【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． (追記)動画版も公開しました！全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってください． 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは？なにをしているのか？ 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(
Chat GPTの完全な上位互換！Bing AIの面白い使い方まとめ｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
AIで作成した「全力ダッシュする大仏」の躍動感がすごい 「めちゃ強そう」「表情で笑う」
画像生成AIを使って作られた「走る大仏」のイラストがTwitterで注目され、約7300件のいいねが寄せられるほどの話題となっています。大仏の動きや表情がまるで実在するかのような迫力です。 迫力がすごい「走る大仏」のAIイラスト 古橋秀之（@Furuhashi_h）さんが画像生成AIソフトmidjourneyやnijijourneyを使って作ったイラスト。大仏が穏やかさを忘れ、全力でダッシュしています。師走（12月）はお坊さんも走りまわるほど忙しいといわれますが、大仏も忙しく走りまわる季節なのかもしれません……？ AIも「大仏は正面を向いて座っているもの」と学習しているのか、走るポーズの出力には苦労したという古橋さん。せっかく走っている構図になったと思えば、大仏っぽく肌を塗った太り気味の人がジョギングしているだけだったり……。完成版では大仏の質感や必死さが伝わる表情などすごい迫力で見応えが
いらすとや風のイラストを生成する「AIいらすとや」をリリース
テキストから画像を生成できるAIお絵描きアプリ「AIピカソ」を提供するAI Picasso株式会社（本社：東京都港区、代表者：冨平準喜）は、かわいいイラストで有名なフリーイラストサイト「いらすとや」（運営:みふねたかし）と提携し、いらすとや風のイラストを生成するAIモデル「AIいらすとや」をリリースしました。 AIいらすとやについて 「AIいらすとや」は、AIでいらすとや風のイラストを生成することができるAIモデルです。高品質な画像を自由に生成できるAIピカソの画像生成技術を活用し、いらすとやのかわいいキャラクターたちを学習した専用のAIモデルを開発することで、テキストを入力するだけで、誰でもほしいと思った状況のいらすとや風の画像を無料で生成できるAIモデルを実現しました。 いらすとやは、様々なシチュエーションのかわいいキャラクターが素材化されており、多岐にわたり利用されています。AI
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
【Python・TensorFlow】あんたのそれ、エセ関西弁やで - Qiita
はじめに 突然ですが、私（たち）は大阪生まれ、大阪育ちの純粋な大阪人です。 現在は仕事のため東京に在住していますが、大阪の魂を捨てたわけではありません。 先日不意に興味深い論文を見つけました。 エセ大阪弁の音声学的特徴 共通語話者が大阪弁話者に親しみを込めて大阪弁っぽく話したとしても、そのエセ大阪弁に対する大阪弁話者の拒否感、抵抗感、嫌悪感は根強い。共通語や東京弁は認めても、エセ大阪弁だけは許さないという気概すら感じる。 草である。 流石にそのような拒否感や嫌悪感を露わにするほどではありませんが、少なくとも大阪人であれば聞き慣れない関西弁を耳にした時、 「ん？今のエセっぽいな？」 と感じることは少なからずあるかと思います。 決して嫌悪感を抱いているわけではないですが、この論文にあるようにアクセントの違いには敏感であるとは自覚していますし、大多数の大阪人の方々も同じくだと思います。 (例えば
DeepLの“珍誤訳”が話題に 「I'm sorry」の日本語訳は？→「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」
DeepLの“珍誤訳”が話題に 「I'm sorry」の日本語訳は？→「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」 ゲーム「ACE COMBAT ZERO THE BELKAN WAR」に出てくるあるせりふを翻訳すると、なぜか5ちゃんねる（旧2ちゃんねる）の「なんでも実況J（ジュピター）」発祥のキャラクター「やきう民」のアスキーアート「彡(^)(^)」が登場することが話題になった翻訳サービス「DeepL翻訳」。同サービスで新たな“珍誤訳”が見つかり、Twitterで話題を集めている。 （関連記事：DeepLの翻訳結果に突如現れた顔文字「彡(^)(^)」が話題） soy乳（＠soynyuu）さんはDeepLで「I'm sorry」を日本語訳に変換した結果をTwitter上に掲載。日本語では「すみません」など謝罪を意味する言葉になるはずだが、DeepLは「アイム・ソーリー・ヒゲソーリー」と訳してしまうと
実践 自然言語処理
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 自然言語処理入門 1.1 実世界での自然言語処理 1.1.1 NLPのタスク 1.2 言語とは何か 1.2.1 言語の構成要素 1.2.2 自然言語処理の難しさ 1.3 機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1
源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
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ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」（以下、AlphaFold2）をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
USBに挿すだけ！Linuxで動く「M5Stack UnitV2」AIカメラの実力を試してみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、親指サイズの超小型ボディにLinuxを搭載し、さらにAI開発エディタやカメラなども詰め込んだ強力なカメラモジュールをご紹介します。 手持ちのパソコンにあるUSBに挿すだけですぐに起動し、専用の開発エディタを使ってAIカメラを試したりトレーニングをしたりなどが簡単にできるのが特徴です。 さらに顔認識、オブジェクト分類、トラッキング、カラー検出…など10種類以上の機能がすぐに利用できるうえ、Jupyter Notebookでモジュールを制御できるので便利です。 AIを活用したい人やIoT開発に興味がある人も含めて、ぜひ参考にしてみてください！ ■「M5Stack UnitV2 AI カメラ」とは モニターやセンサー類などが全部入りの小型マイコンモジュール「M5Stack」シリーズで知られる中国のスタートアップ企業をご存知でしょうか。 同社が
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
『ウェブ最適化ではじめる機械学習』を出版しました。 — Shuhei Iitsuka
昨年の 11 月にオライリー・ジャパンから『ウェブ最適化ではじめる機械学習』という本を出版しました。大変ありがたいことに、いくかのブログで取り上げていただけているようです。 出版してから少し日が経ちますが、まだギリギリ新刊かなということで、書籍の紹介と舞台裏の話を書きたいと思います。 何の本？ ひとことで言うと、ウェブエンジニア／ウェブマーケターこそ機械学習に入門するのに最適な役職なんだよ！という本です。 私は普段ウェブサイトのフロントエンドエンジニアとして仕事をしていますが、仕事の中で機械学習との接点はあまりないように感じます。ひとことでウェブエンジニアリングと言ってもその範囲は広いので一般化は難しいですが、基本的には HTML / CSS / JavaScript / バックエンドの言語（Python, Ruby, Go など）を駆使して意図通りのユーザインタラクションを作っていくこと
最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
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