筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入（またもや金欠）。 前回は単回帰分析により、説明変数xの値から目的変数yの値を予測するための回帰式を求めたり、回帰式を基に予測を行ったりしました。 今回は、説明変数が複数ある場合の重回帰分析に取り組みます。図1の例であれば、年式が説明変数x1、走行距離が説明変数x2、排気量が説明変数x3となり、本体価格が目的変数yとなります。図1のデータでは実際のメーカーや車種の名称が使われていますが、本体価格などの値は架空のものです。 図1　重回帰分析を利用して中古車の価

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Install Hyperdiv and open the documentation app locally. The documentation app is built with Hyperdiv and describes Hyperdiv in detail. Hyperdiv requires Python 3.9+ and has been tested on macOS and Linux.

こんにちは、AI・機械学習チームの浮田です。最近、私が筆頭著者の論文が公開されたので、今回はその紹介をします。 発表した論文はこちらです： www.ncbi.nlm.nih.gov この論文では、 胸部X線 (レントゲン) から間質性肺炎を検出するAIの評価を行いました。 結果、このAIを使うことで医師の読影成績が統計的有意に改善しました。 このAIを使うことで間質性肺炎の見落としを減らすことができることが期待されます。 エンジニアリンググループで論文を書くのは珍しい機会でしたが、査読対応など大変な時も経て無事公開することができました。 図1. 今回開発・検証した医療AIの実際の画面。プレスリリースより転載 今回開発・検証した医療AIの概要 有効性を検証するための臨床試験 目的 データセット、実験設定 結果 評価方法の詳細 感想 We're hiring! 今回開発・検証した医療AIの概要

昨年は花粉の当たり年だったようで、初めて花粉症になりました。ヒノキの頃だったと記憶していますが、かなり辛かった記憶があります。花粉症の方はこの辛さを長年経験されていたのですね。頭が下がります。 さて、ウエザーニュースには全国各地の花粉飛散データのダウンロードが行えます。常識の範囲内なら無料で使えるようなので、ログ作りのためにPythonでデータを取り込むコードを作りたいと思います。 本記事は準備編になります。 情報収集 先ほど思い立ったところなので、本日は情報収集をして、まとめておきたいと思います。 公式のリンク先 ポールンロボによる観測・解析：花粉飛散数データの無料ダウンロード CSV形式とAPIの2パターン選べます。 APIの型 そもそもAPIとは何なのでしょうか？ API （Application Programming Interface）とは、簡単に言うと「サービスが持つ便利な機

At Google, we believe in making AI helpful for everyone. We have a long history of contributing innovations to the open community, such as with Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold, and AlphaCode. Today, we’re excited to introduce a new generation of open models from Google to assist developers and researchers in building AI responsibly. Gemma open modelsGemma is a family of lightwei

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Gemma: Introducing new state-of-the-art open models 1. Gemma「Gemma」は、「Gemini」と同じ技術を基に構築された、軽量で最先端のオープンモデルです。「Google DeepMind」と「Google」の他のチームによって開発された「Gemma」は、「Gemini」からインスピレーションを受けており、その名前はラテン語で「宝石」を意味するgemmaを反映しています。モデルの重み付けに伴い、開発者のイノベーションをサポートし、コラボレーションを促進し、「Gemma」の責任ある使用をガイドするためのツールもリリースします。 「Gemma」は本日より世界中で利用可能になります。 知っておくべき重要な詳細は次のとおりです。 ・「Gemma 2B」「Gemma 7B」の2つのサイズの

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表　月2900円で利用可　チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース　コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini

スペイン在住のAI技術批評家アルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏がMediumに投稿した記事『ニューヨーク・タイムズ vs OpenAIは単なる法廷闘争ではない』では、ニューヨーク・タイムズ紙がOpenAIを著作権侵害で訴えた事案の意義を考察しています。 同紙の記事が許可なく生成AIの学習データに使われたとするこの訴訟に関して、ロメロ氏は3つのレイヤーがあると指摘したうえで、それぞれのレイヤーを以下のように説明しています。 ニューヨーク・タイムズ vs OpenAI訴訟の3つのレイヤー 法的レイヤー：ニューヨーク・タイムズ紙が提出した訴状には、GPT-4が同紙記事をほぼ逐語的に出力する事例が掲載されていた。この事例は、著作権侵害の動かぬ証拠のように見える。 技術的レイヤー：AI専門家によれば、LLMはインターネットの全情報を非可逆的に圧縮するJPEGのようなものであり、入力

ルネサスがエッジAIで処理性能130TOPSを達成、高い電力効率でファンレス動作も：人工知能ニュース（1/2 ページ） ルネサス エレクトロニクスは「ISSCC 2024」において、新たなAIアクセラレータやCPUなど各種IPとの協調動作によりリアルタイム処理を実現するヘテロジニアスアーキテクチャ技術を開発したと発表した。AI処理性能で130TOPSを実現し、電力効率でも世界トップレベルとなる23.9TOPS／Wを達成したという。 ルネサス エレクトロニクスは2024年2月22日、半導体技術の国際会議である「ISSCC（International Solid-State Circuits Conference） 2024」（2024年2月18～22日、米国サンフランシスコ）において、新たなAI（人工知能）アクセラレータや、CPUなど各種IPとの協調動作によりリアルタイム処理を実現するヘテロ

OpenAIは2024年2月15日（米国時間）、テキストから最大60秒の動画を生成するAI（人工知能）モデル「Sora」を発表した。 Soraは、複数のキャラクターや特定の種類の動き、細部まで正確に表現された被写体、背景がある複雑なシーンを生成できる。ユーザーがプロンプト（指示）で要求したものだけでなく、それらが物理世界にどのように存在するかも理解しているとしている。 SoraのWebページでは、Soraによって生成された非常にリアルなさまざまな動画がそれぞれのテキストプロンプトとともに公開されている。 OpenAIは現在、Soraをレッドチーマー（誤った情報、憎悪に満ちたコンテンツ、偏見などの分野の専門家）に、危険やリスクの評価用に提供している。また、多くのビジュアルアーティスト、デザイナー、映画製作者にもアクセスを許可している。クリエイティブの専門家に最も役立つSoraの改良方法につい

「プロンプトインジェクション」「ジェイルブレイク」など5項目を診断　生成AI診断サービスをラックが提供開始：「生成AIを使ったシステムには特有の脆弱性がある」 ラックは、生成AIシステムのセキュリティを強化するサービス「生成AI活用システム リスク診断」の提供を開始した。生成AIを使ったシステムに特有の脆弱性が含まれていないかどうかを評価し、改善点をレポートする。

２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎

Geoff Weiss ［原文］ （翻訳：大場真由子、編集：井上俊彦） Feb. 21, 2024, 09:00 AM 深掘り 41,889 マイクロソフトのサティア・ナデラCEOは、同社の生成AIへの取り組みを主導してきたが、一部の初期ユーザーは失望している。 Stephen Brashear/Getty Images ウォール・ストリート・ジャーナルは、マイクロソフトのAIアシスタント、Copilotの初期導入者の中にはあまり感銘を受けていない人もいると報じている。 初期のユーザーは高額なコストに難色を示し、このAIはハルシネーションを起こしてしまうと話している。 マイクロソフトはこの生成AIの開発に数十億ドルを投資している。 マイクロソフト（Microsoft）は、新たに発表した生成AIアシスタントCopilot（コパイロット）で大きな賭けに出ているが、一部の初期の導入者はこのAIに

米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど

AIによって人の仕事が奪われるという議論が続いているが、ITを専門領域とするコンサル業も例外ではないようだ。 ガートナージャパン（以下、ガートナー）は2024年2月14日、「2029年までに、現在ITコンサルティングベンダーに委託している業務の30%はAI（人工知能）で実施するようになる」との見解を発表した。 AIで代替できる「3割」のITコンサル業務とは？ AIやクラウドをはじめとするテクノロジーやITサービスの活用は、機会とリスクが共存するデジタル時代に企業が成長を続けるための「生命線」といえる。ガートナーの海老名 剛氏（バイスプレジデント、アナリスト）は次のように説明する。 「市場競争で優位に立つためにデジタルビジネスの実現を経営層が強く意識する中、企業において、テクノロジーやITサービスの活用を中心的な立場で支えるソーシングや調達、ベンダー管理のリーダーに寄せる期待は大きくなってい

アメリカの大手半導体メーカー、エヌビディアの先月までの3か月間の決算は、生成AIの利用の急速な拡大を背景に、最終的な利益が前の年の同じ時期の8倍以上となるなど、大幅な増収増益となりました。 アメリカ西部カリフォルニア州に拠点を置く大手半導体メーカー、エヌビディアは21日、去年11月から先月までの3か月間の決算を発表しました。 それによりますと、売り上げは前の年の同じ時期の3.7倍に増えて221億300万ドル、日本円でおよそ3兆3100億円。 最終的な利益は前の年の同じ時期の8.7倍に増えて122億8500万ドル、日本円でおよそ1兆8400億円と大幅な増収増益になり、いずれも市場の予想を上回りました。 生成AIの利用が世界で急速に拡大し、この会社が生産する画像を処理する半導体で、大量の計算を同時に実行できる「GPU」の需要がデータセンター向けなどで急増したことが主な要因です。 また、ことし4

米半導体大手エヌビディアが21日発表した2023年11月〜24年1月期決算は、純利益が前年同期比8.7倍の122億8500万ドル（約1兆8400億円）だった。市場予想を上回った。売上高は3.7倍の221億300万ドルで、ともに過去最高だった。生成AI（人工知能）向け半導体の需要が急速に高まり、業績の急拡大が続いている。同日発表した2〜4月期の売上高見通しは240億ドル前後だった。220億ドル前