GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
機械学習案件は本運用乗せきってからが本当の勝負、みたいなところあるので気をつけて - Qiita
『機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて』を読みました。 つまづきから得られた知見の共有は貴重だと思います 実際、機械学習とか最適化とか自律的なシステムの開発は、罠が多いです。 研究や試作では成功していても、様々な事情により実用化できず消えていくものを沢山見てきました。 そのため、本運用に乗せてユーザの受け入れも上々というところまで辿りつければ、それはそれは本当に喜ばしいことなのですが、そこから始まる試練も色々とあったりします ということで、運用後に体験したり見聞きしたことをいくつか、私も共有してみたいと思います。 ちなみに私の開発経験は、研究用シミュレータの受託とWebバックエンドの内製です いつの間にか、精度が落ちてるみたいなんですけど？ 入力に無効値や不正値が紛れこんでいた。 データは生き物です。クレンジングやバリデーションを作りこんでも、いずれ予期せぬこ
「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
英国で地球最強のヒストリックカーレースを観てきた話／その１ | 超音速備忘録
未組立プラモ写真家。稀に組む。山登る。からぱたへのお問い合わせ、文章・写真・DJ・飲酒のオファーはTwitter @kalapattar からどうぞ
普通のwebエンジニアでも出来る、ド素人からの機械学習のはじめ方
The document discusses machine learning and AI projects from mofmof inc. It mentions tools and frameworks like Ruby, Rails, Python, scikit-learn, TensorFlow, and links to courses on Coursera. It also lists several projects including Peers, Bot My-ope, and links to code on GitHub for projects like Get Wild and image classification samples using TensorFlow.Read less
データ分析のプロを目指すエンジニア必読の書 - ほくそ笑む
福島真太朗『データ分析プロセス』を読みました。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る 「データ分析」とひとことで言っても、色々な人たちが色々な考え方で「データ分析」をやっていると思います。 その一大勢力として挙げられるのが「Excelで集計だけしてる人たち」です。これは特にマーケター出身の人が多いのではないでしょうか。*1 一方、最近のデータ分析界隈に増加していると思われるのが「機械学習ツールにデータを入れるだけ」の人たちです。 特にエンジニア出身の方が、上司に「データ分析が流行ってるみたいだから今日からデータ分析やって」と言われて泣きながらやっているケースが多いのではないかと。 そういう人たちは、機械学習についてある程度理解してお
マーケティングオートメーションと機械学習をつかった予測スコアリングについて私見 - niwaringo.blog
最近マーケティングオートメーション界隈では、「機械学習を使った予測スコアリング」なんてモノをよく聞きます。マーケティングオートメーションというバズワードに機械学習というバスワードを重ねてくるあたりに趣を感じます。 近くでかかわっているいる者からすれば、双方とも実態がなくバズっているわけではないのですが、「機械学習(人工知能)使えば、マーケティングは全て自動化される」なんて事を言う困ったちゃんがいたりして、いやはやなんとも言えない気持ちになります。言葉に罪はないんですよ。 ひじょうに敷居がたかく感じる機械学習ですが、さいきんではかなり気軽に試すことができます。 データサイエンティストではない私も、Amazon Machine Learningを使って予測スコアリングを試しています。そこでいろいろと感じることがありましたので、いちユーザーとして、「機械学習を使った予測スコアリング」を利用する立
機械学習で未来を予測する - scikit-learn の決定木で未来の株価を予測 - Qiita
今回の記事は一応前回の続きなのですが、 scikit-learn による機械学習を利用して、実際に未来を予測する話を書いていきたいと思います。 なにはともあれ、まずは以下の図をみてください。 今回も実験対象のデータとして株価データを利用します。 上の図に挙げたのは弊社 (DTS) の株価であり、本物のデータです。 図にあるように「過去の株価の変化から結果どうなったのか」という情報を、機械学習を利用して計算機に学習させ、それをもとに将来の株価を予測してみます。 決定木アルゴリズム 今回は数ある分類の手法の中から決定木 (デジジョン・ツリー) を利用します。手法の選択理由は以前に書いた記事を参考にしてください。 決定木自体の説明は Wikipedia あたりを読んでいただくと早いかと思います。 また scikit-learn に実装されている決定木についての説明は公式ドキュメントにあります。
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