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ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
AI の次の重要な一歩
AI は、Google が現在取り組んでいる中で最も本質的なテクノロジーです。AI は、医師による病気の早期発見の支援や、自国語での情報へのアクセスなど、人々、ビジネス、コミュニティの潜在能力を引き出します。そして、数十億人の生活を大きく改善できる新しい機会を提供します。6 年前から、私たちが Google の方向性を AI 中心に再編し「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」という Google のミッションを果たす最も重要な方法に AI を据えているのは、これが理由です。 以来、私たちは全面的に AI への投資を継続し、Google AI と DeepMind のチームは最先端のテクノロジーを進化させています。現在、AI の計算規模は半年ごとに倍増していますが、それはムーアの法則よりもはるかに早いペースです。同時に、高度なジェネラティブ AI と大規模言語モ
グーグルは1月2日、従来のモデルよりも大幅に効率的でありながら、最先端の画像生成性能をもつテキスト画像AI生成モデル「Muse」を発表した。 競合モデルと同クオリティかつ超高速化 近年「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL-E 2」など、テキストから画像を生成するAIは驚くべき進化を見せている。グーグルもすでに「Imagen」と「Parti」という画像生成AIを発表しているが、「Muse」はそのどれとも異なる新しいモデルだ。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
はじめにこの記事は、Engineering Manager Advent Calendar 2020の24日目の記事す。 職種を越えた働き方を模索するWeb Engineerのtrebyさんと、技術を突き詰めたいiOS Developerのbanjunさんの二人のパーソナリティをつとめるpodcast「きのこるエフエム」でお話してきた今話題のキーワードDXについてのお話を再編して記事にしたものです。 実際のpodcastについては以下からどうぞ。 いつの間にか"DX"がデジタルトランスフォーメーションにとられてた。trebyさん(以下敬称略) これは、我々のマイブームというか、最近、「DXっていいよね？」っていうふうに私が謎掛けをしますと、banjunさんが、「DX、わからん!」というふうに返すんです。 banjunさん(以下敬称略) 「DXって何ですか？何がいいんですか？」っていう話です
深層学習の数理
Curriculum Learning （関東CV勉強会）Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals
杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
Microsoft 課金サービス
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［速報］「Amazon CodeGuru」発表。機械学習したコンピュータが自動でコードレビュー、問題あるコードや実行の遅い部分などを指摘。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
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
機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
機械学習で使用する手法を全公開 - 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)について扱っていこうと思います。 ※ 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 kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 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。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26c31c3399bf07b1ae252d9f76cec42f35108231/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwYWtpcmFhayZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWVlN2I0ODFiY2RjNTFiMzI5M2Q3MWNlNjdjNzBhYTA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dba978af8754ebd16d4f9ac3b0f70bc39)
Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
5ヶ月前に書いた記事がだいぶ陳腐化してきた*1気がするので、それ以降出版された書籍や、他にも学術的知識を得るだけでなく「データサイエンティストとして働く上で必要なスキル」について書かれた書籍などを加えて、「2013年秋版」の10冊をチョイスしてみました。 これはあくまでも「データサイエンティストを目指す上で必要な素地が既にある程度備わっている人」向けのスタートアップとしての10冊です。実際にはこの10冊では知識が足りなくなる場面の方が多いので、その場合は適宜発展的な書籍に当たってどんどん独習していくことをお薦めします。逆に、本当にゼロからスタートする初学者の人にはこれでもかなり辛いかもなので、今回は見なかったことにしてください、ということで。。。 そうそう、相変わらずですが僕個人はアフィリエイトやってないので、こちらのリンクから書籍を購入されても儲かるのは僕ではなくはてなです（笑）。 （※
AI絵師、お金を稼ぐ：2ヶ月で11万円稼いだ方法・そして今後どのようにお金を稼ぐことができるか - uenoyamagooo’s diary
・はじめに：自己紹介とAI絵師になったきっかけ ・AI絵師を始めたきっかけ ・AIイラストをどのように売るか ・そもそも、現状のAI絵師を取り巻く環境は？ ・AIイラストの強みと弱みを理解する ・AI絵師にとって一番の脅威は「画像生成AIを使いこなす神絵師」 ・AIイラストに価値を感じさせるために ・どのようにAI絵師は自身をブランディングするか？ ・AIイラストのクオリティアップに真面目に取り組む ・AI絵師はこれからどのように稼ぐ？ ・1年以内にできること ・画像生成AIは倫理的な正当性を獲得できるか？ ・最後に ・はじめに：自己紹介とAI絵師になったきっかけ 本記事はあるふ氏が主催の「画像生成AIアドベントカレンダー」に寄稿したものである。主に、自分がAI絵師としてお金稼ぎをする上で考えたことや、その方法について紹介しようと思う。 先に、AI絵師としてお金稼ぎをする際のエッセンスにつ
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
手元に置いておくと安心できる、情報系の人向けな日本語の本のリスト - EchizenBlog-Zwei
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ
こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(
AI絵師始めたけど数字エグい
anond:20221028161341 「数字エグイ」という表現に膝を打ったので、自分も最近始めたAI絵師活動で数字がエグイことになってるのを紹介してみる。 AI絵師として活動開始したのが10月初旬。丁度、NovelAIが登場したばかりでtwitterで喧々諤々の議論が巻き起こっていた頃だ。 活動を始めてまだ3週間ちょっとしか経ってないが、既にpixivのフォロワーは約2万人、twitterのフォロワーは約1000人に達している。 pixiv上でのイラストの総被ブクマ数は約10万に達しており、アカウント開設してまだ1ヶ月も経ってない新参にしては驚異的すぎる伸びを見せている。 twitter上でのフォロワーの伸びがpixivでのそれに全然及んでいないのは、やはりtwitterでは「R-18」イラストを投稿できないことが大きな原因だろう。 それほどまでに、「AI製エロ絵」が数字をもぎ取ってく
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
中学生でもわかる深層学習
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。 人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで
Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・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 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので
女性エンジニアが少ないとやる気が出ない問題で批判「懲戒解雇されてほしい、エンジニアやめろ」一方、過敏に反応しすぎの声も
リンク ログミーTech（テック） 「女性エンジニア少ない問題」を解決するために、機械学習で男性エンジニアを女性に変換する 2018年4月21日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「Battle Conference U30」が開催されました。30歳以下のエンジニアによる30歳以下のエンジニアのための技術カンファレンスである本イベントには、さまざまな領域で活躍する若手が登壇。企業の枠を超えて、自身の技術・事業・キャリアに関する知見を発表しました。「機械学習ブームの裏側に」に登壇したのは、ヤフー株式会社データプラットフォーム本部の池上哲矢氏。「女性エンジニアが少ない」という問題に対して、機械学習を用いて解決を試みた、 384 users 527
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
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図解Stable Diffusion
グーグル、高クオリティかつ高速なテキスト画像生成モデル「Muse」を発表
機械学習システムの設計パターンを公開します。
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
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