Snowflakeで感情分析を試してみようとして失敗した話 - Qiita
はじめに 最近急激に暑くなってきましたね... この記事を書いている前の週にSnowflake Summit 2023が開催され、DWH×AIがさらに加速するような内容がさまざま発表され、私もすっかりSnowflakeに御熱なわけですが、SnowflakeでAIモデルを動かしてみたいと思い、いろいろ試行錯誤をした内容をまとめておこう！ということで、この記事を書いていこうと思います。 初めてのQiitaでの記事投稿でかなり緊張しており、拙い部分が多いと思いますが、Snowflakeの特徴的な部分をお伝えできればと思います！ この記事の対象者 Snowflake×AIに興味がある方 Snowflakeで感情分析をやってみたい方 ONNXをSnowflakeで使うにはどうすればいいのかわからない方 この記事の内容 完成図の確認 利用する技術の説明 感情分析をSnowflakeで行うための準備 や
本当に小さく機械学習プロダクトを始めるには - Qiita
TL;DR マイクロサービス基盤がない、潤沢にエンジニアリソースがない、そんな現場にも機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに乗せていく今風のやり方について考えたい。そのために現状世の中にある機械学習ツールを俯瞰したい。 プロダクトに乗せるとすると、デプロイで終わりではなくて、モデル再学習やモニタリングなども含めて考えたい。 はじめに 機械学習のサービスは内部のアルゴリズムが複雑であっても、そのサービス自体に求められることが多くなかったり、学習と推論時で必要なリソースが異なったりというところからマイクロサービスアーキテクチャと相性が良いと言われています。実際に機械学習をプロダクトで使うことについて意欲的に取り組んでいる企業、特にWeb系企業では既にマイクロサービスアーキテクチャを採用した基盤があり、その上で効率的に機械学習モデルをデプロイするための方法を検討しています。一方で、そうでな
ベイズ統計でKaggleを解いてみる - Qiita
はじめに 概要 ベイズ統計を用いてKaggleの1タイタニック問題を解いてみる． 分析は以下の手順で行う． データの可視化・理解 データの加工・前処理 ベイズ統計分析 モデルの記述 デザイン行列・データリストの作成 Stanファイルの記述 MCMC! 結果の評価 実行環境 Mac OS Sonoma 14.1 R version 4.3.1 RStudio version 2023.12.1+402 > R.versions version.string R version 4.3.1 (2023-06-16) > sessionInfo() other attached packages: [1] posterior_1.5.0 cmdstanr_0.6.1 lubridate_1.9.3 forcats_1.0.0 [5] stringr_1.5.0 dplyr_1.1.3 purrr
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」（その１） – さくっと Surprise でレコメンドエンジンを作ってみよう！
それぞれのアルゴリズムが最適な状況は異なります。以下に、いくつかの主要なアルゴリズムとそれらが最適となる状況について説明します。 近傍法 (k-Nearest Neighbors)：評価値の分布が一様でなく、ユーザーやアイテム間に明確な関連性が存在する場合に有効です。 SVD (Singular Value Decomposition)：データセットが大きく、スパース性（欠損値が多い）が高い場合に適しています。 NMF (Non-negative Matrix Factorization)：SVDと同様。元の評価行列の全ての要素が非負（0以上）。 Slope One：スピーディーに妥当な精度の予測を行いたい場合に適しています。 Co-clustering：データセットが明確なクラスタ構造を持っているときに有効です。 推薦システム（レコメンドエンジン）を作る 流れ 取り急ぎ、以下の手順で作っ
オールインワンAI/機械学習プラットフォーム「Dataiku」のSaaS版「Dataiku Cloud」の取り扱いを開始 | NTTデータ先端技術株式会社
NTTデータ先端技術株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：藤原 遠、以下：NTTデータ先端技術）は2024年2月13日より、オールインワンAI/機械学習プラットフォーム「Dataiku」のSaaS版である「Dataiku Cloud」の取り扱いを開始しました。 これまでNTTデータ先端技術は、「Dataiku」のクラウドインストール版、オンプレミスインストール版を提供してきました。今回、新たなラインナップとしてSaaS版の「Dataiku Cloud」の取り扱いを開始し、お客様の初期構築期間をこれまでよりも大幅に短縮し、最新のデータを迅速に活用開始いただけるようになります。AI/機械学習のフルマネージド・AIプラットフォームサービスとして、お客様のAI活用、アナリティクスによる洞察を加速させます。今後は、「Dataiku Cloud」も含めた3つのプランから、お客様のビジネス状況に
ぼくのかんがえたさいきょうの強化学習アルゴリズム（古典強化学習編） - Qiita
この記事は自作している強化学習フレームワークの解説記事です。 はじめに 今までフレームワークを通じて様々な強化学習アルゴリズムを実装してきました。 今回その知識を生かしてオリジナルなアルゴリズムを考えてみたので記事にまとめてみます。 このアルゴリズムは以下の状況でかなりの精度を誇ります。 マルコフ決定過程なモデル 状態が離散で現実的な数 行動が離散で現実的な数 ※"現実的な数"というのは数に上限があり、その上限がそれほど大きくない場合を指します 基本アイデア 基本的なアイデアは探索（Exploration）と活用（Exploitation）の分離です。 強化学習では一般的に「探索と活用のトレードオフの問題」1があり、探索を優先すると報酬が少なくなり、活用を優先すると局所解に陥る可能性が高くなる問題があります。 私が過去に記事で取り上げた手法では、どれも探索と活用のバランスをとり学習を進めて
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
画像AIを調べると必ず出てくる謎のサイト「Hugging Face」ってナニモノ？ 正体は急成長中の“ユニコーン”
「Midjourney」や「Stable Diffusion」といった画像生成AIが登場して以降、「自分でも好きな画像を作ってみたい」と思う人も増えているのではないだろうか。実際にそうして調べていると、こんな表現に必ずと言っていいほど行き当たる。 「Hugging Face上でお手軽に試せます」「モデルはHugging Faceからダウンロード」「Hugging Faceのライブラリを」──。 例えばStable Diffusion（以下、SD）を使いたいなら、SDは英Stability AIが主立って公開しているものだから、同社Webサイトを参照するのが王道だ。するとソースコードや導入方法がまとまったGitHubのページに案内されるのだが、いざ説明を読むとやはりSDの学習済みモデルがHugging Faceというサイト上にあるのが分かる。 公式がそう案内しているから怪しくはないのだろうが
画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)
Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「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」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見 公宏
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開｜rinna株式会社
～商用利用可能なライセンスで日本語のNLPコミュニティに貢献～ rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン"クリフ"チェン、以下rinna社）は、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを開発し、公開しました。 ■背景 rinna社はこれまでに、日本語の自然言語処理 (NLP) に特化したGPT (3.3億パラメータ) やBERT (1.1億パラメータ) の事前学習モデルを公開し、多くの研究・開発者にご利用いただいています。最近のNLPに関する研究では、モデルのパラメータ数が多いほど高い性能であることが知られています。 そこでrinna社は、これまでに公開してきたモデルより大規模な13億パラメータを持つ日本語に特化したGPT言語モデルを開発し、日本語のNLPコミュニティに貢献するために、この言語モデルをNLPモデルライブラリ Hugging Face に商用利用可
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機械学習をPythonで学ぼう！ 基礎、できること、ライブラリ
AIが「言語生成AIとの対話」で賢くなり続ける自動成長モデル 米Meta含む研究者らが開発
OpenAIのCEO、「巨大AIモデルを用いる時代は終った」と語る