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![Microsoft Teamsと議事録サービス「AI議事録取れる君」が連携 共同同時編集が可能に | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12efecad7fb69ae3582724a226d7b62410caa71c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2Fmain_7_bc62185e8c%2Fmain_7_bc62185e8c.jpg)
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud(旧称 GCP)の機械学習サービスである Vertex AI の AutoML で作成した機械学習モデルを、サーバーレスなコンテナ実行基盤である Cloud Run にデプロイしていきます。 Vertex AI および Cloud Run とは? Vertex AI で作成したモデルのデプロイについて 当記事で Cloud Run にデプロイするモデル Vertex AI Model Registry からモデルをエクスポートする ローカルの Docker コンテナで予測を実行する Artifact Registry にモデルをアップロードする Cloud Run にモデルをデプロイする Cloud Run サービスに予測リクエストを送信する Vertex AI & Cloud Run Vertex AI および Cloud R
アマゾンやグーグルがローコードの機械学習ツールで採用する「自動機械学習(Auto ML)」の手法は、人工知能(AI)モデル開発のプロセスを加速し、AIテクノロジーをより扱いやすくする可能性がある。 by Tammy Xu2022.08.19 2 12 機械学習の研究者は、新しいモデルを設計する際に多くの決定をする。ニューラル・ネットワークを何層にするのか、各ノードの入力にどれほどの重みを与えるのかなどを決めるのだ。こうした人による意思決定の結果、複雑なモデルは体系的にではなく、「直観的に設計」されてしまうと、ドイツ・フライブルク大学の機械学習研究所のフランク・ハッター教授は話す。 自動機械学習(AutoML)と呼ばれる成長分野は、この当て推量の排除を目的としている。モデル設計の際、現在は研究者が下さなければならない決定を、アルゴリズムに代行させようというアイデアだ。最終的には、こうした手法
はじめに 2021年頃から「データ中心のAI」という新しいAI開発思想が提唱されるようになりました。この記事では、従来の「モデル中心のAI」の問題点を確認したうえでデータ中心のAIの概要と動向をまとめて、データ整備に関する具体的なノウハウを紹介します。 92%のAI実務家が遭遇した「データカスケード」問題 従来のAI研究開発において重視されてきたのは、AIシステムの中核となる(機械学習モデルのような)AIモデルでした。AI開発者はAIシステムの精度を目標値まで向上させるために、AIモデルに対してさまざまな技法を駆使するのが慣わしでした。 こうしたなか2021年5月、Googleの調査チームは今まで当たり前に考えられたきたAIモデル中心の開発思想を批判的に検討した論文『「誰もがデータではなくモデルについての仕事をしたがっている」:ハイステークスAIにおけるデータカスケード』を発表しました。同
この数週間ほど、人間が与えた文章に基づいて画像を生成するAI(人工知能)のサービス「Midjourney(ミッドジャーニー)」が話題だ。同種のAIとしては米OpenAI(オープンAI)のDALL-Eや米Google(グーグル)のImagenなどが先行していたが、一般ユーザーはなかなか試せなかった。それに対してMidjourneyは、誰でも画像生成を試せるのが魅力だ。 Midjourneyは写真や絵画などの説明文(キャプション)を与えると、それに基づいたイラストを生成するAIサービスである。例えば筆者が「本を読む犬」という文章を与えたところ、Midjourneyは書籍のページを開いた犬のイラストを生成してくれた。 このコラムではGAFA各社のAI開発の最新動向を多数取り上げてきたが、論文段階の最新技術についてはその能力を実際に体験してみることはできなかった。画像生成AIはその際たるもので、グ
AIを用いた画像生成はもはや珍しいものではなくなってきています。その一例として、風景写真家のAurel Manea氏は、どこにも存在しない風景の写真を生み出しています。 These Are Not Photos: Beautiful Landscapes Created by New AI | PetaPixel https://petapixel.com/2022/08/16/these-are-not-photos-beautiful-landscapes-created-by-new-ai/ AI画像ジェネレーター「DALL・E2」も使った経験があるというManea氏は「『DALL・E2』はまるで写真のように素晴らしい人物画を作ってくれますが、風景写真の生成はうまくできません。トレーニング元の画像と、現代の風景写真家を排除するクリエイターの政治的理由によるものでしょう」とコメント。一
Photo by Tim Hart on UnsplashWe’re living in a world of fast consumption of content which is led by the likes of TikTok, Snapchat, Instagram, Twitter, Facebook, Youtube, and more. Younger fans are embracing new ways of engaging with leagues with decreasing importance placed on watching games live. Among U.S. sports fans ages 18–34, 58% of MLB fans, 54% of NBA fans, and 48% of NFL fans say they pre
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