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機械学習の検索結果201 - 240 件 / 28813件

  • ChatGPT使い方総まとめ - Qiita

    こんにちは!sakasegawaです! ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します! ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成!神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped

      ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
    • AWSによるクラウド入門

      真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19

      • Adobe MAX 2017のスニークス – 人工知能Adobe Senseiの活用技術 - ICS MEDIA

        米Adobeアドビ Systemsシステムズが主催の世界最大のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2017」(ネバダ州ラスベガス)。二日目の10月19日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。過去の例を挙げると、Photoshopのディフォグ(霧を増減させる)機能やマッチフォント機能、最新のPremiere Proに搭載されたイマーシブ空間内での編集機能もかつてスニークスで発表された技術です。本記事では発表された11のテクノロジーを、現地のイベントに参加したスタッフ(池田)がレポートします。 今年は人工知能Adobe Senseiをフル活用した次世代技術のオンパ

          Adobe MAX 2017のスニークス – 人工知能Adobe Senseiの活用技術 - ICS MEDIA
        • 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!

          本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力(特に微積・線形代数)を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 (満たせない要望も多いですが) 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない(Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える) けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ! って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

            統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!
          • 【合計600冊以上】無料で読める技術系の電子書籍 2015年版まとめ - ニートの言葉

            おはようございます。こんにちは。こんばんは。 あんどうです。 早いもので年末ですね。 僕は先週の金曜(2015/12/25)で仕事納めをしまして、冬休みを満喫しております。 さて、今回は冬休みのために無料で読める技術系の電子書籍をまとめました。 これからも詳細を追記・更新していきますので、ぜひブックマークしてくださいませ。 そして、オススメのものがございましたらコメントでお知らせください。 オライリー Web開発(10冊) IoT(19冊) デザイン(11冊) DebOps(17冊) データ解析(22冊) Apress(23冊) セキュリティ系 Android 機械学習 IoT Microsoft 公式サイト(31冊) ブログ(約500冊) 日本語で読めるもの ケヴィン・ケリー著作選集(3冊) オライリー 謎の表紙で有名なオライリーですが、一部の書籍をオープンにしています。 ジャンルごとに

              【合計600冊以上】無料で読める技術系の電子書籍 2015年版まとめ - ニートの言葉
            • 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】
              • 東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai

                2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事:松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは?Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講

                  東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
                • 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
                  • 写真や動画を手書きアニメ風にするアプリ「Olli」が人気に 漫画家やイラストレーターも反応 - ねとらぼ

                    写真や動画を手書きアニメ風に加工するiOSアプリ「Olli」がプロの漫画家やイラストレーターも反応するなど、Twitterで注目を集めています。アプリの価格は240円。 元動画は【こちら】 アプリ自体は2017年4月にリリースされたものでしたが、2018年11月5日の深夜、イラストレーターの大槍葦人さんが「このアプリ面白い。っていうか勉強になる」と、自らの手を撮影した線画風動画を投稿し10万件近い「いいね」を集めたことから知名度が急上昇しました。 画像加工アプリは多数存在しますが、Olliの特徴はなんといっても人間味のある線や色合い。大槍葦人さんも「このソフトの凄さって、人間が拾いそうな線を拾うところなんですよね。不思議なほど人間が描いた絵っぽい」と、アプリの性能に言及しています。 Olliはフィルター付きの状態でリアルタイムに撮影することも、カメラロールからインポートして加工することも可

                      写真や動画を手書きアニメ風にするアプリ「Olli」が人気に 漫画家やイラストレーターも反応 - ねとらぼ
                    • この商品は売り切れなどの理由により表示しておりません - ZOZOTOWN

                      会員でない方でも「お気に入り」機能が 使えるようになりました 会員限定だった「お気に入り」機能を使って、 気になったアイテムやブランドを追加するとお買い物がより快適になります。 自分だけのアイテムリストを作る 気になるアイテムを追加して、価格や在庫状況などをこまめにチェック! よく見るブランドだけ楽々検索 たくさんあるブランドの中から 好きなブランドのアイテムだけ楽々検索! 好きなショップの最新情報を知る ショップを追加すると、日々更新される「ショップニュース」の中から お気に入りショップだけのニュースを見ることが出来ます。 値下がり情報や在庫状況などをお知らせ お気に入りアイテムが値下がりした時や、在庫が残り少なくなった時、 お気に入りショップが値下げした時などにお知らせします。 をクリックして追加 アイテムやブランドページにある ハートマークをクリックしてどんどん追加しよう。

                      • Hiroshi Takahashi

                        Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

                        • ある日海馬が故障した - 一過性全健忘(TGA)体験記 - ibaibabaibaiのサイエンスブログ

                          だいぶ固い話題が続いたので,気分を変えて.3年ちょっと前に経験した奇妙な出来事についての報告を書くことにする.簡単にいうと,ある日突然海馬が故障して記憶にまったく書きこみができなくなり,数時間で治った.という話である.途中から科学者魂というか,何としてでも画像を手に入れてやる,みたいなモードになるのだが,さてその結果はどうなったか.症状のほうはそのまま回復して,その後再発もしていないので,心配せずに読んでいただきたい.あと,文中にも出てくるが,筆者は医療関係者でも脳の専門家でもないので念のため. 「これで5回目だと思う」 その日は10月の土曜日で,午後は自宅で科研費の書類を作っていた.それにも飽きて,いつものようにバスで最寄り駅まで行き,ジムに入った.着替えて,軽い筋トレをはじめたが,途中からなにか考えがうまく回らなくなって,ジムの中でうろうろしていたような気がする. そのあとしばらくたっ

                          • データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊&中級者向け12冊(2015年冬版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                            (Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする(しようとしている)人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが(笑)。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと

                              データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊&中級者向け12冊(2015年冬版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                            • ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース(TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換) - その後のその後

                              「いつか勉強しよう」と人工知能/機械学習/ディープラーニング(Deep Learning)といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ/フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種(DeepDream、chainer-gogh)。 (DeepDreamで試した結果画像) タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ

                                ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース(TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換) - その後のその後
                              • カルビーのポテチを売上1.3倍にしたAIの正体--プラグの「パッケージデザインAI」の実力

                                カルビー、ネスレ日本、森永乳業など、日本を代表する食品メーカー各社が導入しはじめているAIツールがある。マーケティングリサーチとパッケージデザインを展開するプラグが2年前にリリースした「パッケージデザインAI」だ。 590万人の学習データをもとに、AIが商品のパッケージデザインをたった10秒で評価する。商品開発の期間短縮を図れるほか、 “デザイン改良のヒントを得られる”点も好評だ。料金プランは2つ。1画像あたり1万5000円の単発利用と、1カ月70万円(1年契約なら50万円)の使い放題サブスク型から選べる。ちなみに無料お試しプランは、5月31日よりすべてのサービスが10画像だけなら誰でも利用できるとのこと。 カルビーでは、「とうもりこ」「えだまりこ」に続いて、同社の“最堅”ポテトチップス「クランチポテト」のリニューアルでもパッケージデザインAIを活用したことを2020年9月に発表していたが

                                  カルビーのポテチを売上1.3倍にしたAIの正体--プラグの「パッケージデザインAI」の実力
                                • ChatGPTプロンプトテンプレート例文集|入江 慎吾 🚀 生成AIでプロダクト開発

                                  ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー@専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー@専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023

                                    ChatGPTプロンプトテンプレート例文集|入江 慎吾 🚀 生成AIでプロダクト開発
                                  • Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball

                                    ※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

                                      Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
                                    • ご意見番に聞く、「良質なコンテンツが一番のSEO」って本当ですか? | HRナビ by リクルート

                                      ウェブにはSEOの情報が氾濫している。しかし、どれが正しいのかは、いまいちわからない。最近では「良質なコンテンツを提供するのが一番のSEO対策」という論調が主流になっているが、一方でSEOのテクニックがシェアされる様子もまだ見かける。 良質なコンテンツを提供すれば、SEOの対策はしなくてもいいの? 一体、正しいSEOって何? そんな素朴な疑問を、株式会社so.la代表でSEO専門家の辻正浩さんにぶつけてみた。 辻さんは普段からTwitterやブログなどでSEO情報を発信しており、日本でおこなわれる全検索のうち約2.5%は、辻さんが仕事で関わるサイトがクリックされているとのこと。 最近では悪質なSEO業者と熱いバトルを繰り広げたことも記憶に新しい。 そんな“SEOのご意見番”である辻さんの返事は「世の中の99%のサイトは、SEOなんて考えなくてもいいんじゃないでしょうか」というもの。その真意

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                                      • AIと呪文で、もう逢えない妻の新しい写真を捏造した(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                                        妻が遠い世界に旅立って来年で10年を迎えます。筆者は妻が遺した歌声をもとに、歌唱合成でデュエットしたりするのをライフワークとしているので、声そのものは新たな「思い出」を作ることができるのですが、映像についてはそうはいきません。 今年の3月に、古いAppleのデジカメから救い上げた写真が奇跡的に1枚増えたくらいで、残った数百枚の写真、数十本の動画をAIで高精細にしたりとやっていました。これができるのもすごいことです。

                                          AIと呪文で、もう逢えない妻の新しい写真を捏造した(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
                                        • アイデア大全ー57の発想法/思いつくことに行き詰まった時に開く備忘録

                                          「アイデアの作り方」が気になるのは、普段とは違ったアプローチが必要になる時、つまり、いつものやり方では間に合わない時/行き詰った時だ。 以下のリストは、そうした行き詰まりに突き当たった際に眺めてみる備忘録として作成した。 同じアイデアを作るといっても、どの段階にいるかによって必要な手法は異なる。 すでに方向性が決まっている場合や、まるで何も思いつかない場合、数だけはたくさん出たがどうやってまとめるのか途方にくれている場合など、一口に「アイデアの作り方」といっても、それを適用する場面もそれに使う手法もいろいろである。 そんなわけで、段階順に整理したほうが、使いやすいリストになると考えた。 以下ではアイデア作成プロセスの段階に応じて、アイデアの作り方を分類して配列した。 大きくは、前半にアイデアを増やしていく拡散系ツールを置き、後半に増えた(増えすぎた)アイデアをまとめ/しぼりこんでいく収束系

                                            アイデア大全ー57の発想法/思いつくことに行き詰まった時に開く備忘録
                                          • [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も

                                            [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202

                                              [速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
                                            • 競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ

                                              基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地(努力次第で勝利できる可能性)がある。 例えばこんな例がある。 160億円ボロ儲け!英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が

                                                競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
                                              • Google Homeでやったことまとめ - Qiita

                                                はじめに この記事は スマートスピーカー Advent Calendar 2017 10日目の記事です。 Google Homeを購入してからこの2ヶ月でやってきたことをまとめたいと思います。 が、ほとんどQiitaへ投稿した記事の紹介になってしまいました。 大体見たことあるという方はこちら以降をどうぞ。 なお記事の後半でコスト計算していますが、本記事で紹介した内容は最低6,000円あれば大体実現できます。 ※各所で本日までのGoogle Home半額セール前提。まだ購入されてない方はお急ぎを ※ツクモは25日までセール実施のようです 薬の服用ログ Google Home、IFTTT、Googleスプレッドシートを使って独自音声コマンドでログをとる(ついでにNode.jsやngrokやらも使ってLINEやGoogle Homeに通知する) Google Homeを買って最初に作ったのがこれ

                                                  Google Homeでやったことまとめ - Qiita
                                                • #タモリ倶楽部 風俗ビッグデータ! 1020人のデリヘル嬢紹介文をテキスト分析ソフトで解析し「当たり」と「ハズレ」の嬢を見極める

                                                  ももひこ97 @momohiko97 #タモリ倶楽部 24時20分~24時50分 今夜遂に大公開!!痴の巨人が解析したデリヘル・ビッグデータ!…最新分析ソフトがたたき出すお宝データ!!この言葉で紹介されているデリヘル嬢は「当たり」!? 2018-01-13 00:12:03

                                                    #タモリ倶楽部 風俗ビッグデータ! 1020人のデリヘル嬢紹介文をテキスト分析ソフトで解析し「当たり」と「ハズレ」の嬢を見極める
                                                  • Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した

                                                    Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

                                                      Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
                                                    • ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita

                                                      ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題:このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua

                                                        ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
                                                      • ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった|深津 貴之 (fladdict)

                                                        ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく! 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート!燃えつきるほどヒート!! …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも

                                                          ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった|深津 貴之 (fladdict)
                                                        • AIが画像を高画質化するアプリ「Remini」で懐かしのネットミーム画像を再生し始める人たち

                                                          町長 @fusafusahg 同じ画像を三回Reminiってみて総統のおでこが綺麗になってきてるなーって思ったけどよくみたら右顎から髭生え始めてるしおっぱいぷるんぷるんがに崩れるんだな pic.twitter.com/LNnJn3kpRr 2020-02-16 04:19:12

                                                            AIが画像を高画質化するアプリ「Remini」で懐かしのネットミーム画像を再生し始める人たち
                                                          • 「コピペできるようになったら神→対応しました」Google、驚異のリアルタイム文字変換の進化

                                                            Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. 「コピペできるようになったら神→対応しました」Google、驚異のリアルタイム文字変換の進化2月にβ版がリリースされたGoogle製の音声文字変換(Live Transcribe)アプリ。もともと聴覚障害者のために作られたアクセシビリティ機能だが、精度の高さから文字起こしとしても使えるのではないかと話題だ。来日中のプロダクトマネージャー、ブライアン・ケムラー氏に話を聞いた。

                                                              「コピペできるようになったら神→対応しました」Google、驚異のリアルタイム文字変換の進化
                                                            • 夏の技術職インターンシップ講義資料公開 - クックパッド開発者ブログ

                                                              こんにちは!クックパッド編集室メディア開発グループ長の @yoshiori です。 このまえ夏の技術職インターンシップの前半の開発講義・課題部分が終わったのでさっそく公開しちゃいます! ちなみにこのインターンの対象者はプログラミングはわかるし自分で(授業とかではなく)コード書いている人なので超初心者向けでは無く、少なくともひとつ以上の言語でプログラミングが出来る人向けです。 一日目 TDD + git 編(@yoshiori) 講義初日なのでまずは簡単に肩慣らし & 開発の基礎の部分として TDD と git で始めました。 git については軽く説明し TDD は基本のテストファーストで進めて行きました。 ちゃんと何かをするたびにテストを実行し、メッセージを見れば次にすることが分かるというのを体験してもらい、GREEN が良くて RED が悪いのではなく、GREEN を想定しているのに

                                                                夏の技術職インターンシップ講義資料公開 - クックパッド開発者ブログ
                                                              • プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll

                                                                ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、

                                                                  プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
                                                                • YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai

                                                                  Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能(AI)の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習(復習)するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人

                                                                    YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
                                                                  • 誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる! | プログラミング教育ナビ

                                                                    ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ

                                                                      誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる! | プログラミング教育ナビ
                                                                    • chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話

                                                                      先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて

                                                                        chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
                                                                      • 62 Universities Have Partnered With Coursera - Coursera.org

                                                                        Learn without limitsSupercharge your skills with GenAIDiscover how generative AI can boost your creativity and productivity with courses from Microsoft, IBM, Vanderbilt, and more. Learn without limitsGrow your career with Coursera PlusGet access to 7,000+ courses, hands-on projects, and certificate programs from Google, Meta, Duke, and more with a Coursera Plus subscription. Learn without limitsLe

                                                                          62 Universities Have Partnered With Coursera - Coursera.org
                                                                        • マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita

                                                                          ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ

                                                                            マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
                                                                          • 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
                                                                            • 2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま

                                                                              2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま(1/2 ページ) 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた

                                                                                2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
                                                                              • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                                                                                こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展:研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

                                                                                  機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
                                                                                • Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃

                                                                                  ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の65%がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の50%程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の25%程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている (大企業=1万人以上) とのことだ。 え!導入比率、意外に高くない?国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき

                                                                                    Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃