Upgrade for image upload, smarter AI, and more Pro Search.
Perplexity
Upgrade for image upload, smarter AI, and more Pro Search.
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「AIのゴッドファーザー」雌伏の30年 華麗なるAI人脈(1) - 日本経済新聞
あらゆる産業に浸透し始めた人工知能（AI）。20世紀後半の2度のブームから「冬の時代」を経て幕が上がった復活劇の主役はカナダ東部の街トロントにいる「AIのゴッドファーザー」と2人の弟子。3人を源流とするAI革命を彩る華麗なる人脈を追う。【次回記事】ザッカーバーグがほれた男 日本にまいたAIの種「ディープラーニング」の伝道師「ディープラーニング（深層学習）」。10年前にはほとんど知られていなかったAIのキーワードを世界に広めたのが、トロント大学名誉教授で「ゴッドファーザー」の異名を取るジェフリー・ヒントン（71)、その弟子でフェイスブックのヤン・ルカン（59）、孫弟子でモントリオール大学教授のヨシュア・ベンジオ（55）だ。AI研究者は3人を「カナディアン・マフィア」と称する。ヒントンがいるトロントには世界中からAI人材が集まり、今や「北のシリコンバレー」と呼ばれる。200社超のAIスタートア
A3RT
A3RTとは・・・・ A3RT（アート）は「ANALYTICS & ARTIFICIAL INTELLIGENCE API VIA RECRUIT TECHNOLOGIES」の略称です。 A3RTは機械学習のなかでもDeep Learningなどに代表される、いわば人工知能とよばれる分野のロジックをひとつのブランドで統一・整備をし、社内へ展開するためにプロジェクト化されたソリューションの総称です。 All PRODUCTS Listing API リスト生成をするためのAPIです。 ユーザーの行動ログを元にアイテム間の相関リストや、各ユーザーへのレコメンドリストなどを生成することが出来ます。 オンラインレコメンドや、ターゲティングメールなどに使用します。 モデルリングのためのデータを手元に用意していただければ、元データアップロード・リスト生成ロジック実行・リストダウンロードの機能が利用出来
これまでにやったこと（2015年上半期を振り返って） - PGは電子羊の夢を見るのか？
機械学習機会学習アンド機械学習。 どうも、ピルティです。 もうまもなく2015年も半分が終わります。今回はこの上半期に自分がやったことを残しておこうと思います。 …とはいえ、やったことといえば機械学習に関する本を読み、サンプルを写経し、いろいろ考えたって言うことぐらい。しかも3月ぐらいから。 でも、飽き性の僕が今も飽きずにやってることを考えると、ようやく面白そうなものに辿り着いたんだなって思う… 読んだ書籍 以下の本を読みました。 読了 フリーソフトでつくる音声認識システム?パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで? 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (39件) を見る 史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学 作者: 涌井良幸,涌井貞美出版社/メー
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
音声から特徴抽出して学習するもろもろツールと学習機を実装しました。 - PGは電子羊の夢を見るのか？
音声からメル周波数ケプストラム係数（以下、mfcc）を抽出し、ニューラルネットモデルで学習する機械を実装しました。 github.com 実装環境は以下のとおり。 Python 2.7.10 numpy 1.9.2 progressbar2 2.7.3 PyBrain 0.3 scikits.talkbox 0.2.5 scipy 0.16.0 ffmpeg sox 使用言語はPython。mfccの抽出にはscikits.talkboxを使い、ニューラルネットの構築にはPyBrainを使用しました。 ffmpegとsoxは動画から音声ファイルを抽出するとき、抽出した音声ファイルを分割するとき、に使っています。 使い方としては以下のとおり。 初めに、スクリプトを実行するためにいくつかフォルダを作ります。 mkdir mov wav wav2 voice voice2 doc 次に、「mov
機械学習学んでる - はこべにっき ♨
そういえば最近は、Coursera のMachine Learningのコースで機械学習の勉強してる。去年の秋くらいにも社内でこのコースの勉強会が開催されてたんだけど、その時は乗り遅れたので、最近はじまった回から参加することにした。チームのエンジニア何人かで細々とやってる。 まずは教師ありの分類手法を勉強していて、線形回帰、ロジスティック回帰と学んで今はニューラルネットワークを勉強するところまでやってきた。課題をやっていくと自然と手書き文字の自動認識とかできるようになっておもしろい。 ↑ たしかに3。 数学をそこそこ使うけど、先生がとにかく丁寧におしえてくれるし、難しすぎるところは理解に支障がない程度にすっとばしてくれるので、まったくわからなくなって途方にくれるということがなくて穏やかな気持ちでいられる。 今日あったおもしろできごととしては、計算のベクトル化というのがあって、例えば、 X
ドワンゴで産まれた超人工生命LIS、ハッカソンでカンブリア紀に突入!
ドワンゴで産まれた超人工生命LIS、ハッカソンでカンブリア紀に突入! Childhood's End. she's rising to real life 2016.04.12 Updated by Ryo Shimizu on April 12, 2016, 02:51 am JST ニコニコ動画で知られるドワンゴは日本のベンチャー企業としては珍しく２つの専門的な学術研究機関を設置しています。 ひとつは、筆者が設立した西田友是東大名誉教授を所長とするコンピュータグラフィックスの専門研究機関、UEIリサーチであり、もう一つは、全能アーキテクチャイニシアチブの山川宏氏を所長とするドワンゴ人工知能研究所です。 全能アーキテクチャイニシアチブとは、これまで個別の要素技術としてしか発展してこなかったAI(人工知能)技術を、それぞれ視覚野、運動野、言語野、海馬などの役割をもたせ、全体として一つの人間
採点に人工知能も活用 大学入試新テスト、まとめ案公表：朝日新聞デジタル
２０２０年度から大学入試センター試験に代わって始まる新テストについて、文部科学省は１１日、これまでの検討結果をまとめた案を公表した。導入予定の記述式問題の評価は、１点刻みではなく、段階別にすることが盛り込まれた。 まとめ案によると、記述式問題の採点結果は、「Ａ～Ｅ」といった段階別に表示する。従来のマークシート式よりも採点に時間と人手がかかるため、記述式は前倒しを検討する。採点にはコンピューターも使い、人工知能の開発や活用も進める。 大学入試改革は、丸暗記の知識量だけを重視するのではなく、思考力や判断力を測ることが目的。そのために、試験の複数回実施や記述式の導入が検討されてきた。記述式の評価は、１点刻みよりも幅を持たせる評価が適しているとされる。 これらの案は「最終まとめ案」として、高校や大学入試の改革について話し合う有識者会議に示された。３月中に了承される見通しだ。 また、１９年度に導入予
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChatGPT
cakes（ケイクス）
cakes（ケイクス）
「一番いいおすすめを頼む」 ～5分でわかるレコメンドエンジンの基礎～ (Gunma.web #3 2010/12/11)