画像診断は、人間を鍛えたり、AI開発を頑張るより、鳩を訓練するほうがコスパ良さそう。 https://t.co/d7RBaTo78f
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画像診断は、人間を鍛えたり、AI開発を頑張るより、鳩を訓練するほうがコスパ良さそう。 https://t.co/d7RBaTo78f
日進月歩というより、秒進分歩で進化している感じのある音声合成、歌声合成の世界ですが、また新たな革命ともいえるAI音声合成ソフトが誕生しました。これまでDTMステーションでも何度も取り上げてきた歌声合成ソフト、Synthesizer Vを開発するDreamtonics株式会社と株式会社AHSと共同開発する形で、もはや人間の喋り声にしか聴こえない音声合成ソフト、VOICEPEAKを発表し、3月11日から発売を開始するのです。Synthesizer Vと同様、Windows、Mac、Linuxでも動くマルチプラットフォームソフトで価格はダウンロード版で23,800円(税込み)となっています。 このソフト「VOICEPEAK 商用可能 6ナレーターセット」という製品名になっていますが、実際には女性3人+男性3人+女の子1人=7人の声を切り替えることが可能なAI音声合成ソフトで、テキストを入力すれば
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ドイツのUniversity of TubingenとMax Planck Institute for Intelligent Systems、University Heidelbergの研究チームが開発した「Projected GANs Converge Faster」は、最先端のGAN(Generative Adversarial Network)より学習が最大で40倍高速化する手法だ。その有効性を評価するために、ポケモン風のキャラクターを生成できるデモページを以下の2つのWebサイトで公開している。 Projected GAN(Hugging Face) Projected GAN(
2021年末にBloombergが報じたところによれば、Amazon Echoユーザーのうち、15%から25%の人はデバイスを使用して2週間で使わなくなっているという。 ここをどう解釈するかが数字の面白いところで、購入者の4分の1が2週間で使わなくなった、といえばダメじゃんとなるが、逆に75%もの人が使い続けているわけで、これは結構すごい数字なのではないかという気がする。 実際どんなデバイスでも、2週間ぐらいで今後使い続けるかどうかは決まるものだ。筆者宅には期待して買ったものの、たまにしか使わなくなった機器がゴロゴロしているのだが、多くの家庭でもだいたいそんなものじゃないだろうか。 他の一般的な家電と比較した場合、Amazon Echoのようなスマートスピーカーは、期待値と実効値の落差が大きいように思う。 音声コマンドによるAIとの対話でどんなことができるのか、期待は確かに大きかった。だが
講師からの講義より参加者同士の学び合い マスクド まず、AI Quest立案の背景を教えてください。 上出さん(経産省) 近年、AIやデータを使って企業の課題を解決できる人材が求められています。AI人材育成を加速させるには、参加者同士の学び合いによる拡大生産性のある育成プログラムの確立が必要と考えました。講師に依存するような形では、講師不足の問題がボトルネックになるからです。 実施に先立ち、中小企業のAI導入による生産性向上効果を分析しました。「機械などへのセンサー取り付けによる予知保全による費用最小化」「売上実績、気候などのデータ分析による需要予測」など、19のAI導入領域を特定し、その領域ごと、また業界ごとの経済効果を推計しました。AI Questの教材は、この分析に基づき、特にAI導入インパクトの大きい領域を優先して作成しています。 「理解度が下がった」という声と「満足度88%」が両
にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP オープンデータを使って都市の姿を可視化したり、防災/天気/住まいなどの関心分野を呟いています。 💻QGIS/Mapbox/Vis.gl/Tableau/Python/R にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP いくつか試してみたけど、ちょっと数字が苦手かな?という感はある。 例えば『ジャイアントパンダの名前募集」の記事、2頭の子パンダの体重が両方とも違う(謎の数字に置き換わってる)。 DeepLみたいにいろんな文章を食べながら成長していくのかな?今後が楽しみ。 digest.elyza.ai/summaries/1393… pic.twitter.com/ln72pXifIC 2021-08-26 20:58:52
機械学習モデルによる判断を、人間が解釈・説明するための手法について俯瞰的に解説する名著「解釈可能な機械学習/Interpretable Machine Learning」日本語訳が、このほど公開された。 翻訳プロジェクトを主催したAI企業のHACARUSは、「AIに何ができて何ができないかを正しく理解するために、非常に役に立つ」と紹介。「最初の数章に目を通すだけでも価値がある」という。 Interpretable Machine Learningの原著(英語版)は、データサイエンティストクリストフ・モルナル氏による著書で、書籍で発行されている他、Webで無料公開されている。また、PDF版を有料ダウンロードすることもできる。 同書では、「コンピュータは通常、判断の説明をしない。それが機械学習を採用する障壁になっている」との前提に立ち、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにするノウハウを
An audio version of this Medium article is available on Spotify and Apple Podcasts. Becoming an expert in anything requires commitment to learn and consistency to reach your goals. The same is true for all professions whether #AI, engineering or even medical studies. Knowledge acquisition is critical in skill development as this raises your level of expertise. When was the last time you dedicated
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
いやあ・・・。 棋聖戦第2局▲渡辺明棋聖-△藤井聡太七段。なんともすさまじい一局でした。 【追記】ヒューリック杯棋聖戦の棋譜は公式ページで公開されています。 この記事は・・・というか筆者がいつもこのヤフーニュースで書いている将棋の記事には、将棋の指し手を表す、棋譜の符号がいくつか出てきます。将棋にあまり詳しくない方のため、それは最小限にと心がけてはいます。しかしこの記事のように、どうしても符号が必要な場面は出てきます。 「符号が出てきたらもうそこで読む気をなくす」 そういう方は、符号の意味を理解する努力をされる必要はまったくありません。適当にうまく読み飛ばしてください。 (観戦記は)図面と指し手はいっさい見ない。これが面白く読むコツで、多くの人は、指し手を目で追ったりするから、すぐくたびれてしまう。文を読み、面白いと感じたら、そこで場面を見れば十分である。 出典:河口俊彦八段『将棋界奇々快
日本の人工知能(AI)分野をけん引するスタートアップ企業、プリファード・ネットワークス(東京・千代田)が事業の軸足をソフトウエアからハードウエアに移す。米IT(情報技術)に一度は勝った深層学習の基盤ソフト「チェイナー」は、急速に技術が成熟したため開発を終えた。一方で、データ処理する自社用の半導体チップに力を入れる。世界で競争が激しくなるAI分野で日本最大のユニコーン企業は輝きを保てるか。【関連記事】GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層■GAFAに先行した技術「チェイナーは役目を終えた」。秋葉拓哉執行役員はプリファードの技術力を示してきた基盤ソフトについてこう話す。2019年末で新規の開発をやめた。トヨタ自動車、ファナック……。様々な企業との研究開発の中核にあったのは、チェイナーだった。だが今後は、最新のAI
大阪大学産業科学研究所・産業科学AIセンターの教授で副センター長を務める櫻井保志氏と同准教授の松原靖子氏らの研究グループは2019年11月20日、世界最高水準の革新的なAI(人工知能)技術を開発したと発表した。時系列ビッグデータの解析技術を発展させたもので、これまでの「深層学習に基づく技術」を超える高い精度での予測や最適化、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果説明を可能にするとしている。 開発した技術を応用することで、例えば、自動車走行時の急なブレーキやハンドル操作、工場での装置故障といった兆候の検知などに向けた要因分析を、ビッグデータから自動的にリアルタイムで実施できる。 多次元の時系列データストリームから動的ネットワークモデルを構築 櫻井氏らのグループは、多次元の時系列データストリームから重要なパターンや動的な因果関係を自動的に抽出し、動的ネットワークモデルを構築し続けるようにし
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オリンパスと東京慈恵会医科大学は11月11日、精子の運動性を算出できるAIを開発したと発表した。体外受精の一種「顕微授精」の精度と効率性を高める狙い。顕微授精は多数の精子から優良なものを1つ選び、顕微鏡で確認しながら卵子に注入する手法で、これに最新技術を導入して判別をアシストする。構築に当たっては、1066体の精子の画像を学習させた。 顕微授精は、乏精子症や精子無力症などの不妊治療に効果的とされている。実施する際は、胚培養士の資格を持つ医療技術者が精子を確認し、最適な1個を選ぶのが一般的だ。体外受精などの生殖補助医療へのニーズが高まり、顕微授精の実施件数が増加しているため、技術者の負担が増大しているという。 この課題を解消するため、オリンパスと慈恵医大は3月から共同研究を開始し、今回のAIの開発に至った。画像データ内の精子の99%を検出でき、精子と判断したもののうち正しい精子の割合は92%
AIに従うことの危険性 「正しい意思決定」という幻想から抜け出すには?:これからのAIの話をしよう(データリテラシー編)(1/4 ページ) ビッグデータを生かして新たな知見を得るためには、どうすればいいのでしょうか。かつて米Amazon.comでチーフサイエンティストを務めた経験があるアンドレアス・ワイガンド氏は、ITmedia NEWSのインタビューで「データ分析に必要なのは好奇心と人間の観察です」と語りました。 データや数字に振り回されて本質を見失うと、どれだけ高度な手法を用いてデータを分析しても満足いく結果は得られません。ワイガンド氏は著書「Data For The People(邦題:アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える)」の中で、データサイエンティストとしての心構えだけでなく、消費者である私たち一人ひとりがどのようにデータと向き合うべきかについても解説しています。
「本当にすごい」「感動してしまった」――9月29日にNHK総合で放送されたドキュメンタリー番組「NHKスペシャル AIでよみがえる 美空ひばり」に対し、Twitter上では絶賛する声が上がっている。同番組では、AI技術を用いて歌手の故・美空ひばりさんの歌声を再現。CG映像の美空ひばりさんが、新曲「あれから」を観客の前で披露し、Twitterでは「美空ひばり」がトレンド入りした。 歌声の再現には、ディープラーニング(深層学習)を活用したヤマハの歌声合成技術「VOCALOID:AI」を使用。生前の歌唱データから、AIに歌声や歌い方、話し方の癖などを学習させ、本人が歌ったことのない曲でも本人らしく歌えるようチューニングを繰り返した。 番組では、美空さんの等身大立体映像を4Kでステージ上に投影。作詞家の秋元康さんが手掛けた新曲「あれから」を披露した。衣装デザインは生前に美空さんの衣装を担当していた
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