この記事はゲーム制作者が自由な記事を作る Advent Calendar 2021に参加しています。 はじめにタイトルは釣りです。 この記事では、私のコンテンツがバズったときに起きた印象的な事例をただただ列挙していきます。 「なぜテレビ関係者の態度はおかしいのか」の問いに対する答えは示しません。 『さおだけ屋はなぜ潰れないのか? 身近な疑問からはじめる会計学』とかと同じメソッドなので許してください。 そもそもさおだけ屋だって潰れるし、テレビ関係者だからといって全員の態度がおかしいわけではありません。 この記事の内容この記事では主に二つの事例について記していきます。 ・密ですゲーム ・遺伝的アルゴリズムで～作ろう！（リンクは跡地） どちらも私が野に放ったコンテンツであり、ありがたくも主にTwitterでみなさんに騒いでいただきました。そして流行ったコンテンツの宿命として、いろいろなメディア様
「起業していたけど翌日にクローズを決めた」――英国育ちの社交的なエンジニアが日本で働く理由：Go AbekawaのGo Global！～David Malkin編（前）（1/2 ページ） 手書き文字認識「Tegaki」などAIを使ったサービス開発をするDavid Malkin（デイビッド・マルキン）氏。本を読むのが大好きだった少年は、「起業した次の日にスカウト」されるほどのAIエンジニアとなった。しかし、同氏はエンジニアリングだけが仕事ではないと語る。マルキン氏が考える本当の問題解決とは何か。 世界で活躍するエンジニアの先輩たちにお話を伺う「Go Global！」シリーズ。今回は手書き文字認識「Tegaki」などのAI（人工知能）を活用したサービスを開発する「Cogent Labs」のDavid Malkin（デイビッド・マルキン）氏にご登場いただく。 マニュアルが読めるようになったらすぐ
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」 において腕の生成が安定しない理由を「This Anime Does Not Exist」と比較しながら考えてみた。果たして人類は腕をエッチだと思っていないのか。モザイクをエッチと思うようになるのか。 ついでに、生成された画像の著作権についても少しだけ考察してみた。 人はモザイクにエッチを見る 表情豊かな「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」 エッチさに腕は必要ない？ このアニメは存在しない 学習不足 写真撮られるときなんでピースすんの？ 人が選別している 著作権について考える 性的なコンテンツとのお墨付きを得る 人はモザイクにエッチを見る 皆さんご存じの「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」は、その名の通り遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成する試みである。二枚の画像が表示され、訪問者がエッチだと思う方を選
遺伝子の優性・劣性という言葉を聞いたことがあると思います。 2年ほど前には、日本遺伝子学会が言葉の誤解を避けるために、 優性・劣性の代わりに顕性・潜性という言葉を使うように提言したのも、 記憶に新しいところです。 優性・劣性とは、簡単に言ってしまうと、 親が持つ性質がそのまま子供にも現れやすいものと、 逆に、現れにくいものがあるということです。 優性の方が、子供に現れやすく、 劣性の方が現れにくく、 優性の遺伝子と劣性の遺伝子の両方を持った子供には、 優性の遺伝子による性質が現れます。 つまり、遺伝子毎にその遺伝子由来の性質が現れるかどうかには、 偏りがあるということです。 現れる性質に偏りがあるということは、 優性が多数派になり、劣性が少数派になるということですから、 典型的なマジョリティ・マイノリティ型の集団になり、 集団の中の多様性が損なわれるのではないかと予想できます。 ところが、
時代の転換は渦中にいると分からない Stable DiffusionとかGPT-3とか - FIRE: 投資でセミリタイアする九条日記
今はまさに、人類の歴史の転換点にあると考えています。言うまでもなくAIの進化です。でも、面白いのはその渦中にいると、意外と「時代が大きく変化している」とは考えないということ。少しずつ変化が進む中で、人はあたかもその変化が当たり前であるかのように、それを受け入れていきます。 Stable Diffusionの衝撃 コンピュータに創造性はないといっていた人たち 共創の時代 さらに進むAI活用 Stable Diffusionの衝撃 Stable Diffusionは当然ご存知だと思います。画像生成AIで、なんと学習済みのものがオープンソースで公開され、衝撃を呼びました。自然言語で指示を出すだけで、オリジナルの画像がAIによって生成されるのです。 下記は、投資、九条日記で指定して生成された画像。なんでこうなるのかは分かりませんが、こういう画像が数秒で作れる時代になったのです。 ビジュアル的にイン
前置き 遺伝的アルゴリズムはパラメータの調整や組み合わせ最適化のような非常に単純な例で紹介されることが多いですが、少しの工夫でアルゴリズムやプログラムの自動生成が可能になります。 前提知識 変異、遺伝、淘汰などによる生物の進化の考えに基づいた探索アルゴリズムです。 遺伝子型 突然変異や交叉のような遺伝的操作を行う対象となる型です。 表現型 適応度の評価対象となる遺伝子型から発現した個体です。 様々な遺伝的アルゴリズム 遺伝的プログラミング 遺伝子型が木構造 Wikipedia 遺伝的ネットワークプログラミング 遺伝子型がネットワーク構造 Graph Structured Program Evolution (GRAPE) 遺伝子型が一次元配列 表現型がグラフ構造 横浜国立大学学術情報リポジトリ ループが必要なアルゴリズムも表現でき、高い確率で階乗やフィボナッチを求めるプログラムを自動生成で
Egaroucid オセロAI
特徴 正確で高速な独自の評価関数高速な探索AIとの対局独自GUIでの対局Go Text Protocol (GTP)対応GUIを用いた対局(Egaroucid for Console)GoGuiQuarry対局解析評価値・うみがめ数の表示各種入出力bookを自動/手動で作成/修正Egaroucid/Edax形式bookの追加・統合定石名の表示Siv3Dによる綺麗なGUI 導入する Egaroucid ダウンロードページより自分の環境に合ったものをダウンロードし、インストーラを実行してください。 Egaroucid for Console コンソール版導入ページの解説に従ってダウンロードまたはビルドをしてください。 Egaroucid for Web ダウンロードやインストールの必要はありません。Web版ページで今すぐ遊べます。 公式ドキュメント Egaroucid公式として公開している色々
【Slay the Spire】Jorbs氏は如何にしてA20H勝率80％を成し遂げたか - Slay the Spireのオタク
www.reddit.com 世界が誇るSlay the SpireプレイヤーのJorbs氏（@JoINrbs）がRedditに投稿した記事だ。彼は一ヵ月の期間、Twitchで配信しながら全4キャラクターをローテーションしつつアセンション20心臓撃破（以下A20H）を目指すチャレンジにて48勝12敗（勝率80％）を達成した。A20Hに挑み続ける上位プレイヤー達のスキルレベルが年々上昇し続けているこのゲームだが、トッププレイヤーもこの域にまで到達したか...と思わずドン引きしてしまうような凄まじい記録だ。彼にしては珍しく各キャラのカードTier Listなるものを公表しており（曰く論争を巻き起こしたかったらしい）、大変興味深く感じた。現行のゲームバランスに関する彼の考えやSlay the Spireへ臨む姿勢に因んだ箇所を重点的に訳していく。 （よって記事の前半の一部は省略。ゲームの楽しみ方
2023年もマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の論文紹介を続けることができました。昨年に引き続き、今年も備忘録のために個人的注目論文を5本書き留めておきます。 大規模結晶材料データベース 2023年に発表された論文の中で最も読んでおくべきと思ったのは、やはりDeepMindさんが計算で38万もの合成可能性の高い材料を予測したものです。 これまでに計算によって熱力学的に安定とされた材料は高々数万件しかなかったのに対し、この論文によって材料データ空間が1桁広がったのはすごいです。 僕はボストンで開催された2023 MRS fall meetingにてこの発表を立ち見で聞いていたのですが、投影された数字を見て「？」となりました。 この論文ではブレークスルー技術が明確にあったわけではなく、「こんなことができればいいなぁ」と誰しもが思い描いていた内容であったと思いますが、それをちゃんと組み上げ
VTuberの投げ銭文化、オタクのルームシェア、「鬼滅の刃」興行収入歴代1位〜今月気になった話題（2021/1） - ぐるりみち。
毎月恒例、「今月のブックマークを振り返ろう」のコーナー、今回は2021年1月編です。2014〜2020年の1月の振り返りも末尾に掲載しているので、お暇な方はどーぞ！ 社会・時事 「家族に看取られて死ぬのは恐ろしい」芸人・ヒロシさんが“1人でいること”を決めた理由 ゆるいコミュニティ……いいよね……。小学生のエピソード、すっかり忘れてたけど、自分にも心当たりある。／“自分に合う趣味仲間って、たまたまの巡り合わせでできるものだと思うんです。無理に作るものじゃない” 「わかるよ、クソだよねこの世界は」――米コロナ病棟で命に寄り添う、日本人牧師の奮闘 「病院聖職者」という存在は断片的に聞いたことがあったけれど、想像以上に壮絶な話だった……。／“「本当につらいとき、横にいて手を握ってくれる人間が、人には必要だと思ったんです」” セクハラされて自殺しようとしてた鬱病患者だったが、『テニスの王子様』で超
強化学習で組み合わせ最適化問題を解こう！【逆転オセロニア】 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに 夏にAIスペシャリストコースのインターンシップに4週間参加させていただいた沖田と申します。普段は連続最適化の研究をしています。 今回、インターンシップ中に取り組んだ『逆転オセロニア』というゲームのデッキ編成における工夫について執筆したいと思います。 まとめ 集合に対する組み合わせ最適化問題として、強化学習および遺伝的アルゴリズムを用いデッキ生成を行った 評価関数としてLightGBMと相関トピックモデルを用いた 駒単体に対してのアーキタイプ確率を最大化した時と比較し、アーキタイプらしさの向上が確認できた 逆転オセロニアについて 『逆転オセロニア』とは、オセロをベースにしたゲームです。手駒のキャラクターは攻撃力や回復力等、様々なスキルを持ちます。 逆転オセロニア 手駒の合計HPがユーザのHPとなります。相手のHPを先に0にした方が勝ちになり、ユーザは攻守のバランスを考えつつ戦略を練
「いまの社会は、長年にわたって人間がさまざまな知恵を絞った結果、非常に暮らしやすくなっていますが、しかし、まだまだ非効率な事はたくさんあり、本当に最適化するには人間の思考では追いつかない」。 こう語るのは、株式会社GRID（グリッド）の代表取締役・曽我部 完氏。GRIDは、電力ネットワークや工場をはじめ、さまざまな分野での最適化問題のソリューションを提供する会社だ。 ＞＞株式会社GRID 最適化問題は常に我々に付きまとう問題である。そこで、曽我部氏に最適化とは何か、どのようなソリューションを提供しているのかなど、GRIDの取り組みを交えつつさまざまな問題に対する解決方法を聞いた。 最適化問題とは何か？ なぜ必要とされるのか曽我部氏は最適化問題について次のように言う。 「最適化されてないと損をします。 いま、“スマート社会”などが提唱されているのは、人間が非効率を嫌うから。つまり、無駄のない
はじめに シュレディンガー先生、予防線を張る NTTICCでの展示について Chaotic Satisfying Things ライフゲーム・(スキ|キライ) お前は神から愛されなかった/イコンを捨てたSCP財団 Reminiscence Syndrome（連想症候群） 時空間の離散化・格子法の限界 人工生命とAI 共進化する二つの分野 LLMとオープンエンドな進化 「非人間中心主義」 野良猫的人工生命 「何の役に立つの？」 媒介者としての人工生命 環世界の拡張としての人工生命 単純なセンサではないことの意味 おわりに はじめに ICC キッズ・プログラム 2024 キミ( ).コード( ).セカイ( )の展示が無事終わりました。避雷は「うまれる，かかわる，またうまれる，」という作品を展示していました。デカいプロジェクションマッピングに、センサを取り付けたような作品です。大きな展示を実寸で
Scratchではじめる機械学習
TOPICS Make/Electronics/DIY 発行年月日 2020年07月 PRINT LENGTH 192 ISBN 978-4-87311-918-2 FORMAT PDF 本書は、Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門です。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶことができます。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は必要ありません。作りながら学ぶことで、実際の世の中で機械学習がどのように生かされているかを想像し、自分でも機械学習を使った仕組みを考えられる力を養います。プログラミングの楽しさを覚えはじめた子どもたちの次のステップとしてもぴったりの一冊です。 ※2023年6月28日より、Scratchサイトのメニューバーなどの色が
データ可視化の成り立ち・歴史・現在地 〜折れ線グラフの誕生からD3.js、Observableまで〜 - Qiita
はじめに 以前のQiita記事では、データ可視化の方法論を学ぶStanford大の授業を取り上げました。本記事では、データ可視化の歴史に注目します。 まず書籍『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間の可視化まで』を紹介、特に1990年代から2000年代のイベントを概観した後、2010年代ではD3.js、Vegaプロジェクト、Observableを取り上げます。最新情報を知る場として、2021年12月末に行われ、録画が公開されているData Visualization Japanのミートアップについても紹介します。 データ可視化の成り立ちと歴史 折れ線グラフや棒グラフはいつどのように生まれたのか。データ可視化とは何か。それはどのように始まり、どう活用されてきたのか。そんな問いかけに答えてくれる書籍が、つい最近出版、翻訳されました。 『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間
オープンハウス、AI・RPA技術を活用し不動産業務を自動化
株式会社オープンハウス（代表取締役社長：荒井正昭、本社：東京都千代田区丸の内、以下「当社」）は、AI・RPA技術の研究開発を実施、ディープラーニングや遺伝的アルゴリズムなどの高度な技術を活用することで従来は人が手作業で行わざるを得なかった不動産の業務を自動化、既に10テーマの実現により年間25,700時間の工数削減に成功、一部テーマにて特許出願中となります。 当社では昨年より、AI・RPAによる業務の自動化に取り組みはじめました。内製で既存のAI・RPA技術を活用した開発はもちろん、事例のない先駆的な応用研究も実施、GPUマシンなどHPC環境にはクラウドを活用し低コストでの導入を実現しています。また課題とされる高度なAI人材の採用については、海外での新卒採用を実施、既に下記の物件資料作成の機械学習モデルの開発を行うなど初年度から成果を出しています。 以下は代表的な取り組みを紹介します。 設
Vortex Coreで様々なキー配列にカスタマイズしてみた QWERTY QWERTYは1867年に特許を取得し、1880年代頃にほぼ現在の形ができあがった。 言うまでもなく世界標準のキーボード配列でありVortex Coreのデフォルトの配列 当時のタイプライターの技術的物理的な制約下で最も合理的な配列であった QWERTY DATA https://pastebin.com/NHKvaUFQ Default Much Programming Core ( https://tsfreddie.github.io/much-programming-core/ ) のWebサイトから引用 カスタマイズ例 デフォルトから自分用にカスタマイズしたQWERTYレイアウト DHIATENSOR DHIATENSOR配列はタイプライター黎明期に存在した配列のひとつ。 下記画像はVortex Core
QWOPはキーボードの"q","w","o","p"のキーを使い陸上選手を走らせるゲームである。 www.foddy.net このゲームは物理演算？を使用しており、非常に難しいゲームで有名である。 ささちーはそんな難しいQWOPをクリアしたいという衝動に襲われてしまうのであった。 1章 ささちーの限界 2章 ニューラルネットワークか？遺伝的アルゴリズムか？ 遺伝的アルゴリズムの説明 3章 遺伝的アルゴリズムでQWOP 4秒でどこまでいけるか？ 6秒でどこまでいけるか？ 10秒でどこまでいけるのか？ まとめ 最後に 1章 ささちーの限界 ささちーがやってみたが10分経ってもほとんど進まずにストレスだけが溜まるのである。 こうなったら自分ではなくコンピューターにクリアしてもらおっと。 そこで考えつくのがニューラルネットワークか遺伝的アルゴリズムを使う方法である。 2章 ニューラルネットワー
これの名前を決めるやつです。 ４つの候補の中から、画像の名前にふさわしいと思うものを１つ選んでください。 世代が進むごとにみんなの好みを反映した名前になるはずです。 詳しい説明 広告 基本的にはｘｘｘな画像の方と仕組みは同じです。 １世代に一定回数以上の「試合」を行い、その勝率が高い順に生存し、二個体で交叉して子を作ります。 今回は遺伝子数が少ないため、かなりダイナミックに変化するようにしています。 まず、生存個体の選出方法は、画像の方ではエリート方式（単純に勝率が高い順にN個選ぶ）でしたが、 こっちではルーレット方式（勝率が高い順に生存しやすくなる）を採用しています。 具体的な方法は次の通りです。 ①（個体の勝率）/(各個体の勝率の和) の確率で2個体を選び、次世代の生存個体に加える。ただしこの2個体は重複しない。 ②選ばれた2個体で交配し、その子も次世代の生存個体に加える。 ③生存個体
本記事のめあて 自然言語を中心とした生成AIの、AIの中での位置付けの整理 背景 ネット上の記事により、AI、機械学習、深層学習、生成AIの位置付けに混乱が見られるのでそれを整理したかった 概要 AIとはを説明しその中の機械学習の位置づけ 予測AIと生成AIの違い 機械学習とはを説明しその中の深層学習の位置づけ 深層学習を説明しその中の生成AIの位置づけ LLMでも生成AIでないものもある 生成AIとはで、自然言語処理を中心に説明する 生成AI自体を詳述するのではなく、AIの中での位置付けのみ 生成AIに関係ないところは軽く触れるか記載なし（機会があればまた別記事で） あちこちから刺されそうな記事ですが刺さずにコメントで指摘いただくと嬉しいです。 本記事の見取り図 書籍でここらを学ぼうとする方はよければこの記事も見てください。 AIとは AIの定義 人工知能学会の（一般人向け？）定義 人工
これまでのLLMの使用法は、モデルの動きを観察し、その反応に基づいてプロンプトを調整するという方法に重点が置かれてきました。しかし、プロンプトの効果を微細に制御するには不十分といえます。 この問題に対処するため、センスタイム社を含む研究者たちが開発したのが『ControlPE』（Continuously Controllable Prompt Engineering）です。ControlPEは、プロンプトによるLLMの動きを直接調整する手法です。モデルの挙動を細かく直接的に制御することを目指しています。 ControlPEはモデルを直接編集することなく実現します。そのため、開発者や研究者はLLMをカスタマイズする際に大きなリスクやリソースを必要としません。本記事では背景、ポイント、実装について、性能評価の結果について見ていきます。 参照論文情報 タイトル：To be or not to b
群青ちきん on Twitter: "エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT… https://t.co/6053sHqHnd"
エッチな画像が欲しかったので、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成するシステムを開発しました。サイトでみなさんの好みを送り続けると、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 エッチな画像を作るために、よければRT… https://t.co/6053sHqHnd
はじめに データ構造とアルゴリズムのアドベントカレンダーということで、ちょっと珍しいと思ったソートアルゴリズムの実装を調べたので宣伝半分に書き残したいと思います。 （他のアルゴリズムが非常に高度なものばかりなので、書いてて不安がいっぱいです） 日頃主にD言語でお手軽ツールを書いたりしているのですが、今回のお題はD言語の標準ライブラリにある、その名も completeSort という関数の内部で使われているアルゴリズムです。 リファレンス : https://dlang.org/phobos/std_algorithm_sorting.html#completeSort ソース : https://github.com/dlang/phobos/blob/master/std/algorithm/sorting.d#L115 ちなみに作者はリファレンスにもある通り、C++の大家で計算機科学の
ヘイトスピーチの何が問題なのか | 法政大学出版局
A5判 / 330ページ / 上製 / 価格 4,400円 (消費税 400円) ISBN978-4-588-15136-1 C1010 [2024年03月 刊行] 「言論の自由」や「表現の自由」との関係など、法規制の是非も含め、ヘイトスピーチをめぐる議論は錯綜している。ヘイトスピーチそれ自体の悪さは、話し手の意図にあるのか、言葉それ自体にあるのか、言葉において実行される行為にあるのか、あるいはその行為が惹き起こす結果にあるのか。言語哲学、法哲学、情報学、文学の学際的観点から、ヘイトスピーチと差別に関する問題の本質を究明する。 本多 康作（ホンダ コウサク）本多 康作（ホンダ コウサク） 神戸大学大学院法学研究科理論法学専攻博士後期課程修了。博士（法学）。摂南大学法学部准教授。法哲学。主な業績に、本多康作・蓮沼啓介「いかにして『合意は拘束する（pacta sunt servanda）』のか
English version is here: fuzzuf: Fuzzing Unification Framework 著者: Ren Kimura (@RKX1209)Yuki Koike (@hugeh0ge) はじめに 本日、わたしたちはfuzzuf(Fuzzing Unification Framework)をOSSとして公開しました。 fuzzufは独自のDSLを搭載したファジングツール（ファザー）を記述するためのフレームワークです。様々なファザーによって多様な形で定義されるファジングループを、DSLを用いてブロックを組み合わせるように記述することで、アルゴリズムの拡張性を保ちながら、ファジングループ内の挙動を柔軟に変更可能にします。既に、マルチプラットフォームに対応可能な形でAFL、VUzzer、libFuzzerを含む複数のファザーが実装されています。ユーザは、それらの
「ロボットの本質はハードにあらず」ロボット開発に挑む元AI研究者がソフトウェア開発者に伝えたいこと - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
人間と同じ空間で働くことができる「サービスロボット」。点検、警備、清掃、受付、搬送など、さまざまな分野で利用が進むなか、これまで困難とされていた領域に挑戦するロボットに注目が集まっています。弁当の盛り付け作業に特化したロボット「Foodly (フードリー)」もそのひとつ。同社の創業者であり 30 年以上にわたり人工知能とロボットの可能性を追求してきた中川友紀子氏に、ロボットの可能性と魅力を伺いました。 （聞き手： AWS RoboMaker 担当／佐藤有紀子） ※Foodly とは ? 「 Foodly (フードリー)」は、食品コンテナ上に山積みになった食材をディープラーニングによって不定型な食材の集合体であることを認識し、アームを用いて食材をひとつずつ取り出し、弁当箱の適切な場所に盛り付けられる協働人型ロボット。弁当の製造ラインで作業員と隣り合わせになっても安全に稼働できることから、人手
こんにちは。次世代システム研究室のT.D.Qです。 前回は「TCNを用いてFX予測してみる」をテーマとしてブログを書きました。また、FX予測精度を向上するため、深層機械学習モデルのハイパーパラーメーターのチューニング技術及びツールを調査しました。予測精度の改善にある程度確認できましたが、特徴量選択は本当に良いか、データ準備から予測結果を得るまでより簡単な手法があるか悩みました。最近AIや機械学習ブームの中、AutoML(Automated Machine Learningの略)というワードをよく目にするようになりましたので、AutoMLで時系列データ予測に関する技術を調査しまして、時系列データから特徴量の選択やモデルの選択の処理も自動的に対応できそうなので今回の記事はAutoMLを用いてFX予測の検証を紹介したいと思います。 AutoMLについて AutoMLとは、機械学習プロセスを自動化
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています サイコロを同じ投げ方で投げると同じ目が出るのか……？ そんな疑問を物理エンジンでシミュレーションしてみた動画がYouTubeで話題です。記事執筆時点で再生回数は28万回を突破。投稿したのはYouTuberのこーじさん（Instagram：@physicskj）。 【検証】もしサイコロの投げ方が全く同じなら絶対同じ目が出るのか？【物理エンジン】 投げる力の大きさや向きといった全ての条件が等しい場合、サイコロを何回投げても、何個投げても同じ目がでるのか、Unityの物理エンジンで検証しています。 まずサイコロを回転させずに投げた場合は、ずっと同じ目がでました。位置もピッタリ重なるのが見ていて気持ちいいです。 回転なしも回転ありも、サイコロの目と位置は同じでした 次は発射時に回転を加えて投げた場合、これも全て同じ目がでました。回転力を上げ
はじめに MATLABのツールボックスの１つにGlobal Optimization Toolbox(以下GOTと表記)があります。 Optimization Toolbox(OTと表記)と名前は似てますが別のツールボックスです。「Global」は何なのかというと、大域的最適解（Global minimum/maximum）のGlobalです。 大域的最適解については下記のページが参考になります。 最適化アルゴリズムを評価するベンチマーク関数まとめ OTに準備された解法は基本的に、局所最適解にしか対応していません。局所最適解と大域的最適解が一致しているのであればこれで問題ありませんが、不一致の場合はGOTを用いる必要があります。 こう書くと「んじゃとりあえずGOT使っとけばいいんじゃね？」と思われるかも知れませんがそうはなりません。なぜかというと、Globalな解法は大域的最適解の存在を前
モバイル向けの代表モデルMobileNetV2を詳細解説！
2018年にGoogleの研究チームから発表されたMobileNetV2の詳細解説を発表論文とGoogleブログを主な参考文献として行う。なお、説明のために引用した図は下記発表論文もしくはGoogleブログから用いた。 元論文： MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks （初稿2018年１月13日、最終版2019年3月21日） https://arxiv.org/abs/1801.04381 Googleブログ： MobileNetV2: The Next Generation of On-Device Computer Vision Networks （2018年4月3日） https://ai.googleblog.com/2018/04/mobilenetv2-next-generation-of-on.html サ
「ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験」を読了しました。 元々買おうと思っていたので自分で発売前から予約していたのと、出版社の日経BP様より献本をいただいたので、2冊揃いました。どうもありがとうございます。一冊は CoderDojo 調布用にでもしようかと思っています。 Amazon のページに発売前から掲載されていた書籍の説明や目次を見ていて、だいたい予想はしていたのだが、Scratch を使っているとはいえ、全編なかなか骨太な内容となっています。 よく一緒に購入されている商品としても表示される拙著「Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング」で言えば、上級編としている第5章の「遺伝的アルゴリズムでネコの動きを進化させよう」と同等かそれ以上のレベルの内容を厚くして、しっかりと理論も理解しながら読み進めていこうという内容だ。
どんな分野でもよいので、これは勉強になる！という画像はありませんか？
回答 (13件中の1件目) オトナのための勉強になるエッチな画像をこのあとお見せします。まあQuoraは正しいオトナしかいないでしょうから、きっと大丈夫でしょう。ちょっと刺激が強いかもしれませんから、奥さんや恋人に覗かれないところで見て下さいよ？ いいですか？ では… 画像は… こちらです！ いかがですか？ 胸の豊かな、若い女性が描かれた絵画のように見えるかも知れません。実はこちらの絵、遺伝的アルゴリズムによってコンピュータが描いたものなんです。 遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！ 遺伝的アルゴリズムとは * 選択（淘汰、再生） * 交叉（組み換え） * 突...
目次
1 データサイエンス 1-0 データサイエンスの仕事 1-0-1 データ分析の仕事 1-0-1-1 データ分析の基本 1-0-1-2 バッドデータのデータ分析 1-0-1-3 ダークデータのイメージ 1-0-2 データサイエンスの数理 1-0-3 データサイエンスのソフト 1-0-4 データサイエンスの独り歩き 1-0-4-1 データの独り歩き 1-0-4-2 方法の独り歩き 1-0-5 データサイエンスの不可能性 1-0-6 データサイエンスの流派 1-1 統計学 1-1-0 ビッグデータの統計学 1-1-1 統計分布 1-1-1-0 正規分布と、その他 1-1-1-0-1 標準正規分布 1-1-1-0-2 ポアソン分布 1-1-1-1 正規分布から作られる分布 1-1-1-2 極値統計 1-1-1-3 チェビシェフの不等式 1-1-1-4 比例分散 1-1-1-5 質的変数の分布 1-
概要 一昨年くらいに書いて社内サイトに放置していましたがせっかくなので公開します. ほぼ以下のスライドの訳です (構成を結構変えているので翻訳というより翻案?) HJvanVeen の "Feature Engineering" https://www.slideshare.net/HJvanVeen/feature-engineering-72376750 このスライドは網羅性ならばちょっとした書籍よりも充実していると思います. しかしスライドなのでかなり簡素な記述でわかりにくい箇所も多いです. そこで補足説明を適宜補ったり, おかしいと思った点にはツッコミを入れたりしていますが, もとの発表を聞いていないため意図を誤解している可能性もあります. 1つ1つのトピックの詳細については, ググってすぐわかるレベルのことは基本的に書いていませんし補足もしません. あまり情報がないものやわかりに
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
「遺伝的アルゴリズムで最高に…」にイグ・ノーベル賞を！／「民主主義（投票）」の実験でもあったのでは？ - INVISIBLE Dojo. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
まず「遺伝的アルゴリズム」のはてなブックマーク検索結果を b.hatena.ne.jp 試みの経緯を、挑戦したご本人がまとめていらっしゃるのでそれがまずはよかろう note.com 反響やまとめなど togetter.com www.itmedia.co.jp togetter.com あるいはtogetterのタグ togetter.com タグ、この話ばっかじぇねえか。 さて、感想を語る前に…表題の通り、この研究はイグ・ノーベル賞に十分に値すると思う。 「科学は人を笑わせ、考えさせ！ さらに目を見張るほどバカげているか、刺激的でなければならない！！」 栄光なき天才たち2010 (栄光なき天才たち) (ヤングジャンプコミックス) 作者:森田 信吾発売日: 2011/01/19メディア: コミック のだけど、どれをどのようにすると、イグ・ノーベル賞の候補として推薦できるのでしょうか？ そし
2023年7月に東京で設立されたスタートアップ企業「Sakana AI（サカナAI）」 設立からわずか1年足らずですが、すでに日本初かつ最速でのユニコーン企業（企業価値10億ドル以上の未上場企業）になる見込みと話題です。 あのNVIDIAも出資をしたということで、さらに注目が集まっています。 AIサイエンティストプロジェクト AIが自ら研究する時代へ。 Sakana AIの特徴の1つとして、「The AI Scientist（AIサイエンティスト）」というものを開発しています。 これは、大規模言語モデル（LLM）を使って研究開発プロセスそのものを自動化するシステムです。アイデア創出から、実験の実行と結果の要約、論文の執筆及びレビューといった科学研究のサイクルを自動で回すシステムです。 まずは、研究して欲しいテーマを与えると、それが研究するに値するか？要はいけてるアイデアであるかをAIサイエ
進化アルゴリズムとは 進化的アルゴリズム（evolutionary algorithm, EA）とは、最適化アルゴリズムの一つで、自然界の淘汰、遺伝子組み換え、突然変異などをモデルとして組み込んだ最適化手法である。 進化的アルゴリズムのは下記の4種類に大分される。 - 遺伝的アルゴリズム - 遺伝的プログラミング - 進化戦略 - 進化的プログラミング 今回は遺伝的アルゴリズム（genetic algorithm, GA）を扱う。 使用したライブラリ 下記のDEAPというpythonライブラリを用いる。 https://deap.readthedocs.io/en/master/ コード 目的関数 下記に示すBird Bunctionの最小値を探索する。 $$f(x, y) = sin(x)e^{(1-cos(y))^2}+cos(y)e^{(1-sin(x))^2}+(x-y)^2$$
yasn @ouvsv 前に遺伝的アルゴリズムでノイズからエロ画像をつくるのをやっていた人がいたけど、根本の部分は同じなんだな… 画像生成AI「Stable Diffusion」がどのような仕組みでテキストから画像を生成するのかを詳しく図解 - GIGAZINE gigazine.net/news/20221006-… 2022-10-07 21:57:19 Nobuaki Kadotani @nobptl すごい分かりやすかった！ なるほど。ノイズ→画像 の逆学習データを持っておいて、段々と画像に近づけていくのか。昔、その発想はなかったなあ。 —「画像生成AI「Stable Diffusion」がどのような仕組みでテキストから画像を生成するのかを詳しく図解 - GIGAZINE」bit.ly/3RON5Pb 2022-10-07 20:43:10
『みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ』へのコメント
テクノロジー みんなでエッチに見える方の画像を選ぶ『遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！』→3500世代目にしておっぱいとお腹誕生へ
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