生成系AIを中心に、今、データ＆AI活用が一般社会に広まってきています。そもそも「データ」や「AI」「データ分析」「データサイエンス」とは何なのか。それらの概念を説明し、AI・データサイエンスの全体像を整理します。さらに、社会人がAI・データサイエンスを学ばなければならない理由と学ぶ方法を紹介します。

ブラックボックスな機械学習モデルを理解するのに必要な、レポート出力をSageMaker Clarifyを使ってやってみました。 皆さんこんにちは。 クルトンです！ 今回は、以前やった解約率を予測するモデルの特徴量を確認するため、SageMaker Clarify(以降、Clarifyと呼称)でレポート出力をやってみました。レポート出力に際して、PDPのみのものと、PDPとSHAPを含めたものを出力しております。 XGBoostモデルの学習までのコードやその解説は、次のブログでご確認ください。 注意点 以降のコードは、SageMaker Studioで実行しています。また、上記ブログのXGBoostモデルを学習したコードまで実行済みとします。そのため、モデル学習までに使った変数を使用しています。 2023/05/30追記 本ブログで出力したレポートの見方についてブログ化しました。よければご覧

AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be

次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの？？という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容

CyberAgentのモデルを試したところですが、Rinna社も新しいモデルを出しました。 rinna、日本語に特化した36億パラメータのGPT言語モデルを公開｜rinna株式会社のプレスリリース ここですね。 https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-neox-3.6b ということで試します。 あれーいろいろ試したときはちゃんと東京、いや大阪って答えて面白かったのだけど、ちゃんと答えてくれない・・・ GPUメモリは14.8GB使っています。 torch_dtype=torch.float16を付けても8GBちょうどくらいのGPUメモリを使うので、8GB VRAMだとつらそうです。12GB VRAMであれば大丈夫そう。 そして、今回はチャット向けにトレーニングされたモデルも用意されています。 https://huggingface.co/rinna

同社はこれまで、日本語に特化した13億パラメーターのGPT言語をはじめ、BERT、HuBERT、CLIP、Stable Diffusionなどテキスト、音声、画像に関する事前学習モデルを公開。Hugging Faceでのモデルダウンロード数は累計160万を超えているという。 関連記事 サイバーエージェントが公開した大規模言語モデルの実力を試す 5月16日、サイバーエージェントが商用利用可能な7B（68億パラメータ）の大規模言語モデルOpenCalm7Bを公開した。早速その実力を試してみた。 AIりんな、VTuberになる　“中の人”は存在せず、AIがコメントに反応　YouTube、TikTokで配信 日本マイクロソフト発ベンチャーのrinnaが、自社キャラクター「AIりんな」をバーチャルYouTuberとしてデビューさせると発表した。YouTubeやTikTokで配信しながら視聴者と交流す

rinna株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna）は、日本語に特化した36億パラメータを持つ汎用言語モデルと対話言語モデルの2種類のGPT言語モデルをオープンソースで公開したことを発表いたします。 ■ 背景 rinnaは「人とAIの共創世界」をビジョンに掲げ、人と人との間にAIが介在することによる豊かなコミュニケーションを通して、すべての人が自分らしい創造性を発揮できる社会の実現を目指しています。このビジョンの実現に向けて、AIりんなをはじめとしたAIキャラクターと人のテキスト・音声・画像を介した新しいコミュニケーションの形を提供してきました。また、誰もが気軽にAIを使える世界を目指す「AIの民主化」という考え方に共感し、研究成果を積極的に発表・公開してきました。これまでに日本語に特化したGPT・BERT・HuBERT・CLIP・Stable Di

CyberAgentが日本語LLMを公開していたので、とりあえず動かしてみました。 サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント モデルは次のように6サイズ提供されています。 ※ Rinna社も同時に新しいモデルを出したので試しています。 Rinnaの新しい3Bモデルを試してみる - きしだのHatena open-calm-small(160M) まずはopen-calm-small。160Mパラメータです。 このあたりは動作確認用なので、内容は気にしない。 GPUメモリは1.3GBくらいの消費です。 open-calm-medium(400M) 次にopen-calm-medium。400Mパラメータです。 このへんも細かいことは気にしないけど、なんかま

日本新聞協会が「生成AI」に関する見解を発表しました。健全な言論空間を守る観点から課題が生じている、としています。

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

電通は5月17日、ChatGPT（GPT-4）を活用した「キャラクターとの自動対話サービス」のプロトタイプを開発したと発表した。2021年に発表した「キャラクターCXソリューション」の一環で、アニメや企業のキャラクター、各種IPなどをインタフェースとして使うことで、顧客体験の向上につなげる。 実証実験として、「いらすとや」のキャラクターに同サービスを適用（許諾済み）。実際に会話できるAIチャットサービスの実証実験を開始した。プロトタイプでは、キャラクターを3Dモデル化し、話し方や動きの特徴を設計、インプットしている。併せて「責任あるAI」を目指し、ガイドライン策定なども強化する。

「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。 【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH https://booth.pm/ja/items/4728147 まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。 ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。 ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。 ChatGraphの

山口県の岩国地区消防組合の消防隊員4人が、訪れていない観光地で撮影したような合成写真を提出し、旅行の助成金各1万円を受け取っていた。すぐ合成とばれたが、画像生成AI（人工知能）の進歩で偽写真問題は今後深刻化する可能性もある。対策はあるのか。（大杉はるか） 同組合には、組合員3人以上で旅行すると、泊まりがけで1人1万円、日帰りで5000円を互助会費から助成する制度がある。旅行後に報告書と、全員が写った写真を提出すれば、受け取れる。今回の4人は同じ出張所の隊員（20〜50代）で、3月に広島旅行を申請し、宮島（広島県廿日市市）の厳島神社の鳥居前で撮ったような写真を提出。背景と人物の間に余白があるなど不自然だったため、不正が発覚した。

アメリカ連邦議会の上院司法委員会は、2023年5月16日にAIの監視と規制について公聴会を開き、OpenAIのサム・アルトマンCEOらを証人として喚問しました。この公聴会の開催に際して、画像生成Ai「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIのエマード・モスタークCEOが、AIにおけるオープンソースの重要性と意義を訴える公開書簡を発表しました。 Advocating for Open Models in AI Oversight: Stability AI's Letter to the United States Senate — Stability AI https://ja.stability.ai/blog/stability-ai-letter-us-senate-ai-oversight (PDFファイル)Stability AI - Dear C

Stable Diffusionのオリジナルリリース以来、DreamStudioはStability AIが新しいモデルや機能を使用する際の主要なインターフェースとして機能してきました。最近では、私たちの最新の画像生成モデルであるSDXLを使用するためにアップグレードされたことをご記憶の方も多いと思います。このアプリケーションは、生成AIの能力を多くの人たちに届けるためのプラットフォームとして最初に開発されました。 私たちの目標は、より広いコミュニティと協力して、ユーザーが自由に使える生成AIのためのワールドクラスのユーザーインターフェイスを作ることです。 StableStudioの機能拡張について DreamStudioは、当初Disco Diffusionのアニメーションスタジオとしてイメージしていました。2022年夏、Stable Diffusionの登場を目前に控え、フォーカスは画

文字を打ち込むと画像を作ってくれる画像生成AI。3月には自動運転スタートアップのチューリングが、画像生成AIを活用してデザインしたコンセプトカーを発表した。誰でも使えるAIは、誰でもカーデザインできることを意味するのだろうか？　試してみた。 ◆Midjourneyというアプリ チューリングのコンセプトカーの開発で、デザインを担当した開発支援企業の日南は『Stable Diffusion』というアプリを使った。しかしこれ、いろいろ調べたら、筆者のパソコンには荷が重い。動いたとしても、かなり遅くなりそうだ。 そこで選んだのが『Midjourney』だ。こちらは『Discord』というチャットサービスのなかで使う画像生成AI。クラウド上で画像生成するので、端末の性能に依存しない。スマホやタブレットでも使える。ただし『Stable Diffusion』が無料で使えるのに対して、『Midjourne

テスラが、株主対象のイベントで自社製のヒト型ロボット「Tesla Bot」の新しい動画を公開しました。 テスラCEOのイーロン・マスク氏いわく、この動画のTesla Botはイベントの前夜に組み上げられたばかりだとのこと。 しかし、ほぼエンドスケルトン状態だった昨年のTesla AI Dayイベント当時とは異なり、上半身は外装で覆われ、まるで量産モデルのようにスッキリした印象になっています。

Microsoftは2023年5月4日（米国時間）、「Microsoft Edge」（以下、Edge）と「Microsoft Bing」（以下、Bing）の機能追加や今後のアップデート方針などについて同社公式ブログで発表した。 Bingがオープンプレビューに MicrosoftアカウントでBingにサインインするだけで、対話型AI（人工知能）「新しいBing」とEdgeを試すことができるようになった。 よりビジュアルな検索機能を追加 Bingでは、ナレッジカードやビジュアル検索機能を以前から提供していた。それと同じことが「新しいBing」のチャット上でもできるようになる。チャートやグラフを含む視覚的な回答が可能になるという。 また、2023年3月から提供を開始していた画像生成AI「Bing Image Creator」を「新しいBing」でも利用できるようになり、対応言語もBingが対応し

リンクアカデミーは「リスキリング対象者層のITスキル教育」に関する調査結果を発表した。リスキリングに「既に取り組んでいる」は、2022年調査から3倍以上増加した。また約3割が、DX推進には管理職や中間層のIT教育が必要と考えていた。 全国でキャリアスクールを運営するリンクアカデミーは2023年5月8日、「リスキリング対象者層のITスキル教育」に関する調査結果を発表した。 同調査は2022年2月と2023年3月に実施した。調査対象は経営者、人事担当者などのリスキリング施策導入者層とそれ以外の従業員が該当するリスキリング対象者層で、2022年はリスキリング施策導入者層507人、リスキリング対象者層508人の合計1015人、2023年はリスキリング施策導入者層521人、リスキリング対象者層533人の合計1054人から回答を得た。なお、同調査でのリスキリングは、「現職とは異なる職種、特にデジタル職