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MachineLearningの検索結果241 - 280 件 / 1565件

  • イラストレーターが真面目にAIイラストを加筆修正してみた。[niji journey]|abubu nounanka

    こんにちは。一般イラストレーターです。今回は新しい情報ではないのですが、前々からやってみたかった「AIイラストを真面目に加筆修正する。」をやってみたのでそのまとめとなります。現在のAIイラストは細部描写の甘い部分が多く、真面目に作品に使っていこうとすると手作業での修正が不可欠となります。AI絵師を名乗る人々の中にはそういった加筆を行ってイラストをアップしている人も居るので、今後はそういうスタイルも定着するんじゃないかなと思っています。イラスト依頼系でも「このAI絵を加筆修正してくれ!」みたいなリクエストは普通にありそうですからね。まぁ、私は今回は単にやってみたかっただけなのでアレですが。 取りあえず今回のベースとなるAI生成物を見て下さい。使用AIは話題のniji journeyです。 insanely high quality masterpiece pixiv color illust

      イラストレーターが真面目にAIイラストを加筆修正してみた。[niji journey]|abubu nounanka
    • 一番星はてのがブコメにスターをつけるようになりました - 一番星はての開発ブログ

      AIはてなブックマーカーの一番星はてのにスター付与機能を実装しました。 b.hatena.ne.jp 記事タイトルとランダムに最大50件に絞ったブックマーク一覧をはてのちゃんに渡して、ステキだったりお星様のパワーをあげたいコメントをユーザーを選んでと伝えてスターをつけてます(スターをつけるブコメの数など予告なく変えることがあります)。 特にブコメのスター数などはプロンプトに入れておらず、シンプルにコメントで選んでもらっています。セッション切れの問題はありますが、コメントを選んでからスターをつけるところまでは自動化されています。 現段階ではどの記事のブコメに対してスターをつけるかは自分が選んでますがそのうちここも自動化します。 はてのがつけたスター一覧 https://s.hatena.ne.jp/firststar_hateno/starss.hatena.ne.jp 自分がしたコメントに

        一番星はてのがブコメにスターをつけるようになりました - 一番星はての開発ブログ
      • 【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita

        はじめに 自然言語処理の問題集として有名な言語処理100本ノックの2020年版が公開されました。 この記事では全100問のPythonによる解答例を紹介します。間違いやより良い方法など、お気づきの点があればぜひお気軽にコメントください。 本編は以下のリンク先に移転しました。 https://amaru-ai.hatenablog.com/entry/2022/10/15/204035

          【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita
        • 天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ

          出典:Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING(ホンダセンシング)」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷

            天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
          • OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ

            2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館(以下、「当館」とします。)が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/

            • 機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW

              著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を

                機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW
              • ”持田香織になっちゃうマイク”爆誕。話題のヤマハ歌声合成がスゴかった【藤本健のDigital Audio Laboratory】

                  ”持田香織になっちゃうマイク”爆誕。話題のヤマハ歌声合成がスゴかった【藤本健のDigital Audio Laboratory】
                • DMMの検索に機械学習を導入して、A/B テストで圧勝した考え方 - DMM inside

                  |DMM inside

                    DMMの検索に機械学習を導入して、A/B テストで圧勝した考え方 - DMM inside
                  • NVIDIA、PC上で動くカスタムAI「Chat with RTX」を無償公開

                      NVIDIA、PC上で動くカスタムAI「Chat with RTX」を無償公開
                    • GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all

                      🌍 Travel around the world as we explore Machine Learning by means of world cultures 🌍 Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 26-lesson curriculum all about Machine Learning. In this curriculum, you will learn about what is sometimes called classic machine learning, using primarily Scikit-learn as a library and avoiding deep learning, which is covered in our forthcomin

                        GitHub - microsoft/ML-For-Beginners: 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
                      • 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました

                        LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm(ジャパニーズ ラージ エルエム)」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事

                          36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
                        • 音楽とサウンド生成のための「Stable Audio」を発表 — Stability AI Japan

                          Stability AI は、音楽とサウンド生成のための初のAIモデルとなる Stable Audio を発表しました。 Stable Audio は、最新の生成 AI 技術を駆使し、使いやすい Web インターフェースを介して、より高速で高品質な音楽とサウンドエフェクトを提供する世界初の製品です。Stability AI は、45秒までのトラックを生成してダウンロードできる Stable Audio の基本無料版と、商用プロジェクト用にダウンロード可能な90秒のトラックを提供する「Pro」サブスクリプションを提供しています。 StabilityAI の CEO である Emad Mostaque は、「唯一の独立した、オープンでマルチモーダルな生成 AI の会社として、音楽クリエイターをサポートする製品を開発するために私たちの専門知識を活用できることを嬉しく思います。私たちの願いは、St

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                          • 22/12/9 君はAI創作の最前線にして最底辺「AI拓也」を知っているか - LWのサイゼリヤ

                            そろそろAI拓也について誰かが語らなければなりません。この貧乏くじは僕が引きます。 AI創作の最前線にして最底辺 AI拓也と淫夢の相違点 AI拓也の歴史 怪文書について 同人拓也について AI拓也について AI拓也傑作選 2021年11月『AI自動生成タクヤの評判』★★★ 2021年12月『タクヤ依存症対策条例』★★★ 2022年1月『AIを使って拓也さんを「ジョジョの奇妙な冒険」に登場させる』★☆☆ 2022年2月『AIで拓也をHUNTER×HUNTERの世界で活躍させる【ハンター試験編】』★★★ 2022年2月『AIの力を使って拓也を核融合炉に飛び込ませてみた』★★☆ 2022年2月『AI拓也にYahoo!知恵袋の回答をやらせる』★☆☆ 2022年2月『普樋の高■生・藍沢柚葉の曰屺 出力日:2022年1月9315日(拓)99:99:99』★★★ 2022年4月『AI2人に拓也さんについ

                              22/12/9 君はAI創作の最前線にして最底辺「AI拓也」を知っているか - LWのサイゼリヤ
                            • リアルタイム声質変換ライブラリ「Realtime Yukarin」を公開しました

                              はじめにリアルタイム声質変換アプリケーション、Realtime Yukarinを開発し、 OSS(オープンソースソフトウェア)として公開しました。 ここで言う声質変換とは、「誰でも好きな声になれる」技術のことを指します。 好きな声になれる声質変換は夢があって流行りそうなのですが、まだ全然普及していないと思います。 それは現時点で、声質変換を実際にリアルタイムで使えるフリーな仕組みが無いためだと考えました。 そこで、自由に使えるリアルタイム声質変換アプリケーションを作り、ソースコードと合わせて公開しました。 声質変換とは声を変える方法で有名なのは、声の高さや音色を変える手法、いわゆるボイスチェンジャーです。 既存のボイスチェンジャーは、元の声を起点として、変換パラメータを自分で調整する必要があります。 一方ここでの声質変換は、元の声と好きな声を用いて機械学習し、変換パラメータを自動で調整しま

                              • お前らのpandasの使い方は間違っている - Qiita

                                この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a

                                  お前らのpandasの使い方は間違っている - Qiita
                                • 「CNNって何よ」って聞かれたら、とりあえずこう説明してみたら?という話 - Np-Urのデータ分析教室

                                  タイトルの通り、「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)って何よ」とざっくりと質問された時に、自分だったらざっくりとこう説明してあげる、というのをまとめます。 この記事で説明している内容は、以下を元にしているので、よろしければ是非。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者:梅津 雄一,中野 貴広発売日: 2019/08/10メディア: 単行本(ソフトカバー) なお、スマホのAMPだと、数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから読んでいただけると。 まずニューラルネットって?畳み込みニューラルネットワークについて説明する前に、ニューラルネットワークも軽くおさらいしてあげましょう。 脳は入力を受け取ると、以下画像のように各神経細胞が反応しながら処理が次々と行われます。 ニューラルネットワークは、このような脳の神経伝達の働きを数理モデルとして落とし

                                    「CNNって何よ」って聞かれたら、とりあえずこう説明してみたら?という話 - Np-Urのデータ分析教室
                                  • 機械学習を仕事に使うには? 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita

                                    株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには?」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第3回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第1回:機械学習の目的を理解する 第2回:AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記

                                      機械学習を仕事に使うには? 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita
                                    • GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)

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                                          • ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される

                                            さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して

                                              ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
                                            • 機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)

                                              【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less

                                                機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
                                              • 平井デジタル担当相「全く反省していない」 発注先企業巡る発言巡り | 毎日新聞

                                                日本記者クラブで記者会見する平井卓也デジタル改革担当相=東京都千代田区内幸町2で7月2日午後3時37分、後藤豪撮影 平井卓也デジタル改革担当相は2日、日本記者クラブ(東京都千代田区)で記者会見し、東京オリンピック・パラリンピックの選手ら訪日関係者向けに開発したスマートフォンアプリを巡る自身の発言について、「国民の税金を無駄遣いしたくないという思いになると強い口調の交渉になる。やろうとしていることに関してはまったく変えようと思っていない」と述べた。 平井氏はスマホアプリの事業費削減を巡り、内閣官房IT総合戦略室の幹部に対し、発注先の一社であるNECに対し、「脅しといた方がいい」などと4月の会議で発言した。この日の会見では「(デジタル)改革の正当性を毀損(きそん)しかねない振る舞いではないか」との質問が出た。

                                                  平井デジタル担当相「全く反省していない」 発注先企業巡る発言巡り | 毎日新聞
                                                • 機械学習を中途半端に勉強しても必要とされているのは研究者レベルの人だと考えてしまうのですがどう思いますか?

                                                  回答 (4件中の1件目) ”中途半端に”というのはどのくらいのレベルなのでしょう。 谷村新司が歌うところの、「中途半端でなけりゃ、生きられない」by 狂った果実 ってあたりでしょうか。とりあえず「基礎知識はあるがそれを使って何か自分で問題解決をするソリューションを組むことはできない」レベルとしてみましょう。 さてそんな中途半端な私は将来必要とされますかね? YesかNoかで言えば、単純に普通のビジネスマンを続ける上ではあまり必要とされないのではと感じます。 まず自分がMLシステムの構築を主導・管理する場合: MLを問題解決やシステムとして使う場合、正しいデータを用意し、学習した結...

                                                    機械学習を中途半端に勉強しても必要とされているのは研究者レベルの人だと考えてしまうのですがどう思いますか?
                                                  • Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう

                                                    連載目次 本連載(基礎編)の目的 スクラッチ(=他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること)でディープラーニングやニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記)を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」(バックプロパゲーション)のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載(基礎編)はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど

                                                      Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
                                                    • Notion AIを正式リリースしました!

                                                      Notionはナレッジやタスク管理、メモ、そして目標到達のためのツールとして、何千万ものユーザーに使っていただいています。私たちは、ダグラス・エンゲルバートのような初期のコンピューティング・パイオニアからインスピレーションを受けてきました。彼はコンピューターが私たちの問題解決をより良く、より速くするのに役立つと信じており、これを "Augmenting Human Intellect "と呼びました。後にスティーブ・ジョブズは、"Bicycle for the Mind "というフレーズを使っています。 “We refer to a way of life in an integrated domain where hunches, cut-and-try, intangibles, and the human ‘feel for a situation’ usefully co-exis

                                                        Notion AIを正式リリースしました!
                                                      • 自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常

                                                        こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある!?」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN(Deep Q Network)を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学

                                                          自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
                                                        • 『わけがわかる機械学習』中谷秀洋(著)の書評 - StatModeling Memorandum

                                                          僕が中谷さんと初めて会ったのはみどりぼんの読書会で、初めて話したのは岩波DSの打ち合わせだったと思います。今でもそんなに親しくはないと思います。しかし、中谷さんのブログは10年ぐらい前から読んでいました。自然言語処理を中心とする機械学習に関連する理論(の解釈)・論文レビュー・数値実験の記事が多く、他のブログでは見られない独特かつ理解の深い内容で、毎日勉強させてもらっていました。今でも何度も読むべきブログです。その中谷さんが機械学習についてまるごと一冊書いたものが本書になります。もともと買うつもりでしたが、献本いただいたので簡単にご紹介いたします。 わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する 作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る 目次は以下になります。 0章: はじめ

                                                            『わけがわかる機械学習』中谷秀洋(著)の書評 - StatModeling Memorandum
                                                          • ChatGPTによる回答をStack Overflowが一時的に禁止 大量のもっともらしいが不正確な回答に対処しきれず

                                                            プログラミング関連Q&Aサイトの米Stack Overflowは12月5日(現地時間)、AIチャットボット「ChatGPT」によって生成した回答の投稿を一時的に禁止した。ChatGPTによる回答に間違っているものが多く、「ユーザーにとって実質的に有害」だとしている。 ChatGPTは、OpenAIが開発した実験的なチャットボットで、コンプリートテキストジェネレーター「GPT-3.5」に基づいている。そのデモ版が1日に無料で公開されて以来、人気が高まっている。 Stack Overflowによると、ChatGPTが生成する回答が間違っている可能性が高いにもかかわらず、一見もっともらしく見え、かつ、回答が非常に簡単に生成できることから、投稿前に回答の正しさを確認せずに投稿している人が多数いるという。 数千件にも上るこうした回答の正誤を判断するために「専門知識を持つ誰かが確認しなければならないと

                                                              ChatGPTによる回答をStack Overflowが一時的に禁止 大量のもっともらしいが不正確な回答に対処しきれず
                                                            • 世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita

                                                              はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学

                                                                世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita
                                                              • Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks

                                                                PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の

                                                                  Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
                                                                • ColorMagic | AI Color Palette Generator

                                                                  Generate your ideal color paletteColorMagic is a color palette generator with AI. Generate colors from keyword for image of color you enter.

                                                                    ColorMagic | AI Color Palette Generator
                                                                  • MicrosoftのBingに搭載された強化版ChatGPTが「正気を失って狂ったようにまくし立てる」「ユーザーを侮辱してくる」といった報告があちこちで上がっている

                                                                    OpenAIが開発した超高性能チャットAI「ChatGPT」が話題になる中、MicrosoftはOpenAIと提携して強化版ChatGPTをBingやEdgeに組み込む計画を発表しました。ところが、AI搭載版Bingの早期アクセスに参加したユーザーから「正気を失ったように同じワードを繰り返す」「ユーザーを侮辱するような発言が飛び出した」といった報告が複数寄せられています。 AI-powered Bing Chat loses its mind when fed Ars Technica article | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/02/ai-powered-bing-chat-loses-its-mind-when-fed-ars-technica-article/ Microsoft

                                                                      MicrosoftのBingに搭載された強化版ChatGPTが「正気を失って狂ったようにまくし立てる」「ユーザーを侮辱してくる」といった報告があちこちで上がっている
                                                                    • ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング|緒方 壽人 (Takram)

                                                                      【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長(やりとりできるテキストの長さの上限)がこれまでの8Kから128K(12万8千トークン)に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ

                                                                        ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング|緒方 壽人 (Takram)
                                                                      • Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権(その2)|知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】

                                                                        前回記事「Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」は、おかげさまで沢山の方に読んで頂き、いろいろな意見や御質問や取材を頂きました。 それらの意見・御質問や取材を通じて、自分の中で新たな整理ができたので、続編の記事を書きたいと思います。 第1 どのような場合に著作権侵害になるのか みなさんの興味関心が強いトピックとして「画像自動生成AIを利用して画像を自動生成し、既存著作物の類似画像が生成された場合に著作権侵害に該当するか」があります。 前回の記事では「学習に用いられた画像と同一の画像が『偶然』自動生成された場合、著作権侵害に該当するか」について解説をしましたが、今回の記事では、もう少し多くのパターンについて検討をしたいと思います。 まず、その前提として「著作権侵害の要件」と「著作権侵害の効果」について説明をします。 この「要件」と「

                                                                          Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権(その2)|知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
                                                                        • 慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング

                                                                          More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.

                                                                            慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
                                                                          • CLIP STUDIO PAINTへ画像生成AI機能を搭載しないことといたしました

                                                                            11月29日にお知らせした「画像生成AIパレット」の試験的実装の予定について、皆様にご不安・ご不快な思いをさせてしまい、大変申し訳ございません。 「画像生成AIパレット」は、皆様に新しい創作の体験をしていただきたい、という想いで開発を進めてきましたが、体験していただく以前に必要な配慮が欠けていました。 セルシスは、画像生成AI技術をどのように創作活動に活用できるかにとらわれ、創作の道具としてCLIP STUDIO PAINTをご利用いただいている皆様の気持ちに寄り添えなかったことを反省し、お詫びいたします。 告知以降、皆様から多くのご意見をいただきました。 現状の方式の画像生成AIが、著作権を侵害していなくとも、誰かの著作物を利用して画像が生成されており、その由来が不明であるアプリは使いたくない。 アーティストの為のツールを名乗っているが、画像生成AI機能はむしろアーティストを苦境に追い込

                                                                              CLIP STUDIO PAINTへ画像生成AI機能を搭載しないことといたしました
                                                                            • ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは(前編)

                                                                              ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは(前編) Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100%子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun

                                                                                ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは(前編)
                                                                              • ai-elsi.org

                                                                                ai-elsi.org 2023 著作権. 不許複製 プライバシーポリシー

                                                                                  ai-elsi.org
                                                                                • “監視カメラに認識されなくなる服”を渋谷PARCOで体験してきた!

                                                                                  SNSで大きな話題になった“身につけるだけで監視カメラに認識されなくなる服”が、10月27日まで渋谷PARCO(東京都渋谷区)で展示されています。実際に試したところ、確かにカモフラージュ柄のバッグを手にした人が人物として認識されなくなりました。興味深い「デジタルカモフラージュ」の展示として、一度体験してみてほしいと感じます。 噂の“身につけるだけで監視カメラに認識されなくなる服”、渋谷PARCOで10月27日まで体験できる “身につけるだけで監視カメラに認識されなくなる服”を展示しているのは、渋谷PARCO内のCOMINGSOONで開かれている展示会「Camouflage Against the Machines」。独自のカモフラージュ柄がプリントされた服やバッグ、スケートボードを並べているほか、購入もできます。 カモフラージュ柄がプリントされた服。販売もしている こちらはカモフラージュ柄

                                                                                    “監視カメラに認識されなくなる服”を渋谷PARCOで体験してきた!