はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」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。 ベルギーのKU Leuven、オランダのRadboud University、スイスのUniversity of Lausanneによる研究チームが発表した「Leaky Forms: A Study of Email and Password Exfiltration Before Form Submission」は、まだ送信していないのにもかかわらず、オンラインフォームで入力した個人情報（今回は電子メールアドレスとパスワード）が打ち込んだだけで収集されている問題を調査した論文だ。 サインインやサービスへの登録、ニュースレターの購読など、さまざまな理由でオンラインフォームに個人情報を入力す
かつて実話誌の広告にあった「AVのモザイク除去機」が現代に甦った！ AIの技術の進化によりモザイクの除去が可能となったが、人気AV女優も被害にあうなど、業界は深刻な被害に頭を痛めていた 昨年12月にSPA！は、AI（人工知能）で有名芸能人の顔にすげ替えた「フェイクポルノ」の蔓延についてお伝えしたが、現在、AIを悪用したアダルトコンテンツにはもう一つの潮流がある。それはモザイクが限りなく薄く見える「モザイク除去動画」の存在だ。すでにKやFといった海外のポルノ動画サイトでは大量にアップされている。 なかには本来、無修正作品が出回っているはずのない有名女優のT・SやM・Yなどの動画もある。これらの動画が流通し始めた当初、「いったいこれは何だ？」と謎が謎を呼んだが、そのカラクリが明らかになりつつあり、AV業界が震撼しているという。 真相に迫る前に、まずは実際にサイトで件の動画を探してみた。無数にア
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest」シリーズのソリューションアーキテクト編となる「AWS Cloud Quest: Solutions Architect」日本語版が登場したと発表しました。 AWS Cloud Questは、オリジナルの英語版では以下の7つのロールに合わせた学習カテゴリのゲームが提供されています。 クラウドプラクティショナー ソリューションアーキテクト サーバーレスデベロッパー 機械学習 セキュリティ データ分析 ネットワーク この7つのうち、日本語版としては一番目のクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）編となる「AWS Cloud Quest：Cloud Practitioner」のみ提供されていました。 今回新たに二番目の「AWS Cloud Quest: Solutions Ar
主体的で幸福感の高いキャリアを歩むための勘所やコツをIT業界の最前線で活躍する、二人の元エンジニアに学ぶ「DX時代を勝ち抜くエンジニア成長戦略」。ここで株式会社レクター 取締役／一般社団法人日本CTO協会理事の広木氏が登壇。ここからは、キャリアの節目で広木氏が考えていたこと、とっていた行動を紹介します。前回はこちらから。 キャリアの節目で考えていた2つのこと 広木大地氏：このような活動をしていた僕が、キャリアの節目節目でどんなことを考えたかをまとめてみました。誰かに負けたくないという思いから、成長を求めるゲームに参加してきた。それはなにか。自分の信用度合いがそんなに高くない時に、「できます。できます」とビッグマウスでいれば、いい仕事をもらえるかもしれません。 その仕事にきちんと応えていけば、それがまた信頼や信用になり、新たな仕事を得るためのチャンスになるので、さらにレバレッジをかけて、「自
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
プレスリリース 研究 2024 2024.02.05 人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析― 発表のポイント ◆ コロナ禍で初めてワクチン反対派になった人の特徴を分析し、陰謀論やスピリチュアリティに傾倒している人がワクチン反対派になりやすく、さらに参政党への支持を高めた可能性を示した。 ◆ ワクチン反対派などの特徴を分析した研究は多く存在するが、本研究ではどのようにワクチン反対派に転じるに至ったかを時系列的な分析に基づいて明らかにし、さらにその政治的含意も示した。 ◆ 公衆衛生に対する脅威となりうる反ワクチン的態度の拡散を食い止めるための手がかりが得られ、将来のパンデミックに対して重要な教訓を得た。 パンデミックを経て新たに高い反ワクチン的傾向を持つようになったアカウントの特徴 発表概要 東京大学大学院工学系研究科の鳥海不二夫教授と、同大学未来ビジョン
自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換してくれるボイスチェンジャーは、ライブ配信やムービー投稿の際にありがたい存在です。しかし、ボイスチェンジャーによって変換できる音声は固定されており、自分好みの音声に変換できるボイスチェンジャーを見つけるのは困難です。天王洲アイル氏は、この問題をAIを用いて解決する方法について解説し、さらにAIの力で自分の声を好みの声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」を公開しています。 VRChatなどの登場によって誰でも好きなアバターを使って好きなキャラクターになりきることが可能となりました。また、自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換できるボイスチェンジャーも多くの種類が存在しています。しかし、既存のボイスチェンジャーには「理想的な結果を得るためにはボイスチェンジャーに合わせた発声練習が必要」「リアルタイム変換が不可能なため、会話やラ
とある女がプログラミングに救われた話
駄文なので最初にまとめておくと、知識ゼロ異業種から転職して何とかエンジニアとしての人生を始めました、という話。経歴がショボすぎて誰かの道標にすらならないだろうけど書き残しておく。実名で書く勇気はないので増田にて失礼。 ・芽生えPCを初めて触ったのは4歳の頃。 父が仕事で使うと言って、ThinkPadを買ってきた。 黒くてごついボディが幼心にぐっときたのを覚えている。この記憶があったためか、初めて自分で購入したPCはThinkPadだった。 ・小〜中学生我が家にインターネット開通。深夜に親が寝てからこっそり2chとニコニコ動画を見ていた。PS2でドラクエ8をやってグラフィックに感動する。まだプログラミングという言葉は知らない。母親のヒステリーと父親の拳骨に耐える日々だった。 ・高校生地元の高校に進学。友人とﾎﾑﾍﾟ(死語)を作成。html/CSSで文字の色か変えられたりアニメーションをつけら
今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball
2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
効率的に新しいことを学ぶ方法 | 栗林健太郎
社内SlackやTwitterなどで、自分が新しいことを学ぶ時に実践していることを書いたりしていたのだが、今日メンバーと1 on 1をしていて、あらためて新しいことの学び方について訊かれたので、ブログにも簡単にまとめておく。 まず前提として、学ぶ対象の「新しいこと」とは何かについて述べておく。ここでいう新しいこととは、研究やイノベーションに関することではない。そういうのは、ググっても出てこないレベルの新しさなので、このエントリで述べる対象ではない。ここでいっているのは、自分にとって新しい知識であり、かつ、既に一定の蓄積があるような内容のことである。 それをひとことでいうと、入門書があるような領域ということになる。たとえばプログラミング言語はメジャーなものはたいてい当てはまるし、DockerとかKubernetesのような技術要素も入門書があるし、もっと広く学問一般についても当てはまる定義で
異常検知入門と手法まとめ - Qiita
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました： [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ！あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト
パスワードは複雑にする必要はない。ただ長くすればいい――。米連邦捜査局（FBI）のそんな勧告が話題になっている。根拠としているのは、米国立標準技術研究所（NIST）がまとめた最新版のガイドライン。破られにくく、かつ覚えやすい文字列を作り出すため、パスワードではなく「パスフレーズ」の使用を勧めている。 これまでパスワードといえば、アルファベットの大文字と小文字、数字や記号を使ってできるだけ複雑にするのが望ましいとされてきた。ところがNISTの勧告では、パスワードの複雑さよりも、長さの方が、ずっと大切だと説く。 そこで、長くてしかも覚えやすい文字列をつくりだす手段として提言しているのが、複数の単語を組み合わせたり文章をつなげたりするパスフレーズ。FBIは強いパスフレーズの一例として、「VoicesProtected2020WeAre」「DirectorMonthLearnTruck」などを挙げ
AI担当の記者が「データサイエンティスト育成スクール」に半年間の体験取材。未経験の文系記者はデータサイエンティストになれるのか。 企業が持つビッグデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立てる「データサイエンティスト」の需要が高まっている。近年のAIブームもあり、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も多いのではないだろうか。実際、データサイエンティストの採用、育成に関する記事は読者からの反響が大きい。 SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労 未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと 「僕と契約してデータサイエンティストになってよ！」 分析少女ありさ☆アリスの悲劇 年収180％アップも 「データサイエンティスト」注目される理由 専門家が”必要なスキル”解説 「データサイエンティス
画像は公式サイトより 東京大学素粒子物理国際研究センター（ICEPP）の研究者が選定・執筆した、量子コンピューティングを手を動かして学びたい人向けの入門教材「量子コンピューティング・ワークブック」が無料公開されている。SNS上では本教材について「面白そう！」「いい時代になったなぁ」などのコメントが見られる。 本教材は、量子力学や計算科学の前提知識を極力必要とせず、大学1年程度の数学とPythonプログラミングの知識があれば、ゼロから量子コンピューティングを自習できるような教材を目指しているという。 公式サイトより 内容は「量子コンピュータに触れる」「超並列計算機としての量子コンピュータ」「量子ダイナミクスシミュレーション」「ショアのアルゴリズム」「グローバーのアルゴリズム」「変分法と変分量子固有値ソルバー」「量子・古典ハイブリッド機械学習」「補足」で成り立っている。 公式サイトでは「私たち
結論転職してえ... はじめに匿名ということで、忌憚なき意見が得られたらと思ってここに書いきました。たぶん、新卒がまた甘いこと言ってるよと思う人もたくさんいると思いますが、それはそれで受け止めます。 ただ、どこにも迷惑をかけたくないので、本質を違えない程度にはフェイクを挟んで書いてます。なんか辻褄合わなくね？みたいなところあるかもしれませんが、そういうものだと思ってください。 背景まず、私がどんな状況のやつかわからないと話にならないので、ちょっとバックグラウンドを紹介 情報工学の修士持ち、メーカー系のグループ会社のSIをやる会社に在籍。 グループ会社とはいえ、2000人規模で同期が100人近くいるので、そこそこ規模の大きい会社だと思ってくれて構わない。 本文研修周り「某S社に入社したけどミスだったかもしれない」というはてな匿名ダイアリーが一年前だったか二年前だったか少しバズったが、今の僕は
マイクで録音するだけで誰でも「結月ゆかり」や「琴葉 茜・葵」の声になれるAI音声合成ソフト「Seiren Voice」を使ってみた
これまでに誰でも簡単に「結月ゆかり」の声になれる音声変換技術や音声合成ソフト「VOICEVOX」を開発してきたヒホ氏の所属するドワンゴの機械学習技術研究部門Dwango Media VillageがAI音声合成ソフト「Seiren Voice」を発表しました。Seiren Voiceではマイクで録音した音声を自動で文字起こしして、イントネーションを再現したまま結月ゆかりや琴葉 茜・葵のボイスに変換可能とのことなので、実際に無料体験版をインストールして使い方や変換精度を確かめてみました。 高品質な音声変換ソフトウェア | Seiren Voice https://seiren-voice.dmv.nico/ ・目次 ◆1：Seiren Voice＆音声ライブラリのインストール手順 ◆2：Seiren Voiceで音声を変換する手順 ◆3：Seiren Voiceで編集部員の声を結月ゆかりにボ
フリーランス総合支援プラットフォームを運営中のランサーズ。サービスを続けながら改善を繰り返し、「徐々に発注者にも受注者にも良いサービスになってきている」という自信があるそうです。その昔、はてな東京オフィスの来社中に書いたブログの記事でランサーズをボコボコに叩いたこともあるライターのヨッピーさんと、ランサーズの秋好陽介社長による、“因縁の対談”をお届けします。 ※この記事は、ランサーズ株式会社によるSponsoredContentです。 Lancers Pro - 厳選フリーランス最短即日ご紹介サービス クラウドソーシング「ランサーズ」 【実は出演したくなかったヨッピーさん】 秋好さん 今日はご来社いただきましてありがとうございます！ なんでも、弊社の担当がかなり頼み込んだとか……。 ヨッピー いやそうなんですよ！ 僕、以前に御社をボロッカスに叩いたことがあるんですよ！ この記事なんですけど
みなさんこんにちは。電通国際情報サービス(ISID) 金融ソリューション事業部の水野です。 これは電通国際情報サービス Advent Calendar 2022の16日目の記事です。 今回は、ISID金融事業部で運用しているスキルマップについてご紹介します。 テックリードとは 実は、ISIDの少なくとも金融事業部にテックリードと言うポジションはありません。 実在するのはチーフアーキテクトと言う職種のみで、各プロジェクトでリードエンジニアやテックリードという仮想的なロールがあるのが実態です。 一時期はフルスタックエンジニアと呼んでいる時期もありましたが、近年このワーディングが好まれない印象なので、大々的に使っていません。 主観ですが、フルスタックエンジニアはインフラ知識／運用系の知識のウェイトが高いエンジニアで、テックリードはソフトウェアアーキテクチャ、Webアプリケーション実装技術寄りのエ
資料を和訳したのは、HRテック事業などを手掛けるギブリー（東京都渋谷区）の取締役を務める新田章太さん。翻訳作業にもGPT-4を活用したとし「日本語翻訳をよりナチュラルにできるよう、プロンプティングしながら作業したので、実質の翻訳作業はたった1日で終わった」と説明している。 関連記事 東大松尾教授が答える、ChatGPTとは何なのか？ 一問一答 国内におけるAIの権威である東京大学の松尾豊教授は、ChatGPTをどう見ているのか？ ChatGPTは、一時的なトレンドか技術的転換点か、AI研究者から見てChatGPTは？ 日本もLLMを作ったほうがいいのか？ といった問に答えた GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか？ 超長文をChatGPTに読ませる方法も 米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。言語処理性能がずば抜けているというが、ではGPT-4は
トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 研究チームは、洋式トイレの便座に圧力センサーやモーションセンサー、尿検査試験紙、各種カメラを設置した。 研究チームが開発したスマートトイレシステム。指紋と肛門でユーザー認証し、尿や便から得られた健康情報をクラウドサービスに送れる（画像は論文から引用） まず圧力センサーでユーザーが便座に座ったことを検知。モーションセンサーで放尿を検知すると、尿成分分析の試験紙の位置を調整する。2台の小型ハイスピードカメラ（GoPro HERO7）を用いて尿の流れを撮
米Adobe Systemsは11月7日、ロサンゼルスで開催された自社イベント「Adobe MAX 2019」で、製品に未実装の11の技術を集めた「SNEAKS」を披露。その中で、写真に写った顔が加工されたものかどうかを検知し、それを元に戻す「Project About Face」デモを行った。 読み込んだ写真ファイルから顔を検出し、機械学習によりその顔が加工されている可能性（probability of manipulation）をパーセンテージで表示。一定以上の比率になると、×印が付いて、加工されていると判断する。引き延ばし、歪み、ピクセルの脱落などから加工されたかどうかを決める仕組みだ。
イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
岡本太郎しか勝たん - gfnweb
近年の若者には「推し」がいたりする．「推し」という語が少なくとも原義的には 自身-対象 ではなく 自身-対象-対象を勧められる第三者 という図式を有している点は2020年代の各個人と社会との関係の在り方を写すようで面白いが，まあその話自体に立ち入るのは置いておくとして，20代も終了目前で別に若くもない筆者にもその意味の「推し」の1人くらいはいる．岡本太郎だ．岡本太郎については既に多くの人が熱弁しているけれど，このベラボーな巨人について自らの言葉で書き留めておかねばならぬという欲を私も抑えがたい．だから「後から見返したら恥ずかしいだろう」などという卑しい懸念を唾棄して書くのである． 岡本太郎自体はほとんどの方がご存知だろう．「芸術は爆発だ！」などのやや奇抜な言動で知られ，“奔放なエキセントリックおじさん” のイメージが広く共有されているかもしれない．だが，そうしたイメージは全く一面的である上
計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi
はじめに N高等学校のプログラミング教育の担当者としてもう4年経った、元々ニコニコ生放送の開発者だった @sifue (吉村総一郎)です。 この4年間、本当に沢山の生徒たちとの出会いがありました。 N高に出会ってプログラミングを学び、自らの人生を切り開いていった生徒たちがいました。将来に対して希望を失っていた生徒が、最後は自信を持って大学に進学するのを見届けてきました。小さなコミュニティの中で尖っていたため社会に馴染めずにいた若者が、プログラミングの力で社会を良くしようと社会に巣立っていくのも見届けてきました。これからも彼らの人生がより実りあるものになり、また多くの人たちを助け、社会をより良いものにしていってくれることを切に願っています。 このエントリーについて このエントリーは、N高等学校アドベントカレンダー1日目の記事です。 このエントリーでは、この4年間で試行錯誤のうえ至ったプログラ
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
人工知能（AI）を使って、文章から画像や3Dモデルを生成する技術が注目を集めていますが、Googleがテキストなどの情報から音楽を生成できるAIモデル「MusicLM」を発表しました。GoogleのWebサイトで多数のサンプルが公開されています。 28万時間の音楽を学習 テキストから音楽を生成する技術そのものは以前から存在していますが、Googleの「MusicLM」は、28万時間の音楽を学習させて開発されており、音を複雑に組み合わせた高度な楽曲を生成できるのが特徴です。 ただし、Googleはさまざまリスクを考慮し、MusicLMを一般向けに公開する計画はないそうです。 曲の雰囲気を指示すると作曲、鼻歌もアレンジ MusicLMの生成する楽曲のうち特に印象的なものを、人工知能情報のWebサイトbleedingedge.aiがTwitterに紹介しています。 例えば、「早めのペース、アップ
およそ8000種のAPIをブラウザ上でテスト実行可能な「Rakuten RapidAPI」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、膨大な量のAPIを横断検索できてそのままブラウザ上でテスト実行も可能なWebサービスのご紹介です。 元々はRapidAPIが提供していたサービスを楽天がパートナー契約を結んだことで、日本語でも利用できるようになりました。2018年末にはバージョン2.0となり改良も進んでいます。 APIの開発者やWeb開発に興味のある方は、ぜひ参考にしてみてください！ 【 Rakuten RapidAPI 】 ■「Rakuten RapdAPI」の使い方 それでは、実際に使いながらどのようなサービスなのかを見ていきましょう！ 最初に、トップ画面から【新規登録】ボタンをクリックしてユーザー登録を済ませておきます。 メールアドレス・パスワードなどを設定すればすぐに登録できます。 （※GitHubやGoogleアカウントでも登録可能です） 登録が完了したら、す
天ぷら職人見習い、師匠の仕事を『見るだけ』で10年間 客前で揚げた経験無し 1 名前：名無しさん＠涙目です。(家) [ﾆﾀﾞ]：2019/06/11(火) 10:19:56.23 ID:GLwGYvRE0 ソース→テレビ https://i.imgur.com/6XmE6rk.jpg https://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1560215996/ 2: 名無しさん＠涙目です。(東京都) [BE] 2019/06/11(火) 10:20:45.12 ID:FL1IqWYd0 なかなかえぐい 22: 名無しさん＠涙目です。(庭) [US] 2019/06/11(火) 10:23:45.32 ID:30qUWCGZ0 あり得ない 25: 名無しさん＠涙目です。(大阪府) [CN] 2019/06/11(火) 10:23:49.55 ID:25mh
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