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
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
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 （ みとよ ） 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん（５１）は昨年１１月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型ＡＩ（人工知能）サービス
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる
マッコウクジラは「コーダ」と呼ばれる短いクリック音のシステムを用いて仲間内でコミュニケーションをとることが知られている。MITの研究チームは、統計モデルを用いた分析で、コーダによるやり取りが文脈に応じて構造化されていることを明らかにした。 by Rhiannon Williams2024.05.09 293 15 マッコウクジラは魅力的な生き物だ。あらゆる種の中で最大の脳を持ち、その大きさは人間の6倍もある。その大きな脳は、知的で理性的な行動をサポートするために進化したのではないかと科学者たちは考えている。 マッコウクジラは社会性が高く、集団で意思決定をする能力を持ち、複雑な採餌行動をとる。 しかし、マッコウクジラが「コーダ」と呼ばれる短いクリック音のシステムを用いてコミュニケーションをとるとき、お互いに何を伝えようとしているのかなど、マッコウクジラについてはわかっていないことも多い。そん
私事ですが、骨折して２か月ほど半寝たきり＆半引きこもり生活をしていました(動かな過ぎて痔になった)。なので連載以外は全く何もせず過ごしていたんですが、若干余裕が出てきたのでリハビリがてらnoteで好きなことを書きます で……久々にXを見て「おすすめ」タブに表示されていた裏垢女子を一度見たら、それからずっと出てくるようになってしまった。 裏垢女子というのは、一般的には性的な内容のポストや画像の投稿をあけすけに行い、会って性行為に及ぶのもやぶさかではない……みたいな女性ユーザーのことを指すが、体感では純粋に性的な出会いを求めている人は0.2%くらいではないかと思う。 残りの99.8%は ・「ここで連絡先交換してます♥」とか言われて詐欺の出会い系(会えることや資金譲渡をエサに入金を何度もせびられる)に誘導される ・DMで交通費やホテル代などの名目で「PayPayやAmazonギフト券をくれたら会
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
圧倒的な読書量を誇るからあげ氏が実践・読書との向き合い方
からあげ AIの仕事をしているエンジニア。インターネットで20年以上情報発信を継続中。 「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」「面倒なことはChatGPTにやらせよう」を始めとした著書、商業誌への寄稿多数。個人としてモノづくりを楽しむメイカーとしても「Ogaki Mini Maker Faire」をはじめとした複数のメイカー系イベントに出展。好きな食べ物は、からあげ。 X（@karaage0703）・ブログ からあげです。エンジニアとして働きながら、ブログを書いたり、本を執筆したりしています。今回、読書術についての寄稿をさせていただくのですが、私に声がかかった理由は、ブログで公開した読書記録が大きな理由だったようです。 以下がKindleの購入ログをもとに、年ごとのKindle蔵書購入数を可視化したグラフです。 確かにグラフをみると、ここ2年は1年に約300冊となっています。ただ、こ
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ 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。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
AI時代にこそTDDだと思う話
GitHub Copilot、みなさん使ってますか？すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ
日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan
ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B
発表当初は、画像生成AIに詳しいXユーザーのあいだで「画像生成AI『Stable Diffusion』で、追加学習モデル『LoRA』を使っているだけでは」という疑問の声も出ていたが、エンドルフィンは4月5日にプレスリリースを出し、「私たちが提供しているサービスは、公開されている汎用モデルを活用した生成AIとは一線を画しています」として、画像の生成までに独自のプロセスを踏んでいる旨を説明している。 話題の「ピュアモデルAI」ができた経緯や、その技術的背景について、連載「メタバース・プレゼンス」を執筆している新 清士氏とアスキー編集部で、エンドルフィンの代表と、サービス開発元のスーパーエンジンのCEOに話を聞いた。 生成AIは「アナログからデジタル」の変化と同じ ── 最初にそれぞれの会社について教えてください。 ジェームズ キム・ドンジュン 2022年下半期ごろから、生成AIに関心をもって、
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）好評発売中！：https://www.amazon.co.jp/d/4065347823 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
機械学習・データ部 / データチームの @irotoris です。こんにちは。 データチームでは社内で使うデータプラットフォームやデータマートの開発をしています。今日は弊チームの開発スタイルの中から「プレスリリース駆動開発」を紹介します。 データチームの開発スタイル データチームの開発は1週間のタイムボックスで、月曜日にバックログやプロジェクトから今週取り組むタスクを計画し、金曜にスプリントレビューを行っています。デイリーでは夕会を行っています。ベロシティの計測などは今のところできていませんが、いわゆるスクラムっぽい開発です。 その月曜朝の計画会で、まずプレスリリースを書いています。 プレスリリースとはなにか？ 本来プレスリリースは新商品や新サービス、経営・人事などの企業情報を、ニュースとしてメディアに掲載する文書ですが、ここではデータチームが開発・提供する機能や改善をユーザーに伝えるため
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
facebookで｢詐欺広告｣が放置され続ける真因
AIを用いたシステムで使われる機械学習は、雑多な情報から傾向を導き出し、特定の情報を抽出することに長けた技術だ。不正広告の検出にAI技術を本気で応用しようとしているのであれば、人間による審査を併用することで大多数の問題を検出できるはずで、少なくとも同じ不正利用画像が何度も繰り返して広告に使われることはないはずだ。 ところが不思議なことに、メタに対する風当たりが強いEU圏においては、同様の不正広告をめぐる告発が見つからないのだ。これでは文句を言わない国や地域において、意図的にこの問題を放置していると言われても反論できないだろう。 これほどずさんな広告プラットフォームが放置されれば、各国政府による規制が強まる以前に、広告プラットフォームとしての価値が下がり、広告主の離反を引き起こす、あるいは業務の停止といった強い処分が下される可能性も出てくる。 230条は日本での免罪符になるのか この230条
6次元の揺らぎがもたらす準結晶の奇妙な物性 | 東京大学
東京大学 日本原子力研究開発機構 発表のポイント 6次元結晶の3次元空間の断面とみなせる「準結晶」の比熱が異常に大きくなる現象を、実験と機械学習シミュレーションで追求し、高次元での原子のゆらぎが原因であると突き止めた。 準結晶のシミュレーションには膨大な計算が必要で、これまでは簡単なモデルでしか行われてこなかったが、今回、高精度かつ長時間の機械学習シミュレーションを行い、実験と比較することが可能になった。 この結果は、複雑な物質において実験と比較可能な機械学習シミュレーション手法を確立できた事を意味しており、準結晶を用いた新たな熱電材料など様々な材料にこの手法を適用することで、材料開発が加速すると期待される。 高次元の揺らぎが3次元空間に影響を与える様子の概念図 Credit: UTokyo ITC/Shinichiro Kinoshita 概要 東京大学情報基盤センターの永井佑紀准教授、
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
GitHub Copilot Workspaceが利用可能になったのでゼロからアプリを作ってみた - Alternative Architecture DOJO
こんにちは、MLBお兄さんこと松村です。 昨年の MLB 全体ドラフト1位のポール・スキーンズ投手がメジャーデビューしました。予想通りの豪速球でした。 2024年4月29日についにテクニカルプレビューが開始となった GitHub Copilot Workspace ですが、ゴールデンウィーク中に私のアカウントでも利用可能となっていたため、試してみたことを書いていきます。 利用開始まで この記事を書いている時点では、 GitHub Copilot Workspace の利用には待機リスト (Waitlist) への登録が必要であり、その通過を待つ必要があります。 そのため GitHub Copilot Workspace を利用したい方は、こちらから登録を行いましょう。 githubnext.com ゼロからアプリを作ってみる 今回は練習として私がコードを書くこと無く、 C# の簡単なアプリ
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE （Site Reliability Engineering）の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR
![さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b5961cfe7e9736ef0e88bc0290b1599481d2626/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhatenatech%2F20240319%2F20240319125826.jpg)
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
GWに徹底理解！GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
レベルアップしたい人必見 Qiita記事43選 - Qiita
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
ゴミ出しの問い合わせにＡＩが架空の部署案内、正答率は目標に届かず「市民向けには時期尚早」
結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
クジラの言語構造、想像以上に人間の言語に近かった
AI裏垢女子に気を付けろ(ディープフェイクで裏垢動画を作ってみた)｜山野祐介
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
漫画家の絵柄、AIでそっくり再現「ピュアモデルAI」ができたワケ (1/3)
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
プレスリリース駆動開発のすゝめ - LayerX エンジニアブログ
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z