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2022年11月にリリースされて以来、大きな注目を集めているChatGPT。このChatGPTをより便利に利用する方法の一つに、Google Chromeの拡張機能（アドオン）があります。 この記事では、ChatGPTのおすすめChrome拡張機能14選や拡張機能の使い方、注意点を紹介していきます。 これまで拡張機能を利用したことがある人もない人も、ぜひここで紹介する拡張機能を活用し、仕事を効率化していきましょう。 Google Chromeの拡張機能とは？ Google Chromeの拡張機能とは、Chromeの機能を追加・強化できるプログラムです。必要なものを選択することで、Chromeをより便利に利用することができます。 Chromeの拡張機能にはさまざまな種類があり、ChatGPTに関連するものも多く開発されています。例えば、Webサイトからの情報の収集・集約がより簡単になる拡張機

Anthropicが開発した最新の生成AIモデル「Claude 3.5 Sonnet」が注目を集めています。このモデルは、同社の以前のモデルと比べて処理速度が大幅に向上し、競合の生成AIと比べても高い性能を誇っています。 この記事では、Claude 3.5 Sonnetの特徴や性能について詳しく解説します。また、料金プランやできることも説明するので、ぜひ最後までご覧ください。 Claude 3.5 Sonnet（クロード 3.5 ソネット）とは？ Claude 3.5 Sonnetとは、Anthropic社によって開発された生成AI「Claude」の最新モデルです。2024年6月21日にリリースされ、Claude 2、Claude 3に続くモデルです。 Claude 3.5 Sonnetは、これまでのモデルに比べて、高度な知能と処理速度を備えています。さらに、ChatGPTやGeminiと

ChatGPTの新機能である「GPTs」をご存知でしょうか？ GPTsとは、自然言語を入力するだけでオリジナルのチャットボットを作れるサービスです。うまく活用することで、仕事やビジネスにおいて非常に役立つツールになります。 この記事では、GPTsの概要や特徴を説明した上で、使い方やGPTの作り方、できることなどを解説していきます。GPTsについて詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてみてください。 GPTsとは？ GPTsとは、ChatGPTをカスタマイズできる新しい機能です。自然言語を入力するだけで、簡単にオリジナルのチャットボットを開発してくれます。また、カスタマイズされたGPTは、有料プランに登録していれば、誰でも利用することができます。 GPTsは、2023年11月6日（アメリカ時間）に開催されたOpenAI社のカンファレンスで発表されました。読み方は、「ジーピーティーズ」です。 GP

インターネットの成長と爆発的な普及に伴って蓄積されたビッグデータは、分析してビジネスに活用するといった用途のほか、人工知能に学習させるためにも利用されています。こうした背景から、データが社会に与える影響は年々強まっている状況です。また、統計学やコンピュータサイエンスを駆使してデータに基づいた意思決定を支援するデータサイエンティストの需要も年々高まっています。 本講座では、データサイエンティストとして活躍するために必要な基礎的な知識と技術を学びます。一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する「データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル」にも対応しています。統計やSQLといった技術面の知識だけでなく、データサイエンスを取り巻く社会的背景や、データを利用してビジネスを進めるための実践的な知識も同時に身につけられます。 DS検定に合格するために勉強したい方、データサイエンティス

はじめに 今回は強化学習編として、Transformer/BERTの発展モデルや新たな学習法・正則化方法の提案に関する内容などの最新論文を7本ご紹介します！著者実装が公開されているものは、その情報も併せてまとめました。論文は自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となってスキルアップAI講師陣にて厳選しました。ぜひ、今後の学びにご活用ください！ また、おすすめの論文30選をまとめている下記の記事も合わせてご覧ください。 CoBERL: Contrastive BERT for Reinforcement Learning 実装のURL：https://github.com/deepmind/dm_control 強化学習における新た

こんにちは。スキルアップAIの小宮です。本ブログでは、AI を用いた音声・音楽モデルに必要な、音声信号処理の基礎知識について解説します。第2回の今回は、スペクトル解析について解説します。 第1回の内容はこちらです。 1.スペクトル解析 音声データの分析においては、音声波形そのものを分析するということは少なく、通常は周波数成分に分解した状態で分析を行います。フーリエ変換を用いて音声波形を周波数成分に分解したものをスペクトル（Spectrum）と呼び、スペクトルを解析することをスペクトル解析と呼びます。 1-1.フーリエ変換 音声波形を周波数成分に分解する際にはフーリエ変換を用います。コンピュータで扱われる音声信号は離散信号（デジタル信号）であるため、フーリエ変換の中でも離散フーリエ変換を用います。元の音声信号を x 、スペクトルを X とおくと離散フーリエ変換は次のように定式化されます。 x

SQLだけでモデルが作れる！BigQuery ML による自動モデル作成と Tableau による可視化 こんにちは。スキルアップAIの藤本です。 大量のデータを保存する先として、データウェアハウスを構築する企業が増加しています。このような背景もあり、Google Cloud Platform（GCP）の BigQuery、Amazon Web Services（AWS）の Redshift など高速なデータウェアハウスを提供するサービスが続々と増えています。これらのデータウェアハウスサービスの中でも、BigQuery と Redshift は各クラウド事業者の持つ AutoML サービスと連携して、SQLベースで機械学習モデルを作成できる機能を提供しています。 また、データウェアハウスには Tableau をはじめとしたBusiness Inteligence（BI）ツールを接続して、デ

こんにちは。スキルアップAIの橋本です。 本ブログでは、AIを利用した時系列解析、特に将来予測でよく用いられているライブラリである「Prophet」について解説します。 近年、将来予測の定番となっているProphetですが、ライブラリによる実装方法に関する情報は簡単に入手できます。一方で、Prophetの理論的な部分についてはあまり知られていないため、本ブログでは理論部分を重点的に取り上げたいと思います。 時系列解析（分析）とは｜概要やメリット、モデル、進め方、事例を紹介 1.Prophetの概要 まず初めに、Prophetの基本情報をまとめます。 Prophetは2017年にFacebookのCore Data Science teamによって開発された時系列解析用のライブラリです。PythonとRの両方でライブラリが提供されています。 また、このProphetは、将来予測のタスクにおい

はじめに スキルアップAIでは、下記の4講座を始めとして、現在、そしてこれから注目されるであろう最先端の機械学習/ディープラーニング技術に関する講座を開講しております。 GAN（敵対的生成ネットワーク）講座 現場で使える XAI（Explainable AI）講座 現場で使える自然言語処理実践講座 ディープラーニング最新論文対策講座 このような講座を開講していく中で、スキルアップAIの講師陣が注目している最先端技術をぜひ知りたいというお声を多くいただきました。 そこで、自動機械学習（AutoML）を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となって、スキルアップAI講師陣にておすすめの論文を選びました。 今回は、下記の4つに分けて合計30本の論文をご紹介いたします

こんにちは。スキルアップAIの岩永です。私は現在、ディープラーニングを用いた異常検知の研究をしています。 セグメンテーション(segmentation)は、コンピュータビジョンの主要なタスクの1つで、医療画像分析、自動運転、映像監視システムなど、幅広い分野で応用されています。本記事では、深層学習を用いたセグメンテーションについて、概括的に解説していきます。 1.セグメンテーションとは セグメンテーションとは、日本語で「分割」という意味で、機械学習においては、画像をいくつかのオブジェクトに分割するタスクのことを指します。現在、セグメンテーションには、大きく分けて3つのタスクがあります。図1にそれぞれのセグメンテーションの例を示します。 図1. セグメンテーションの例 (参考文献[1]より引用) 図1の(b)はセマンティックセグメンテーションと呼ばれるタスクで、画像中の全ての画素に対して、クラ

本講座では、Pythonプログラミング未経験レベルから、scikit-learnを用いて機械学習モデルを構築できるようになることを目指します。機械学習の様々なアルゴリズム詳細には踏み込まないものの、環境設定、Pythonの基礎文法、データ整理のためNumpy/Pandasなどの入門スキルはもちろん、データ可視化、前処理、モデル構築の基礎スキルまでを習得することが可能です。豊富なハンズオン演習と丁寧な解説で、機械学習に必要なPython力を身に付けましょう。

G検定受験者から多くの支持を得ている『徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集』（インプレス）、通称「黒本」の制作を行なったスキルアップAIを代表する講座の一つです。 「確実にG検定を取りたい」というご要望にも、胸を張ってお応えします。 G検定とは？（スキルアップAIブログ）

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2025/05/02 スキルアップNeXtはKICONIA WORKSと資本業務提携を締結いたしました。