「GitHub Copilot全社導入」の前にたちはだかった3つの壁 ZOZOはどう乗り越えたか
生成AIのビジネスへの利活用の一環として、AIプログラミング補助ツール「GitHub Copilot」の導入に踏み切る企業が増えている。ファッションECサイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOもその一つで、2023年5月に法人向けサービスである「GitHub Copilot Business」を全社導入した。 ZOZOには約500人のエンジニアが所属しており、その全員がGitHub Copilot Businessを利用できるようにした。一方で、AIツールの全社導入に当たっては、セキュリティや費用対効果など、検討すべき点も多い。ZOZOではどのような検討の結果導入に至ったか、同社のテックリードを務める堀江亮介さん（技術本部技術戦略部CTOブロック）が公開している外部向け資料からひもとく。 全社導入を進める際、ZOZOでは「セキュリティ上の懸念」「ライセンス侵害のリスク」「導入による費用
OpenAIがリリースした高精度な音声認識モデル”Whisper”を使って、オンライン会議の音声を書き起こししてみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 2022/09/22の夕方ごろ、OpenAIが音声認識ですごいものを出したらしいというニュースが社内のSlackをにぎわせていました。 個人的には、いくら認識が凄いって言っても、実際日本語は微妙なんじゃないかな…？と思っていたのですが… ですが… … … … おお！？(上記はGitHubにあるWER: Word Error Rateのグラフです) これは！？ これは結構良さげな数値を出している！？(たぶん) ってことで元音声屋さんとしては、これは試すしかない！ということで動かしてみました！(投稿は翌日になってしまいましたが…) なお、本記事では論文内容の詳細などには触れませんのでご了承ください。(後日できたらがんばります) いますぐ使いたい人向け 今すぐ使いたい方は、Hugging Faceでブラウザから書き起こしを試
グーグルのAI検索「SGE」はネットの体験を変え、収益モデルも変えるかもしれない
それこそまさに、Googleが年次開発者会議「Google I/O」でこの5月に披露したことだった。2023年のテーマは人工知能（AI）で、2時間に及んだ基調講演では、この用語が140回以上言及された。Googleが発表したAIプロダクトは、実際に一般向けとして公開される予定で、今後を憂慮する同社にとっては、競争の激化に対応した180度の方向転換となる。 2022年11月、OpenAIが「ChatGPT」を公開し、ほとんど万人から称賛された。新しい応答形式で、どのような質問にも答えるように思える生成AIエンジンを、にわかに誰もが利用できるようになった。これを実現しているのが大規模言語モデル（LLM）であり、LLMは本質的に「大幅に強化されたオートコンプリート」のようなものとして機能する。大量のテキストデータを用いて、次に続く最適な単語を見つけるのである。 ChatGPTは、その性能と手軽さ
驚異の高精度AIリアルタイムボイチェン「RVC」で友人になりすまして本人と会話したときの反応（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
高精度でリアルタイム処理も可能なAI声質変換ソフト（ボイスチェンジャー）「RVC」の記事が大変な反響を呼びました。Stable DiffusionやChatGPTなど生成系AIがメジャー化する中、世間からはそれほど大きな注目を浴びているわけではありませんが、音声AIも驚くべき速度で進化を遂げています。 AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge 記事中でデモとしてお聞かせしたのは、筆者の妻の歌声を高精度に再現するもので、それはこのソフトのおそらく最大の特徴を生かしたものではありません。そこで、また実験をしてみることにしました。 今回は、ポッドキャストbackspace.fmを10年近く一緒にやっている友人であるドリキンのAIモデルをRVCで作ってみました。 backsp
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました｜masa_kazama
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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長文要約生成API：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
概要 本APIは、入力された記事本文（最大2,000文字まで入力可能＝製品版）を機械学習を用いて要約するものです。過去30年分の記事データを、ディープラーニングの機構を用いて学習させています。長文を要約するときにお役立てください。 本APIの機能は、 指定した長さごとに生成型要約 すべての文の長さを揃える すべての文を圧縮する 重要な文を抽出する 重要な文を抽出後圧縮して、指定した長さにする の5つです。より詳細はこちらに解説記事を載せています。 九州電力玄海原発３、４号機（佐賀県玄海町）の運転差し止めを住民らが求めた仮処分申し立ての即時抗告審で、福岡高裁（山之内紀行裁判長）は１０日、住民側の抗告を棄却した。主な争点は、耐震設計の基になる基準地震動（想定される最大の揺れ）の合理性、原発周辺の火山の噴火リスク、配管の安全性の３点。 住民側は「基準地震動が過小評価されている」と主張。原子力規制
文系大学生も知識ゼロで達成感を得られた！ 無料のPython入門講座にチャレンジしてみた | Ledge.ai
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Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析 自然言語処理をサービスに投入し、“できること”とは？名刺管理サービス「Sansan」を提供するSansan社では、名刺に記載された情報のデータ化において、自然言語処理を徹底的に活用しています。同社のデータ統括部門DSOCで日夜研究を続ける奥田裕樹さんと高橋寛治さんの2人に、サービスの裏で動く、自然言語処理のユースケースを語っていただきました。 名前や企業名、電話番号、メールアドレス──。名刺のなかには、重要な個人情報がテキストの形で記載されています。 そういった情報や企業のWebページ情報などを解析し、ユーザーに有効活用してもらうべく研究開発を続けているのが、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社です。同社はいわば、日本で
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスな作成をサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用するこ
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AI 激動の年！2022年の人工知能10大トレンドと必読論文
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