2024年前半の生成AI業界まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
これらの数字は、日本のAI技術導入の遅れを顕著に表しています。 急成長する世界の生成AI市場 米国のボストン・コンサルティング・グループの予測によれば、世界の生成AI市場規模は2024年に約350億ドル（約5兆6,000億円）に達し、2026年にはその2倍を超える880億ドルまで成長すると見込まれています。さらに、2027年には1,210億ドルにまで拡大すると分析しています。 同グループは、この成長に伴い、特に金融業界とヘルスケア業界において大きな事業機会が創出される可能性を示唆しています。 AI導入状況 IT・通信、小売、製造、金融、医療など、様々な産業でAI導入が進んでいます。具体例として、LINE、伊藤園、メルカリの事例を紹介します。 ※事例参照：https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/case-study/ 1. LINE：エンジニ
明らかになったGPT-4の秘密 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
機械学習の手法13選 ー 初級者、中級者別に解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年5月25日 こんにちは、AINOWインターンのゆかわです。 早速ですが、機械学習を勉強し始めたばかりの初級者の方は、機械学習に用いられている手法が多過ぎて、どれを知っておいた方がいいのかわからなくなっていませんか？ また、ある程度勉強を進めてきた中級者の方の場合は、実際に機械学習を使うにあたって、どのようにして手法を選択すれば良いか困っていませんか？ 今回はそのような初級者、中級者の方へ向けた記事となっています。 機械学習の分類 機械学習の手法は数多くありますが、大きく三つに分類することができます。 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 こちらの3つになります。順番に解説していきます。 教師あり学習 教師あり学習は、正解となるデータを機械に与えて学習させることで最適なモデルを導き出させる手法です。 予測、データ認識、データ分類、特定などに利用されています。 この教師
機械学習のための数学について解説｜おすすめの書籍や講座も紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
この記事では、機械学習をこれから勉強するうえで数学に対してどのように向き合っていけばいいのかについて解説します。 初学者や特に人文学系など理系科目を専門にしていない人たちにとって、どうしても数学には難しい、取っつきにくいというイメージがつきものだと思います。 この記事では、機械学習に必要な数学のロードマップや勉強法について紹介します。少しでも勉強の助けになれば幸いです。 機械学習と数学の関係 機械学習と数学は切っても切り離せない関係にあります。本節では、機械学習と数学の関係について紹介します。 機械学習において数学を学ぶべき理由 機械学習を理解するためには、数学の知識が必須です。機械学習のアイデアは数学上の発見に由来するものが多く、数学とコンピュータ・サイエンスは相互に影響を与えながら発展してきました。 しかし、機械学習の理解のために数学の知識が必要だからと言って、「すべての機械学習を扱う
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
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