グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。 はじめに こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちきりの一年でしたが、そんな LLM とは全く関係のないグラフニューラルネットワーク（以下、GNN）の説明性に関する手法である GNNExplainer を題材に扱っていこうと思います。 GNN2 とはグラフで表現された構造化データを深層学習で扱うためのニューラルネットワーク手法の総称です。グラフデータはさまざまな事象を表現できる可能性を秘めていて、GNN の予測結果を解釈できれば、人との関係性把握やマーケティングへの応用など幅広い活用が期待できると思っています。GNN に興味がない方もこんな技術があるのかと深く考えずに読んでもらえればと思います。 本記事で扱う
単独ロングインタビュー サンダー・ピチャイが語る GeminiとAI新時代
Google CEO Sundar Pichai on Gemini and the coming age of AI 単独ロングインタビュー サンダー・ピチャイが語る GeminiとAI新時代 グーグルは12月6日、オープンAIに対抗する最先端のAIモデル「ジェミナイ（Gemini）」を発表した。発表の前夜、グーグルのピチャイCEOがMITテクノロジーレビューのロングインタビューに応じ、ジェミナイが自社やAI、社会全体に対して与える影響について語った。 by Mat Honan2023.12.11 29 18 グーグルは12月6日、次世代人工知能（AI）モデル「ジェミナイ（Gemini）」の第1弾を発表した。ジェミナイは、最高経営責任者（CEO）のサンダー・ピチャイが監督・推進してきた、グーグル社内の長年の取り組みが結実したものだ（ジェミナイの詳細については、本誌の既報をご覧いただきたい
わずか4GBの実行ファイル1つで大規模言語モデルによるAIを超お手軽に配布・実行できる仕組み「llamafile」をWindowsとLinuxで簡単に実行してみる方法
「llamafile」は大規模言語モデルのモデルやウェイトの情報が1つの実行ファイルにまとまった形式のファイルです。Linux・macOS・Windows・FreeBSD・NetBSD・OpenBSDという6つのOS上でインストール不要で大規模言語モデルを動作させることが可能とのことなので、実際にWindowsおよびLinuxディストリビューションの1つであるDebian上で動かしてみました。 Mozilla-Ocho/llamafile: Distribute and run LLMs with a single file. https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#readme Introducing llamafile - Mozilla Hacks - the Web developer blog https://hacks.mozilla
頻出パターンマイニング - spark.mllibb - Spark 3.2.1 ドキュメント 日本語訳
頻度パターン マイニング 頻度の項目、項目セット、部分列、あるいは他の下部構造の採掘は、通常大きなスケールのデータセットを解析するための共通の最初の一歩です。これは長年の間データの採掘での活発な研究トピックでした。更に詳しい情報は Wikipediaの 関連ルール学習を見てください。 目次 FP-Growth PrefixSpan FP-Growth FP-growth アルゴリズムは Han et al., Mining frequent patterns without candidate generationで説明されています。"FP"はリクエストのパターンを意味します。処理のデータセットが与えられた場合、FP-growthの最初のステップはアイテム頻度と頻度が高いアイテムを識別です。同じ目的のために設計されたApriori-likeアルゴリズムと異なり、FP-growthの二つ目の
シーケンシャルパターンマイニング
機械学習技術 自然言語技術 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション技術 一般的な機械学習 アルゴリズム 推薦技術 本ブログのナビ シーケンシャルパターンマイニング シーケンシャルパターンマイニングは、値がシーケンスで配信されるデータ例間で統計的に関連するパターンを見つけるデータマイニングで構造データマイニングの特殊な例となる。 これらの中で行われるタスクとしては「シーケンス情報の効率的なデータベース化とインデックスの構築」「頻繁に発生するパターンの抽出」「シーケンスの類似性の比較」「欠落しているシーケンスデータの補完」等がある。 具体的な応用例としては、遺伝子やタンパク質の配列情報の分析(例:ヌクレオチド塩基A、G、C、Tの配列)とそれらの機能の発現解析、また株式売買やECでの大規模なトランザクション(ひとまとめの取引)で生じる、購買アイテムのパターン抽出(例:顧客が玉ねぎとじゃが
データスチュワード（用語解説） :: NTTデータ バリュー・エンジニア-Webサイト
データスチュワードとは？ データマネジメント用語をわかりやすく解説 近年、多くの企業ではデータを軸にしたビジネス推進を行っています。 データを活用する上で、特に重要視されているのがデータ品質の向上と維持運用を行うデータマネジメントです。 この用語集では、データマネジメントやデータ活用に関する用語を解説しています。 また、データマネジメントの専門家として活動するNTTデータ バリュー・エンジニアが、データ活用のヒントもご紹介しています。 データスチュワードとは、 「データを、スチュワード（他人から預かった資産を、責任をもって管理運用）する部署また人のこと」です。 具体的には、以下のようなことを行います。 ・データモデル仕様に関する検討、改善 ・データクオリティ要件およびビジネスルールの定義と維持 ・データ資産の監視（データの品質・利用に関する問題がないかチェック） ・問題が発生した際には、C
Google Analytics 4 ガイド
アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。
TableauでGA4データを可視化してみた - Qiita
こんにちは。データアナリストの卵、渡辺です。デジタルマーケティングエージェンシーにて、GA4を中心としたWebサイト分析業務に従事しております。 GA4データの可視化をするためのBIツールとしては、無料かつ、Google関連サービスとの接続がしやすいLooker Studioを用いるケースが多いと思います。しかし、グラフ描画の自由度や利用できるコネクタの種類についてはTableauのほうが優れているため、今回TableauでのGA4データの可視化を行ってみました。 結論としては、記事執筆時点ではTableauのGA4コネクタでデータの可視化を行うのは難しく、BigQueryを経由したデータのつなぎ込みが必要と考えています。 GA4データのつなぎこみ方法：2023/8/25時点ではBigQuery経由が現実的 GA4のデータをつなぎこむ基本的な方法は、TableauのGA4コネクタを使うか、
BigQuery のデータクリーンルームに入門しました
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、Data clean rooms（以降、データクリーンルーム）についてです。データクリーンルームは、BigQuery の Analytics Hub に新しく追加された機能になります。データクリーンルームを使うことで、プライバシーを重視した形で BigQuery
世界最大規模のベーシックインカム実験でわかったことは？
非営利の慈善団体・GiveDirectlyは2016年からケニアで、数万人が参加する世界最大規模のベーシックインカムの実験を行っています。マサチューセッツ工科大学の経済学者であるタヴニート・スリ氏と同じく経済学者で2019年にノーベル経済学賞を受賞したアビジット・バナジー氏がこの実験の内容から、ベーシックインカムをどのような形で行うのがよいかという知見を明らかにしています。 GiveDirectly – Send money directly to people in need. https://www.givedirectly.org/ The first results from the world’s biggest basic income experiment in Kenya are in - Vox https://www.vox.com/future-perfect/202
これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)
Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画（Scribble）としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models（LCM）」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」（LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル）が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー
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https://academic-accelerator.com/encyclopedia/jp/sequential-pattern-mining
GitHub - fidelity/seq2pat: [AAAI 2022] Seq2Pat: Sequence-to-Pattern Generation Library
sequence-mining
「会議」に1日何時間費やすと仕事の生産性が落ちるのか？ | 世界中の労働者1万人以上に調査してわかったこと
グーグルの最新AIモデル「Gemini」を使うには
Googleの新AI「Gemini」、もはや人間では？凄さが分かる短編動画
高性能AI「ジェミニ」投入 チャットGPT超えアピール 米グーグル（時事通信） - Yahoo!ニュース
いち on X: "なぜほとんどの人がまだGPTsを使わないのか理解できません。 発表されてから4週間が経ち、素晴らしいGPTsが続々登場してます。 今、知っておくべき最新GPTsは次のとおりです。 https://t.co/EXjiCkCChv"