うちのブログではGoToキャンペーンに対する悪口をすでにさんざん言っているのに、まだ足りないのかと言われるかも知れないが、まだ足りない。 悪口というより、脱力感のようなものを覚える機会が相次いだ。 実家に、身内がよく使う旅行代理店から、ダイレクトメールが届くようになった。 以前はひんぱんに届いていたのだが、コロナ禍の影響で一時期めっきり減っていたのだ。 見せてもらった。 厚みは以前に比べてずいぶん薄くなっていた。 ページをめくって「あ、なるほど！」と思った。高級プラン集のようになっていたのだ。 一例として、有名ホテルや有名旅館に一泊5万3～4千円、キャンペーン適用で負担額4万5～6千円だったかな。それに何千円かのクーポン券による還元が加わる。 それよりも、ページの配色が以前の高級プランのページのものになっていたのが印象的だった。以前であれば、高級プランと一般向けお値打ちプランが別の冊子にな
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
画像生成AIによって生成されたイラストの見分け方
人間の描いたイラストか AI によって生成された画像かを判別する Human or AI に挑戦したところスコアが低くて悲しかったため、AI の癖を徹底的に分析して自動生成されたイラストを見抜く方法をまとめました。 大前提 はい、まず大事な話です。この記事での話は、全て判別対象のイラストが事前に「完全に人力で描かれたもの」か「完全に AI で出力されたもの[1]」のどちらかであることが確定していることを前提とします。 これが満たされない場合、例えば Twitter でたまたま流れてきたイラストを見かけた場合などに、ここで説明した特徴をもとにそのイラストが「AI 作」か「人間作」かを判別する行為は一般にナンセンスとなります。なぜなら、既に散々言われているとは思いますが、一般には両者は二分されるものではなく連続的に繋がっているものだからです。そこに明確な線引きは存在しません[2]。 ここでは判
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
ICEは効率の点ではEVに遥かに及ばないよ。印象だけでは語るとデマになるので、少し計算した方が良い。 エンジン (ICE: internal combustion engine) 効率（追記: 過小評価していたので熱効率を上げました） 原油⇒精製(90%)⇒輸送(98%)⇒エンジン(30-40%)⇒変速機(80-90%) =20%-35%程度 効率向上の限界一番の問題は、熱機関は最良でもカルノーサイクルの壁を超えられないこと。つまり入力と出力の温度差による限界が来るわけ。 エンジンの素材は金属なので、良くても数百度とかにしかできないわけで、予算度外視でどんなに効率をよくしても量産車で60%に至ることはありえない。 エンジンはアルミか鉄なわけで、そこまで高温にできない。それで30-40%止まりと言うわけ。最近50%近いエンジンができたーとか言うニュースもあるが、もう熱力学上、天井は見え始めて
グルメな人に「何度もリピートしている」絶品お取り寄せを教えてもらった【お食事編】 #リピートお取り寄せ #ソレドコ - ソレドコ
家でお店の味を楽しめる「お取り寄せ」。最近は通販に対応したお店も増え、選択肢も広がっています。「家にいながらおいしいものが食べられて楽しい！」と、お取り寄せに目覚めた人も多いのではないでしょうか？ そんなお取り寄せへのハードルがグッと下がった人に向けて、普段からこだわって食を楽しんでいる計8人に、楽天市場で購入できる「いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている」絶品お取り寄せ「お食事」＆「スイーツ」を紹介してもらいました。 ＜いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている絶品「お食事」編＞★この記事です ・【料理研究家】河瀬璃菜さん ・【グルメ通】在華坊さん ・【和牛マニア】小池克臣さん ・【たこ焼き神】ヨッピーさん ＜いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている絶品「スイーツ」編＞ ・【あんこマニア】さとう祐介編集長さん ・【チョコマニア】桜花さん ・【洋菓
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
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
写真素材の販売などを手掛けるイメージナビは6月8日、AIが実在しないモデルの画像を生成するサービス「INAI MODEL」を始めた。画像を購入した企業は、架空のモデルをWeb広告やポスターなどに起用できる。モデルとの契約期間を気にせず永久に画像を使える他、モデルがスキャンダルを起こすリスクがなく、差し替えが発生しないのが特徴。 当初は若い女性の画像のみ生成・販売し、今後は男性やシニアにも対応する予定。同じモデルが異なるポーズをとっている画像や、異なるモデルが同じポーズをとっている画像なども生成できる。著名人に似せたモデルは作成しない。 サービス開発にはAIベンチャーのデータグリッドが協力。画像を生成するAIと画像を評価するAIを敵対させ、精度を向上させる技術「GAN」（敵対的生成ネットワーク）を利用する。 モデル画像を生成する際は、イメージナビが利用許諾を得た上で実在する人物の写真を撮影。
東大助教の現実2022｜TM
海外ポスドク後にどのような進路を選ぶか非常に迷ったのですが、2022年の4月に東京大学の助教に着任しました。着任して色々思うことはありますが、この1年間、私が何をしていたのかを淡々と書いていきます。 ※リアルバレしたくないので具体的なことは書かないようにしますし敢えてまわりくどい（読み方）書き方をしています。俺の友達以外読むな。 期待を胸に着任まず3月中旬に家探しのついでに所属先となる研究室を訪問したが、そこの准教授が私の存在をご存知でなかった。「着任する前田です」「えぇ〜！！！マジですか？w」初手から暗雲が立ち込める。 4/1に専攻長から辞令を受け取り、「これから頑張ってください」と言われただけで終了。労働の詳細についての説明は一切無し。誰にも何も言われない。ガイダンスも無し。自由というよりは統制のない無法地帯に近い。大学教員の仕事って何なんだろうな…。 ちなみに、着任のお祝いも一切何も
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15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 wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
スイーツマニアに「何度もリピートしている」絶品お取り寄せを教えてもらった【スイーツ編】 #リピートお取り寄せ #ソレドコ - ソレドコ
家でお店の味を楽しめる「お取り寄せ」。最近は通販に対応したお店も増え、選択肢も広がっています。「家にいながらおいしいものが食べられて楽しい！」と、お取り寄せに目覚めた人も多いのではないでしょうか？ そんなお取り寄せへのハードルがグッと下がった人に向けて、普段からこだわって食を楽しんでいる計8人に、楽天市場で購入できる「いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている」絶品お取り寄せ「ごちそう」＆「スイーツ」を紹介してもらいました。 ＜いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている絶品「お食事」編＞ ・【料理研究家】河瀬璃菜さん ・【グルメ通】在華坊さん ・【和牛マニア】小池克臣さん ・【たこ焼き神】ヨッピーさん ＜いつもより贅沢＆ちょっと高いけど何度もリピートしている絶品「スイーツ」編＞★この記事です ・【あんこマニア】さとう祐介編集長さん ・【チョコマニア】桜花さん ・【洋
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ
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。 武漢大学と湖北工業大学からなる中国の研究チームが開発した「AnimeGAN: A Novel Lightweight GAN for Photo Animation」は、現実世界で撮影した写真をアニメ風の画像に高速変換する技術だ。深層学習を用いた軽量なフレームワークで、宮崎駿監督や新海誠監督の作品のようなアニメ風の高品質画像に仕上げることができる。 高品質なアニメ作品を制作するためには、線や質感、色、影などを入念に考慮する必要があり、制作に手間と時間がかかる。現実世界の写真を自動的に高品質なアニメ画像に変換できる技術があれば、効率化の観点から重要視されるだろう。 今回の手法では、実写からア
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
Photo by Paul Goyette 愛ゆえに人は苦しまねばならぬ、愛ゆえに人は悲しまねばならぬ フムスという料理をご存じでしょうか。 トルコ料理やシリア料理などでメゼ（前菜）として出される料理の一種で、ひよこ豆のペーストにタヒニ（ごまペースト）、にんにく、オリーブオイル、レモン汁を加えたもの。 中東圏を中心に、バルカン半島や東地中海沿岸地域でよく食べられています。 中東ではあまりに愛されすぎて、民族主義と結びつき、「フムスは我々のものだ」としてアラブ人とユダヤ人の間で抗争が繰り広げられています。 １. フムスとはなにか フムスは、ホムス、フンムス、ホンムスなどと言われることがあります。 どの呼び方でも基本の作り方は同じで、 ひよこ豆のペーストにタヒニ（ごまペースト）、にんにく、オリーブオイル、レモン汁を加えてペースト状にしたものです。 レシピは非常にシンプルですが、豆の煮る時間、ペ
ちょうど友達と「今年買ってよかったもの」の話をしていて、Amazon の注文履歴からこれはよかったなというものを抽出していた。なんと、はてなブログの今週のお題「買ってよかった2021」というのもあるそうなので、せっかくだからブログにも書いてみよかと思う。 メガネ曇り止めクロス 昨今は映画館でもマスク着用を求められがちなのだが、眼鏡がくもってしまってたいへん不快であった。しかし友達から教えてもらった曇り止めクロスを使ってみたらぜんぜん曇らないので、最近は映画館に行く前にこれでメガネを拭いている。実に快適になった。 メガネ くもり止めクロス 1枚【約600回繰り返し・24時間効果持続・収納缶付き】メガネ拭き くり返し使用可能 曇り止め 曇らない 耐久性 眼鏡クリーナー 曇り防止 スマホ・ゴーグル・サングラス・カメラレンズ対応 (グレー1枚) BafupAmazon 懸垂用の突っ張り棒 つっぱら
【初心者必見】プログラミング未経験から3年間のPython学習ロードマップ完全版 - 仮想サーファーの日常
近年、Pythonの求人数・案件数が増加すると同時に単価も上がってきており、エンジニアの中で人気が高まっています。 これからプログラミング言語Pythonを学んで、Webアプリケーション開発エンジニアや機械学習エンジニアになりたいと思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では以下のような方向けに、Pythonを未経験からどのような手順で学びPythonエンジニアになるのか、またPythonエンジニアになった後にどのように学び続けていけばいいのか、具体的な方法をまとめています。 この記事の対象読者 エンジニアではないけど、未経験からPythonエンジニアに転職したい方 エンジニアではないけど、未経験からPythonでデータ分析や業務効率化をしたい方 非Web系の会社で働いているけど、Web系のPythonエンジニアに転職したい方 Pythonとは Pythonとは何か Python
デスポカ @tea_cow_corn 娘のそうめん消費量が最近ハンパなくて食費を逼迫するレベルになってきたので、内容量が揖保乃糸よりも3束多くて揖保乃糸と同じ値段のそうめんを茹でて出したところ、「………このそうめん何？( ･з･ )」「幼稚な味がする」とか山岡士郎みたいな事を言われた。 2021-08-03 08:40:27 デスポカ @tea_cow_corn 「そうめんは表面に油を塗って乾燥させるためカロリーが高め」という情報を得たが、自称ダイエット中の娘本人は「そうめんは脂質が無いしほぼ噛まずに飲み込むき実質カロリー0」「今の子はスマホで何でも調べれますゥ( ･з･ )」とほざいてたので、俺は見守るだけ。 twitter.com/tea_cow_corn/s… 2021-08-03 12:01:48 デスポカ @tea_cow_corn 朝起きたら自分の分のそうめんとカントリーマアム
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita
PR: 以前の記事 のデータサイエンティスト向け講座のColab実行方法などをまとめ、 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 参考: Colaboratoryユーザによる非公式の情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR いつも満員抽選となる東大松尾研Deep Learningエンジニア育成講座『DL4US』の演習資料が公開された Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められる 全ノートブックを実行し、つまずき所も乗り越え方をまとめました セットアップ後は、スマホやタブレットのブラウザでもok GPUだって無料で使える! Colab概要はこちら:
正しいIT用語の読み方
最近の若者は物を知らない。 IT企業に就職したのに、IT用語の読み方を間違える恥ずかしいやつが多くて困る。 新入社員でもこれぐらいは抑えておいてほしい。 nginx: んぎぃぃっんくすhtml: はとむるAlt: あるとhidden: ひでんheight: へいとnull: ぬるUbuntu: うぶんつPHP: ぺちぷUPnP: うぴんぴPPPoE: ぽぽぽえーIEEE: いえぇぇーHDMI: はどみUSB: うさびーWi-Fi: うぃっふぃーLaTeX: らてっくすPython: ぴちぉんDjango: どじゃんごNode: のでVue: ぶえーAngular: あんぐらGitHub: ぎふはぶSourceForge: そーすふぉげQiita: ちーたーPRML: ぷれもるGAN: ぎゃんDQN: どきゅんMCMC: もこもこASUS: あざっすAirBnB: えあぶんぶApp: あぷぷ
1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
あらゆる面で最強、アンカーの小型65W急速充電器がついに出た！スマホからPCまで全部これひとつでOK2021.07.08 10:0544,090 mayumine 全充電器をこれひとつに全集中可能。 本日、AnkerよりAnker GaN ll 搭載の第二弾製品｢Anker Nano ll 65W｣｢Anker Nano ll 30W｣が登場しました。 最大65W出力のUSB-Cポートを搭載した｢Anker Nano ll 65W｣は、MacBook Pro 13 インチ(M1 2020)をわずか 2時間20分でフル充電可能、また⼀般的な5W出⼒の充電器に⽐べiPhone 12 を最⼤3倍速く充電できるとのこと。 重さは112gとかなり軽量、サイズは 約44×42×36mmでコンパクト、お値段は3,990円とうっかりポチれるお値段です。 ちなみに、Appleの純正61Wアダプタの重さは20
筑波大学発AIスタートアップのAIdeaLab（東京都千代田区）は8月17日、5つの文字から1万4000以上の文字をAIで自動生成するフォント生成システムの特許を出願したと発表した。 システムは、敵対生成ネットワーク（GAN）をベースに、大量のフォントを学習させた上で、手作業でデザインした数個の文字から、太さやセリフ（装飾）の形状を抽出し、生成する。パラメーターの値を調整することで、新しいフォントとして出力することも可能。ピクセル画像ではなく、ベクター画像として生成する独自技術により、フォントファイルとしての出力を可能にしたという。 特許は、フォント生成モデルだけでなく、アプリケーションUIも含む。パラメーター調整でフォントを生成するUI、少ない文字数でのアップロードでフォントを生成するUIなど、さまざまなパターンのサービス展開を織り込んでおり、特許出願技術をベースに、フォント制作会社向け
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
AIが大量生成、実在しない「フェイク顔」がトランプ氏を支持する（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
AIが自動生成する実在しない「フェイク顔」のアカウントが、フェイスブックを舞台に大量発生し、トランプ大統領の再選を支持する――。 こんな新たな動きが注目を集めている。 フェイスブックはこの動きに対し、600を超すアカウント、さらに関連するフェイクブックページやグループの削除を発表した。 またフェイスブックの発表と合わせて、大手シンクタンクなどが調査報告書を公表。AIによる「フェイク顔」アカウントが大量発生する仕組みを解き明かしている。 「フェイク顔」「アカウント」「投稿」と、AIが絡んだ自動化によって拡散の波をつくりだす、フェイクネットワークの“製造工程”。その一端を、この騒動から垣間見ることができる。 フェイクニュースの生態系は、加速度的に複雑さを増している。 ●610のアカウント削除フェイスブックは20日、「組織的不正行為（CIB）」に対する、大規模なアカウント削除などの措置を発表した
画像生成AI「Stable Diffusion」で崩れがちな顔をきれいにできる「GFPGAN」を簡単に使える「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」の基本的な使い方
「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」は他のUIには搭載されていない機能なども盛り込んだ、いわば決定版の「Stable Diffusion」のUIといえますが、それだけにやれることが多いので、どこをどう触ればよいか悩むこともあるはず。 この記事ではまず、「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC111版)」のうち、テキストから画像を生成する「txt2img」の基本的な使い方をまとめています。 ◆目次 ・1：最も簡単な使い方 ・2：「txt2img」タブ内の各項目はどういう意味なのか？ Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)は画像生成AI「Stable Diffusion」を使うためのUIの1つ。Stable Diffusionの利用にはNVIDIA製GPUが必要で、該当するPCにS
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
絵心ゼロでもこのレベルよ。ラクガキからリアル画像を生成する｢GauGAN｣が今すぐ試せます2019.06.19 23:0026,560 小暮ひさのり ね？簡単でしょ？ 以前こちらの記事で紹介した、NVIDIAのAIアルゴリズムの一種である、敵対的生成ネットワーク（GANs）という技術を利用した自動描き起こしツール｢GauGAN｣。 以前は動画でのデモに留まっていましたが、現在はWebサイト上でその機能を試せるようになっています。 Image: NVIDIA ResearchImage: NVIDIA Research絵心ゼロで美術1の僕が20秒で描いた作品がこちらです。よーく見るとアナザー地球のようなファンタジーでいびつなパーツもありますけど、これが一瞬にして生成されるって、魔法じみていてもはや驚きしかありません。 画伯、って読んでくれてもいいのよ？ Source: NVIDIA
画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
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。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選2019.06.16 22:0048,111 David Nield - Gizmodo US ［原文］ （ Emiko Tastet/Word Connection JAPAN ） AI=人工知能です。｢愛｣ではありません。 AIと書いてあるのを見て、｢アイ｣と読んだおじいちゃんがいるらしいですが、ギズモードでAIといったら人工知能のことです。さて、AIや機械学習にもいろいろあるみたいだけど、機械学習とかニューラルとかっていったい何なんでしょうね。米GizmodoのDavid NieldがAI関連の面白いサイトを紹介してくれています。私が気に入ったのは最後のTalk to Books、機械学習に人生指導してもらえました。それでは、ぜひお試しください。 AI、AIって、よく聞くしどうやら巷にはありふれているみたいだけど…いったい具体的に何ができてどう
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
PCの電源ユニット、GaNでめっちゃ小さくなります
PCの電源ユニット、GaNでめっちゃ小さくなります2022.06.02 22:0050,667 金本太郎 これで小型PC組みたい。 自作PCの重要パーツのひとつ、電源ユニット。ふつう電源ユニットといえば両手でつかむ箱くらいのサイズ...なんですが、HDPLEXの｢HDPLEX 250W GaN Passive AIO ATX Power Supply｣はごらんの通り、分厚いスマホくらいのサイズしかありません。 本体にデカデカと書いてある通り、小型ACアダプタで採用されるGaN（窒化ガリウム）半導体を採用。同クラスの電源ユニットよりかなりコンパクトです。 GaNの恩恵はサイズだけでなく、変換効率も94％と高級グレード電源なみの効率を誇ります。 Photo: HDPLEX1台の出力は250Wと控えめなんですが、同期ケーブルでリンクさせれば2台あわせて500Wの電源として使えます。エントリークラ
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「GoToトラベル」が実質的に富裕層への再分配のようになっている件 - 🍉しいたげられたしいたけ
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速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）