男と女が寄りそうとどうなるのか - Qiita
この記事は Go Advent Calendar 2017 の記事です。 アダムとイブ 男と女が寄りそうとどうなるのか。これは神様がアダムとイブという異なる性を地に授けた時から既に決まっている事なのもしれません。 このお題を解き明かしたい。Go 言語を使って。 ネタとしては以下の記事を参考にしました。 どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた | 人工知能ニュースメディア AINOW 男と女が寄りそう事。それはつまり「男」というベクトルと「女」というベクトルが合わさった時にどの様な結果が得られるのかという事なのです。 そこで今回は「男」というワードと「女」というワードのベクトルを合成する為に word2vec を使ってこのお題を調べてみようと思います。 word2vec とは 自然言語処理を行う手法の一つとして word2vec があります。word2v
Kaggleで始める機械学習入門 - Qiita
機械学習を学んで何かをコードを作ってみよう、と思うときにネックになるのが学習用データと実行環境ですよね。何千件もあるデータを用意するのは大変ですし、初学者にとって高価なGPUを購入するのはハードルが高いです。 そこで機械学習のプラットフォームであるKaggleを利用し、チュートリアルでタイタニック生存者予測に取り組んでみます。 Kaggleにユーザ登録する まずKaggleを開き、Registerボタンをクリックします。Googleアカウントでユーザ登録するか、メールからユーザ登録するか、お好きな方でどうぞ。 Kaggleは英語のみですので、DeepLなどで翻訳しながら進めると良いかもしれません。 コンペに参加する ユーザ登録できたら、「Competitions」を開き、おそらく先頭に表示されているであろう「Titanic」を選んでください。次のURLから直接アクセスしてもOK。 http
AIの力で自分の声を好きな声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」が登場
自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換してくれるボイスチェンジャーは、ライブ配信やムービー投稿の際にありがたい存在です。しかし、ボイスチェンジャーによって変換できる音声は固定されており、自分好みの音声に変換できるボイスチェンジャーを見つけるのは困難です。天王洲アイル氏は、この問題をAIを用いて解決する方法について解説し、さらにAIの力で自分の声を好みの声にリアルタイム変換できるボイスチェンジャー「MMVC」を公開しています。 VRChatなどの登場によって誰でも好きなアバターを使って好きなキャラクターになりきることが可能となりました。また、自分の声を美少女ボイスやイケメンボイスに変換できるボイスチェンジャーも多くの種類が存在しています。しかし、既存のボイスチェンジャーには「理想的な結果を得るためにはボイスチェンジャーに合わせた発声練習が必要」「リアルタイム変換が不可能なため、会話やラ
【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
Bing AIの使い方。ChatGPTとはここが違う！【7月20日更新】
Bing AIの使い方。ChatGPTとはここが違う！【7月20日更新】2023.07.20 22:30120,640 編集部 まったく新しいBing。 ChatGPTを筆頭にAI旋風が止まりませんが、 マイクロソフトの対話型AI｢Bing AI｣のことを忘れてはいけません。ChatGPTと同じくらいの賢さを持ちながら、検索エンジンBingの技術も持ち合わせたヤバい奴。Bing AIの何がヤバいのか、ChatGPTとどう違うのかをまとめました。 Bing AIって何？Bingはマイクロソフトが提供する検索エンジン。このBingに新しく搭載された｢AIとのチャット機能｣がBing AIです。AIと会話ができるだけでなく、ウェブ上にある最新情報を人間の代わりにAIが検索しながら質問に答えてくれるのが特徴です。 例えば、｢20万円台のゲーミングPCのおすすめ｣を聞くと、最新のパーツの値段や在庫状
反AIさんへ。とりあえず他人の著作権の侵害やめてもらっていいですか
3Dポーズ集 @3dpose ＞「著作物の表現」を無断で素材化 これは人間も同じです。 反AIの方々に対する危惧は、生きている人間を真っ先に潰しかねない線引きを多用しているからで、真っ先にそこを整理していただきたいです。 学習段階と出力段階を分ける基礎からやってもらいたいです。 twitter.com/gamerokuda/sta… 2023-07-09 07:40:35 3Dポーズ集 @3dpose そしてもう一点。 権利侵害だなんだと言うのであれば、これらアップロードされた画像の権利者に許可は取ってるんですね？ 反論のために無断で使用しているのは素材として使用しているのと何が違うんですか。 こういう所がダブスタなんですよ。 twitter.com/gamerokuda/sta… 2023-07-09 07:42:04
ごちきか
ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一貫として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか（gochikika） は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ
◆ 言語ＡＩの原理と能力 .1: Open ブログ
この図の意味は、該当項目で説明した。そちらを参照。 → ＡＩが考えるには？ .1: Open ブログ ここで、パーセプトロンは何をやっているかというと、次のことだ。 「前の層の各細胞から受けた信号を、重みづけした上で、総和を取る」 ここでは、総和を取る Σ という数式を使って書かれる。次の記事で説明されているとおり。 → 多層パーセプトロン - Wikipedia この層を増やせば増やすほど、思考の能力が上がることになる。人間の脳では、およそ６ぐらいの層があるようだ。 神経細胞が多数存在している大脳皮質には、神経細胞が一様に雑に配置されているわけではなく、神経細胞の配列の特徴から、おおよそ６つの層構造が形成されています。配列している神経細胞の大きさや形、密度の違いから、顕微鏡的には、分子層、外顆粒細胞層、外錐体細胞層、内顆粒細胞層、内錐体細胞層、多形細胞層が区別されます。しかし、これらの６
AIQuest2021に向いている人・向いていない人｜JoanOfArc
皆様こんにちは。私は AIQuest 2020 に参加・修了した黒男(Twitter : @Black_Jack_2021) といいます。今年も AIQuest 2021 が開催されるということで、参加を迷っていらっしゃる方もいるかと思い、簡単ではありますが自分の意見を発信させて頂ければと思います。 1. そもそもあなたは誰？ と思われる方もいらっしゃると思いますので簡単に自己紹介だけさせていただきます（興味がない方は飛ばしていただいて結構です。）。私は去年まで学生（経済学系の大学院生）で、今年から金融機関でデータサイエンティストとして勤務しているものです。したがって私が AIQuest に参加したとき、まだ学生でした。当時の自分のスペックは以下のようなイメージです。 1. 機械学習 全く専門といえるほどの知識はないが、大学の講義でかじったり簡単なテーブルコンペに出たりした経験が少しある程
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
Gymnasium Documentation
An API standard for reinforcement learning with a diverse collection of reference environments Gymnasium is a maintained fork of OpenAI’s Gym library. The Gymnasium interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems, and has a compatibility wrapper for old Gym environments: import gymnasium as gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info =
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
GitHub - Farama-Foundation/Gymnasium: An API standard for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
Gymnasium is an open source Python library for developing and comparing reinforcement learning algorithms by providing a standard API to communicate between learning algorithms and environments, as well as a standard set of environments compliant with that API. This is a fork of OpenAI's Gym library by its maintainers (OpenAI handed over maintenance a few years ago to an outside team), and is wher
ドラクエ4風のAIバトルを深層学習で作ってみた - Qiita
はじめに みなさんはRPG、そしてAIバトルと聞いて、何を想像しますか？ 著者にとって真っ先に思い出されるのは、それは、1990(平成2年)に当時のエニックス社から発売されたドラゴンクエストIV（以下ドラクエ4）に他なりません。バトル上での経験がその後のプレイヤーの行動パターンに影響を与えるという、その斬新なシステムに衝撃を受けた記憶が今でも鮮明に残っています。 さて、ドラクエ4はバトル上の経験を学習して、次の行動に影響を与えるという点で、ある意味で現代の機械学習に通ずるものがあります。もちろん1983年（昭和58年）発売のファミリーコンピュータ（1.79MHzの8bit機）では、スペック上の理由により高度な推論は到底望めません。ですが令和の今なら深層学習（ディープラーニング）を使って、もっと思い切ったことが出来るよね、というモチベーションで本記事を書いてみました。 なお、私自身はRPGお
Twitterからデータセットを作るfor機械学習 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
さて、皆さんは機械学習で重要なものって何があると思いますか？ 実行するコードの質や、その中で使うパッケージ、実行するマシンのスペックも大きく結果に影響してくるでしょう。 しかしそれらすべてを手に入れられる最高のものを用意したとしても、やりたいことに関するデータセットがなければ何もできないのです！ それでは機械学習で使うデータをどうやって手に入れればいいのでしょうか？ まず第一に様々な企業や研究者などがデータセットを公開してくれているものがあります。これらは機械学習のために作られたものなので、扱いやすく信頼性もある程度高いと思います。しかし公開されているデータの中に自分が使いたいものがあるとは限りません。もしほしいデータがなかったらどうすればいいのか。 自分で作ればいいのです。 そもそも近年ディープラーニングが隆盛してきた理由はマシン性能の向上と、インターネットの普及による大量のデータ入手が
特徴量抽出 － カテゴリ変数と数値変数の取り扱い方 - 川雲さんの分析ブログ
1. 特徴量抽出とは 特徴量抽出（Feature Engineering）は機械学習の実応用において重要な工程です。 機械学習分野の大家であるAndrew Ng先生は次のように仰ったそうです（出典が見つからないので本当かは分かりません）。 "Coming up with feature is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. 'Applied machine learning' is basically feature engineering." 実際に、Kaggleでも良い特徴量を見つけられるかどうかが順位を左右することがあるそうです。 しかしながら、特徴量抽出はアカデミックな研究対象ではないので、網羅的な解説が中々見つかりません。 そんな中で良い資料がありましたので、この内容を簡単にまとめます。 ただし、前半のカ
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
AIが翻訳の不可能性に気付く日 - 翻訳論その他
中央公論4月号で人工知能研究者の松尾豊氏が「ほんやくコンニャク」は「夢物語ではない」と書いている。「研究自体は5年〜10年で一定のメドがつき、10年〜15年後には実用化できるかもしれない」。じつは今から10年前、リアルタイム自動翻訳は「あと5年で実現できる」はずだった*1。有望そうな技術が出てきたら、逆に未来が遠退いたというのが興味深い。翻訳の難しさに対する理解が進んだ証拠だろうか。 いま、人工知能が抽象概念を獲得することができるようになり、言語をも獲得できるようになりつつある。つまり、我々日本人を苦しめてきた言語の壁が取っ払われる可能性が出てきているのだ。 （松尾豊「AIが完全自動翻訳を実現する日――言語の壁がなくなったときあなたは世界で闘えるか」中央公論2016年4月号） 「概念の獲得」「言語の獲得」と、「言語の壁が取っ払われる可能性」がどう結びつくのか、これだけではよくわからない。そ
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