［データ分析］単回帰分析による予測（線形回帰、指数回帰） ～ 排気量から中古車の価格を予測しよう
筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入（またもや金欠）。 これまでは、集団の性質や変数同士の関係など、何らかの「特徴」を見極める方法を紹介してきました。例えば前回は、相関係数を求めて変数同士の関係を数値で表す方法を紹介しました。 今回からは、既に得られたデータから、未知の値を「予測」することに焦点を当て、回帰分析に取り組みます。回帰分析の方法を紹介するだけでなく、予測の精度を上げるための工夫についても見ていきます。今回取り上げるのは回帰分析による予測の第一歩、単回帰分析です。Excelを使って手
AIのもたらす深刻なリスクとその歴史的背景概要｜bioshok
I saw the work performed by intelligence; smart was no longer a property, but an engine. 私は知性による仕事を目の当たりにした。賢さはもはや財産ではなく、エンジンだった。 (Eliezer Yudkowsky) My Naturalistic Awakening本記事は以下私が公開した「AIのもたらす深刻なリスクとその歴史的背景」の概要とAI存亡リスクに対する深層防護的な対策、QA（AIが何故存亡リスクを導くか等）、関連資料を抜き出したものです。 詳細は以下のGoogle Docsから参照ください。 概要私たちが今いる21世紀は過去人類が体験したことのないような技術の発展の最中にあるかもしれず、特に近いうちに高度なAIが開発され、様々な意味で劇的に世界が変わる可能性があります。 その一方で今世紀に人類が
サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ
サイバーエージェントではこれまでも、新卒エンジニア向けに「チーム開発の進め方」や「良いコードとは何か」といった資料や、Unityエンジニア向けのゲームシステムの高速化に関するノウハウなどを無償公開している。 関連記事 ミクシィ、新卒向け研修資料を無償公開 「Git」と「テスト・設計」 今後も随時公開 MIXI（旧社名ミクシィ）は、同社の新入社員向け技術研修で使用した資料を無償公開した。 日経新聞、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開 日本経済新聞社は、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開した。同社が4月の新人研修で使用したもので、ページ数は30ページ以上。 ゲームシステムを高速化する社内ノウハウを無償公開 Unityエンジニア向けに サイバーエージェント サイバーエージェントは社内研修用の書籍「Unity パフォーマンスチューニングバイブル」のPDFを公開した。 3
写真を高品質な線画に変換できる「SketchEdge」で実際に線画化しまくってみた
人工知能(AI)を駆使した写真を高品質な線画に変換するサービスが「SketchEdge」です。デザインやマンガの背景や資料に使えそうな「手書きのような自然な線画」を出力してくれるということで、実際に使ってどんな線画が出力されるのか確かめてみました。 SketchEdge https://sketchedge.net/ AIで写真を高品質な線画へ変換するサービス「SketchEdge」をリリースしました。登録後、無料で20枚ほどお試しできます。ぜひぜひ漫画の背景やデザインの素材用途としてお試しください。https://t.co/FcVKUbh5Id pic.twitter.com/bJ0NOIwuaT— まっくす (@minux302) April 7, 2023 まずはSketchEdgeにアクセスして、画面右上にある「Sign in with Google」をクリック。 するとGoogl
Whisper + GPT-3 で会議音声からの議事録書き出し&サマリ自動生成をやってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川 (https://twitter.com/gyakuse)です！ 今日は議事録の音声からの書き出しとサマリの自動生成を行います。 概要 会議音声(wavとかmp3ファイル)からWhisperを用いて書き出しを行い、GPT-3.5でサマリを自動生成します。 会議音声としていますが、べつにどんな音声でも大丈夫です。 Colab whisper.cpp版(処理に動画秒数×10倍程度の時間がかかりますがGPU不要です) whisper.fp16版(処理は動画秒数/4程度の時間で済みますがGPU必須です) 使い方 OpenAIのAPIキーを貼り付け ランタイム > すべてのセルを実行から実行し、最初の処理の下に出てくるファイル選択で録音ファイルを選択します ひたすら待ちます 実装 Whisperの軽量化 Whisperの軽量化としては、cpp実装のwhisper.cppがあります
AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）
See how employees at top companies are mastering in-demand skills Earn a career certificateAdd this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV Share it on social media and in your performance review AIはエンジニアだけのものではなく、今や社会⼈の基本リテラシーと⾔えます。本 コースは、AIの基礎を学びたい⽅、今の組織をAIを使いこなせる組織へと変⾰させ たい⽅、そんなすべての⽅々に、理系⽂系問わず、肩書きや職種問わず、受講いた だけるコースです。 本コースでは、次のことを学習していただきます： - ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニング、データサイエンス など、⼀
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
Python: Streamlit を使って手早く WebUI 付きのプロトタイプを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Streamlit は、ざっくり言うと主にデータサイエンス領域において WebUI 付きのアプリケーションを手早く作るためのソフトウェア。 使い所としては、ひとまず動くものを見せたかったり、少人数で試しに使うレベルのプロトタイプを作るフェーズに適していると思う。 たとえば、Jupyter で提供すると複数人で使うのに難があるし、かといって Flask や Django を使って真面目に作るほどではない、くらいのとき。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.3.1 BuildVersion: 20E241 $ python -V Python 3.8.9 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 基本的な書式 プレースホルダー プログレスバーを使った処理の進捗の可視化 基本的な可視化 組み込みのグラフ描画機能
Google ColabでAIアプリを開発、姿勢推定技術で今日から君もVTuberに
みなさんはAI（人工知能）に対してどんなイメージを持っているでしょうか。興味はあるけど難しそう、ブラックボックスでよくわからない──。そんな印象を持っている人は少なくないのではないでしょうか。そこで本特集では人気ブロガーからあげ先生が「Google Colaboratory（Google Colab）」という無料のクラウドサービスを使った実習を通じて、AIを用いた姿勢推定技術について楽しく解説していきます。 前回までで、姿勢推定技術の高い性能を体感できたと思います。姿勢推定技術は、自分でモデルを作って学習させるのはハードルが高いので、ここからは、姿勢推定技術を応用したAIアプリケーション開発にチャレンジしてみましょう。具体的には、姿勢推定技術で自分がVTuberになれるようなAIアプリを開発したいと思います。 どんなにすぐれたAI技術でも、それ単体では大きな価値を発揮できないことがほとんど
RaspberryPi3でMathematicaを動かしてみた | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
Raspberry Piに安価なLCDを繋いで表示テストで紹介した画像のLCD部分にこんなことを書いておいたが、気がついただろうか？ 「Raspberry Pi ﾉ Mathematica ﾊ ﾀﾀﾞ」と表示していたのだ。 Mathematicaは数式処理システムとして良く知られているが、使いたくても高くて購入を躊躇している人、会社が多いだろう。 しかし、Raspberry Pi 用のMathematicaは、ここに書いているように無料なのだ。 Raspberry Pi 上で動く特別な機能制約版があって、ほとんど何もできないのか、あるいは太っ腹で、特別な制限は何もなく、ただただRaspberry Pi の能力上の制約でできることが限られているのだろうか。そんなことを調べてみようと思う。 数式処理システムMathematicaで使われているプログラミング言語がWolfram Language
高校数学の演習から理解する、機械学習アルゴリズム｜電子テキスト紹介 #1 - Liberal Art’s diary
当ブログの内容を元に電子テキストやその印刷版を、技術書典やnoteやboothなどのプラットフォームで販売を行なっているのですが、あまり内容について紹介してこなかったのでちょっとした宣伝も兼ねてご紹介していければと思います。 #1では高校数学の演習と基本的な機械学習アルゴリズムについて取り扱った、「高校数学の演習から理解する、機械学習アルゴリズム」についてご紹介します。 【累計120部突破！】高校数学の演習から理解する、機械学習アルゴリズム - lib-arts - BOOTH 以下目次になります。 1. 作成にあたってのコンセプト 2. 簡単な内容の紹介 3. 今後のアップデート予定について 4. まとめ 1. 作成にあたってのコンセプト まずはこちらのテキストを作成するに至ったコンセプトですが、単なる理論の本であれば数多くありますがどうしても流し読みしてしまうなというところもあり、わか
Tensor Processing Unit（TPU）
Google の第 6 世代の TPU である Trillium を発表 - これは、これまでで最も効率的でパフォーマンスの高い TPU です。
【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
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人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab
AIトレンド（短期~長期）を追うのに参考にしている人/リンク集｜bioshok
LAION、50億の画像-テキストペア・データセットLAION-5Bを公開
ルールベース画像処理のススメ
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無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！ 厳選4冊
Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！
