「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。
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇
「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
マンションポエム徹底分析！
マンションポエム。それはマンション広告にちりばめられた詩的キャッチコピー。 折り込みチラシや、駅や電車内の広告などでよく見かけると思う。「洗練の高台に、上質がそびえる」（「プラウドタワー白金台」野村不動産より）といったあの名調子のことだ。 このマンションポエム観察をライフワークにしているぼく。今回はさらに踏み込んだ分析をしてみよう。
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
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。
Netflixにおける日本語字幕の導入
(Please note that this article is a localized (to Japanese) version of a corresponding tech blog article in the English language) Netflixでは、2015年9月の日本における配信サービス開始時から日本語字幕を提供しています。 今回のブログでは、日本語字幕提供に至るまでの技術的な取り組みについて説明します。 字幕ソースファイルの仕様、字幕ソースファイルからNetflix配信用字幕への変換モデル、Netflixにおける日本語字幕の納品モデルなどを取り上げます。さらに、W3C字幕規格Timed Text Markup Language 2 (TTML2)導入に向けた対応についても触れます。 2014年の終盤にかけて、Netflixでは2015年9月に予定していた日
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2010年9月24日 なつかしさは、何によって引き起こされるのか、年齢によってどのように変化するのか、なつかしさを引き起こすノスタルジア広告（レトロ・マーケティング）の効果はどのようにして起こるのかについて、楠見孝 教育学研究科教授らがまとめた調査結果が、日本心理学会の英文学術誌Japanese Psychological Research（Wiley-Blackwell社発行）に掲載されました。 この論文では、（1）なつかしさを引き起こすことがらは、過去の繰り返しの経験（反復接触）と長い空白時間（例： 昔のヒット曲、学校の場面）が重要であること、（2）なつかしさが引き起こされたり、昔をなつかしむ傾向は、男女とも加齢による上昇が見られ、男性の方がやや高いと分析しています。 論文名 Kusumi, T., Matsuda, K., & Sugimori, E. (2010). The eff
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マンガで学ぶ、「人生勝ち組」になる方法
多くの起業家の方々が、座右の書として紹介されている漫画です。ゲオで借りて全14巻を一気読みしました^^ エンゼルバンク ドラゴン桜外伝 転職斡旋会社を舞台にしたストーリーを通して、これから世の中から求められる人材と、伸びていくビジネスに関する話題が詰め込まれています。 「世の中は人」だと、つくづく考えさせられる漫画でした。 仕事の能力の本質とは 仕事とは何か…。多くの人は仕事とは作業だと思っているが、それは違う。 「仕事とは人間関係」 人間関係が円滑な人は、仕事ができる via: エンゼルバンク2巻 仕事の能力とは、人間関係で決まります。仕事上の良い話は、知り合いを通してやってきます。いくら自分の技量が高くても、自分ひとりでは大きな仕事は進みません。仕事上の能力で一番必要なスキルは、実はコミュニケーション能力なのです。 コミュニケーション能力を磨くには、まずは意識して行動することだと思いま
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが（というかそうであることを期待したのですが）、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
パナソニックのB2Bソリューション子会社パナソニックコネクトが、国内1万2500人の全従業員にChatGPT相当の機能を備えた、独自の社内AI｢ConnectGPT｣を提供すると公表したことが産業界で注目を集めている。 国内大手では｢使用禁止｣を通達する企業もあるなかで、ChatGPT導入事例として先進的だ。さらに、実際に社内への浸透も進んでいるというのが興味深い。 日本企業はいかにChatGPTを｢業務｣で使い、生産性を高められるのか。 導入から1カ月あまり経った時点のデータをもとに、パナソニックコネクトに可能性を取材した。
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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
![[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1798ce5b088e58c4c4b438b339aa53729f88055d/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU0JUJBJUJBJUU4JUE2JTgxJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTlBJTVEQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFNCVCOCU4MCVFNCVCQSVCQSVFOCVBRCVCMCVFOCVBQiU5NiVFMyU4MiU4NCVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzE1YWQyY2QyNmM1YTBiMGM1Zjc0NmEyOGE3ODE1ZTA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwR2FtYXJpMDAwOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWZmNTg2N2RhNDgwZDYyYjY1NzE1Yzc5Y2I0MDEyYmU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5ca724cc6b3042fa51a78f87dd701442)
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
東外大言語モジュール
Introduction TUFS言語モジュールは，東京外国語大学大学院の21世紀COEプログラム「言語運用を基盤とする言語情報学拠点」の研究成果を活かして開発した，新しいインターネット上の言語教材です。英語以外の言語教材は，主として大学生が初めて新しい外国語を学ぶための教材を想定しています。英語については，小学校での総合学習や中学校で初めて学ぶ外国語としての英語を念頭において開発しました。 2004年6月に「発音モジュール」が12言語で公開され，それに先立つ2003年12月には「会話モジュール」が17の全ての言語で公開されました。 続く2006年4月には，「文法モジュール」が10言語で公開され，「語彙モジュール」も2言語で公開中です。 これらの教材は，東京外国語大学の教員，大学院生および学外協力者を含む100名以上の協力によって開発されました。 詳しくは開発者一覧をご覧ください。 さらに
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
【ニューヨーク共同】米IT大手マイクロソフトは24日、インターネット上で一般人らと会話をしながら発達する人工知能（AI）の実験を中止したと明らかにした。不適切な受け答えを教え込まれたため「ヒトラーは間違っていない」といった発言をするようになったという。 同社が開発したAIは「Tay（テイ）」と名付けられ、短文投稿サイトのツイッターに23日に登場した。ツイッターで会話を重ねるうちに差別的な発言を繰り返すようになり、24日に中止された。 マイクロソフトの広報担当者はAIを修正すると説明した。修正を終え次第、実験を再開するとみられる。
日本語検索の品質向上にむけて
+1 ボタン 2 AMP 11 API 3 App Indexing 8 CAPTCHA 1 Chrome 2 First Click Free 1 Google アシスタント 1 Google ニュース 1 Google プレイス 2 Javascript 1 Lighthouse 4 Merchant Center 8 NoHacked 4 PageSpeed Insights 1 reCAPTCHA v3 1 Search Console 101 speed 1 イベント 25 ウェブマスターガイドライン 57 ウェブマスタークイズ 2 ウェブマスターツール 83 ウェブマスターフォーラム 10 オートコンプリート 1 お知らせ 69 クロールとインデックス 75 サイトクリニック 4 サイトマップ 15 しごと検索 1 スマートフォン 11 セーフブラウジング 5 セキュリティ 1
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
注目コード譜 CD発売及び配信開始日→ シガレット（Anonymouz） 2023/10/20 ノット・オーケー（あいみょん） 2023/10/03 Relay～杜の詩（サザンオールスターズ） 2023/09/18 SPECIALZ（King Gnu） 2022/09/06 ハナウタ（奥田民生） 2023/08/09 怪獣のサイズ（back number） 2023/08/04 Future is Yours（サンボマスター） 2023/08/04 歌えニッポンの空（サザンオールスターズ） 2023/08/02 宇宙百景（石崎ひゅーい） 2023/07/26 夏の夢は（帝国喫茶） 2023/07/19 ぎゅっとして、（YUTORI-SEDAI） 2023/07/19 盆ギリ恋歌（サザンオールスターズ） 2023/07/17 瑠璃色メロディ（藍川珠里） 2023/07/12 向日葵（
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
NHK番組API
Millions translate with DeepL every day. Popular: Spanish to English, French to English, and Japanese to English.
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
英語が無料で学べる、フォローしたいTwitterのアカウント集
英会話や英単語を学べる、日本語から英語、英語から日本語のツイートをしているTwitterのアカウントを紹介します。 追記： 2アカウント追加（@Yuko_Gstyle, @John_Monjirou）
フリーの英単語リストをまとめてみた
Horn List (100 Most Common Words) 頻度順 http://www.englishcorner.vacau.com/vocabulary/hornlistfreq.html アルファベット順 http://www.englishcorner.vacau.com/vocabulary/hornlistalpha.html ［出典］Horn, E. (1926), A basic writing vocabulary, 10,000 words most commonly used in writing, College of Education. Dolch List (220 Basic Sight Words) 頻度順 http://www.englishcorner.vacau.com/vocabulary/dolchfreq.html アルファベット順
潜在意識は否定語を理解できない | nanapi[ナナピ]
潜在意識は否定語を理解できない に関するライフレシピをご紹介します。nanapi [ナナピ]は、みんなで作る暮らしのレシピサイトです。突然ですが、以下のようにいわれたらどうでしょうか？ 「ピンクの象をイメージしないでください」 こう言われると、多くの人がピンクの象をイメージしてしまいます。つまり「潜在意識は否定語を理解できない」という傾向にあります。 ということは・・・ たとえば、すごく緊張する場面で 「緊張しないようにしよう」 と思っても、脳は「緊張する」という風なメッセージで受け取ってしまいます。すると緊張がどんどん高まってしまいますよね。 こういう時は 「リラックスしよう」 と置き換えて言うとよいわけです。そうすれば、潜在意識も「リラックスをする」という風に受け止めてくれるわけです。 子供の教育にも これはお子さんに注意するときなどにも活用できます。 たとえば、お子さんにも 「散らか
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
校長先生の話エンドレス
このサイトでは、マルコフ連鎖で作成した校長先生の話を永遠に聞くことが出来ます。ぜひ音声ありでご視聴ください。
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
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機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開
断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ
Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
なつかしさは何によって引き起こされるのかを明らかにしました — 京都大学
日本の住所の正規化に本気で取り組んでみたら大変すぎて鼻血が出た。 - Qiita
パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは
ChatGPT と結城浩の対話（矛盾や反復を含んだ対話によってAIと人間の識別は行えるか）
[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
https://twitter.com/k3k0ma/status/1539047426396667904
人工知能がヒトラー礼賛 米マイクロソフト実験中止 - 共同通信 47NEWS
無料歌詞検索（コード譜とダイヤグラムを表示！）－J-Total Music
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
DeepL Translate: The world's most accurate translator
専門家は個人の責任で情報発信するな - void GraphicWizardsLair( void ); //
ディープラーニングの限界 | POSTD
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita