先日統計検定準1級に合格することができました。 誰かの何かの役に立つと思うので記事に残そうと思います ※合格メソッドとかではないので責任は持てません! 確率と種々の応用は計算ミスした記憶があり無念です。 算数が苦手なのがこういうところに響きましたがなんとか合格できました。 私の紹介 37歳 経済学部出身(統計はそれなりにやってたけど嫌いだった、数学は結構得意) お仕事的には経営企画とか人事とかやってきた なんとなく面白そうなのでデータアナリストになった。3年目 3年前に統計検定2級合格 ツイッターはこちら※特に有益なことはいわないです こんな人です。情報とか統計を専攻していた訳ではないので準1級は結構ハードルが高かったです。勉強した内容と資格合格に向けた戦略を以下の手順で書いていきます。1回受けてダメだったので戦術を見直したことも記載していきます。 この記事で書いてること/書いてないこと/
Danny Driess1,2 Fei Xia1 Mehdi S. M. Sajjadi3 Corey Lynch1 Aakanksha Chowdhery3 Brian Ichter1 Ayzaan Wahid1 Jonathan Tompson1 Quan Vuong1 Tianhe Yu1 Wenlong Huang1 Yevgen Chebotar1 Pierre Sermanet1 Daniel Duckworth3 Sergey Levine1 Vincent Vanhoucke1 Karol Hausman1 Marc Toussaint2 Klaus Greff3 Andy Zeng1 Igor Mordatch3 Pete Florence1 1 2 3 Abstract Large language models have been demonstrated to pe
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2023年3月号です。2023年2月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 AWSでは、特にAmazon Fraud Detectorが使いやすいように改善されているのが印象的でした。不正検知モデルをマネージドな環境で構築・運用できるサービスですが、これまでと比べて少ないデータ量からでも開始できるようにコールドスタート機能がサポートされたほか、データをインポートする際に分かりやすいようスマートデータ検証機能が追加されました。 Google Cloudでは、プレビュー版ですがVertex AI Pipelinesで、テンプレートギャラリーの機能が公開されました。 それでは各々のアップデートを振り返って行ければと思います。 ※ アップデートは機械学習チームメンバー内で業務に取り入れられ
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい!」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
プロンプトエンジニアリングの記事です。 ChatGPTなどGPT-3.5系である程度安定して、加工しやすい出力を得るためのノウハウができたので書きました。土日に別の実験をしていて副産物的に得られたものです。 サンプルコードはTypeScriptですが、プログラミング言語に依存した話ではありません。簡単な正規表現による文字列置換のサンプルです。 出力を得られると何が嬉しいのか? 自然言語を自然言語で加工して、キーと値のペアを取得する、JSONを取得するなどすることができるようになるため、テキストを処理できる汎用ミドルウェアとしてLLMを使えるようになります。おそらくLLMを本格的にソフトウェアに組み込んでいく上で、基礎テクニックとなるでしょう。 異なる複数のプロンプトをつなぐときにも大切なテクニックです。 基本的な考え方 GPT-3.5系ではフォーマットを提示するとそのフォーマットに沿ったテ
OpenAI社が2023年3月1日に公開した「ChatGPT API」についての初心者向け記事です。 VisualStudio CodeとGoogle Apps ScriptでChatGPT(gpt-3.5-turbo)をより安全快適に使いましょう。 GASはともかくスプレッドシートでGPTを関数化すると、ものすごい勢いでトークンを失う&安定に動かない問題を解決しています。 =ChatGPT(A1) とすると… 「gpt-3.5-turbo」そもそも何が嬉しいの? 公式資料 まず何といってもモデルの使用料金がインパクトあります。 ChatGPTモデルファミリー「gpt-3.5-turbo」は、ChatGPT製品で使用しているものと同じモデルであり、既存の「GPT-3.5」よりもGPT-3.5モデルより10倍安く、価格は1,000トークンあたり0.002ドルです。 また、チャット以外の多くの
AIの専門家やシリコンバレー関係者は、GPT-4はGPT-3よりも数千億個以上多いパラメータ(データポイント)で学習すると考えており、大きな進化を遂げると見ているとThe Vergeは報じている。 パラメータが増えれば、AIはインターネットからより多量のデータを収集でき、理論的にはより精度が高くなる。 The Vergeによると、GPT-4は汎用人工知能(人間のように複雑なタスクを行う能力を持つAI)につながるかもしれないと考える人もいるという。しかし、OpenAIのCEOサム・アルトマン(Sam Altman)はこの噂を否定している。 StrictlyVCのインタビュー中、GPT-3の数十億のパラメータとGPT-4の数兆とされるパラメータを比較したグラフについて質問されたアルトマンは、「まったくのでたらめだ」と話している。 「GPT-4の噂話は馬鹿げたものだ」とアルトマンはStrictl
ランキング参加中GPT 目次 感情分析の改良 【感情の数値化】 【数値化の根拠】 喜び: 悲しみ: 怒り: 恐れ: 驚き: 嫌悪: 罪悪感: 愛情: 希望: 焦り: 【感情分析結果の文章表現】 【作者の意図】 【ごめんねと言ったのは誰】 【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】 【感想】 感情分析依頼のプロンプト まとめ 20230/03/07 追記 注意すべきこと 感情分析の改良 先にChatGPTに歌詞の感情分析をさせた結果を書きました。 過去の名曲に込められた感情をChatGPTが解説 - しろっこブログ その後、感情分析を指示するプロンプトを改良したところ、驚くべき結果が返ってきたので、結果を報告します。 感情分析の指示をしたのは以下の西島三重子さんの『池上線』(1978年) です。 歌詞は以下のサイトで見ることができ、曲も聞くことができます。 www.uta-net.com 感
ソフトウェア開発を手掛けるpicon(東京都渋谷区)は3月6日、対話型AI「ChatGPT」のAPIを活用したLINEbot「AIチャットくん」の累計ユーザー数が5日に20万人を超えたと発表した。 AIチャットくんは2日にサービスを開始。ユーザーはLINE上でChatGPTの機能が使える。無料で使う場合は1日5回までメッセージを送信可能。月額680円のプレミアムプランに加入すれば無制限に利用できる。 piconによれば、子育ての相談や物語の制作、旅行プランの作成などに利用する人が出ているという。ChatGPTを巡っては、提供元の米OpenAIが1日(現地時間)にAPIの提供を開始。さまざまな企業・個人による利用が広がっている。 関連記事 ChatGPT、美少女になる 立体AIキャラと魔合体でスムーズにおしゃべり Gateboxのデモ動画が話題 3月2日(日本時間)に公開された「ChatGP
知り合いなどを装って金銭をだまし取る「オレオレ詐欺」で、AI技術を用いて作った音声が利用されるケースが出てきていることが報告されています。2022年の「オレオレ詐欺」による被害額は、アメリカだけでも1100万ドル(約14億9000万円)に上っています。 Scammers are now using AI to sound like family members. It’s working. - The Washington Post https://www.washingtonpost.com/technology/2023/03/05/ai-voice-scam/ new: AI voice-cloning tech is making phone scams frighteningly believable. I talked to some who got duped. They w
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