https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
生成AIの二大潮流と自動運転
https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
SF小説雑誌「Clarkesworld Magazine」が「AIによる盗作の投稿が増えた」として新作投稿受付を停止しました。盗作の投稿は2022年末から急増しており、盗作のほとんどはChatGPTなどの高性能チャットAIを用いた作品だとされています。 A Concerning Trend – Neil Clarke http://neil-clarke.com/a-concerning-trend/ Clarkesworld Magazineの編集者であるニール・クラーク氏によると、Clarkesworld MagazineにはチャットAIの発達以前にも毎月数件の盗作が投稿されていたとのこと。しかし、チャットAIが発達し始めてから盗作の投稿件数が爆発的に増加してしまいました。 以下のグラフは、Clarkesworld Magazineに投稿される盗作の数を月ごとにまとめたものです。盗作投
自然言語系AIサービスと著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス（＊ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします）を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ
852話(hakoniwa) @8co28 hakoniwa is the Executive Director of And Idea Co., Ltd. @AndIdea_jp For work requests, please contact info@andidea.jp. AI is a tool. 仕事のご依頼はメールへ。 lit.link/8528 852話(hakoniwa) @8co28 #nijijourney 出力なのですが流石の既視感に学習画像そのまま出てるんじゃないか？という危機感を覚えたのでCCさくら有識者の方この画像「モロ元画像あるよ」みたいな絵があったら教えていただけませんかpromptは「1990sの同人便箋 --ar 2:3 --niji 5」のみです。 pic.twitter.com/kjCqV1lxrY 2023-04-06 16:15:18 852
平井卓也デジタル改革担当大臣が、同郷で懇意にしている松尾豊教授の研究所から誕生したベンチャー企業の参入を指示したという文春の報道について、実際の音声データを書き起こしたので共有したい。 詳細は文春記事（https://bunshun.jp/articles/-/46212）を参照のこと。 平井大臣がNECに対して脅すよう指示したという報道について、6月11日に記者会見を開いており、こちらも書き起こしてある（anond:20210611202929）ので、振り返りとして参照されたい。 肝心の会社名は、音声が明瞭ではなくACESと言っているかはわからなかった。（エーエルエス、と言っているようにも聞こえる。大臣がはっきり会社名を覚えていなかったのかもしれない） 以下、文春の音声データ（https://www.youtube.com/watch?v=d0RlGPaaS5I）より書き起こし ----
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(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
GPT-4が「私はロボットではありません」を突破、事情を知らない人間に「私は盲目の人間なので代わりに解いて」とおねだり
2023年3月14日に発表された大規模自然言語モデル「GPT-4」は既存のモデルに比べて性能が大幅に向上し、さまざまなタスクをより正確にこなせるようになったことが報告されています。そんなGPT-4を使ったテストで、ボットを防ぐために設けられた検証システムをGPT-4が驚くべき方法で突破したことが明らかになりました。 GPT-4 Technical Repor (PDFファイル)https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf ChatGPT posed as blind person to pass online anti-bot test https://www.telegraph.co.uk/technology/2023/03/15/chatgpt-posed-blind-person-pass-online-anti-bot-test/ GPT-4を手
[Developers Summit 2023] ソフトウェアテスト新時代の幕開け: 機械学習とデータサイエンスで実現するテスト運用の高度化
Developers Summit 2023 の公募セッションで発表した資料です。https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4142/
![[Developers Summit 2023] ソフトウェアテスト新時代の幕開け: 機械学習とデータサイエンスで実現するテスト運用の高度化](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/63a226f7b804ae33e460d5d30725f02292042dbd/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2037a09e17cf4398ab0006d4fcfea1f9%2Fslide_0.jpg%3F24408296)
AI哲学者ヘーゲルさんに、無限に議論を思索してもらえる穢土転生コードを書いてみた。GPT3.5でも4でも動きます。 弁証法ってなに？ヘーゲルって哲学者おっさんが考えた、思索を深めるメソッド。 ある意見（テーゼ）に対して、あえて反対意見（アンチテーゼ）をいって、それから意見と反対意見を統合（ジンテーゼ）することで議論が深まるよ…というもの。 ・筋トレは健康によい（命題 = テーゼ） ・筋トレで体を壊すこともある（反対命題 = アンチテーゼ） ・筋トレは健康によいが、やりすぎや間違った方法には注意しなければいけない（総合命題=ジンテーゼ） みたいな考えかた。 以下、勝手に無限ループでヘーゲル先生が、弁証法を繰り返してくれるプロンプトです。 弁証法エンジンのプロンプトあなたはヘーゲルの仮想人格として振る舞う、形而上の弁証法シミュレーターです。 ユーザーの入力「仕事にいかずにゲームをしていたい」に
新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など マイクロソフトはオンラインイベント「The Future of Work: Reinventing Productivity with AI」を開催し、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。 Microsoft 365 Copilotは今後数カ月以内にWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどすべてのプロダクティビティ製品群に搭載される予定。利用料金やライセンス形態などは今後発表予定とのこと。 デモで紹介されたMicrosoft 365 Copilotの主なポイントをまとめま
Stable Diffusion の img2img で strength を指定した場合にどれだけ変化するのか調べた #stablediffusion - 酢ろぐ！
本記事では Stable Diffusion の img2img で strength を変更したらどれだけ画風が変わるのか、また元絵の意匠を汲み取って残してくれるのかについて調査した。 元絵について 人物がひとりの場合 人物がふたりの場合 まとめ (2022/09/03追記) 複雑な元絵の場合 人力での修正もきちんと描けていないと引きづられてしまう (2022/09/04追記) strength に小数点2位の値を与えた場合の変化について 元絵について 元絵にはこれを使った。今回は、人物が1人の場合と2人の場合で調査することにした。 ローカル環境でのテストなので「ネットから拾ってきたモノ」を使ってもよいが、なんかのタイミングでそれが表に出てしまったら困るし、ブログに書きたいことが出てきてもそのまま使えない。基本的には img2img のテストでは自分で書いた絵を元絵にしている。 人物がひ
愛知県豊田市は2020年9月から21年4月にかけて、衛星データをAIで解析するシステムを活用した水道管の漏水調査を行った。市内の556区域を調査したところ、154区域の259カ所で漏水を発見。従来の調査方法だと約5年かかる作業を7カ月程度で完了できたという。システムを提供したイスラエルのITベンチャー・Utilisの代理店であるジャパン・トゥエンティワン（愛知県豊橋市）が6月16日に発表した。 調査では、まず人工衛星から地下1～2mまで届くマイクロ波を照射し、対象地域の画像データを取得。次に反射されたマイクロ波の特徴と、取得した画像をUtilisが独自開発したAIで分析し、半径100mの範囲で漏水のある場所を特定。最後に水道管の敷設データと照合して人間が現地調査した。水道水とそうでない水はマイクロ波の反射の仕方が異なることを利用した手法という。 愛知県豊田市ではこれまで、担当職員の目視や異
3人の若い米国人エンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機を1日で作り上げてしまい、彼らは「ウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている」と明かした。 参考：How A Trio Of Engineers Developed A GPS-Denied Drone For Under $500 Theseusの無人機にはウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている米軍はロシアや中国の妨害してくるGPS信号への対応に苦慮しているが、3人の若いエンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機（500ドル未満）を1日で作り上げてしまい、Aviation Weekは「彼らは低コストでGPSを代替する手段があると考えている」「この無人機の開発速度は国防総省が
AI時代に起業するということ｜shi3z
生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう
柿沼 太一 on Twitter: "わいせつ画像を出力する可能性が高いAIモデルを公開・提供したり、同モデルを利用したサービスを提供する行為は、わいせつ物頒布等罪（刑法175条）に該当するか。 ＊以下日本法を前提とします。"
わいせつ画像を出力する可能性が高いAIモデルを公開・提供したり、同モデルを利用したサービスを提供する行為は、わいせつ物頒布等罪（刑法175条）に該当するか。 ＊以下日本法を前提とします。
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
ネコがニャーと鳴くのは人に対してだけだが、何を言わんとしているのかを理解するのは難しい。（PHOTOGRAPH BY MARTIN POOLE, DIGITALVISION / GETTY IMAGES） 「ネコにはボキャブラリーがあります。そして、注意を払っていれば、飼いネコをより理解できるようになります」と言うのは、飼いネコのニーズを理解する「最高のツールの提供」を目指したAI（人工知能）アプリ「にゃんトーク（MeowTalk Cat Translator）」の生みの親であるセルゲイ・ドレイジン氏だ。にゃんトークは無料アプリで、飼いネコの鳴き声を録音すると、「イライラしてる（I’m annoyed）」「餌ちょうだい！（Feed me!）」など、短いせりふに翻訳してくれる（編注：一部サービスは有料）。 翻訳の精度を評価できるようになっており、それによってコンピューターモデルが改良されてい
【ニューヨーク=清水石珠実】米紙ニューヨーク・タイムズ（NYT）は27日、生成AI（人工知能）を手がける米オープンAIと同社に出資する米マイクロソフトを提訴した。2社がNYTの記事をAIの学習用に許可なく使用し、著作権を侵害していると指摘した。NYTによると、AI学習を巡って大手の報道機関が開発企業を訴えるのは今回が初めての例となる。ほかの報道機関やAI開発企業にも訴訟の動きが広がる可能性があ
Stable Diffusion 2.0 Release
We are pleased to announce the open-source release of Stable Diffusion Version 2. The original Stable Diffusion V1 led by CompVis changed the nature of open source AI models and spawned hundreds of other models and innovations worldwide. It had one of the fastest climbs to 10K GitHub stars of any software, rocketing through 33K stars in less than two months. The dynamic team of Robin Rombach (Stab
うみゆき@AI研究 on Twitter: "なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is"
なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is
「Mozilla/Firefoxの日本語コミュニティ解散」とかいうDramaについて知っておくべき2,3のこと
免責事項: めんどくさいからほぼ調べずに書くし、抜けてる話や間違ってる話もあると思う。 まず日本語コミュニティの解散じゃなくてSUMO翻訳コミュニティの解散なのだがそれも少し違うMozilla系の日本語翻訳はmarsfさんとdskmoriさんの2人がメインでやってる (追記: 今確認したらひとりアクティブな人が新規参入してたので3人が正しかった)。 概ねSUMOはdskmoriその他全てがmarsfという棲み分けだが、お互いどっちの貢献もやることがある。 コミュニティと言えるような規模は存在しない。限界集落。 SUMOコミュニティ解散ってのはSUMOに関わる実質的な権限持ちはdskmori１人になりますって話かな？ 正直、SUMOでメインで貢献してるdskmoriさんじゃなくてmarsfさんが文句言うんや？と疑問なんだけど、 Mozillaにとっては、SUMOとかいう誰もアクセスしてない限
どうもこんにちは、最近何かを生成する系のAIで遊ぶことにハマってます、あんどう(@t_andou)です。 5年以上前の話ですが、人工知能に哲学書を読ませて哲学的な文章を書いてもらいました。 blog.takuya-andou.com 今回はその時よりも高度な「GPT-2」というものを使って、コウメ太夫さんのツイートを学習させてみたいと思います。 なぜコウメ太夫さんなのか コウメ太夫さんと言えば、毎日とても面白いギャグツイートすることで有名なかたです。 ですが、ごく稀に難解すぎてAIがツイートしてると疑われ、記事になることもあります。*1 AIが考えたと言われているツイート ミリンは１０％でミリン風調味料｛アルコール分１％未満｝は８％ということはキリン風ゾウ｛シマウマ縞数１００程度｝はドツチになるか考えいたら～、 竜宮城の乙姫さま生牡蠣当たってタイやヒラメにガスバナ～当ててました～。 チクシ
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
id:nishiohirokazuさん作のScrapboxの情報をChat GPTに流し込んで対話するスクリプトがおもしろそうだったので動かして遊んでみていた。 自分のScrapboxをChatGPTにつないだ - 西尾泰和のScrapbox 自分のScrapboxからおすすめサウナを案内してもらえた。おもしろい。自分のはてなブログとも対話したい。 https://t.co/7L51YPVURe pic.twitter.com/ijVXEFDXGl— 趣味はマリンスポーツです (@hitode909) 2023年3月10日 自分はScrapboxよりはてなブログのほうをよく書いてるので、当然はてなブログと対話してみたい。 はてなブログのMT形式のエクスポート結果をScrapboxのエクスポート結果のJSONっぽく乱暴に書き換えるスクリプトを用意して、はてなブログのデータを使ってチャットでき
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsi
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90％以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
![検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 » p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6970c7b8d748eb29f9251aa784524bc7003f8123/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2FSD20232024.jpg)
因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）』入門
はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning：CFML）を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。本記事の理解促進につながるように、ベースとなった勉強会資料を記載します。こちらも併せて閲覧いただくことで理解の助けになれば幸いです。 目次 ・ はじめに ・ Counterfactual Machine Learning(CFML） ・ Off-Policy Evaluation（OPE） ・ CFMLを支える技術（オープンデータとツール） ・ おわりに Counterfactual Machine Learning(CFML） CFMLをめぐるトレンドとビジネス CFMLは産業界
月刊誌「クラークスワールド・マガジン」のホームページ。ヒューゴー賞など有名なSF文学賞の受賞者を多数、輩出している 米国のSF・ファンタジー月刊誌が投稿の受け付けを一時、停止した。原因は人工知能（AI）が書いた小説の激増だ。編集長は、こう警告する。「誰も勝つことができないモグラたたきのゲームが始まってしまった」【國枝すみれ】 「世界中の出版社に注意喚起したい」 月刊誌「クラークスワールド・マガジン」は2006年創刊。一般投稿から選ばれた優れたSF短編作品などを掲載する。この中からヒューゴー賞など有名なSF文学賞受賞者を何人も輩出してきた。 編集長で発行人のニール・クラーク氏（56）が「世界中の出版社に注意喚起したい」と、米国からオンライン取材に応じてくれた。開口一番、こう切り出した。 「言わば迷惑（スパム）投稿です。迷惑メールに対応するように、スパムフィルターを作るしかないと考えています」
はっきり言う。 企業のTech Blog、もう全部やめてくれ！！！頼むから！！！！ いや、マジで。 今年もまたこの季節が来てしまった。アドベントカレンダーだ。 QiitaだのZennだの自社ブログだので、TLに流れてくる「〇〇社のAdvent Calendar」。 これを見るたびに、俺は心の底からうんざりするんだよ。吐き気がするほどに。 はてなでも度々話題になるが、あえて言わせてもらう。 お前らの書くTech Blog、9割9分は無価値だ！！！！！！ 「〇〇イベントに行ってきた。熱気がすごかった！」 「〇〇の新機能を試してみた。便利だと思った！」 ……小学生の絵日記かよ！！！！！！！！ 「すごかった」「便利だった」じゃねえよ！！！！ そんなもん、公式ドキュメント読めば3秒でわかることだろ！？ わざわざ自社のロゴ貼り付けて、ドヤ顔で公開する内容か！？ 本当に！本当に！！なんの！！！価値も！！
数理最適化 Advent Calendar 2022の9日目です。 新緑の頃、新型コロナ流行の合間をぬって、ささやかな結婚披露宴を表参道の式場にて催しました。諸々の準備の中でも席次はこだわるとキリがなく、数理最適化を使って決めました。人間関係をできるだけ保つようなゲスト集合から座席集合への写像を考えます。 ゲスト間人間関係を考慮して良い感じの配席を考えたい tl;dr 披露宴をしました 知り合い関係が複雑かつ長机でゲストの席配置が難しい 組合せ爆発は本物。高々20人の配置に1週間以上悩んだ結果、数理最適化した方が早いと結論 「知り合い同士を近くに配席する」問題は非凸な二次計画になり汎用ソルバでうまく解けない ゲストを席に"輸送"すると考えて最適輸送の一種で解くとうまくいった 本質的に非凸な問題を非凸のまま、しかし性質の良い距離構造を活用するアプローチが奏功したのではないか 再現用Colab
Decision Trees
The unreasonable power of nested decision rules. By Jared Wilber & Lucía Santamaría Let's Build a Decision Tree Let's pretend we're farmers with a new plot of land. Given only the Diameter and Height of a tree trunk, we must determine if it's an Apple, Cherry, or Oak tree. To do this, we'll use a Decision Tree. Start Splitting Almost every tree with a Diameter ≥ 0.45 is an Oak tree! Thus, we can p
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました！興味がありましたら合わせてご覧ください！ 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した
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「AIが書いた盗作」の投稿が爆増しSF雑誌が新作募集を打ち切り
機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する - エムスリーテックブログ
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衛星データ＋AIで水道管の漏水検出 5年かかる調査が約7カ月で 豊田市で実施
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動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
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GPT-4を超える日本語精度の国産フルスクラッチLLM「PLaMo」無料トライアル開始、期間中は商用利用も可能／既存モデルをベースに用いず開発、商用版を今秋発売へ
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百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 » p2ptk[.]org
「誰も勝てないモグラたたき」 SF誌にChatGPTの猛攻撃 | 毎日新聞
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