by Dick Thomas Johnson 画像生成AIが人間を差し置いて絵画コンテストで優勝するなどAIが近年目覚ましい進歩を遂げる中、査読付の専門誌であるAI Magazineに、将来的に超知能AIが現れて人類に対する脅威となる可能性は高いと結論付ける論文が掲載されました。 Advanced artificial agents intervene in the provision of reward - Cohen - 2022 - AI Magazine - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/aaai.12064 Google Deepmind Scientist Warns AI Existential Catastrophe "Not Just Possible, But Likely" | IFLScience http
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
監督38名が選んだお気に入り映画・ドラマ、最多票は「落下の解剖学」
山崎貴の「ゴジラ-1.0」を、「ゼイ・クローン・タイローン ～俺たちクローン？」のユエル・テイラーは「実写の大作映画という意味では『トップガン』以来もっとも楽しめた作品かもしれない。『ジョーズ』を思わせる小型船のシーンはすでにクラシック作品の域」と称賛。ドラマ「シュリンキング：悩めるセラピスト」のジェームズ・ポンソルトも「長男と一緒に観に行ったんだけど、最後には観客みんなで応援しちゃったよ」と振り返る。 また「ブラインドスポッティング」「ラーヤと龍の王国」のカルロス・ロペス・エストラーダは「すずめの戸締まり」について「新海誠と、彼が作り出す信じられないほど美しい映像詩をたたえたい」とコメント。井上雄彦の「THE FIRST SLAM DUNK」を「2023年最高のスポーツムービー」と絶賛している。 なお「天井桟敷の人々」や「素晴らしき哉、人生！」、ウィリアム・A・ウェルマンの監督作など、過
数理最適化 Advent Calendar 2022の9日目です。 新緑の頃、新型コロナ流行の合間をぬって、ささやかな結婚披露宴を表参道の式場にて催しました。諸々の準備の中でも席次はこだわるとキリがなく、数理最適化を使って決めました。人間関係をできるだけ保つようなゲスト集合から座席集合への写像を考えます。 ゲスト間人間関係を考慮して良い感じの配席を考えたい tl;dr 披露宴をしました 知り合い関係が複雑かつ長机でゲストの席配置が難しい 組合せ爆発は本物。高々20人の配置に1週間以上悩んだ結果、数理最適化した方が早いと結論 「知り合い同士を近くに配席する」問題は非凸な二次計画になり汎用ソルバでうまく解けない ゲストを席に"輸送"すると考えて最適輸送の一種で解くとうまくいった 本質的に非凸な問題を非凸のまま、しかし性質の良い距離構造を活用するアプローチが奏功したのではないか 再現用Colab
この話題で季節を感じているあなた、さては相当なブログ好きですね はてなブログでは毎週「今週のお題」を出題しています。今回は、2022年12月2日から2022年12月9日にかけて募集した、今週のお題「買ってよかった2022」に寄せられたエントリーから、週刊はてなブログ編集部がおすすめしたい記事をピックアップして紹介します。はてなブログでは、2022年12月2日から2022年12月9日にかけて、今週のお題「買ってよかった2022」として皆さんの投稿を募集しました。 例年数多くのエントリーが投稿されるこちらのお題ですが、2022年も同様に熱の入ったエントリーが非常にたくさん投稿されました！ 慌ただしい年末年始の中で毎年ひっそり楽しみにしていることといえば、自分の一年を振り返って「今年買ってよかったもの」エントリーを書くことと、誰かのエントリーを読むこと……という人は、きっと私だけじゃないはず！
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 （左から順にゆかたゆさん、みなぎさん、しゅんしゅんさんのものです (2020/12/1現在)） 自分もこんな感じのメルアイコンが欲しい！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を実装しました！！.......というのが前回の大まかなあらすじです。 今回は別の手法を使って、キャラの画像をメルアイコンに変換するモデルを実装しました。例えばこんな感じで変換できます。 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使って
「顔を右に」「口を開く」など画像の動かしたい部分をAIがいい感じに修正してくれるツール「DragGAN」のソースコード＆デモが公開される
AIを使って画像を生成する時、「ちょっとだけ修正を加えたい」と思うことは多いもの。そんな人たちの夢をかなえるツールが「DragGAN」です。DragGANは画像の中で動かしたいポイントを指示するだけでAIが自動で修正してくれるというもので、2023年5月に論文だけが提出されていましたが、2023年6月22日にソースコードが公開され、同時にデモも登場しました。 GitHub - XingangPan/DragGAN: Official Code for DragGAN (SIGGRAPH 2023) https://github.com/XingangPan/DragGAN Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold https://vcai.mpi-inf.mpg.
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
ディープフェイクで合成された顔を見分ける鍵は「目の輝き」
AI技術を用いて架空の画像や映像を合成するディープフェイクは、人の目には真偽を見分けることが非常に難しい段階まで発展しており、実在しない人物の顔写真を簡単に作成できることからSNSなどでも大きな問題となっています。そんなディープフェイクの顔写真を、瞳に映った光の反射から見抜く技術を、ニューヨーク州立大学バッファロー校の研究チームが開発しました。 EXPOSING GAN-GENERATED FACES USING INCONSISTENT CORNEAL SPECULAR HIGHLIGHTS (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2009.11924.pdf New AI tool detects Deepfakes by analyzing light reflections in the eyes https://thenextweb.com/neural/2
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。Twitter: ＠shiropen2 米Google、米DeepMind、スイスのETH Zurich、米プリンストン大学、米UC Berkeleyに所属する研究者らが発表した論文「Extracting Training Data from Diffusion Models」は、テキストから画像を生成する拡散モデルが学習データとほぼ同じ画像を生成していたことを実証した研究報告である。 これは学習データの各画像を拡散モデルが記憶し、生成時にほぼ同一を出力していたことになる。個人を特定できる顔写真や商標登録されたロゴも含まれていたため、今回の結果はプライバシーや著作権の問題も深く絡むことになる
1.はじめに 最近、Twitterで「謎の技術で高画質化された画像」なるものがタイムラインにいくつか流れてきて興味が湧いたので、機械学習の勉強がてら画像の高画質化の方法を、僕のように「理屈無しで手っ取り早く機械学習に触れたい！」という人に向けて備忘録としてここに残しておくことにしました。 謎の技術でこれを高画質にするのは草 pic.twitter.com/HeBB7J8Q7D — koboのようなもの (@cinnamon_kobot) February 14, 2020 謎の解像度をあげる技術で僕らのぼっさんが高解像度に！！！ pic.twitter.com/cjB0MM8Oqu — ろありす (@roaris) February 15, 2020 2.実行環境の構築 今回、この手の機械学習でよく用いられる「pix2pix」を使用しました。pix2pixはGANを用いた画像生成アルゴリズ
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開：AI・機械学習の独学リソース 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN／RNN／GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。
就活生「ES何書いたらええんや…」GPT「それっぽいアピール文書を作成します」企業「ESどう捌いたらええんや…」GPT「就活生の真の実力を推定します」
ドクター・べじぱみゅ @dr_vegepamyu 就活生「ES何書いたらええんや…」 GPT「ESにお困りではありませんか？貴方の過去のアルバム画像群からそれっぽいアピール文書を作成します」 企業「大量のそれっぽいESどう捌いたらええんや…」 GPT「ES選別にお困りではありませんか？ビックデータをもとに就活生の真の実力を推定します」 2023-03-16 04:50:20 ドクター・べじぱみゅ @dr_vegepamyu 大量の、さも一流人材であるかのようなエントリーシートを生成するAIと、それらから「本物の人材」を見抜くAIが切磋琢磨する…まさに現代社会のGAN（癌）ですね！ お後がよろしいようで(*^^*) 2023-03-16 08:23:14
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。 英Imperial College London（ICL）とUniversity of Oxford、スイスのUniversita della Svizzera italiana、Twitter UK、イタリアのUniversity of Naples Federico IIによる研究チームが発表した「Interaction data are identifiable even across long periods of time」は、スマートフォンなどから匿名で収集する個人間の交流データなどから50％以上の確率で個人を特定できることを実証し、匿名化の欠陥を指摘した論文だ。 現在、多数の
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
自分がアップロードした写真からAIが「存在しないそっくりさん」を作り出してくれ、アップロードした写真を別の人物と掛け合わせたり、人物写真の人種・性別・年齢などを細かく調整したりすることも可能な「Artbreeder」が公開中です。敵対的生成ネットワーク(GAN)を利用しており、無料で使用することが可能で、ポートレート以外にも風景画やアニメキャラなども作成できるというネットサービスを実際に使ってみました。 Artbreeder https://artbreeder.com/ まずは上記URLにアクセスして「Start」をクリック。 Googleアカウントでもサインインできますが、今回はアカウントを作成していくため「Make an account」をクリック。 ユーザー名・メールアドレス・パスワードを入力し、チェックボックスにチェックを入れたら「Register」をクリック。 するとこんな感じ
2021年版：データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pexels from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、昨年はCOVID-19の影響で*1データ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ってしまいましたので、例年に比べてラインナップの変更をほとんど検討しないままでリストアップしている点、予めご容赦いただければと思います。 そして今回の記事では、これまで以上に「実務家向け」「実践的」であることを重視しています。そのため昨年までのリストに比べて大幅に刷新されているカテゴリもあったりします。また、末尾に僕なんぞが選ぶよりもずっと優れた推薦書籍リストへのリンクも付しておきました。併せて参考にしていただけると幸いです。 初級向け5冊 総論 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論
はじめに 11月も終わり、今年も残るところあと一か月となりました。 今年ももう終わるから今年中に成果を上げとけ！と言わんばかりに最近は新技術の登場が多いです。 今回取り上げるのも11月最後の大砲として出てきた新技術、その名もAnimate Anyone Animate Anyoneとはなんぞや 文字で説明するより見たほうが早い 凄くざっくり説明すると、一枚の絵と動きをボーン動画として入力すると、入力した絵がボーン動画と同じ動きをしてくれるよ！というもの。 似たようなものは今までもReferenceOnly × openpose × animatediffとかで出来ましたが、特筆すべきはその精度。 動画生成の大敵であるちらつきは一切なく、入力画像にかなり忠実な動画を生成しています。 さてこの技術、動画生成にずっと注目している自分としてはいますぐにでも弄り倒したいのですが、残念ながらコードとモ
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。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク（Generative adversarial networks、GAN）を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」（vid2vid）では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
手描きキャラクターに深層学習で影 カラーでも
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。 米メリーランド大学ボルチモアカウンティ校とProject HATによる研究チームが開発した「Learning to Shadow Hand-drawn Sketches」は、キャラクターに影を自動的に追加できる、深層学習を用いた手法だ。 影付きスケッチを直接生成するのではなく、スケッチとは別に影画像だけを生成しているのが特徴。このため、スケッチと影を別々のレイヤーにし、それぞれを別個に編集できる。生成した影はそのまま使用でき、より高い品質を望む場合にはユーザーがさらに修正できる。 提案モデルは、 GAN（Generative Adversarial Network）をベースに、2次元スケッ
ミームズの容姿の生成には、深層学習を使った画像生成モデルの1つである敵対的生成ネットワーク（GAN）からPFNが開発したキャラクター生成プラットフォーム「Crypko」を利用。バリエーションは無限だという。また、発言内容の生成には自然言語処理を活用している。 PFNはこれまで、線画自動着色サービス「Petalica Paint」やアニメ背景美術制作支援ツール「Scenify」などエンターテインメント領域の事業も手掛けてきた。今回配信するMEMESでは、深層学習を使った今までにないエンターテインメントの提供を目指す。 関連記事 “PFNのAI”搭載お掃除ロボ登場 柔軟な自律走行と高い洗浄力両立 アマノと共同開発 AIベンチャーのPreferred Networks（PFN）の子会社で、ロボット開発を手掛けるPreferred Roboticsは、自律移動する小型床洗浄ロボット「HAPiiBO
概要 ニューラルポケットは、正常品と異常品を高精度で判別する画像分析アルゴリズムを開発し、国際学会ACPRにて発表しました。複数のオープンデータセットによる評価で、世界最高の異常画像検出精度を達成しています。 正常品と異常品を画像から識別するアルゴリズムは、工場や農業、インフラ管理などの幅広い領域において活用が進められており、属人的な作業を機械化することによる、見逃し率の低減や作業の効率化などに、大きな期待が寄せられています。 この領域においては、従来、正常品とのパターンマッチングを中心としたアプローチが主流でしたが、近年、深層学習を用いたアプローチが広まり、正常品の中でも形状変化が大きい、食品や柔らかい素材の部品など含め、幅広く活用することが出来るようになってきました。 本手法は、その発展として開発されたものであり、以下のような特徴を持ちます： 従来の手法では大量に必要となっていた異常画
イラスト生成AIに対するよくある誤解 目次 イラスト生成AIに対するよくある誤解 目次 はじめに 注意事項 AIは既存のイラストを切り貼りしている/コラージュしている 解説 ベクトルについて 厳密には「切り貼り」も間違いではない AIのイラストは既存のイラストの模倣である 解説 AIにひらめきは存在しない 解説 人間のイラストレーターを守るために、AIが描いたイラストを見分けるAIを作るべき 解説 AIで生成されたイラストは画質（解像度）で見分けられる 解説 イラスト生成AIは、学習元のイラストに酷似したイラストを生成する 解説 AIはイラストを無断で学習しており違法 解説 AIにイラストを学習させるのは無条件で合法 解説 AIが生成したイラストには著作権が存在しない 解説 AIを使えば狙ったイラストを簡単に生成できる 解説 おわりに 参考文献 更新履歴 はじめに Twitterを眺めてい
大半のパスワードを1分以内にクラッキングできるAI「PassGAN」が登場、どんなパスワードであればPassGANでも解析不可能なのか？
サイバーセキュリティ企業のHome Security Heroesが、ニューラルネットワークでパスワード予測を行うAI「PassGAN」を使って実際のパスワードを解析する実験の結果を発表しました。それによると、一般的なパスワードのおよそ半分が1分で、65％が1時間で解析できてしまったとのことです。 2023 Password Cracking: How Fast Can AI Crack Passwords? https://www.homesecurityheroes.com/ai-password-cracking/ 通常、パスワードの解析に使われるパスワード推測はシンプルなデータ駆動型のツールが使われます。つまり、膨大なデータを元にパスワード分析を行うというやり方で、こうした方法は小規模で予測可能なパスワードの場合は効率的に解析可能ですが、サンプルサイズが大きくパターンが複雑になって
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
この研究は、ユーザーが顔画像を編集する際に考えたときの脳反応を脳波で記録し、GAN（Generative Adversarial Network）を用いて潜在空間内の意味特徴を学習し、新しい画像の意味特徴を編集する。 実験は30人の参加者を対象に行われた。参加者には脳の電気信号を取得するEEG電極キャップを装着してもらい、200枚の顔画像を見てもらった。また「女性の顔にする」「年配の人にする」「金髪にする」「笑顔にする」などの一連のタスクを与えた。 参加者の脳活動をもとにコンピュータは与えられた嗜好をマッピングし、それに応じて画像を編集する。つまり、「年上の人にする」という課題であれば、コンピュータは若い人の肖像画を修正し、年上に見えるようにする。「金髪にする」を指定すると、全ての画像がその色になる。 実験結果は良好で、注目すべきはコンピュータが顔認識に関する知識を事前に持っておらず、性別
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
Wi-Fiの約100倍速い、Li-Fi（ライファイ）ってどんな技術？2023.07.22 12:00183,834 武者良太 なお、性格はピーキーです。 無線LAN規格であるIEEE 802.11に、新しい規格のIEEE 802.11bb＝Li-Fi（ライファイ）が標準化、つまり仲間入りしました。 このLi-Fiのポテンシャルが凄い。今までのWi-Fiの100倍を超えるスピードでの通信が可能だし、極めて傍受されにくくてセキュリティ面でも安心です。 2021年に策定されたIEEE 802.11ax＝Wi-Fi 6は2.4GHz/5GHz/6GHz帯を使っています。Li-Fiはどの周波数帯の電波を使うのか。と思ったら、GHzを超えるTHz（テラヘルツ）の域に達しているとのこと。 つまり光です。赤外線も可視光線も使う、光無線LANなのですLi-Fiは。 Li-Fiは超速い最大通信速度もWi-Fi
インフラ一筋のおじさんが画像生成AI“Stable-Diffusion”を読み込んでみる件 | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 なんだかAIって流行ってますよねー こんにちわ。九州支社で細々と遊んで検証業務にいそしんでいるとみーです。 2022年3月から、どーしても「名前だけ知ってる状態」ってのにもやもやしていて、Deeplearningに手を付けたものの、あまりに内容が奥深すぎて沼にドはまりして周囲に「たすけてぇ、たすけてぇ」って叫んでいる素敵な日々を過ごしています。 取りあえず画像処理としてディープフェイク、NLP(Natural Language Processing：自然言語処理)として簡易チャットボ
2017年にも同じタイトルの記事を書いたのだけど、その後無事にスタンフォード大学院のコンピュータサイエンス学部を卒業することができたので、前回の記事以降に取った授業について、僕なりの感想をちょっとまとめたい。 CS255 暗号入門 (2018Q1)文字通り暗号についての授業。対称鍵暗号、公開鍵暗号、メッセージ認証、一方向ハッシュ関数などのトピックについて学ぶ。プログラミングではなく理論中心の授業。 宿題では、例えばこういう手順で暗号化される通信が安全であることを証明せよ、みたいな問題が出た。こういう問題は、もし安全ではないとしたらそれを利用して安全とされている暗号（AESとか）を破れてしまう、みたいな背理法で証明を行う。そういう巧妙な証明を考えるのは結構面白かった。あるいは逆に、このように暗号化された通信方式の穴を見つけよ、みたいな問題も出た。 AESやSHA256そのものがなぜ安全と思わ
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P
騙されないよ！ AI画像か否かを判断するWebサービス
騙されないよ！ AI画像か否かを判断するWebサービス2023.06.26 07:0023,261 岡本玄介 AI画像の判断はAIに任せよう。 日々進化し続け、今や本物と見分けがつかないほどリアルな画像を生成するAI。その動きをネットで見ていれば、AI生成画像は独特のマットな質感や背景をボカしたがる傾向、手指の描写がヘタクソといった特徴を知っていますが…そうでない人は、一発でダマされたっておかしくないほどのクオリティーです。 時にはネタで作られたフェイク画像が拡散されるうち、いつの間にか尾ひれがついて本物と勘違させられることもあるでしょうし、この先そういう事態が増える可能性は大いにあると思います。 AI画像を瞬時に解析そんなときに一度立ち止まって使ってみたいのが、画像がAIに作られたものなのかどうかを判定するOpticの｢AI or Not｣というサービス。 JPEGやPNGなどをドラッグ
by WishItWas1984 全くプレイしたことがないゲームのプレイムービーを見た時に、頭の中で「自分がそのゲームをプレイするところ」を想像して、なんとなくプレイした気分になったことがある人もいるはず。それと同じように、AIに名作アクションゲーム「パックマン」のゲームプレイを視覚的に学習させることで、既存のゲームエンジンやコードを用意することなく、AIによるシミュレーションだけでパックマンを生成するという試みを、NVIDIAの研究チームが発表しました。 GameGAN https://nv-tlabs.github.io/gameGAN/ PAC-MAN Recreated with AI by NVIDIA Researchers | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/22/gamegan-research-pacma
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
まだまだってことはないと思うよ。日本や海外のシェアが高い素材・部品があることを指して「中国にはまだ無理」みたいな話をする人の中には、単純に国際分業体制について理解してないやつも多いし。 後発国の一部が成熟して技術先進国になっていく過程で、徐々に最終製品も自力で作れるようになっていくことがあるけど、素材や部品（特に初期開発投資が多額になる素材・部品）は、既存の技術先進国企業から輸入し続けるパターンも多い。先行企業が既存投資の成果で安価に高品質に提供できている製品なら、わざわざ自国で作るより、よそから有り物を買った方が安いから。 問題は、そういう国の産業が、貿易障壁や安全保障上の理由で、最終製品に必要な素材・部品を海外から買えなくなった時にどうするかだ。2019年の、日韓の半導体材料3品目（フッ化ポリイミド・レジスト・フッ化水素）の輸入規制強化問題を覚えてるだろうか。あの時は日本の元気の良い人
memo.sugyan.com の記事の続き(？)。 ある程度の学習データを収集して学習させたモデルが出来たので、それを使って実際に色々やってみる。 StyleGAN2-ADA 学習 mapping出力と生成画像 生成画像の属性推定結果から潜在空間の偏りを抽出 表情推定 顔姿勢推定 髪領域推定 (顔解析) 年齢 (上手くいかず) 複合 Repository StyleGAN2-ADA 前回の記事でも書いたけど、厳選した16,000枚の画像を使って StyleGAN2-ADA を使って生成モデルを学習させてみた。 github.com これは StyleGAN2 から進化したもので、より少ない枚数からでも安定して学習が成功するようになっていて、さらにparameter数など調整されて学習や推論もより早くなっている、とのこと。 それまでのStyleGANシリーズはTensorFlowで実装され
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DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表
披露宴の席次を Gromov-Wasserstein 最適輸送で決めた話
毎年恒例！ はてなブロガーの「買ってよかった2022」まとめ - 週刊はてなブログ
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
メルアイコン変換器を作った話 - Qiita
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
画像生成AIが「トレパク」していた？ 学習画像と“ほぼ同じ”生成画像を複数特定 米Googleなどが調査
機械学習で画像の高画質化を試みる（備忘録）- Python3 - Qiita
【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita
機械学習概論～ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開
匿名データから個人の特定に成功、精度は50％以上 英ICLやTwitter社らが匿名化の欠陥を指摘
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
1枚の写真から「存在しないそっくりさん」をAIが自動的に作り出してくれる「Artbreeder」を使ってみた
【AI動画生成】Animate Anyone 論文解説
NVIDIA、1枚の静止画で動きを合成 GANを用いた手法を開発 ダビデ像も踊り出す
AIベンチャーPFN、美少女育成アプリ「MEMES」をリリース 容姿や発言内容に深層学習を活用
GANを用いた画像異常検知アルゴリズム - Qiita
イラスト生成AIに対するよくある誤解 - Qiita
「この写真を金髪に変えたい」──脳で考えた通りに画像を編集するAI、欧州チームが開発
Deep Learning ideas that have stood the test of time
Wi-Fiの約100倍速い、Li-Fi（ライファイ）ってどんな技術？
スタンフォードのコンピュータサイエンスの授業の感想（後編）｜Rui Ueyama
【動画解説】2020年に読んだAI論文100本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
機械学習アプリケーションにおけるテストについて - Re:ゼロから始めるML生活
NVIDIAのAIが5万本のプレイ動画を見ただけで「パックマン」をゲームエンジンなしに再現
データサイエンティストに王道無し - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
まだまだってことはないと思うよ。日本や海外のシェアが高い素材・部品が..
StyleGAN2で属性を指定して顔画像を生成する - すぎゃーんメモ