChatGPT AIとペアプログラミング
                      • OpenAI がまたやった!OpenAI DevDay 総まとめ|ChatGPT研究所

                        AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

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                        • 生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第一回:実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge

                          百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア?AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ?」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込

                            生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる?第一回:実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
                          • 「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった

                            ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5%程度。*1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1%程度ではないかと推測します。 では、この1%の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか? 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか?」というアタ

                              「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
                            • なぜ、微積分は役に立つのか

                              なぜ、微積分は役に立つのか 2023.11.27 Updated by Atsushi SHIBATA on November 27, 2023, 14:58 pm JST 今回紹介する書籍:『はじめての物理数学』永野 裕之(SBクリエイティブ、2017) 朝起きてから寝るまで、我々は何種類もの「数」を見ます。 私自身、朝起きるとネットやニュースで降水確率、予想気温のように気象にかかわる数、為替、海外の株式市場の指数など、いろいろな種類の数をチェックします。しばらく前なら、コロナウイルスの感染者数や増加傾向を表す指数を毎日のように確認していました。 自分を取り巻く環境を知るために、私たちはいろいろな「数」を確認します。そして数を手がかりにして、行動を決めます。現代を生きる私たちにとって「数」は、世界を知るための「目」としての役割を持っています。 現代人が日常的に見るこの種の数は、たいてい計

                                なぜ、微積分は役に立つのか
                              • 画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)

                                Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり(左)として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる(筆者作成) Stable Diffusi

                                  画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)
                                • LLMの現在 - Speaker Deck

                                  今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

                                    LLMの現在 - Speaker Deck
                                  • ChatGPTで圧倒的に回答精度を高めやすいよう開発したプロンプト(入力文)ひな形を無償公開: GPT研究所のGPT監査活動を通じて編み出した汎用型プロンプト【日本マネジメント総合研究所合同会社】

                                    ChatGPTで圧倒的に回答精度を高めやすいよう開発したプロンプト(入力文)ひな形を無償公開: GPT研究所のGPT監査活動を通じて編み出した汎用型プロンプト【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年5月21日 日本マネジメント総合研究所合同会社 各種感染症・台風/豪雨災害・各種震災など各地の災害や戦禍等で、国籍等に関わらず感染・被災・苦境に直面された方々と、復興者の方々や平和維持活動の皆様・世界各地の医療機関関係各位ならびに各種関係各位のご安全と1日も早い実りあるご快癒・復旧復興・和平等と共に、ご無念ながらに天上に召されました尊い御霊・御仏のご冥福を心よりお祈り申し上げます。 弊社の理事長が所長を務めるGPT研究所にて、下記の通り、ChatGPTにおける入力・質問文を工夫することで、より精度の高いGPT出力・回答を得やすくなるプロンプト(ビジネス・プライベートなど各

                                      ChatGPTで圧倒的に回答精度を高めやすいよう開発したプロンプト(入力文)ひな形を無償公開: GPT研究所のGPT監査活動を通じて編み出した汎用型プロンプト【日本マネジメント総合研究所合同会社】
                                    • ChatGPT for Developer - Promptのチカラ

                                      ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m

                                        ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
                                      • GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge

                                        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紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

                                          GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge
                                        • AIいらすとや

                                          無制限AIいらすとや 「いらすとや」風の画像を生成できる「AIいらすとや」が無制限で利用ができます。 無制限ダウンロード 「AIいらすとや」含む「AI素材」内にある多種多様な素材を追加費用を払うことなく、すべてのサイズで無制限でダウンロードができます。

                                            AIいらすとや
                                          • [人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか? - Qiita

                                            はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは? ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も

                                              [人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか? - Qiita
                                            • GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB

                                              近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 (追記)なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル:Empowering Psychotherapy wit

                                                GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
                                              • 【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita

                                                はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい

                                                  【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
                                                • 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
                                                  • 【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
                                                    • 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
                                                      • 自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話|JoanOfArc

                                                        はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え?そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは?」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの?」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察

                                                          自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話|JoanOfArc
                                                        • ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集 -2023年10月バージョン-

                                                          企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - とある人の、変わってしまった日常の一部 - なぜ?何が? ChatGPT で変わるのか? - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Copilot の可能性

                                                            ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集 -2023年10月バージョン-
                                                          • ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん

                                                            こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ

                                                              ChatGPT プラグイン機能一覧|しおぱん
                                                            • 3秒の音声があれば本人そっくりの声で日本語・英語・中国語合成できる「VALL-E X」はやはり脅威。MSが非公開にした技術のOSS版を試して実感した(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                                                              わずか3秒の元音声から本人そっくりな音声合成が可能な技術「VALL-E X」が誰でも使える形で公開されました。オープンソース版で、ローカルマシンからWebUIで利用できます。さっそくインストールして使ってみました。 以前、ディープラーニングベースの音声・歌声合成ソフトであるDiff-SVC、リアルタイム処理が可能なAIボイチェンRVCを紹介したとき、自分は記事タイトルに「驚異の」という形容詞を付けました。それでも学習には数十分の本人による音声データが必要で、そこまでのデータを用意するのは容易ではありません。それに対してVALL-E Xでは元データが3秒あれば本人に似た声を生成できるのです。

                                                                3秒の音声があれば本人そっくりの声で日本語・英語・中国語合成できる「VALL-E X」はやはり脅威。MSが非公開にした技術のOSS版を試して実感した(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
                                                              • 【酒屋さん監修】「世界一やさしい日本酒入門」を目指して、資料を作ってみました - JUNERAY

                                                                こんにちは、JUNERAYです。 皆さんは日本酒がお好きですか?私は大好きです。夏の午後、プールへ行った帰りにアイスを食べて、クーラーの効いた部屋でする昼寝くらい好きです。 長いことお酒や飲み物にまつわる仕事をしていて、ありがたいことにビギナーさんにお酒の基礎知識や美味しい飲み方などのレクチャーをさせていただく機会も増えました。 日本酒についても何度か解説記事を書いているのですが、実は毎回ぶつかる壁(でかい)(かたい)があります。 まじこれ。 馴染みのない専門用語がたくさん出てくるだけでなく、そのいちいちが「特別本醸造」とか、「山卸廃止酛」とか、墾田永年私財法か??ってくらい漢字の繋がった用語だらけ。ぷよぷよだったら連鎖して消えてます。 ビギナーさんの中には、「日本酒のことが知りたいと思って入門書を買ったけど、ちょっと読んだだけで投げ出しました」なんて方も少なくなく、レクチャーする側として

                                                                  【酒屋さん監修】「世界一やさしい日本酒入門」を目指して、資料を作ってみました - JUNERAY
                                                                • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

                                                                  先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

                                                                    大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
                                                                  • 【ChatGPT「GPTs(GPT Builder)」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 | WEEL

                                                                    【ChatGPT「GPTs(GPT Builder)」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 2024 2/24 2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。 しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです! こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ! というわけで本記事では、SNS上で話題になったGPTsの活用事例60選を紹介します。 また記事の後半では、プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子もお見せします。 ぜひ最後までご覧ください! なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる 【現在最強】GPT

                                                                    • LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した|shi3z

                                                                      LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i

                                                                        LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した|shi3z
                                                                      • 自炊するな。ガチでやめろ。人生終わる。

                                                                        引越しをするついでに自炊――家の本の電子書籍化――を行った。以下はその時の作業メモ、および深い後悔についての記録である。短くまとめると、絶対に自炊はしてはいけない。自炊をすると最悪死ぬ。 具体的な自炊の方法が知りたい方はすぐさましかるべき場所までスクロールすればよい。そうやってインスタントに情報を知っていればいいんだ! ずっとそうしていればいい! だが覚えておけ、Q. そうやって得た知識が何になるというんだ! A. 知識になる 前書き 引越しをした。私は引越しを安上がりにするタイプで、おおむね宅急便 + 赤帽 + 自家用車による庶民的な引越しを行うことが多い。だが引越しの詳細についてはまた今度にしよう。 引越しをするついでに家にある本を大雑把に1. 重要な本、2. 持っておく本、3. くそどうでもいい本 の三つに分けた。 各カテゴリには、例えば次のようなものが含まれる。 重要な本 父親から

                                                                          自炊するな。ガチでやめろ。人生終わる。
                                                                        • GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました|花笠万夜

                                                                          花笠監督の「私立GPT北高校」でグランシュライデ2週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるw いかん、これはハマるw https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に「+」マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ

                                                                            GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました|花笠万夜
                                                                          • アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog

                                                                            はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る

                                                                              アメリカでソフトウェアエンジニアの職を探した - pco2699’s blog
                                                                            • 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開

                                                                              資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」(ブレインパッド)という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン(実際に手を動かして学ぶ)資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用

                                                                                新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開
                                                                              • 複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog

                                                                                最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

                                                                                  複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
                                                                                • クックパッドを退職しました - 昼メシ物語

                                                                                  2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ

                                                                                    クックパッドを退職しました - 昼メシ物語