チキン@ライター @HeroofChickens フリーランスのライター4年目。リストラがきっかけ。Kindle出版1位、Kindleプロデュースで1位・ベストセラー取得。商業出版のブックライティング中(2024年の5月ごろ出版かな?) webwhiter-skill.com/job/
Google検索終わってしまったの?という話で界隈が少し盛り上がっていてうーんはてなってなっていてそこはかとなく嬉しい。 goldhead.hatenablog.com orangestar2.hatenadiary.com 本件については僕も定期的に何かを言っている話ではあるんだけど、特にここ最近でキャッシュの検索もしなくなったってところが非常に象徴的だなあと思っています。キャッシュすることが著作権上問題だ何だで揉めたのが懐かしいよね。令和に至ってはウェブコンテンツの揮発性のほうがもはや問題である、と。 (個人的には依然として「なくなる権利」の方が重要と思っているだけど) 黄金頭さんが書いている「個人の日記が引っかからない」というのはもうずっと前から同感で、何かを見たことを共有したくて感想を探したところで例えば映画なら映画のあらすじサイトばかり引っかかる。体裁としては個人だけど明らかに広
「マッチ箱の脳」という森川くんが書いた本は、 その世界で、かなりの評判を呼んでいます。 まだ、売り出されてまもないこの本を、 森川君、WEB用に再編集して、 「ほぼ日」に連載してくれることになりました。 なんとふとっぱらで、骨惜しみしない男なのでしょう?! ◆気前がいいだけじゃ生きられない。 ただのケチでは生きている資格がない。 謹んで、感謝の意をこめて、上記のことばを 森川くんにささげさせていただきます。
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week(機械学習に挑んだ一週間)」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理(NLP)の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
最近、セミナーでスクリプトを紹介すると評判がよいので、10個選りすぐってみました。 これらを提供してくださっている作者さんたちに感謝します。 はまりどころを見つけると「むちゃくちゃ早く終わる」「手作業ではムリ」なことが実現できるので、「ここでこういうことができると快適になるのに」をリストアップしておいて、たまに棚卸ししてみるとよいと思います。 追記 2017更新版を公開しました。 Illustratorを使うとき、私が手放せない10個のスクリプト(2017更新版)+ 入手できるスクリプト一覧 - DTP Transit なぜ、スクリプトを使うの? Illustratorでの作業を効率化するには、キーボードショートカットやアクションを使う方法がありますが、そもそも次のような場合には、有償のプラグインを使うほか、スクリプトを使う方法があります。 Illustratorではできないこと できるけ
(フリーで使える日本語フォント) 好きな文章を入れて日本語フォントを試せる「fonthack.jp」 本日紹介するのはこのサービス....ではなく、このサイトで使用されている日本語フォントをまとめてみました。 詳しくは以下から、 Y.OzFontシリーズ F910ゴシックW3-IPA(無料) F910明朝W3-IPA(無料) KesaranPasaranKT qoocRomanKT SampomichiHR Tokage-no-ShippoHR TowerGothicKT 出島明朝フォント みかちゃん ホリデイMDJP えるまー M+ と IPAフォントの合成フォント M+ IPAフォント 梅フォント さわらびフォント さざなみフォント 戸越フォント VLフォント GLアンチック GL築地5号 白舟教育漢字 怨霊 ルイカ あられ アニト キャパニト セプテンバー ゆたぽん(コーディング)
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae これはすごい👏!世界初となる対話型検索エンジン、Perplexity Ask( @perplexity_ai )が登場です。答えの根拠として最新情報を参照+対話形式で追加質問ができる。日本語にも対応してますのでぜひ! pic.twitter.com/4bUQ12Yr22 2023-01-20 14:25:43 sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae . @perplexity_ai(👉perplexity.ai)をさらにバージョンアップさせたい全ての方にお勧めしたいのが、Perplexityを検索エンジンとして登録すること。Chromeだと、 ①設定 ②検索エンジン ③追加 の順で登録完了です。Chromeの検索窓からPerplexityを指定して検索できるので超便利✨。 t
今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で1万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE(アイスボート)の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け
NTTグループは、今年1月14日、IT総合戦略室が開発を担う五輪アプリをNTTの100%子会社・NTTコミュニケーションズを中心とした5社のコンソーシアムが約73億円で受注している。そのうち、NTTコミュニケーションズの契約額は約46億円。その後、事業費が削減され、NECについては契約が解除されたものの、NTTコミュニケーションズは引き続き23億円分の受注を確保している。 NTT関係者が明かす。 「実はここ数年、NTTは平井氏との距離を縮めています」 内部資料によれば、平井氏はデジタル相就任後の昨年10月2日と12月4日、2度にわたり、NTTの澤田純社長から接待を受けていた。 場所は、港区・麻布十番にある「KNOX」。NTT幹部が総務官僚らを接待していた、同社の“迎賓館”と呼ばれる会員制レストランだ。 NTTの迎賓館「KNOX」 「KNOXでは和食かフレンチか選択でき、澤田氏は相手の希望が
【2月24日 カーリング女子3位決定戦 日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第9エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、5−3で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を44%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても
会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。 主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。 私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。 さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。 そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。 「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。 願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。 そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。 前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。 1
このページでは,人工知能や深層学習を学んだことのない方向けに,それらを学ぶためのロードマップを紹介しています. ここでは対象者として「情報系以外の大学生向け」と「社会人向け」を想定し,それぞれ10時間・200時間で人工知能や深層学習について一通りの内容を学ぶことを念頭に作成しています. もちろん限られた時間で全てを学ぶことは不可能ですが,人工知能や深層学習を身につけるためにどのように学び進めていけば良いかわからない方は,是非参考にしてください. また,フォローしてみようと思ったロードマップがある場合は,各教材をやり始める前にそのロードマップを最後まで読むことをお勧めします.
本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
2014.11.19 / UI 画面遷移に疑問を感じたあなたにオススメするUI Flowsというツール Tomohiro Suzuki クライアントやディレクターから渡された画面遷移図を元にワイヤーフレームを作ってみると、後から足りない画面が次々に発見された、または画面内の情報がどこに繋がるのか分からないといった経験はありませんか? この画面遷移図というものは本来は制作範囲の全体像と構造を明確にし、必要な画面というものを洗い出したりするものです。通常のWebサイトであれば、従来のような画面遷移図でも問題ないかもしれませんが、多くのインタラクションが発生するサービスの設計では複雑化しやすく、何度も情報を行き来して確認することになるため時間がかかります。 原因のひとつとして、画面遷移図では画面名のみを記載して繋げていくことになるため、必要な情報が不足していることが挙げられます。その結果、本来で
私がAI(人工知能)や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん!」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのw」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので(DeepLearningできるようになりたい!)、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
こんにちは。DeployGateの藤﨑です。 仕事をしていると、とにかく考えて答えを出さないといけないことが数多くあります。すぐ思いついてアウトプットできることならいいのですが、大事なものは大体、どこから考え始めればいいのか分からないことだったり、なんとなく浮かんでいるんだけどうまく言語化できないものだったりします。 そんなときに、どうやってその状況を抜け出して、話を深めていくか。今日は、最近自分がやってみて、とても効果を感じられた手法について紹介します。 これまでの手法自分が考え事をする上で、まずやるのはテキストで書き出すということでした。何らか課題について考えるときは、ひたすら箇条書きで考えを書き出していくということをします。だいたいNotionにページを作って箇条書きでひたすら書き出しています。 それ以外だと、やはり紙とペンです。長年適当なコピー用紙→ノート→コンパクトなメモ…と移り
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
2017/05/30 18:09 「ビジネス記事が『ありふれた民生品の業界トップ』を捕まえて『謎』扱い」 という前提の所為で、以降の内容全てに違和感を感じてしまいます。 『謎』でも何でもなく、単に異業種大手同士が提携したに過ぎないのでは。 2017/05/29 13:46 幾ら何でも筆者はモノを知らなさ過ぎます。 NVIDEAを謎の半導体メーカー呼ばわりするとは何事ですか。 それにトヨタが自動運転に関するノウハウを全く持たずに半導体メーカーに縋った様に書くのは何かトヨタに恨みでもあるのでしょうか? 事実誤認と先入観と個人の願望にすぎない記事を誰が読むと思いますか? 日経ビジネスもこの程度なのですか? この記載は読者コメントとして掲載はされないでしょう。 しかし、都合の良いコメントだけを列記しても読者を騙し続けることは出来ないと認識すべきです。 読者の知見や知識レベルは貴紙が想像する遥か先を
店で人と話すのが面倒だから、全部セルフレジやセルフサービスになってほしい、と昔から思っていた。人と接すると会話エネルギーを消費する。だから誰とも接触せずに、一言も発さずに外食をしたい。 最近は実際にそういうシステムの店が増えてきた。券売機で食券を買うと、自動的に注文がキッチンに送られて、呼出番号がモニターに表示されたら自分で料理を取りに行く。そして食べ終わったら自分で食器を返却口に返す。大手の牛丼チェーンなどでもそうしたシステムが採用されている店が増えている。 それは自分にとって理想的なはずだったのだけど、ちょっと最近は、あまりにも自動化されているのも嫌かもしれない、という気持ちが出てきた。 例えば大規模チェーンの回転寿司などに行くとそう感じる。最近は醤油にいたずらした動画が炎上したりしていたけれど、ああいう事件が起こりやすい理由はわかる。完全に自動化されていて人間の目がないから、いたずら
政府は来年度から、少子化対策の一環として、AI(人工知能)を活用した自治体の婚活支援事業を後押しする。年齢や年収などの希望条件に合わなくても、相性の良い見合い相手をAIで選び出すことで、婚姻数を増やし、少子化を食い止める狙いがある。 内閣府によると、婚活支援として結婚を希望する男女を仲介する「マッチングサービス」は、約25の県が実施している。年齢や学歴、年収などの希望条件に当てはまる相手を紹介する方式が一般的だ。 これに対し、AIを活用したシステムでは、趣味や価値観などの質問への回答やシステム内の検索傾向などを基に、希望条件と合致していなくても「自分に好意を抱く可能性のある人」を割り出し、提案することが可能だという。 既に埼玉県や愛媛県など10を超す県がAIによるシステムを導入している。2018年度に約1500万円をかけてAIシステムを整備した埼玉県では、19年度に成婚した38組のうち、過
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『初代ポケモン』マサラタウンのジオラマを画用紙で作ってみた! ストップモーションで描かれる表現に「立体なのがなんか感動する」「わくわくする」の声 藤井聡太二冠誕生────その報道に、日本全土が熱狂しました。 しかし世間の人々は、将棋のことそんなに詳しく知りません。 だから29連勝の時は食べ物のことで盛り上がりました。今はもう閉店してしまった『みろく庵』の出前が、豚キムチ雑炊を運ぶ写真が東京写真記者協会賞を受賞するなど、大手メディアの方々もこぞって飯の話題に飛び付きました。ねえ大手メディアくん……もっと将棋のこと報じよ? ネット上でも、藤井四段(当時)の食事の注文について様々な意見が飛び交います。 『中学生が昼飯に千円以上のものを頼むなんて生意気だ』『いやいやプロなんだから食に投資するのは当然』『あのビリビリやる財布に親近感がわく……』等々。 じゃあ今回は何で盛り上がったのか? それは……パ
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
コンサルタントをやっていた頃、 「話がぜんぜん伝わらない人」 が結構いることに、驚いた記憶がある。 しかし上司は、私に対して 「話が伝わらないのは、お前が悪い。」と言う。 不満を述べると、上司は 「お前の都合など知らん。中学生が理解できるかどうかを判断基準にして話せ。文章や資料も同じだ」と厳しく言われた。 だが私は当時「社会人にそんなことをするのは、失礼なんじゃないか」と思っていた。 大人を中学生扱いするのは、気が引けた。 だが、東大の養老孟司氏の書いた、「バカの壁」を読んで、上司の言っていることが少し理解できた。 知りたくないことに耳をかさない人間に話が通じないということは、日常でよく目にすることです。 これをそのまま広げていった先に、戦争、テロ、民族間・宗教間の紛争があります。例えばイスラム原理主義者とアメリカの対立というのも、規模こそ大きいものの、まったく同じ延長線上にあると考えてい
◆◆◆ 「確率的に確からしい」という言葉を続けるロボット ――最近、ChatGPTという言葉をよくインターネットで目にします。なんとなく「こんなことができるのかな……?」というイメージは湧いているのですが、具体的なサービス内容を簡単に教えてもらえるでしょうか。 深津貴之氏(以下、深津) 一言で言えば「人間の言葉で質問すると、人間の言葉で答えてくれるロボット」です。 例えば、質問に答えてくれたり、相談に乗ってくれたり、長文を要約してくれたり……。これまでの“検索”とは違って、人間的な知性があるかのように“文章で返答をしてくれる”のが大きな特徴というサービスですね。 お昼ごはんについて質問したときの回答。これまでの“検索”とは良くも悪くも勝手が違うことがよくわかる これはAIに大量の単語を学習させることで、「直前の単語に対して、最も可能性が高い次の単語を予測している」んです。例えば「むかしむか
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう(現在でもすでにありますけれど)。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
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
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