はじめに 本当に悔しいし許せないし、エンジニアとして不甲斐ないです。2025年2月26日深夜にハッキングにあいました。どのように相手と繋がり、どのような手口でハッカーに資産を抜かれたか、コードベースで全てお伝えします。今後同じ被害に遭う方が少しでも減ることがあればこんな嬉しいことはないです。 コード解説、さらに対策案も書いていきます。もし他に良い対策案などあればコメントでご教示ください。 ハッカーとのやりとりの流れ ハッカーとは Linkedin でブロックチェーンを使ったプロジェクトを手伝ってくれないかという連絡がりそこからやりとりが始まりました。そして移行の大まかな流れは下記のような感じです。 Linkedinでプロジェクトを手伝ってほしいと言う内容でDMがくる Githubリポを見て実装できそうか確認してほしいと言われる 自分のGithubアカウントを共有してプライベートリポジトリに
この記事は九工大古川研 Advent Calendar 2020 8日目の記事です. 本記事は古川研究室の学生が学習の一環として書いたものです. 内容が曖昧であったり表現が多少異なったりする場合があります. まえがき 局所線形回帰を完全に理解したい (「い」が大事)というモチベーションで 局所線形回帰について勉強してまとめました. サークルの後輩も読んでくれるとのことですので ちょっとクドいくらい丁寧に説明できたらと思っております。 今回は線形回帰の拡張として解説します. 問題設定 ${(x_i, y_i)}_{i=1}^{n}$ が与えられているとします.($ x, y$ のペアの集合,$i = 1, \cdots, n$) ここで,$x$ は入力, $y$ は出力に相当するものです. 与えられた ${(x_i, y_i)}_{i=1}^{n}$ をもとに, 新規の入力 $x^{\ast
マイクロソフトは今年、800億ドル(約12兆1200億円)を人工知能(AI)に投じ、業界リーダーの地位を確保する意気込みだ。そのマイクロソフトが最近、「ChatGPT(チャットGPT)」のような生成AIを使う労働者の間で批判的思考能力が低下しているとの調査論文を発表した。なぜマイクロソフトなのか、という疑問が生じる。単に純粋な意味での科学的探求だという解釈はあり得るかもしれない。しかしマイクロソフトは恐らく、AIが特定の職業を不要なものにする波乱を先回りし、それでもAIはビジネスに有益だと証明したかったのではないだろうか。大手ハイテク企業がAIモデルの規模拡大を競う現在、マイクロソフトの姿勢は業界のビジネスモデルと社会的影響の両方において、配慮のあるアプローチとして新鮮にさえ思われる。 この論文がまとめたカーネギー・メロン大学との共同研究では、319人の頭脳労働者を対象にAIの利用方法を調
データ解析の世界は、常に新しい手法と技術の発展により進化しています。その中で、ローカル回帰(Local Regression)は非線形データの解析において重要な役割を果たしています。 ローカル回帰は、特に複雑なデータパターンを詳細に捉える能力があり、さまざまな分野で注目されています。この手法は、データの局所的な部分に基づいてモデルを作成し、外れ値や異常値の影響を受けにくいという特長があります。 本記事では、ローカル回帰の基本的な概念から最新の研究動向、具体的な応用例までを詳しく解説していきます。この革新的な手法が、どのようにしてデータ解析に革命をもたらすのか、一緒に探っていきましょう。 ローカル回帰とは何か? ローカル回帰(Local Regression)は、データの局所的な部分に基づいて回帰モデルを作成する手法です。このアプローチは、データの複雑なパターンや非線形関係を捉えることができ
監訳 キヤノングローバル戦略研究所 研究主幹 杉山大志 訳 木村史子 本稿はマーク・P・ミルズ https://www.city-journal.org/article/the-longshoremens-strike-and-the-great-inversion City Journal 2024.10.8 を許可を得て邦訳したものである。 国際港湾労組のストライキがすぐに和解に至ったことは、私たちは大逆転への一歩を目撃していることを示すものだ。熟練工や準熟練工が、ほとんどの大卒者よりも高い平均賃金を得る、という未来が訪れつつある。そして大卒者は――理系(STEM)分野における学位取得者はわずか10%しかいないが――大卒者になることで、かえって将来の所得が減るという問題を抱えることになる。(もちろん、そもそも大学教育は、単に収入を最大化するためだけのものではないはずだが)。 港湾
生成AIならYouTubeの要約が可能 生成AIの進化がめざましい今、YouTubeの動画内容を手軽に要約できるようになりました。中でもChatGPTは、その高度な言語理解能力から、動画要約に最適なツールとして注目を集めています。 ChatGPTを使えば、長時間の動画でも短時間で内容を把握できるだけでなく、ユーザーの質問に応じて詳細な解説や簡潔なまとめを提供してくれます。動画の文字起こしを入力すれば、重要なポイントを抽出し、わかりやすい文章にまとめてくれるでしょう。 時間がない時や複数の動画を比較したい時に、ChatGPTによるYouTubeの要約はとても便利で、学習効率を上げたい学生や業務の効率化を図りたいビジネスパーソンにおすすめの方法です。 なお、ChatGPTについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
ガートナージャパン株式会社 (本社:東京都港区、以下Gartner) は、市場で急速に期待が高まっているAIエージェントに関する最新の見解を発表しました。 2024年後半から「AIエージェント」というキーワードの市場認知が急速に拡大しています。Gartnerでは、AIエージェントを「デジタルおよびリアルの環境で、状況を知覚し、意思決定を下し、アクションを起こし、目的を達成するためにAI技法を適用する自律的または半自律的なソフトウェア」と定義しています。この定義を拡張することで、AIエージェントとは「特定の目標を達成するために、自律的に行動するAIシステム」と捉えることもできます。こうしたエージェントは、環境から情報を収集し、それに基づいた意思決定を行い、論理的もしくは物理的なアクションを起こすことが可能となります。 ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストの亦賀 忠明は次
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どうも昨年末にあちこちで多重共線性についての議論がなされていたようなんですが、些事にかまけていた僕はすっかりそのウェーブに乗り損ねてしまっていたのでした。そこで、今年最初の記事では遅ればせながらそのウェーブに乗る形で、また今までに学んだり調べてきたりしてきたことの備忘録も兼ねて、多重共線性についてまとめてみようと思います。 多重共線性とは 「予測」が目的なら多重共線性があっても問題ではない 「説明」が目的なら多重共線性に対処する必要があるケース「も」ある 実務における多重共線性への対処法 最後に 多重共線性とは このブログの読者の皆様なら多重共線性が何であるかはご存知かと思いますが、一応簡単な例だけ挙げておきます。ここではサンプルデータとしてBoston Housingを使います*1。 オールドタイプなコーディングで恐縮ですが、Rで適当に前処理した上で線形回帰するとこんな感じになります。
Alejandro Ballesta RosenSolutions Architect, Google ※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業界の企業が、業務をリアルタイムで明確に把握するために AI に目を向けています。多忙な工場、混雑した店舗、活気のある飲食店の厨房などにおいて、業務環境をモニタリングできる機能があれば、企業はより先を見越した対応が可能になり、最終的には業務効率の向上につなげることができます。 Gemini 1.5 Pro は、長いコンテキスト ウィンドウとマルチモーダル機能を備えており、在庫管理から安全性評価に至るまで、さまざまな作業を自動化することで業務効率を向上させることができます。デベロッパーにとっての強力なユースケースの一つとして、多忙な飲食店に向けた AI を活用し
2025年は本当に「AIエージェント」の年になるのか?…直近の調査から見えてくる“働くAI”の「意外な事実」 「Siri」「Alexa」との違い本来、広い意味でのAIエージェントにはアップルの音声アシスタント「Siri」やアマゾンの「Alexa」など、従来のスマホや先端的な家電製品に搭載されてきた音声アシスタントなども含まれる。 また自動運転車やヒューマノイド(人型ロボット)なども、自らに搭載されたAIによって、ある程度自律的に仕事をするという点では、AIエージェントの一種と見ることもできる。 しかし最近IT業界で話題に上っているAIエージェントは、むしろOpenAIのGPT-4oやグーグルのGeminiなどLLM(大規模言語モデル)をベースとする次世代版「働くAI」のことだ。 たとえば米グーグルが昨年12月に発表した「Mariner」や、米アンソロピックが昨年9月にリリースした「Clau
2024年はChatGPTなどチャットAIのマルチモーダル化が進み、自律型AIエージェントも脚光を浴びました。2025年はどう進化し、社会に何をもたらすのか? 本稿では最新動向を踏まえ、8つの予測を紹介します。 連載目次 2024年も@ITのDeep Insiderフォーラム【AI・データサイエンスの学びをここから】をご愛読くださった皆さま、ありがとうございました。年末年始恒例の「来年のAI動向」の予測を、今年もお届けします。 昨年は「より高性能な生成AIが続々と登場」と予測しましたが、OpenAI(ChatGPT)の推論モデル「o1」やGoogle「Gemini 2.0」など、多数の新モデルが登場して話題になりました。RAG(検索拡張生成)の普及からAIエージェントの流行までトレンドも移り変わり、「AI界隈(かいわい)は激動の1年だった」と言えますよね。 さて、2025年はどうなるのでし
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか? RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
AIがコードを書いてくれる画期的なツール、GitHub Copilotをご存知ですか? 私は2024年1月から使い始めましたが、驚くほど便利です。GitHub Copilotは、自然言語による指示やコードの一部を入力するだけで、目的のコードを生成してくれます。そして、エディタ上で、すぐに反映できるので、開発をとてもスムーズに行うことができます。 私は、GitHub Copilotのおかげで、小規模ながらも個人のOSS(オープンソースソフトウェア)開発にチャレンジすることができました。効率よく開発ができたのは言うまでもありませんが、Copilotが提案するコードから多くのことを学びました。そして、何より、楽しくコーディングでき、モノづくりに集中することができました! このブログでは、GitHub Copilotが初めてという方のために使い方の基本や便利な使い方を図解と例を交えながら丁寧に説明
いまさら聞けない!LLMを最適化する鍵、Scaling Law(スケーリング則)徹底解説【学習ソースあり】 AI技術の最前線を行く大規模モデルの開発では、「スケーリング則」がキーワードになっています。しかし、この法則を理解し活用するには、誤解を避け、正確な知識を身につけることが不可欠です。そこで、この記事ではスケーリング則の基本から応用、よくある誤解、そして計算方法に至るまで、一貫した解説を行います。 スケーリング則とは何か?スケーリング則は、大規模な機械学習モデルにおいて、モデルのサイズ、データ量、計算リソースの増加が性能にどのように影響するかを定量的に示します。 基本概念:モデルのサイズやデータ量が増えるほど性能が向上するが、その向上率は徐々に鈍化します。 性能向上の限界:無限のリソース投入が無限の性能向上を意味するわけではない。 スケーリング則の誤解を解くスケーリング則には、多くの誤
最終更新:2017年03月11日 Rを用いた平滑化スプライン・加法モデルの簡単な解説と計算・予測方法を載せます。 単回帰・重回帰分析との比較を交えて説明します。 ここで用いたRコードは、まとめてこちらから見ることができます。 コードは2015年8月30日に動作確認をしました。動かないものがあれば、ご一報いただければ幸いです。 スポンサードリンク 目次 1.平滑化スプラインと加法モデル 2.平滑化スプラインの仕組み 3.グネグネ度(平滑化パラメータ)を推定する 4.Rによる平滑化スプライン 5.線形? それとも非線形? 6.グネグネ度の決め方 7.モデルチェック 8.薄板平滑化スプラインと平滑化スプラインANOVA 9.加法モデルによる予測 ~重回帰との比較~ 1.平滑化スプラインと加法モデル 平滑化とはなんでしょうか。正確な定義ではありませんが、ものすごく簡単に言うと、「散布図にニョロニョ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、巷で「この技術によりGPUが不要になるかもしれない、NVIDIAなどの半導体関係の株価が...」と話題になっている、BitNet b1.58についての論文を丁寧に解説します。このMicrosoftが先日発表したBitNet b1.58はそのエネルギー効率の凄まじさから2024年初めの大きな技術改革となるかもしれません!! 筆者の見解 関する論文解説に入る前に、この技術に関する私の個人的な意見を述べたいと思います。 1bitの技術を用いることで達成されたその驚異的なエネルギー効率の高さは、既存の大規模言語モデル(L
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