「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E"
「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E
AIに描いてもらった『新しい時代の到来を祝福するメチャクチャ太った猫の神聖で素晴らしい油絵』語彙と知識で美しい絵画が誕生
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict 補足説明すると。「DALL-E2という、言葉でリクエストすると画像を返してくれるAI」というのがあって、それにリクエストをして生成された画像です。 AIに命令してるのは人間、アップしてるのも人間。変な画像がでてきたら人間の責任。 openai.com/dall-e-2/ 2022-07-03 22:47:14 リンク OpenAI DALL·E 2 DALL·E 2 is a new AI system that can create realistic images and art from a description in natural language. 44 users 4092
頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化
自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに！ プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution] 2022年5月7日土曜日 Artificial Intelligence NAFNet 概要 近年、画像復元(Image Resolution)技術は様々な進歩がみられていますが、システムの複雑さも増加しています。 NAFNetは、SOTAを達成しつつ、計算効率の高い単純なベースラインで構成される画像復元技術です。 NAFNetは、Sigmoid, ReLU, GELU, Softmaxなどの非線形活性化関数を使用せず、乗算で置き換えるか、削除することでベースラインを単純化しています。 このため、非線形活性化関数フリーなネットワークであることから、Nonlinear Activation Free NetworkでNAFNetと呼ばれています。 NAFN
![[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3828202bae4d9f41c2870f8975532387ece14e8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblogger.googleusercontent.com%2Fimg%2Fb%2FR29vZ2xl%2FAVvXsEhTtUYLxfr2PIgqLCmf-FmjmdBQjzW4hVo2ToFgqsLN7uXqyoy2x9iUy-ftmpBs5VTu0LkanHRul1VeLmjHm91lV0ikrdxQR-dkQUcZs5pF2CY-qQwlKnfkX7MTz17Y7FJXOOw3iKohKGgdWWulRPeU41DoMabXxKrWbfeoWI4RYOpNGmhLPvdEg79FVw%2Fw1200-h630-p-k-no-nu%2Feyecache.gif)
画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
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東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理