Wine Dataset:ワイン(アルコール度数/色の濃さなどの13項目)の表形式データセット:AI・機械学習のデータセット辞典 データセット「Wine」について説明。178件のワインの「表形式データ(アルコール度数/色の濃さなどの13項目)」+「ラベル(3種類のワインの分類)」が無料でダウンロードでき、多クラス分類問題などのディープラーニングや統計学/データサイエンスに利用できる。scikit-learnにおける利用コードも紹介。
本日終了したKaggleのコンペ、Feedback Prize - Predicting Effective Argumentsにソロで参加し、1566チーム中43位銀メダルを獲得した。暫定順位なので、確定順位はちょっと変わる可能性がある。 前回始めて参加したコンペではチームメンバーに恵まれ、たまたま金メダルだった。その中でKaggleの面白さを知って、次も参加したい、ただ個人だとモチベーションが無くなりそうなのでできたらチームで、と思っていたのだけど、今回はチーム組まず(というか知り合いが少ないので組めず、が正しいが…)でのコンペスタート。チーム参加だと実力がなくても場合によって金メダルも採れてしまう(前回の自分の成績)ことがわかったので、ソロ参加でどれぐらいの成績が残せるか、ということにもチャレンジ。 当初はモチベーションが続かないのではと懸念があったけど、最初に作ったベースラインが銀
世界最大級の機械学習コンペティションプラットフォーム「Kaggle」。企業や研究者から出題されるお題やデータに対し、世界中のデータサイエンティストやエンジニアが予測モデルの精度を競う。 1000万人以上の登録者を有するKaggleだが、登録者にはランクが設けられており、コンペなどでメダルを獲得することでランクの昇格ができる。Kaggleの参加者はKaggler(カグラー)と呼ばれる。 Kagglerのランクは下から順に「Novice」「Contributor」「Expert」「Master」「Grandmaster」。当然、上に上がるほど人数は少なくなり、最上級のGrandmasterは世界に255人しかいない(2022年7月時点のCompetitionsカテゴリの数値※1)。 そんなKaggleのGrandmasterが4人、Masterが3人在籍している企業が京都にある。 京セラコミュ
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました! たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4|npaka|note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
イラスト自動生成AI「Midjourney」に「Japanese God」というテーマを指示して出力された画像が「漫画に出てきそう」「すごい」と話題です。 AIが描く「Japanese God」 ネコノクロミン(@dementiumx)さんが「Japanese God というシンプルな呪文で召喚したもの。すごくないですかAIの発想...」というコメントとともに投稿した画像が独創的でありながら、神々しい! イラスト自動生成AI「Midjourney」は、英語でテーマを入力すると、その内容に沿った絵を描いて(出力して)くれるもの。さまざまなお題を与え、AIのつくりだす世界観を楽しんだり、その絵をSNSに投稿している人も多く見かけます。 ネコノクロミンさんが、「Japanese God」というテーマをAIに与えたところ、和装の、しかし、相当に個性的な神の姿が現れたのです。日本を連想させながらも少
イギリスのスタートアップ企業Stability AIは8月22日(現地時間)、高性能画像生成AI「Stable Diffusion」をオープンソース化。一般向けに公開した。同時に画像生成AIを利用したWebサービス「DreamStudio」のβ版をリリースした。画像生成AIといえば、AIに対して文章を入力することで画像を作成できるサービス「Midjourney」が、インターネット上で話題となったばかりだ。しかし今回リリースされたStable Diffusionは、より高性能な画像生成AIであると評する声も上がっているようだ。 Delighted to announce the public open source release of #StableDiffusion! Please see our release post and retweet! https://t.co/dEsBX7
「Stable Diffusion」で遊んでいたところ、定期的に謎の画像に差し変えられてしまう皆さん
852話さんには遠く及ばない... Gallery a samurai girl with japanese school uniform, japanese anime style A girl with wolf ear on silver hair, combat toon graphic, arknights, dolls frontline, pixiv girl's frontlineのつもりがdollsになってた...。その影響か人形っぽい雰囲気になっている。 concept idea of a kawaii girl with animal ear on her head, fantasy idle costume, equlip magic wand, beautiful face, thick coating painting, flower blooming, bir
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