2022年を境に爆発的な流行を見せはじめた AI 画像生成。コアとなる拡散モデルの基礎解説、研究領域で育てられた技術が一般層にまで羽撃いた変遷、その過程で生じた解決されるべき問題点、および日進月歩で増え続ける発展的な手法群について、網羅的に流れを追いかけるメタサーベイを作成しました。 明日にでも世界が一変しうる流動的な分野において、情報のまとめとは必然的に古くなっていくものです。そんな奔流の中にあっても、本資料が、これまでの歴史を俯瞰し、これからの成長を見据えるための礎として、幾許かでも皆様のお役に立てればと心より願い、ここに筆を置きます。

まつもとゆきひろ氏と考える　つよいエンジニアになるためのオープンソースの使い方 - 2021/4/13 https://techplay.jp/event/849756 CADDi AI Lab Tech Lead Shunsuke Kawai

Amazon Web Services ブログ 新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 この記事は、「Introducing the new AWS Well-Architected Machine Learning Lens」を翻訳したものです。 AWS Well-Architected Frameworkは、お客様のワークロードをベストプラクティスと比較するための一貫したアプローチを提供します。また、どのように改善すべきかの指針も含まれています。 機械学習（ML）アルゴリズムは、データのパターンを発見および学習し、将来のデータを予測する数理モデルを構築します。これらのソリューションは、病気の診断の改善、環境保護、製品やサービスの変革など、生活に革命をもたらします。 MLモデルが正確な結果を出すためには、入力データの質が重要です。

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

時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、

Gradient Boostingは近年Kaggleなどのコンペティションで注目を集めている分類や回帰問題に対するアルゴリズムの一つである。XGBoost, LightGBM, CatBoostなどが有名ではあるが、それらを土台にして近年はDeepGBMやNGBoostといった新規アルゴリズムの登場、汎化理論解析の進展、モデル解釈性の付与方法の多様化など、理論から応用まで多岐にわたる研究が行われている。本チュートリアルでは、Gradient Boostingに関する近年の研究動向やテクニックを、それらの社会実装までを見据えながら紹介していく。 Read less

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

※この投稿は米国時間 2020 年 4 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習はかつては専門の研究者の領域で、ソリューションの構築には複雑なモデルや独自のコードが必要でした。しかし、Cloud AutoML によって機械学習はこれまでになく身近なものになりました。モデルの構築プロセスを自動化することで、ユーザーは最小限の機械学習の専門知識（しかも最小限の時間）で高性能のモデルを作成できます。 ただし、多くの AutoML チュートリアルや入門ガイドでは、適切に整理されたデータセットがすでに用意されていることを前提としています。とはいえ実際には、データを前処理して特徴量エンジニアリングを行うために必要な手順は、モデルの構築と同じくらい複雑になることもあります。この投稿では、実際の元データからトレーニングされたモデルに至るまでどのような道のり

あと色々誤解があるようだが、俺にはもともと中国人への差別意識はなく、レイシストでもなければ、ヘイトスピーチを行った事実もない。うちの採用方針はあくまでAIの分析により得られた「区別」であって、差別じゃない。国内外の報道は、シバキ隊… https://t.co/SPLac4CCjV

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめての○○特集2本目の記事です。 ヤフーのサイエンス部門に所属する山本康生です。主に広告やYahoo!ショッピングに対して機械学習の施策によるサービス改善を担当しています。今日は「機械学習をサービスに導入するノウハウ」というテーマで、機械学習をサービスに組み込みたいという動機から、それを実現するまでの背景をヤフー社内の事例を交えてご紹介します。 ヤフーでの深層学習を含む機械学習の適用範囲は多岐にわたり、中核事業である広告への適用[1][2]に始まり、Yahoo!ニュース[3]、Yahoo!ショッピング、ヤフオク![4]、GYAO!、その他多くのサービスに組み込まれています。 機械学習を適用したい「タスク」を決めましょう 皆さん

MirrorGANとは 先月（２０１９年３月）に発表された、GANを使ったテキストから画像を生成する（text to image）研究の論文です。現在、CVPR2019にも承認されているようです。 MirrorGANの本家論文 実装したコードはこちらです！ インプットのテキストと生成された画像 ミラー構造 MirrorGANはT2I(text to image)とI2T（image to text)の両方を統合することによってミラー構造となっています。 文章からGANで画像を出力し、それを元に文章を再生成することでT2I生成を学ぶという仕組みです。 MirrorGANの3つのコアモジュールの構造 MirrorGANは、「テキストから画像への再記述学習生成」という3つのモジュールからなリます。 ・ セマンティックテキスト埋め込みモジュール（STEM） ・ カスケード画像生成グローバル - ロ

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）

SACSIS2013でのチュートリアル講演資料です。機械学習の導入：背景、手法、理論、応用）、実践：オンライン学習+線形分類で実際作ってみる、使う際の課題、発展：分散+リアルタイムでの機械学習（Jubatus）、深層学習（Deep Neural Net）についてまとめました