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ブックマーク / atmarkit.itmedia.co.jp (3)

  • ChatGPT入門 概要から利用方法、プログラム開発まで

    2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTはユーザー(人間)と対話を行う形式でテキストを生成する「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれるものです。ユーザーとの間で文脈に沿ったテキストを生成するのが大きな特徴ですが、適切な返答があることもあれば、どう見ても間違った返答をすることもあります。それでも、これまでのテキスト生成AIよりも格段に品質の高い出力を行う大規模言語モデルだといえます。その品質の高さから、ChatGPTをどう活用すべきかとか、ChatGPTは使うべきではないといった議論も各所で行われるほどです。 eBookでは、ChatGPTとは何かに始まり、ChatGPTがなぜユーザーの意図に沿った返答を返せるのか、ChatGPT技術を取り込んだマイクロソフトのBingの概要、ChatGPTからの返答をよりよいものにするためのテ

    ChatGPT入門 概要から利用方法、プログラム開発まで
    steel_eel
    steel_eel 2023/04/21
    ChatGPTはとりあえず雑に触れて適当に遊んでみるくらいが今のところちょうどいいスタンスかな感。あんまりガチガチに学んでも来年にはガラッと変わってそうだし。
  • ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築:短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - @IT

    ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築:短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ

    ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築:短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - @IT
    steel_eel
    steel_eel 2018/10/11
    ランダム分布埋め込み。全然わからん…論文はオープンみたいだから読んでみるか…。
  • 第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践! Rで学ぶ統計解析の基礎 - @IT

    今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう! 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう(編集部) 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、PerlPythonRubyなどのO

    第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践! Rで学ぶ統計解析の基礎 - @IT
    steel_eel
    steel_eel 2010/07/22
    あとで読めれば良いなぁ、役立てれれば良いなぁと言う期待を込めてブクマ。
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