用語「適合率」について説明。二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つで、機械学習モデルによる予測値が「陽性」で、かつ、実際の正解値も「陽性」だった正解数（＝TP）を、「陽性」と予測した全てのデータ数（＝TP＋FP）で割った値を指す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習における適合率（Precision、精密さ、精密度、精度）とは、（基本的に）二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、「陽性（Positive、正例）」と予測したデータの中で実際に「陽性」が正解だった確率である。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。 言い換えると適合率は、機械学習モデルによる予測が陽性だった場合に、どれくらい正解に「適合」できるか、を表現したものだ。適合率の計算は、予測値が「陽性」で、かつ、実際の正解値も「陽性」だった正解数（＝TP）を、「陽性」と予

本記事は、Pandas の公式ドキュメントのUser Guide - Group by: split-apply-combineを機械翻訳した後、一部の不自然な文章を手直ししたものである。 誤訳の指摘・代訳案・質問等があればコメント欄や編集リクエストでお願いします。 Pandas公式ドキュメント日本語訳記事一覧 データの取得と選択 マルチインデックス・高度な索引 mergeとjoinとconcatenateとcompare テーブルの整形とピボットテーブル テキストデータの操作 欠損データの操作 重複ラベル カテゴリデータ Group by - 分割・適用・結合 Group by - 分割・適用・結合 group byとは、以下の1つまたは複数のステップを含む処理を指します。 分割（Splitting）：ある基準に基づいてデータをグループに分ける。 適用（Applying）：各グループに独

Whisper is an automatic speech recognition (ASR) system trained on 680,000 hours of multilingual and multitask supervised data collected from the web. We show that the use of such a large and diverse dataset leads to improved robustness to accents, background noise and technical language. Moreover, it enables transcription in multiple languages, as well as translation from those languages into Eng

We've trained a neural net called Whisper that approaches human-level robustness and accuracy on English speech rec… https://t.co/Mf4o1G01aA

画像生成AI「DALL・E 2」や文章生成AI「GPT-3」といった高性能AIを開発してきたAI開発組織のOpenAIが、新たに音声を超高精度で認識して文章に書き起こせるAI「Whisper」を発表しました。発表と同時に公開されたサンプルでは「早口のセールストーク」や「ハイテンポな曲の歌詞」などの音声でも問題なく文字起こしできる性能の高さが示されています。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper Whisperはインターネット上から収集された合計68万時間におよぶ音声データでトレーニングされた文字起こしAIです。OpenAIのブログ記事には「早口のセールストーク」「K-POPの曲」「フランス語」「独特なアクセン

今日、OpenAIが英語の音声認識において人レベルに近い堅牢性と精度を持つニューラルネット「Whisper」を発表。しかもオープンソース。大規模で多様な教師付きデータセットにより、アクセント、背景雑音、専門用語に対する堅牢性が向上… https://t.co/uWtz0ceTor

2022年8月に一般公開されたStable Diffusionは、入力した言葉に従って画像を自動で生成してくれるAIです。そんなStable Diffusionを画像生成AIだけではなく強力な非可逆画像圧縮コーデックとして使う方法について、ソフトウェアエンジニアのマシュー・ビュールマン氏が解説しています。 Stable Diffusion based Image Compression | by Matthias Bühlmann | Sep, 2022 | Medium https://matthias-buehlmann.medium.com/stable-diffusion-based-image-compresssion-6f1f0a399202 実際に以下の画像はすべて512×512ピクセルに圧縮した画像で、サンフランシスコ市街を撮影したもの。1枚目がJPEG形式、2枚目がWeb

画像生成AI「Stable Diffusion」をウェブブラウザから簡単に操作できる「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UI」用のアドオンで、画像から画像を生成する「img2img」モードで文字列に応じて自動的に画像を部分修正するためのマスクを作成してくれるのが「txt2mask for Stable Diffusion」です。このアドオンを導入することで、ブラシツールで画像を選択してマスクを作成する必要がなくなります。 GitHub - ThereforeGames/txt2mask: Automatically create masks for Stable Diffusion inpainting using natural language. https://github.com/ThereforeGames/txt2mask AUTOMATIC

こんにちは。パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛です。 今回は、世間で注目されているMidjourneyやDALLE2（DALL-E2、ダリツー）などの｢画像生成AI｣のビジネス応用と注意点についてまとめたいと思います。 まず初めに、画像生成AIの紹介をします。 これまでの｢AI｣は、人間の模倣はできてもクリエイティブな部分までは再現できないと言われてきました。しかし、近年ではアートやデザイン、映像、音楽、文章といったクリエイティブの領域にもAI活用が広がっています。その最たる例が、今回のテーマの｢画像生成AI｣なのです。 AIならではの特徴として、人間の持つ固定観念のようなものを越えて、これまでに見られなかった面白い作品が生み出される点が魅力となり、話題を呼んでいます。 実際、現在TwitterなどのSNSでも｢#AIアート｣などのハッシュタグで、多くのAIアート

AIに呪文を唱えて絵を描く、AIイラスト・AI絵画の一大ブームが起きています。その先駆的サービスであるMidjourneyが公開されたと同時に飛びつき、オープンソース公開されたStable Diffusionはすぐに自分のマシンにインストールして制作を始めたアーティスト、852話（ハコニワ）さん。彼女がAIと共同で制作した画集「Artificial Images　Midjourney / Stable DiffusionによるAIアートコレクション」が9月23日、インプレスR&Dから発売されます。これら新世代AI絵画によって生成した、紙の書籍としても出版される画集としては日本初。言葉さえ用意すれば誰にでも完成度の高い絵を描ける「AI絵画」に、なぜイラストレーターが積極的に取り組むのか、話を聞いてきました。 MidjourneyとStable Diffusionは、「スクリプト」と呼ばれる、

ボーイングは現地時間9月20日、運航に影響のある問題を人工知能（AI）を活用して対処する「インサイトアクセラレーター」（IA）を、全日本空輸（ANA/NH）がローンチカスタマーとして導入すると発表した。アルゴリズムを使用し異常を分類・検出するクラウドベースの技術で、問題が発生する前に特定・対処が可能となる。 IAはクラウドを活用した予知保全ソフトウェアで、AIが これより先は会員の方のみご覧いただけます。 無料会員は、有料記事を月あたり3記事まで無料でご覧いただけます。 有料会員は、すべての有料記事をご覧いただけます。 会員の方はログインしてご覧ください。 ご登録のない方は、無料会員登録すると続きをお読みいただけます。 無料会員として登録後、有料会員登録も希望する方は、会員用ページよりログイン後、有料会員登録をお願い致します。

「AI（人工知能）の民主化」と呼んでいいほど、AIを自ら開発・運用しようという機運が高まっている。データサイエンティストではない一般的なビジネスパーソンが統計や機械学習アルゴリズムに自ら触れ、データを分析してその結果を業務に活用し始めている。実際にアルゴリズムに触れる機会が増えたと感じる読者も多いだろう。 一方で、「アルゴリズムが色々とあり過ぎて、どこから勉強を始めるべきか分からない」といった悩みの声をよく聞く。そこで本特集はコンサルティングファームで働く現役データサイエンティストの視点から、ビジネスに使える最新のアルゴリズムを10種類選んで紹介する。 データサイエンスで利用されるアルゴリズムには、一つ一つ違った特性があり、業務シーンによって向き不向きがある。そこで本特集ではビジネスに使えるアルゴリズムを、以下の4項目の観点で評価した。 簡便性……専門知識が不要で、すぐに実装できること 汎

計画立案には「混合整数最適化」アルゴリズムがお薦め、自然言語処理ならBERT 現役データサイエンティストの視点から、ビジネスに使える最新のアルゴリズムを選んで紹介する。今回は「最適化計算」を解説し、選外として「自然言語処理」にも触れる。 2022.10.13 「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め 現役データサイエンティストがビジネスに使える最新のアルゴリズムを選んで紹介する特集。今回は米Google（グーグル）や米Meta（メタ）が開発した「時系列分析」で使える最新手法を見ていこう。 2022.10.06 ビジネスで使える「教師あり学習」「因果推論」のアルゴリズムはこれだ コンサルティングファームで働く現役データサイエンティストの視点から、ビジネスに使える最新のアルゴリズムを紹介する。今回は「教師あり学習」「因果推論」のアルゴリズムを見ていこう。 2022.

AIペアプログラミング「GitHub Copilot」を試したくなる！　8つの便利な利用法がこれだ：非英語話者のサポート、辞書作成、コードテストなど GitHubはAIペアプログラミングツール「GitHub Copilot」の楽しく有益な8つのユースケースを紹介した。コードのテストに役立てることはもちろん、不慣れなプログラミング言語を慣れ親しんだプログラミング言語に翻訳するといった使い方もできるという。 GitHubは2022年9月14日（米国時間）、2022年6月に一般提供を開始した「GitHub Copilot」について、楽しく有益な8つのユースケースを紹介した。 GitHub Copilotは「Visual Studio Code」「Visual Studio」「Neovim」、JetBrainsの一連の統合開発環境（IDE）などで拡張機能として使用できるAIペアプログラミングツール