ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
それ、非再帰で書けます - Qiita
この記事は再帰自体を全否定する趣旨ではありません。 両方の良さを理解した上で非再帰で書きたいと思ったときの参考にしていただければと思います。 まだ再帰関数書いてるの？ 再帰関数はプログラミング言語の有用な機能で、深さ優先探索をベースとする様々なアルゴリズムの実装として有用です。 その一方で、関数呼び出しはオーバーヘッドが大きく、定数倍が弱くなります。また、JavaやPythonなどのスタック領域の制限が厳し目の言語では深すぎる再帰のせいでRuntime Errorが発生する場合があります。 C++などのコンパイル言語ではインライン展開によって関数呼び出しのオーバーヘッド解消されることもありますが、再帰関数は中でもインライン展開の難易度が高く、深い再帰ではそのまま実行せざるを得ない状況になります。 ところが、再帰関数は生のスタックを自分で用意するなどして非再帰に書き直すことができます。（「停
みんな、とにかくオセロAIを作るんだ - Qiita
オセロAIってなんか難しそう？そんなことはありません。むしろゲームAIを学ぶ様々なレベルの人にこれ以上ないくらい最適です。この記事ではオセロAIを作ると何が良いのかをひたすら語っていきます。そしてオセロAIをこれから作る人のために参考になりそうな記事をいっぱい貼り付けていきます。 私自身はもうかれこれ1年以上オセロAIにどっぷりハマっています。詳細は以前書いた記事で。 オセロAIをおすすめする3つの理由 1. 原始的なゲーム木探索を学べる オセロは「二人零和有限確定完全情報ゲーム」と呼ばれる種類のゲームです。この名称を説明すると、 二人: 二人で行われる、 零和: どちらかが得をすればもう片方が同じだけ損をする、 有限: 探索すべき範囲(ゲーム木)が有限で、 確定: 手番が一意に定まり、 完全情報: ランダム要素などの予期せぬ情報がない、 ゲーム: ゲームである という意味です。チェスとか
オセロAI世界1位になってオセロAIをｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話 - Qiita
オセロAIを作り始めた日のこと あれは2021年4月のこと、今思い返せば偶然が重なって起きた出来事でした。 第一の偶然は、ゲームAI(ゲームを自動プレイするAI)世界4連覇の方になぜかゲームAIの初歩的な話を30分程度教わっていたことです。 第二の偶然は、Twitterの知り合いが「オセロソフトRTA」なる競技をやっているのを目にしたことです。なんじゃそりゃ、と思った私はすぐに、その競技が 「オセロで遊ぶプラットフォームをどれだけ早く作るか」を競うものだとわかりました。 面白い、やってみよう。 YouTubeでライブ配信しながら、私はオセロソフトRTAをやってみました。その時のライブはこちら。3時間で完成できれば良いと思っていたのですが、思ったよりも早く終わってしまいました。 オセロAIでも作るか。 こうして私のオセロAI制作が開始しました。 何をしたら良いかわからなかった オセロAIを作
技術ようつべチャンネル集 - Qiita
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて～」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか？世界で最も有名なゲームのジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
AI - その革命はまだ起きていない、そして起きそうもない - Qiita
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet - Link 先週、データサイエンス、AI業界にとって、ターニングポイント（潮の変わり目）となるほど重要なエッセイをUC Berkeleyの教授で、統計、機械学習、AIの研究者でもあるMichael Jordanという人が発表していました。もちろんあのバスケのMichael Jordanとは違います。(笑) 冗談はさておき、ここ最近のビッグデータの世界では標準になってしまったとも言えるSparkを開発したのはもともとAMP LabというUC Berkeleyの研究所のチームなのですがそこを率いていた人がこの人です。彼はシリコンバレーではもちろん、世界的にもビッグデータ、データサイエンスの世界ではかなり有名な人です。 その彼が、最近のAIという言葉に対する一般の誤解と誇大
結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
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