2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース
世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
ChatGPTは株価予測ができる 森正弥氏：こんな使い方もありますみたいなところで、大企業でもいろいろ進んでいるのは財務分析で、「財務データを入れて分析して」と言うと……ちょっと（スライドの）真ん中の文字が小さくて見えにくいですが、一般的な財務分析をしてくれます。 ちょっとインパクトがあったのが、ChatGPTは株価予測ができるという話ですね。これは普通にAIやマシンラーニングをやられている方からすると、「おいおい、それは言い過ぎだろう」と思ったりするわけですが、この論文の中身を読んだり、あるいは株価予測を業務としてやっている方からすると「まぁ、そうだよね」と思うところがある。 それは何かというと、株価予測だけじゃなくて金利の予測とか、そのマーケットの予測とか、あるいは原材料の価格予測でも共通の話です。基本的に今のデータからマシンラーニングの予測モデルを作って予測していきます。過去データか
生成AI以後
生成AI以後 2023.09.21 Updated by Ryo Shimizu on September 21, 2023, 10:05 am JST 生成AIが「民主化」されたと言えるのは、昨年8月24日のStableDiffusionの公開を起点として良いだろう。 StableDiffusionは破格の性能のAIを、誰でも買える程度のコンピューティングパワーのコンピュータで、自由に改造して使うことができると言う意味で、真の民主化を達成した。 それから一年が経過して、昨年末にはChatGPTが注目を集め、現在では単に「AI」と言えば生成AIを指すようになった。 生成AIであるかそうでないかの違いは、その構造というよりも扱う情報量の違いでしかない。 AIが扱うデータは全て行列の集合の集合(またはその集合)、これをテンソルと呼ぶが、あるテンソルを入力したときに別のテンソルに変換するというも
深層学習の技術が著しく進歩した結果、コンピュータビジョンや自然言語処理、音声信号処理などの分野では深層学習モデルの性能が古典的な手法のを大きく上回っており、すでにスタンダードなアプローチになっています。 しかし、テーブルデータを扱うタスクにおいては、深層学習の有効性は明らかになっていません。本記事ではテーブルデータにおける従来手法と深層学習の比較論文のご紹介をしていきます。 背景近年、テーブルデータを扱う深層学習モデルも登場し、一部の論文では決定木ベースのモデルと同等かそれ以上の性能を示しています。しかし、私が実務で試す中では決定木ベースのモデルの方が性能が高く、学習と推論が速く運用コストでも優れているため、深層学習モデル採用には至っていません。 より一般的なテーブルデータのタスクにおける、決定木ベースモデルと深層学習モデルとの性能比較の文献を調べたところ、NeurIPS 2022で発表さ
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財務分析・株価予測・稟議書作成… AIプロフェッショナル組織のリーダーが語る、生成AI活用法
深層学習VS決定木：テーブルデータ分析の未来｜PKSHA Delta