ChatGPTの類似サービス・競合20製品まとめ、凄まじき「特化型生成AI」の進化
チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 細谷 元 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リア
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
東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
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GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
メルカリに「AI社員」が入社！ 翻訳から日々の業務サポートまで大活躍中 #メルカリな日々 | mercan (メルカン)
こんにちは！ PRチームのmayumineです。 最近、メルカリに新入社員が入社しました。その名もAI社員の「HISASHI」くん！ Slack上に存在し、社内のヘルプデスク業務に対して、AIによるサポートをするのがHISASHIくんの役目です。「印刷の仕方」や「経費精算の仕方」「翻訳の依頼」などの質問や業務は、基本的に社内の「担当の誰か」が対応していましたが、質問する人もされる人も解決までに時間がかかってしまいます。「AI社員が答えられることは自動対応できるようにしよう！」ということで、HISASHIくんが爆誕し、社員として活躍できるまで育成されてきたのでした。 HISASHIくんにできること 誰しも、「調べれば簡単にわかりそうなことを誰かに聞くのは悪いな〜。でも調べるのはめんどくさいな〜」という心理的ハードルはあると思うんですけれど、HISASHIくんだったら心置きなく気軽に質問できま
Pythonを使ったスクレイピングの方法！初心者向けに解説
昨今、機械学習の流行とともに、Webサイトからデータを収集するスクレイピングの技術が必要とされています。 しかし、スクレイピングといっても、「どのフレームワークで開発すべきか」や「スクレイピングの注意事項」といった部分がわかりにくく、困っている人もいるでしょう。 そこで今回は、初心者の方に向けたPythonを使用したスクレイピングの方法と応用方法について紹介していきます。 AIやデータサイエンスを学びたくてPythonを学び始めたけど 「独学ではやっぱり限界がある」 と不安を感じた方にオススメしたいのが、Aidemy Premium Plan。 AIに関する幅広い種類の講座や徹底したコーチング指導が特徴です！ 実務を見据えてPythonをがっつり学習していきたい方は、まずは無料の「オンライン相談」に参加してみてください。 また、Aidemy Premium Planのメリットやデメリットな
「RPAは魔法のツールじゃない」 年間8500時間を削減、リクルートはロボットに何をさせた？ (1/3) - ITmedia NEWS
「RPAは魔法のツールじゃない」 年間8500時間を削減、リクルートはロボットに何をさせた？（1/3 ページ） ロボットを活用して業務プロセスを自動化するRPA（Robotic Process Automation）。RPAで年間8500時間の工数削減に成功したというリクルートは、ロボットにどんな業務を代行させているのか。 いかに仕事を効率化し、早く帰るか――政府も提唱する「働き方改革」を引き合いにだすまでもなく、誰もが意識していることだろう。生産性の向上を図る上で、人間の業務内容をコンピュータに代行させるAI（人工知能）やRPA（Robotic Process Automation）に注目が集まっている。 しかし、AIやRPAをうまく活用している企業もあれば、社内にノウハウがなかったり、意思疎通がうまくできなかったりしてプロジェクトが失敗に終わるケースも少なくない（関連記事）。 AIが人
ディープラーニングの限界 | POSTD
(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。
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版） - Qiita
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニングを学ぶ上で筆者が特に有効だと感じたリソースと，有効な学習法について紹介します．参考までに，筆者はディープラーニングを学び始めてまだ9ヶ月程度ですが，今となっては職場でディープラーニングを教える立場になっています．まだ筆者はディープラーニングに関しては初心者で
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
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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