Kaggleで銅・銀・金メダルを取るプロセス｜カレーちゃん
Kaggleで銅メダル、銀メダル、金メダルを取るプロセスの違いや、具体的に何をすべきかについて質問がありました。 Twitterで回答を募集したところ、次の回答をもらいました。 過去に似たコンペ2,3コンペ漁って1~10位までの解法に目を通しつつ、現コンペのディスカッションを全部追って効くものを試すと銀メダルは取れるという肌感覚 https://t.co/si4GwbM4wD — 杏仁まぜそば (@an_nindouph) November 17, 2023 自分もこれと同じ感覚です。以下、少し説明します。 銀メダルを取るために必要なもの 銀メダルを獲得するために必要だと思ったのが、次の3つです。 最低限のデータ分析コンペの実力 データ分析について、最低限のみんなが知っていることを知っておくことが必要と言えます。「Kaggleで勝つデータ分析の技術」の知識があれば、十分に戦えると思います。
Amazon Transcribeが新しい音声基盤モデルによって精度向上を発表したので、日本語で確認してみた #AWSreInvent | DevelopersIO
はじめに AWS re:Invent 2023で、Amazon Transcribeは、次世代の数十億パラメータの音声基盤モデルを搭載した自動音声認識 (ASR)を発表しました。 搭載したことにより、バッチモードでTranscribe を使用する場合、APIエンドポイントや入力パラメータを変更することなく、100 以上の言語で精度向上を実感できるようです。 下記でも紹介されていました。 こちらのAWSのブログでも下記のことが記載されています。 Amazon Transcribe は音声基盤モデルを活用することで、ほとんどの言語で 20% から 50% の大幅な精度向上を実現します。困難でデータが不足している分野である電話音声では、精度が 30% ～ 70% 向上しました。この大規模な ASR モデルでは、大幅な精度の向上に加えて、より正確な句読点と大文字の使用により可読性も向上します。 1
勤務時間の10％を｢探索｣活動に。急成長スタートアップが実践するイノベーションの生み出し方
今や企業が成功するには、ただ単に良い製品やサービスを提供するだけでは不十分だ。継続的なイノベーションによって、消費者ニーズの変化についていく必要がある。 しかし、それは簡単なことではない。日々の業務をこなしながら次の大事業を思いつくなんて従業員にはハードルが高い、と多くの企業は思うだろう。 だが賢い企業は、イノベーションが｢探索｣と｢実験｣から生まれること、そして良い結果にはある程度の｢失敗｣が伴うことを理解している。 ｢Facetune（フェイスチューン）｣という写真編集アプリを開発したライトリックス（Lightricks）は、実験に真剣に取り組んでいる。イスラエルに拠点を構える同社は、テッククランチ（TechCrunch）によればシリーズDで1億3000万ドル（約173億円、1ドル＝133円換算）を調達し、現在のバリュエーションは18億ドル（約2400億円）だ。同社の社員は全員、勤務時
エヌビディアCEOに直属の部下が50人もいる理由
Aaron Mok ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Dec. 06, 2023, 07:30 AM ビジネス 10,840 エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは、直属の部下を50人持つことで、社内で何が起きているのかを常に把握できると語る。 Rick Wilking/Reuters エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは2023年の｢DealBook Summit｣で、直属の部下が50人もいる理由を説明した。 彼は、大きなチームを持つことで、エヌビディアで何が起きているのかを常に把握することができると語った。 ｢CEOの直属の部下が多いほど、社内の階層は少なくなる｣ エヌビディア（Nvidia）の共同創業者兼CEOのジェンスン・フアン（Jensen Huang）は、直属の部下が50人いるという。それにはちゃんとした理由がある。 ニューヨーク・タイムズ（NYT）が主催する
AI英会話アプリ｢スピーク｣の野望…すでに有料会員10万超、創業者はハーバード×スタンフォードの頭脳
小林香織 ［フリーライター／北欧イノベーション研究家］ Dec. 06, 2023, 08:00 AM 深掘り 37,559 AI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣。OpenAIから出資を受けている企業の1つだ。 撮影：Business Insider Japan ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、語学学習にも変化の波が起きている。 2016年に米国シリコンバレーで創業したSpeakeasy Labs, Inc（以下、スピーク）は、ChatGPTを開発したOpenAIから出資を受け、同社のAI技術も活用したAI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣で支持を得ている。 同社の強みは、自社開発の自動音声認識技術と生成AI技術をかけ合わせ、｢会話｣に特化したレッスンを提供していること。教科書的な言い回しではなく、シリコンバレーのビジネスシーンで利用される｢ネイティブの表現｣
Sam Altman backs teens' AI startup automating browser-native workflows | TechCrunch
Sam Altman backs teens’ AI startup automating browser-native workflows Sam Altman, Peak XV, and Daniel Gross and Nat Friedman’s AI grant are among backers of an AI startup, founded by two teenagers, that’s aiming to assist businesses in automating numerous workflows in previously unexplored ways. Induced AI, founded this year, enables businesses to input their workflows in plain English, subsequen
Metaが画像生成AI「Imagine」を無料で使えるウェブアプリをリリース、Emuモデルを利用しプロンプトごとに4つの画像を生成可能
Metaが画像生成AI「Imagine」を無料で使えるウェブアプリ「Imagine With Meta AI」を公開しました。Imagine With Meta AIは無料で利用可能で、文章(プロンプト)を入力するだけで画像を4枚生成できるとのこと。すでに海外メディアが作例を公開しています。 What’s New Across Our AI Experiences | Meta https://about.fb.com/news/2023/12/meta-ai-updates/ Meta’s new AI image generator was trained on 1.1 billion Instagram and Facebook photos | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/12/m
電撃発表、グーグルが｢全力開発｣した生成AI｢Gemini｣の全貌…ChatGPT超えするか
｢生成AIイヤー｣とも言える2023年も終わりに近づいてきたが、ここにきてグーグルがさらに新しい技術を投入すると発表した。 グーグルは12月7日（日本時間）、生成AI向けの新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 自社のチャットAI｢Bard｣はもちろん、｢Pixel 8 Pro｣をはじめとしたAndroidスマートフォンへの組み込みも進める。 グーグルのスンダー・ピチャイCEOはリリースの中で、Geminiをこう表現する。 ｢賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになる｣ グーグルが本気で取り組んだGeminiとは、どんな存在なのだろうか。
最強タッグ「OpenAI＋Microsoft」を追いかけるAWS 勝機は“選べる自由”にあり
2023年のIT業界は完全に「生成AIイヤー」だが、この基調講演でも、もっとも時間を割いて解説されたのは生成AIについて。同社独自の企業向けチャット「Amazon Q」を中心とした発表が行われた。 生成AIといえば、日本から見るとOpenAIとマイクロソフトが大きくリードしており、AWSやGoogleなど他のクラウドインフラ・プラットフォーマーは出遅れている印象を受けるかもしれない。 AWSは今回、そのイメージを払拭しようとしている。彼らはどういうところから「生成AIの時代」への対応を強化しようとしているのだろうか。 生成AIを使って「再発明」を狙う AWSは、クラウドインフラを通してITシステムの在り方を改善し続け、それを顧客（主に導入企業）の課題解決に結び付けることをビジネスとしている。開発者イベントの名前が「re:invent」（再発明）であるのは、開発者とともに改善を続けることが、
AIで「普通のおじさん」を生成したフェイク新聞の作り方。そこから考える「普通」への疑い | テクノエッジ TechnoEdge
ゲームとWebのフリーランス開発者。3DCGからゲーム開発の世界に入り20年。今は生成AIの変化を追いかけて日々実験しています。 生成AIの出力画像を元にCGで作った新聞っぽいフェイク画像をXに投稿したところ、想像以上の反響がありました。気軽な実験のつもりで説明も雑過ぎたため、伝わりにくかったり誤解されたりした部分もあるようです。どのように、なぜ作ったのか補足します。 どのように作ったか今回のフェイク新聞、作り方はかなり手抜きです。こうした制作に慣れている方なら30分もかからないでしょう。今はまだ多少専門性を求められますが、1年もすると「頑張れば誰にでも」程度になっているかもしれません。 実験としては、ぱっと見新聞だと感じてもらえなければ成立しません。しかしフェイクを作るのではなく、フェイクが作れる可能性の提示が目的です。画像が単体で流れていく可能性を考えると何かしら対策が必要で、強固な透
マネーフォワード、大規模言語モデル「houou」公開 理研との共同研究 日本語の指示データ2900件を追加学習に利用
マネーフォワードは12月6日、理化学研究所（理研）と共同開発した大規模言語モデル（LLM）「houou」を公開した。出力精度を上げるため、日本語の指示データ（インストラクションデータ）を追加学習に活用した点が特徴という。ライセンスは「LLAMA 2 Community License」に準拠しており、研究や商業目的で利用できる。 特定分野に特化したAIモデルで精度の高い出力結果を得るには、LLMの追加学習が必要になる。今回マネーフォワードは、タスクとそれに対する出力の指示（インストラクション）のデータセットを学習させる方法「インストラクションチューニング」を採用。rinnaが開発したAIモデル「Youri7B」に対して、理研と共同作成した日本語のインストラクションデータ2903件を追加学習させることで、精度の向上を図ったという。 マネーフォワードは「当社でチューニングを行ったモデル『hou
だれでも分かる多目的最適化問題超入門 - Qiita
はじめに こんにちは、sp4ghetです。 本記事は Kichigai-Friends Advent Calendar 2017の14日目の記事になります。 高卒留年休学系の崖っぷち人生の友人同志でこじんまりとやっている Slack のみんなでアドベントカレンダーをやろうということなのでテーマに一貫性はないと思われます。 そして本記事は自分で書いた英語記事の日本語訳(自由型)です。 読者の前提知識は高校数学以上のことをほとんど仮定していないのでアドベントカレンダー読んでる人ならば基本的に問題ないと思います。読み終わった頃には多目的最適化やその周辺概念を雰囲気で理解できていると嬉しいです。 逆に、有識者の方々には間違いがあればバシバシ言って欲しいです。 網羅的な説明をすると日が暮れるので連続最適化問題の多目的ケースをParticle Swarmで最適化することをゴールに説明していきます。 最
Notionでの論文管理をサポートするツールを作りました - Qiita
変更履歴 231108 現在、Pythonのバージョンが3.12だとpipでのインストールに失敗することがあるようです。 バージョン3.10または3.11のPythonを使うのがオススメです。 詳細を記載しました。 インストールの失敗について、ご報告いただきありがとうございました。 230614 Notionデータベース作成の方法に誤りがあったため修正しました。 Firstプロパティも、Selectタイプにする必要があります。 ご指摘ありがとうございました。 前置き 私はこんな感じでNotionを使って論文の管理をしているのですが、 その際に使っているPythonプログラムをコマンドラインツールとしてまとめて、配布してみました。 その名も Papnt です。 所詮素人が作ったプログラムなので大目に見てください。 このプログラムを使った結果について、一切責任は取れません。 なにができるの？
【PMの悩み】「みんな気づいてるけど指摘しない問題」をGPT Builder(GPTs)で見つけ出す - ABEJA Tech Blog
はじめに PiM（プロジェクトインサイトマネージャー）のコンセプト カスタムGPTの機能と要件 カスタムGPTの作成 実際の対話ログ おわりに はじめに この記事はABEJAアドベントカレンダー2023の5日目の記事です。こんにちは。プロジェクトマネージャーのブレイニーです。私はABEJAでPMアシスタントとして業務に取り組みつつ、PM研修を受講したり、プロジェクトマネジメントの手法が解説されている書籍を通じて理解を深めたりなどしています。そんな中、プロジェクトマネジメントのよくある失敗として、以下のようなケースが紹介されていました。 プロジェクトを進めている最中に突然新しいリスクや問題が浮上して、その結果、予期していなかったスコープ変更や、納期の遅延が必要となってしまう プロジェクトマネジメントでは、当初は見えていなかった問題が原因となって、計画通りにプロジェクトが進まなくなってしまうこ
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グーグルの最新AIモデル「Gemini」を使うには
ChatGPTの改良版「GPT-4 Turbo」発表。これまでとの違いは？
OpenAIの謎のプロジェクト「Q*」の正体とは？ 渦巻く疑問と不安、そして見えてきたヒント
「専門家を超えるAI」 グーグルの次世代生成AIモデル「Gemini」登場
GitHub - linexjlin/GPTs: leaked prompts of GPTs