【AI狂牛病】AIイラストで画像生成AIが学ぶデータ崩壊が起こりつつある - ナゾロジー
画像生成AIモデルは、膨大なサンプルから学習し、新たな画像を生み出します。 その結果、今やネット上にはAI画像があふれています。 では、AIモデルが、知らず知らずのうちにAI画像を取り入れて学習するようになると、どうなるのでしょうか。 アメリカのライス大学（Rice University）に所属するリチャード・G・バラニューク氏ら研究チームは、生成AIモデルが合成データを学習して新たな合成データを生成するループが生じると、生成される合成データの品質はどんどん劣化していくと報告しました。 研究チームは、こうした状況を狂牛病（ウシにウシの肉骨粉をエサとして与える行為で蔓延した疾患）になぞらえています。 そして現在、静かに「AI狂牛病」が広がっているかもしれません。 この研究は2024年5月オーストリア・ウィーンで開催された深層学習分野の国際会議「ICLR 2024」で発表されていて、論文はプレ
ChatGPTの知能が急激に低下しているとの研究結果、単純な数学の問題の正答率が数カ月で98％から2％に悪化
OpenAIのChatGPTは、2022年11月のローンチ以来、驚異的な精度で世界を席巻しました。しかし、2023年3月から6月の間に、ChatGPTが簡単な数学を解く精度やセンシティブな話題に対する思慮深さが劇的に低下していたことが、アメリカ・スタンフォード大学の調べにより判明しました。 [2307.09009] How is ChatGPT's behavior changing over time? https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.09009 ChatGPT’s accuracy in solving basic math declined drastically, dropping from 98% to 2% within just a few months, study finds – Tech Startups | Tech Compa
「AI研究の6カ月停止」を要請したイーロン・マスク、自分は1万個のGPUを買い込み独自のAIプロジェクトを進めていることが判明
by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、
ChatGPTなどＡＩ、専門職の30％が活用－マーケティング関係者が熱心
オープンＡＩが開発したチャットボット「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」をオフィスの仕事にいち早く活用している人は、少なくない。瞬時にコンサルタントはメモを用意し、マーケティング担当者は新たな宣伝コピーを量産し、ソフトウエアエンジニアはバグを修正していることが、最新の調査で分かった。 約4500人の専門職を対象にソーシャルプラットフォームのフィッシュボウルが今月実施した調査の結果によれば、全体の約30％がチャットＧＰＴや他の人工知能（ＡＩ）プログラムを仕事で使ったことがある。アマゾン・ドット・コムやバンク・オブ・アメリカ（ＢｏｆＡ）、ＪＰモルガン、グーグル、ツイッター、メタ・プラットフォームズの社員・行員らも回答者に含まれる。 マーケティング関係の専門家は特に試験利用に熱心で、37％が仕事でＡＩを使った経験がある。技術者が35％、コンサルタントが30％で続く。メールの下書きやアイデアの発案
数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
10万件以上の物件データを学習したのにクソ失礼にも家賃69万の物件に対して28万だと査定した機械学習モデルは何を考えているのか。 - Qiita
10万件以上の物件データを学習したのにクソ失礼にも家賃69万の物件に対して28万だと査定した機械学習モデルは何を考えているのか。Python機械学習lightgbmSHAP こちらの記事をご覧いただきありがとうございます。 ちゃんと内容が伝わるようなタイトルを考えたらラノベみたいになってしまい、かえってわかりにくい気がしてきました。 以前からいくらかSUUMO物件について機械学習を用いたデータ分析を行っています。 今回は、10万件以上の物件データを与えてなかなか高精度な家賃予測が可能となった機械学習モデルが、クソ失礼にも家賃が安いと査定した高額物件がいくらかあったので、何を考えてクソ失礼な査定となったのかを調べます。 もしかしたらボッタくりかもわかりませんからね。楽しみですね。 モデルの学習について 基本的には前回記事と同じです。 使用した機械学習モデル 以前から引き続き LightGBM
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
富士通・NECは減収、野村総研は2桁増収…ITベンダー4社の格差の要因は？
1913年の創業時に刻まれた「そろばん（データ）主義」に基づき、データ分析を用いて、産業や企業に新たな尺度（物差し）を当てる組織横断的なアナリティクスチーム。データジャーナリズム時代におけるコンテンツの新しい在り方を模索している。 ダイヤモンド 決算報 「ダイヤモンド 決算報」では、企業の決算情報を四半期ごとにお伝えしていきます。3月期決算の企業であれば、通期決算は4月中旬から5月中旬、第1四半期は8月、第2四半期は11月、第3四半期は2月をめどに、最新決算を基にした分析や業績予測などをいち早くお伝えします。 バックナンバー一覧 コロナ禍が落ち着き始めたことで、市況も少しずつ回復しつつある。しかしビジネス界では、コロナショックから立ち直った企業と不調から抜け出せない企業とで明暗が分かれている。そこで、上場企業が発表した直近四半期の決算における売上高を前年同期と比べ、各業界の主要企業が置かれ
「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました （METI/経済産業省）
【12月10日発表資料差し替え】関連資料として「④【比較版】AI・データの利用に関する契約ガイドライン（データ編） 初版とVer.1.1の変更点」を追加します。 経済産業省は、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表します。 1．経緯・背景 経済産業省は、2018年6月、①データの利用等に関する契約、及び②AI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等を整理した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（以下、本ガイドライン）を策定しました。本ガイドラインは、データ利活用やAI技術開発に関する契約作成の手引きとして、国内でのビジネスや研究開発の実務において、広く参照されています。 本ガイドラインの内容を継続的に評価し、利便性を向上させるため
トップ｜一般社団法人データサイエンティスト協会
About us データサイエンティスト協会とは データサイエンティストが活躍する場の確保、拡充を実現し、エンパワーメントする 2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。
DataRobot と Palantir Foundry の連携によって、革新的なエンドツーエンドの需要予測ソリューションを実現 l DataRobot
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
MATLAB および Simulink による強化学習
最近のニュースで、強化学習のアルゴリズムがどのようにして囲碁、Dota 2、Starcraft 2 などのゲームでプロを破ったかが取り上げられました。強化学習は、機械学習の一種であり、ビデオゲームからロボット工学、自動運転車のような複雑な用途における人工知能の使用を可能にします。 プロジェクトで強化学習の技術を活用することに興味があっても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらいいでしょうか。 この ebook は、MATLAB® および Simulink® で強化学習を始められるように、用語を解説し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します ebook をダウンロードすると、以下の内容を学習することができます。
MLflowで実験管理入門 | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、Strategic AI Group(SAIG)の山野です。 今回は、機械学習の実験管理をテーマにMLflowについて紹介します。 1. 実験管理の必要性モデル開発では、様々な条件で大量の実験を時には複数人で回していくことがありますが、徐々に管理し切れなくなり、後から（必要に迫られて）もう一度その実験を再現しようと思ってもできなくて困る、ということがあります。 つまり、実験が終わって数ヶ月後に「あの実験てどのような条件で実施してどのような結果出たんだっけ？ +再現できる？」と聞かれても困らない状態を作れれば良いです。PoCが終わってプロダクション化のフェーズで、PoCの実験について確認されるケースが意外とあったりします。 管理すべき情報は、前処理・学習・評価それぞれで以下があります。 前処理 元データ <-> 前処理コード <-> 加工済データ 学習 加工済みデータ（学
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に
家賃保証サービスなどを提供するリース(新宿区）は、賃貸物件に申し込んだ人の属性などのデータから、家賃を滞納する可能性がどれぐらいあるかを判断するAI「滞納予測AI」を開発した。 このAIを搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を、家賃債務保証会社10社限定で無料提供する。同ツールを使えば、紙ベースの審査では45分かかっていた入居審査を16分に短縮できるという。 滞納予測AIは、リースが保証事業を運営する中で得た1万件以上のデータを基に開発。年齢や雇用形態、年収など9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いと滞納発生時期の予測を表示する。 同社が持つ、家賃保証の入居審査と家賃滞納データから20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムにデータを加えてモデルを更新。延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は、70％を超えたという。 今回、AIの学習・情報更新を加速させて予測精度をさらに上
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NEC、電子カルテに生成AI 紹介状の作成時間47%減 - 日本経済新聞
セブンイレブン、AIが発注提案 店舗負担4割減 - 日本経済新聞
NEC、AI研究用スパコン新設 国内最大の計算速度 - 日本経済新聞
Prediction One | ソニーネットワークコミュニケーションズ
https://jp.techcrunch.com/2021/11/22/2021-11-20-get-used-to-hearing-about-machine-learnings-operations-mlops-startups/
AI新興、ブームが一服 アベジャ、SOMPO関連会社に 強まる選別の視線 - 日本経済新聞
