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
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
1行のコードで自動的に学習！機械学習を自動化するAutoMLの最新論文！ | AI-SCHOLAR.TECH
3つの要点 ✔️ テーブルデータを自動で学習し、高パフォーマンスを発揮するAutoMLフレームワーク ✔️ 既存のAutoMLフレームワークがモデルとハイパーパラメータの選択を重視している一方、本手法は複数のレイヤーを使ってモデルのアンサンブルとスタッキングを行っている。 ✔️ この論文では、主要なAutoMLフレームワークの比較も行っている。 AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data written by Nick Erickson, Jonas Mueller, Alexander Shirkov, Hang Zhang, Pedro Larroy, Mu Li, Alexander Smola (Submitted on 13 Mar 2020) Comments: accepted by IC
JVNVU#99619336: 勾配降下法を使用する機械学習モデルに、誤った識別をさせるような入力を作成することが可能な問題
勾配降下法を用いて学習させたモデルを用いた分類を行う場合に、任意の分類結果が得られるような入力を意図的に作成することが可能です。これは、Kumar et al. による攻撃分類では、perturbation attacks や adversarial examples in the physical domain に該当します。 攻撃対象のシステムに対して、攻撃者がデータの入力や出力の確認などを行うことができる余地が大きいほど、攻撃が成功する可能性は大きくなります。 また、学習プロセスに関する情報（教師データ、学習結果、学習モデル、テストデータなど）があれば、攻撃はより容易に行えるようになります。 現状では、数秒で攻撃できるものから何週間も必要になるものまで様々な事例が知られています。 本件はアルゴリズムの脆弱性であり、攻撃対象となるシステムにおいて機械学習の仕組みがどのように使われている
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
エッジAIの展示まとめレポ 【国際画像機器展2019】｜Marina Sakaguchi
こんにちは、Deep Learningスタートアップでマーケターをしています、MARINA(@m__sb04)です。 前回今年最後の展示会レポートかも？といいつつ意外とまだまだ展示会が残っていました。笑 今回で展示会レポート、第5段です。 国際画像機器展は、画像処理などマシンビジョンがメインのイベントで全体の展示としてはFA向けの外観検査×AIといったデモやソリューションがたくさん（というよりほとんど・かつ似たようなもの ex.ベルトコンベアに流れている部品を分類とか紛れている異常を判定とか）展示してありました。 なので、今回はたくさん紹介するというよりは個人的に気になったものだけをピックアップしようかなと思います。ではサクッといきましょう。 ・・・・ ■ FLIR FLIR社のFirefly DLというディープラーニング推論カメラを使った人物検出のデモ展示。Firefly DLは、Int
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – 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 テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
線形回帰を１つ１つ改造して変分オートエンコーダ（VAE）を作る - 作って遊ぶ機械学習。
こんばんは． 今日は統計や機械学習において最も基本となる手法である線形回帰から出発し，１つ１つモデルや学習方法に変更を加えていき，最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ（variational auto-encoder，VAE）*1*2を導いていきたいと思います． 2014年に発表されたVAEは，勾配近似を得るためのreparametrization trickや，効率的に潜在変数を近似推論する認識モデル（recognition model, inference model）の導入，確率的勾配法（stochastic gradient descent，SGD）の2重適用など，様々なアイデアが散りばめられている確率的生成モデルです．背景としては，当時ニューラルネットワークを用いて画像を生成するといったアプローチが（CNNを使った識別などと比べて）そ
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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NVIDIAが解説するディープラーニングの基礎（前編）
