19歳・東工大2年生が社長。音声合成界に衝撃を与えたCoeFont STUDIOが目指すこれからの世界｜DTMステーション
4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO（コエ・フォント・スタジオ）は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先
学生の皆さんへ 2023年5月11日 学長 樺山祐和 現在、ChatGPTをはじめとした生成系人工知能（生成AI）についての議論が高まっています。そして、今後ますます技術が進み、また社会にも深く広く浸透していくことが予想されます。 美術大学としてはよりよい「学び」を得てもらうべく、こうした新技術を柔軟に活用し、また危惧される側面にも十分に配慮し、制作や研究に真摯に向き合ってもらいたいと期待しています。このメッセージでは、以下の6点を軸に、生成AIをめぐる現状と課題について大学としての見解を記述します。 身近なツールとなってきた生成AIを、まずは自分の目で確かめてみよう。 生成AIの問題や可能性についてより深く考えていこう。 個人情報や機密情報、また悪意のある内容の入力は絶対にしてはいけません。 レポートや論文に、生成AIの回答をそのまま用いて提出することを禁止します。 生成AIを引用すると
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です（原著者から許可を得た上での公開です） 元記事：Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 （以下、翻訳した本文） この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Visual Studio Codeを使うなら絶対に入れておきたい拡張機能Top20【2022最新版】 - Qiita
この記事はNuco Advent Calendar 2022の14日目の記事です。 VSCodeに必須の機能20個を紹介していきます。 インストール数と星の数は記事作成時点(2022年11月時点)のものです。 Japanese Language Pack for Visual Studio Code vscode-icons Code Spell Checker zenkaku Path Autocomplete Prettier - Code formatter indent-rainbow GitLens Git History HTML CSS Support Output Colorizer TODO Highlight vscode-random Atom One Dark Theme Trailing Spaces REST Client Live Server Jupyter
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
誰でもブラウザで簡単にAI作曲。AIボーカルも入って1日5曲まで無料で作れるSongR BETA登場｜DTMステーション
ここ数か月、AIの進化が加速していて、時代についていけなくなりそうです。音楽関連のものも次々と登場していて、いつも驚くばかりですが、ここ数日SNSのタイムラインで何度か目にしたのがSongRなるもの。「これ、何だろう？」とリンクを踏んでみたところ、AIが自動作曲・編曲してくれ、作詞もしてくれるし、自分で歌詞を入力すればそれに合わせて歌ってもくれるというサービスだったのです。 アプリをインストールしたりする必要もなく、ブラウザで使えるサービスであるためWindwosでもMacでもiPhone、Androidでも何でもOKというもの。まだスタートして1、2週間のようですが、現在ベータ版という扱いだからか、誰でも無料で使うことができ、サービスとなっています。まだ発展途上という感じではありますが、今後進化していくと、かなり凄いものになりそうな気もするシステムだったので、ちょっと紹介してみましょう。
「丸3日かかっていた作業が数秒で終了する」。そんなうたい文句でさいたま市が導入した、人工知能（AI）を用いて認可保育所への入所者を選考するシステムがトラブルを起こし、職員が休日返上で確認作業に追われていたことが市への取材で判明した。当初は「従来より1週間程度早くできる」としていた選考結果の通知は、例年通り今月10日ごろになる見通し。市は次年度に向けて改善を進める。 同市は認可保育所などの入所者選考の際に親の勤務状況や世帯構成、親族の介護の有無、きょうだいの状況などの条件を点数化し、それぞれを入所する保育所に割り振る。定員を超える応募があるため、入所が認められない人もいる。
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
「売れなかった」ハムサンド、カメラ50台で真相解明 高輪GW駅「無人決済コンビニ」の実力：開業から3カ月、成果は（1/3 ページ） 2020年3月14日に開業したJR山手線・京浜東北線の高輪ゲートウェイ駅。山手線の新駅としては約50年ぶりとなるだけに注目度は高く、開業初日には多くの観光客も訪れた。その一角で、注目を集めている店舗がある。AI（人工知能）技術を活用した無人コンビニ店舗「TOUCH TO GO」だ。有人レジはなく、来店客は店内で商品を手に取り、出口付近で「Suica」などを読み取り機にかざすだけで買い物を済ませられる。 こうした無人決済店舗は、米国では「Amazon Go」をはじめ実用化された例があるが、日本では長らく実験段階にとどまっていた。そうした中、TOUCH TO GOは国内では珍しい実用化事例として小売・流通業界はもちろん、他業界からも高い注目を集めている。無人もしく
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
【シリコンバレー=山田遼太郎】米マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者（CEO）は19日、米新興企業オープンAIのCEOを解任されたサム・アルトマン氏がマイクロソフトに加わると明らかにした。同社に新設する人工知能（AI）の先進的な研究チームを率いるという。ナデラ氏が19日深夜（米西部時間）にX（旧ツイッター）への投稿で明らかにした。オープンAIの共同創業者の1人で、アルトマン氏とともに
Visual Studio CodeでWeb制作・開発のコードを書く時に役立つ設定・テーマ・機能拡張、知っておくと便利なテクニックを紹介します。 My Web Development VS Code Settings, theme, Extensions, tips and tricks br lampewebdev(@lampewebdev) 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 私がVSCodeを使用している理由 VSCodeのテーマ・アイコン・フォント VSCodeの機能拡張 VSCodeの設定 VSCodeの便利な使い方 私がVSCodeを使用している理由 私はプログラミングを始めて以来、たくさんのエディタやIDEを使ってきました。Eclipse、Netbeans、Notepade ++、Brackets Ed
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
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
文字起こしAI「Whisper」を誰でも簡単に使えるようにした超高精度文字起こしアプリ「writeout.ai」使い方まとめ、オープンソースでローカルでも動作OK
会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
新型コロナウイルスの感染食い止めのため、小売りでの来店客の密集防止が叫ばれている。政府などが必要に応じた入場制限を呼び掛けているスーパーと並び、焦点となっているのがドラッグストアだ。在宅勤務などで消費が増えた日用品を買いに訪れる人を減らすのは、容易ではない。加えて、マスクやトイレットペーパーを買うための早朝の行列も問題になった。 では、実際にドラッグストアに実際に「殺到」しているのはどの年代で、時間帯はいつ頃なのか。「高齢者は～」「若者だから」などとどうしても印象論で語られやすいこうした消費者行動や世代差の実像について、購買データによる独自分析で迫った。 「トイレットペーパー騒動」時、特に50～60代急増 分析は、ビッグデータによるマーケティング分析を手掛けるTrue Data（東京・港）が、全国のスーパーやドラッグストアにおける延べ約5000万人の購買情報を活用。レシートに加えてポイント
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 法政大学の研究チームが発表した「猫と共に探求する新たな睡眠価値の創出」は、寝床がいつも変わる猫の横で寝る睡眠手法を検証した論文だ。猫の横に寝袋を敷き24日間一緒に寝た際に、身体的・心理的にどう影響するかを従来のベッドや布団で寝る睡眠スタイルと比較し考察した。 猫の睡眠場所は、お気に入りの場所がある程度決まっているが、複数の要因（触感、温度、灯、賑わい、狭さ、気分など）でさまざまな場所を都度選択する。この予想できない多様性を利用して、被験者の飼い猫5匹と24日間一緒に寝る実験を行った。5匹のうち、毎晩1匹を任意に選択し、その猫のすぐ隣に寝袋を敷いて寝床とする。 睡眠中はFitbitを装着し、
今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball
2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス
Googleの会話AI『Bard』発表、検索に統合。複雑な質問に文章で回答する「実験的会話型AIサービス」 | テクノエッジ TechnoEdge
GoogleのCEOサンダー・ピチャイが、自然な文章で質問に回答するAIサービス『Bard』と、Google検索への組込みを発表しました。 ピチャイ氏によると、BardはGoogleが以前から研究してきたLaMDA (会話アプリケーションのための言語モデル)を元にした「実験的会話型AIサービス」。 Google検索にBardを組み込むことで、複雑なトピックについて文章で概要を答えたり、2つのものを比較したり、複雑な条件にあう答えを返すなど、従来の検索では難しかった答えが出せるようになります。 例のひとつでは、「ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST)の新発見について、9歳児に話すならどんな内容にすべき？」という問いに対して、 「2023年、JWSTは「グリンピース」という愛称の銀河系を発見しました。小さく、丸く、豆のように緑色だったのでこの名前がつけられました」 「ジェイムズ・ウェッブ宇
この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」16日目の記事です。 15日目の記事はyurahunaさんの「木分解上の動的計画法」で、 17日目の記事はtsukasa__diaryさんの「Lawler の K-Best 列挙アルゴリズム」です。 この記事内で使用しているプログラムやそのテストプログラムは全て以下のGitHubリポジトリで閲覧可能です。プログラムの詳細に興味がある方はこちらをご覧ください（ついでにStarを押していってくれると喜びます🙂）。 Github: ashiba/Imprementation_of_IKERUKANA: Momotaro Dentetsu is a game. 変更履歴 2020/12/21に「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神持ちの場合～」, 「最終的に貧乏神が付かない移動方法 ～貧乏神がついていない場合～
京都市基幹系システム刷新失敗の考察について
京都市基幹系システム刷新失敗の考察 https://www.orangeitems.com/entry/2019/12/28/084402 俺はとある中小自治体で情シスをやったことがあるので、色々と思うところがある。 この記事だと、要件定義できない京都市が悪いで終わってしまいそうで、まあそうなんだけど事情も色々あるんだよというところで、フォローしてみたい。 まず、俺のいる自治体の話をしよう。 俺が情シスにいた10年程前に、今回の京都市のようにレガシーシステムを刷新した。刷新前は担当SE一人しかメンテナンスできないような、人間と機械がセットでようやく動くようなシロモノだった。 それを、某ベンダーのパッケージシステムをほぼカスタマイズせずに導入する形で刷新した。 当然多くの問題があったが、当時の上司が大手SIER出身で庁内でも力があり、市長も強く後押ししてくれたので押し切った。 今回の件に関し
MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH 松谷創一郎／著書『ギャルと不思議ちゃん論』『SMAPはなぜ解散したのか』、共著『ポスト〈カワイイ〉の文化社会学』『文化社会学の視座』『どこか〈問題化〉される若者たち』等。4月から10月にかけてはカープのことばかり呟くので注意。連絡先： trickflesh@gmail.com sites.google.com/view/trickview/ MATSUTANI Soichiro @TRiCKPuSH Spotifyチャート73か国・地域のデータ6年分を分析して、日本の音楽ヒットが異様な「固着」状況であることを炙り出しました。先進国とは思えない流行の停滞が起きています。 ↓ ヒットの固着──Spotifyチャートから見えてきた停滞する日本の音楽（松谷創一郎） #Yahooニュース approach.yahoo.co.jp/r/QUy
おれたちは生成AIに苦手なことをやらせがち〇〇について教えて系の質問は全部ダメ。堂々と嘘をつくのは勿論、回答が抽象的すぎて役に立たないことが露呈した。 この批判がまさにそうなのだが、どうもわれわれ日本人は「ChatGPTが一番苦手なこと（≒自分が知らないことを教えてもらう）にChatGPTを使おうとする」という傾向があるらしい。日本の経営者に聞いたChatGPTの使い道のアンケートでは、「仕事で調べものをする時に活用する」が39.3%でトップだ。これが米国の職場でのChatGPT利用法の調査だと、上から順に、 アイディアを出すコンテンツを作成するメールに返信するプログラムコードを書くレジュメやカバーレターを書くプレゼンテーションを作成する となっていて、情報検索や調べもののタスクは上位5位に入っていない。総じて米国の働き手は、ChatGPTを自分に情報をインプットするためのツールではなく、
コロナで｢売れた｣｢売れなくなった｣商品TOP30
緊急事態宣言に伴う巣ごもりが本格化して1カ月。食料品や医薬品、化粧品など生活必需品の売れ筋は大きく変わった。 市場調査会社のインテージは、消費動向への新型コロナ禍の影響を示すデータとして、2月3日以降、品目別に売上金額の前年同期比の増減率を週単位で公表している。直近は4月27日公表の4月13～19日分だ。 ファミリー層の動向が大きく影響 増加率トップはうがい薬で、対前年比は359.1％。5位の殺菌消毒剤（228.3％）、13位の体温計（183.7%）、19位のマスク（161.2%）なども含め、ドラッグストア店頭ではすでに3月の段階で品薄もしくは品切れで入手が困難になっていたことを考えると、商品がもっと供給されていれば、伸び率はもっと上がっただろう。 ランキング上位に顔をそろえたのは、子どもが家にいることで必要量が激増し、なおかつ店頭で買える品目だ。 お菓子作りに欠かせないバニラエッセンスな
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
https://cookpad.connpass.com/event/249346/ にて発表。
トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 研究チームは、洋式トイレの便座に圧力センサーやモーションセンサー、尿検査試験紙、各種カメラを設置した。 研究チームが開発したスマートトイレシステム。指紋と肛門でユーザー認証し、尿や便から得られた健康情報をクラウドサービスに送れる（画像は論文から引用） まず圧力センサーでユーザーが便座に座ったことを検知。モーションセンサーで放尿を検知すると、尿成分分析の試験紙の位置を調整する。2台の小型ハイスピードカメラ（GoPro HERO7）を用いて尿の流れを撮
あなたの遅延はどこから？ SQLから！ 〜患部に止まってすぐ効くSQLレビューチェックリスト 年初め特大サービス号〜 - ANDPAD Tech Blog
あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
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
生成系人工知能（生成AI）についての学長からのメッセージ | 武蔵野美術大学
【Python】良い書き方と悪い書き方を知って中級者を目指す🐍 - Qiita
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
「AIで数秒」のはずが…保育所選考、連休返上で作業 さいたま市 | 毎日新聞
ダイソー、店舗ごとの在庫がわかるアプリ
ChatGPTのVSCodeプラグインが神すぎる件について
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
30分で完全理解するTransformerの世界
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
「売れなかった」ハムサンド、カメラ50台で真相解明 高輪GW駅「無人決済コンビニ」の実力
バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
元OpenAIのサム・アルトマン氏ら、Microsoft入社へ - 日本経済新聞
VSCodeでコードを書く時に役立つ設定・テーマ・機能拡張、知っておくと便利なテクニック
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
AI 激動の年！2022年の人工知能10大トレンドと必読論文
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
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
『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
高齢者は朝のドラッグストアへ本当に「殺到」したか 購買データで解明
フツーの会社でフツーに働く人にオススメするAI・データサイエンティスト本12選｜マスクドアナライズ
猫の横で毎晩一緒に寝たらどのような影響が出る？ 法政大学が検証
桃太郎電鉄の「いけるかな」を実現する高速なアルゴリズムの実装と考察 - Qiita
【更新】Spotifyチャートを分析した結果、日本の音楽は先進国とは思えない流行の停滞が起きているらしい
日本人が生成AIに苦手なことをやらせるのはアトムのせい
クックパッドマートの失敗したデータ設計 Before / After 大放出
ユーザー認証は「お尻の穴」──尿や便で健康状態をチェックするスマートトイレ 米研究
機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
nazology.net
www.youtube.com
youtu.be
www.youtube.com
www.youtube.com
www.hodinkee.jp