連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はNumPyが提供するnumpy.datetime64クラスとnumpy.timedelta64クラスを紹介し、NumPyにおける日付の取り扱いについて話しました。その最後に、日付を含むCSVファイルをnumpy.loadtxt関数で読み込もうとすると例外が発生するのを確認しました。 from pathlib import Path print(Path('test.csv').read_text()) # 出力結果: #da
はじめに Streamlitって気づいたら神アプデしてますよね。もっと大々的に宣伝してほしいものです(←自分で情報取りに行け)。 さて、化学メーカーに勤めている"自称"データサイエンティストとしてはやはりベイズ最適化したい衝動に駆られます。Notebook上では実装できていたのですが、もっと簡単に使いたいし、周囲に広めるためにもアプリの方が便利だなぁと思いました。 世の中にはそんなアプリがあるけど、ダウンロードが必要だったり(社内申請めんどくさい)、お金がかかったり・・・そうだ!自作しよう! ということで、Streamlitでベイズ最適化による実験点提案アプリを自作しました。 ひとまず必要最低限の機能だけ実装したので、今後アップデートしていきます。 メインライブラリ streamlit==1.30.0 scikit-learn==1.4.0 ガウス過程回帰、ベイズ最適化 ・scikit-l
データ分析と機械学習のアプローチ: 日テレ データ分析と機械学習は、現代のビジネスや産業界において非常に重要な役割を果たしています。特に、メディア業界においては、視聴者の嗜好やトレンドを把握し、コンテンツの制作や配信戦略の最適化に役立てることが求められています。この記事では、日本テレビ(以下、日テレ)を例に挙げながら、データ分析と機械学習のアプローチがメディア業界にどのように活用されているかについて詳しく解説します。 日テレのデータ分析と機械学習の活用 日テレは、視聴者の好みや視聴行動を分析し、より魅力的な番組を制作するためにデータ分析と機械学習を活用しています。具体的な取り組みとしては、以下のようなものが挙げられます。 視聴率予測: 過去の視聴データや番組の属性(出演者、ジャンル、放送時間帯など)を元に、将来の番組の視聴率を予測するモデルを構築しています。これにより、視聴率の高い番組を制
The capacity of a neural network to absorb information is limited by its number of parameters. Conditional computation, where parts of the network are active on a per-example basis, has been proposed in theory as a way of dramatically increasing model capacity without a proportional increase in computation. In practice, however, there are significant algorithmic and performance challenges. In this
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
「ChatGPT」を展開するOpenAIが、Google検索に対抗することを目指す新しい検索サービスの開発に取り組んでいると報じられました。新たな検索サービスは、Microsoftの検索エンジンであるBingを活用するとみられています。 OpenAI Develops Web Search Product in Challenge to Google — The Information https://www.theinformation.com/articles/openai-develops-web-search-product-in-challenge-to-google ChatGPT Creator OpenAI May Take On Google With Its Own Internet Search Tool https://www.slashgear.com/15181
ChatGPTやDALL-Eなどの生成AIを開発するOpenAIがMicrosoftと協力し、悪意のあるサイバー活動にAIを使用しようとした5つの攻撃者グループをブロックしたと報告しました。いずれのグループも、ロシアや北朝鮮などの国家が背後に存在しているとのことです。 Disrupting malicious uses of AI by state-affiliated threat actors https://openai.com/blog/disrupting-malicious-uses-of-ai-by-state-affiliated-threat-actors Staying ahead of threat actors in the age of AI | Microsoft Security Blog https://www.microsoft.com/en-us/sec
ChatGPTが登場して間もないころ、動画生成AIの初期モデルがリリースされて注目を集めたが、クオリティの低さに落胆の声が相次いだ。しかし、約1年が経過しようとしている現在、動画生成AIは目覚ましい進化を見せ、マーケティングやデザイン分野などで実際に利用できる水準にまでクオリティは高まっている。現在、動画生成AIはどのような実力を持つのか、その現状を探ってみた。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ/音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト
東京大学、富山大学、カリファルニア大学サンフランシスコ校、マウントサイナイ医科大学などの研究グループは、機械学習で脳MRI画像データから精神病発症リスクを判別するシステムを開発した。テスト用データセットを対象とした場合で85%、独立した確認データセットを対象とした場合でも70%以上の正答率が得られたという。 従来の機械学習を利用して精神病発症リスクを判別するシステムは、MRI画像を撮影する機種の違いに起因する画像の差と、思春期に発生する脳構造の大きな変化により、精度が不十分だった。研究グループが今回利用したのは、国際コンソーシアム(Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta-Analysis for Clinical High Risk:ENIGMA CHR)に集積されたMRI画像。内訳は精神病ハイリスク群が1165名分で、健常対照群が102
OpenAIは2月15日(現地時間)、テキストから最大1分間の動画を生成できる動画生成AIモデル「Sora」を大量のデモ動画と共に発表した。複数のキャラクター、特定の種類の動き、被写体と背景の正確な詳細を含む複雑なシーンを生成することができるという。 プロンプトから破綻のない動画を生成 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beautiful, snowy… pic.twitter.com
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Sora 1. Sora「Sora」は、テキスト指示から現実的で想像力に富んだシーンを作成できる、動画生成モデルです。 OpenAIでは、人々が現実世界の相互作用を必要とする問題を解決するのに役立つ学習モデルを目標に、動いている物理的な世界を理解してシミュレートするようにAIを教えています。 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beau
Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi
米OpenAIは2月15日(現地時間)、テキストプロンプトから最長1分の動画を生成するAIモデル「Sora」を発表した。一部のユーザーに公開し、フィードバックに基づいて改善していく計画。 SoraのWebページ(リンクは記事末)は「Soraは、テキストの指示から現実的で想像力豊かなシーンを作成できるAIモデルだ」と謳っている。このページには多数の動画が掲載されているが、すべてSoraが生成し、修正していないものという。 複数のキャラクター、特定の種類のモーションなどを含む複雑なシーンを生成できるとしている。ユーザーがプロンプトで何を要求したかだけでなく、物理的な世界で実際にどのように存在するかも理解するという。 例として挙げられた動画の1つは、「スタイリッシュな女性が、暖かく輝くネオンとデジタルサイネージで満たされた東京の通りを歩いている。彼女は黒い革のジャケット、赤いロングドレス、黒いブ
チャットGPTの驚くべき進化 生成AIが登場して1年。オープンAIのチャットGPTはいくつかの点で進展しています。 まず、23年2月に有料版のチャットGPTプラスを開始しています。無料版のチャットGPTでは、1回の質問に対する回答の最大応答文が1024単語(日本語で約2000文字)と制限されていますが、チャットGPTプラスでは約2万5000語と大幅に緩和されています。 しかも無料版がGPT3.5を使用しているのに対し、有料版では同年3月よりGPT4が採用され、より精度の高い回答が得られるようになっています。 有料版ではプラグインも利用できるようになっています。プラグインというのは、機能を拡張するための追加モジュールで、いわば便利な部品を追加して利用できるというものです。たとえばインターネット内の特定のページを元に回答してくれるプラグインや、食べログと連携し、レストランの検索と予約を助けてく
「iOS 18」には多くの新しいAI機能が搭載されると噂されていますが、Appleはこれに合わせて「iPhone 16」の大きなハードウェア・アップグレードを準備しているといわれています。經濟日報が新たに報じたところによると、Appleの次期プロセッサファミリーである「M4」と「A18」は内蔵AIコンピューティングコア数が大幅に増加します。 新しいiPhoneのイメージそれによると、今年は、M3とA17プロセッサのAIコンピューティング能力を大幅に強化するだけでなく、新世代のM4とA18プロセッサのAIコンピューティングコア数と性能ともに大幅に向上させ、すべての製品ラインにおけるAIアプリケーションの搭載率が大幅に上昇する見込みです。 アップグレードされたNeural Engine(ニューラルエンジン)は、AI/機械学習タスクのパフォーマンスを向上させるでしょう。 iOS 18は、Siri
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