ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
お絵かきAI Disco Diffusionには解像度が上がる魔法の呪文があるらしい「入れるだけで自動的にこのクオリティ」
リンク ゆるおた学習帳 イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」に絵を描いてもらった - ゆるおた学習帳 絵を描いてくれるAI「Midjourney」をきっかけに、この世にはオープンソースのイラスト生成AIがあることを知りました。早速自分も試したい！と思ったのですが、今回の「Disco Diffusion」はイラスト生成まで少し難しかったので自分用備忘録です。 参考にさせていただいた記事はコチラ↓Get Started With Disco Diffusion to Create AI Generated Art イラスト自動生成AI「Disco Diffusion」の使い方 「Disco Diffusion 2 users リンク note（ノート） 魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note やればやるほど呪術化する、AI画像錬成につい
話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
金融業界における人工知能 2022/1/17
1. スパークス・アセット・マネジメント株式会社 運用調査本部 ファンドマネージャー 兼 上席研究員 水田孝信 本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません． すべては個人的見解であります． 2022/1/17 この資料は以下からも、ダウンロードできます: https://mizutatakanobu.com/2022AI.pdf 金融資本市場論 第7講 テクノロジーの進化と金融資本市場 金融資本市場論 第7講 テクノロジーの進化と金融資本市場 mizutata [at] gmail.com @takanobu_mizuta (twitter) https://mizutatakanobu.com 1 金融業界における人工知能 金融業界における人工知能 https://ocw.kyoto-u.ac.jp/syllabus/?act=detail&
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
【2024】Pythonのコード一覧！機械学習×Pythonのコツも解説 | DX/AI研究所
AI機械学習を用いた経営問題の解決や幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。AIプロジェクトに関するコンサルティングだけではなく、AI人材の育成、会社全体のDX化など幅広い分野で活躍中。AIに関わる講演を多数行なっている。 今回は、機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。Scikit-Learnでよく使うコードを紹介します。最後におまけとして、PandasやNumpyでよく使うプログラムコードも紹介します。 これらのプログラムコードは、コピペで利用できるのでブックマークしておくことをおすすめします！ これからエンジニアを目指して機械学習のPythonを学びたい方、エンジニア入門としてプログラムコードを書きたい方はこの記事を参考にしてください。 それでは機械学習でよく使う、Pythonのプ
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
ポルノや斬首画像をタグ付けし続け、月給2万円…「AI」機械学習の闇 | アマゾンやマイクロソフトから受注するインド企業に潜入取材
プラダンは大腸内部のポリープや、ガン化するかもしれない小さな新生物を探す。ぬらりとして赤く腫れたニキビにも似た突起物を発見すると、マウスを動かし、キーボードを叩いて、デジタルの輪を描画してマークした。 プラダンは医学を学んでいるわけではなく、「AI（人工知能）」の学習システムに関わっている。ゆくゆくは医師の仕事も、彼女が開発に“貢献”したAIに取って代わられるかもしれない。 AI「学習」の内幕 プラダンは、この小さなオフィスビルの4階で働く数十人の若いインド人男女のひとりだ。彼らはデスクの前にずらりと並び、ありとあらゆるデジタル画像のアノテーション（AIの学習向けにデータを紐付けること）をおこなう。 街頭写真に写りこんだ停止標識に歩行者、衛星写真の工場、石油タンカーに至るまでを正確に特定する。 大半のテック業界関係者が「世界の未来の姿」だと話すAIは「機械学習」と呼ばれる開発手法のおかげで
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
ゴリゴリの文系がＡＩをほぼ独学した半年 - Qiita
ゴリゴリの文系（偏差値４０前半）がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。（個人の感想です。） 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
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