深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ
はじめに 株式会社ホクソエム常務取締役のタカヤナギ=サンです、データサイエンスや意思決定のプロ・経営をしています。 掲題の件、現在、某社さんと”機械学習における評価指標とビジネスの関係、および宇宙の全て”というタイトルの書籍を書いているのですが、 本記事のタイトルにあるような考え方については、論文・書籍などを数多く調査しても未だお目にかかることができず、これをいきなり書籍にしてAmazonレビューなどでフルボッコに叩かれて炎上して枕を涙で濡らすよりも、ある程度小出しにして様々な人々の意見を聞いた方が良いのではないかと思い独断で筆を取った次第です。 筋が良さそうなら論文にするのも良いと思っている。 「いや、そんなもん会社のBLOGに書くんじゃねーよ💢」という話があるかもしれないですが、ここは私の保有する会社なので何の問題もない、don't you? こういうビジネスを考えてみよう 「この人
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
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
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「KAN」（Kolmogorov-Arnold Network）は、ニュー
データオーケストレーションとは データオーケストレーションという言葉をご存知でしょうか？日本ではまだ耳慣れない言葉ですが、data orchestrationでgoogle検索すると実に3000万件以上ヒットし、世界的には十分に市民権を得ている言葉です。Databricksではデータオーケストレーションを以下のように説明しています。 データオーケストレーションとは データオーケストレーションとは、複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセスです。 このプロセスでは、レガシーシステム、クラウドベースのツール、データレイクといったあらゆるデータセンターが接続されます。データは標準形式に変換されるため、理解しやすく、容易に意思決定に利用できます。 オーケストレーションとは、コンピュータシステム、アプリケーション、および
SAG-AFTRA（米映画俳優組合）が正式にストライキの決行を発表し、俳優たちが契約交渉において特に懸念している問題について、本日行われた記者会見で組合のリーダーがよりくわしい内容を明かした。その問題とは、AIだ。 俳優の同意や補償なく、AIベースの技術でその肖像を使用することに対する保護が、SAG-AFTRAの大きな争点であることはこれまでも伝えられてきた。しかし、本日の記者会見で、SAG-AFTRAの事務局長を務めるダンカン・クラブツリー＝アイルランドは、AIに関するハリウッドのスタジオからの提案ついてさらなる詳細を明かした。これはかなり衝撃的な話だ。 ハリウッドのスタジオを代表して交渉にあたるAMPTP （映画製作者協会）から出された、俳優のデジタルの肖像を保護するための「革新的な」AIの提案とはどういったものなのか、質問を受けたクラブツリー＝アイルランドははっきりと答えている。 「
アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの
前置き省略。ChatGPT がゲーム作ってくれるならもうプログラムしなくていいじゃん！ヤッター！ ＊以後、Q：入力文 A：AI からの回答です。長いので飛ばし飛ばし読んでください。 セットアップ～移動までQ. Unity で 2D アクションゲームを作りたいと思います。空のプロジェクトをセットアップしましたが、何を配置すれば良いですか？ A. まず、2D キャラクター用のスプライトを配置します。次に、キャラクターを動かすためのスクリプトを作成し、キャラクターにアタッチします。さらに、背景や障害物などのスプライトを配置し、それらを動かすためのスクリプトを作成します。また、ゲームのルールやポイントなどを表示する UI エレメントも配置します。最後に、ゲームのシーンやゲームオーバーやクリアなどの状態を切り替えるためのスクリプトを作成します。 つくりました。素材は全部アセットストアです。Q. プレ
生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。 詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159～を参照ください。 ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より２次利用の許可を得て掲載しております。 出典：国立天文台編「理科年表2021」，丸善出版(2020)
宿題は人工知能にやらせる今どきの小学生。中国政府は宿題をAIにやらせることを禁止 - 中華IT最新事情
中国共産党中央弁公庁と国務院は、「義務教育段階の生徒の家庭学習と校外課程の負担のいっそうの軽減についての意見」を公開した。内容は、「拍照捜題」を禁止するものだ。これを受けて、多くの学習アプリが拍題捜答機能を停止させていると青少年教育新聞が報じた。 宿題は人工知能にお任せの今どきの小学生たち 拍照捜題とは、学習アプリの人気機能で、宿題をするときに便利な機能。プリントなどの問題を、アプリ経由でスマホで撮影すると、その内容をAIが解析し、解法と答えを表示してくれるというもの。同じ問題が見つからない場合は、類似の問題の解法と答えを表示してくれる。 本来は、自分で解けない問題を調べるためのものだが、学習アプリの競争が激しくなる中で、解答を直接表示するようになり、多くの学生が、学習アプリが表示する解法と答えを丸写しして提出することが増え、教師や父兄の間で問題になっていた。 ▲学習アプリ「作業帮」の拍照
ChatGPTはテキストを生成するGenerative AIであるが、SVGのようなテキストフォーマットの画像であれば描くことができるのではないか？と思い、試してみることにした。モデルにはGPT-4を使用し、GPTにひよこ🐤を描かせることをゴールとして始める。 (私) svgのフォーマットを知っていますか？はいかいいえで答えてください。 (ChatGPT) はい (私)では、svgのコードをあなたに書いてもらいます。まずは正方形のsvgコードを書いてみてください。 (ChatGPT) 以下のコードは、SVGフォーマットで正方形を描画するものです。 このコードでは、正方形の大きさを100x100ピクセルに設定し、色を青（blue）に設定しています。必要に応じて、大きさや色を変更してください。 ChatGPTが描いた正方形 （これは簡単だろう）<svg width="100" height=
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
最初に言っておくと自分は反AIではないし実際この記事を書くにあたってもリサーチにAIを使ったりしているわけですが、とはいえ何事にも良い面悪い面はあるわけで、これはAIがもたらした負の影響についての話です。 非営利団体のInternet Archiveはみなさんご存じでしょうか。有名なのはWayback Machineというサービスですね。 Web上の膨大なページがアーカイブされていて、今は閉鎖されたサイトなども閲覧することができたり、また時系列で履歴管理されているので、更新をさかのぼって古いバージョンを見ることもできます。 Internet Archiveにはほかにも書籍のアーカイブや音源のアーカイブなどいろいろあるのですが、今日はこのWayback Machineが主役です。 Webのアーカイブ化に危機が訪れている 先日、Internet Archiveの公式Xアカウントがこんなニュース
Grit
Grit is a developer tool to put software maintenance on autopilot. We automatically handle your: Dependency upgradesLarge migrationsCode quality improvements
【香港=周衛】米新興オープンAIが開発した対話型人工知能（AI）「ChatGPT（チャットGPT）」について、中国の規制当局がアリババ集団など国内の主要IT（情報技術）企業にサービスを提供しないよう指示したことが分かった。利用者の質問に対し、習近平（シー・ジンピン）指導部に批判的な回答をしかねないと警戒しているとみられる。チャットGPTは2022年11月に公開された。AIが膨大な文書データなど
機械学習と自動微分 (2023)
「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
AIで「普通のおじさん」を生成したフェイク新聞の作り方。そこから考える「普通」への疑い | テクノエッジ TechnoEdge
ゲームとWebのフリーランス開発者。3DCGからゲーム開発の世界に入り20年。今は生成AIの変化を追いかけて日々実験しています。 生成AIの出力画像を元にCGで作った新聞っぽいフェイク画像をXに投稿したところ、想像以上の反響がありました。気軽な実験のつもりで説明も雑過ぎたため、伝わりにくかったり誤解されたりした部分もあるようです。どのように、なぜ作ったのか補足します。 どのように作ったか今回のフェイク新聞、作り方はかなり手抜きです。こうした制作に慣れている方なら30分もかからないでしょう。今はまだ多少専門性を求められますが、1年もすると「頑張れば誰にでも」程度になっているかもしれません。 実験としては、ぱっと見新聞だと感じてもらえなければ成立しません。しかしフェイクを作るのではなく、フェイクが作れる可能性の提示が目的です。画像が単体で流れていく可能性を考えると何かしら対策が必要で、強固な透
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
データサイエンティストの皆さん、次のような性能問題にであったことないでしょうか。「データの加工処理が遅いからインスタンスタイプを上げたが速くならなかった」「機械学習の学習が遅いから、GPUを増やしたが、速くならなかった」こういったときにどうすればよいか説明します。
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
ChatGPT にコードをレビューして貰う
はじめに 2022年、個人的には「AI 元年」と言って良い程、これまでは精通者しか扱えなかった AI による画像生成や対話などが、われわれ一般ユーザレイヤからも簡単に利用できるまでに AI が浸透してきた年だったと思っています。 特に ChatGPT の登場は革新的で、質問に対する回答の信用度はそれほど高くはないが、そこいらにいるいい加減な回答しか出来ない人達から比べれば、絶対的に有効な回答を自然な日本語で得られる様になりました。 もっと身近に ChatGPT の良さは品質の高さは勿論あるのですが、前提としてリーチするまでの身近さもあると思っています。GitHub からソースコードを clone して、どこかに置いてある英語しかサポートしていない言語モデルをダウンロード、または時間と電気代をふんだんに使って学習させたモデルを使い、さらにはコマンドラインからモデルへのパスを指定して起動、とい
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネット…
新連載「AIだけで作った曲を音楽配信する」。生成AIが作り上げた架空バンド「The Midnight Odyssey」を世界デビューさせる、その裏側 | テクノエッジ TechnoEdge
大規模言語モデル（LLM）でコンセプトを考えて、AI作曲サービスでボーカル入り楽曲を作り出す。そんなやり方で制作したコンセプトアルバムを音楽配信に載せるという話を、自ら音楽レーベルを運営し、テクノロジー関連の執筆もこなしている山崎潤一郎さんに、数回にわたって執筆いただきます。 AIが生み出した架空のバンドを世界デビューさせる――そんなプロジェクトを進めています。 松尾公也氏の「音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました」という記事には驚かされました。
が好評でしたので、2025年版を作りましたよ。今年も好著連発なため、追いきれてない本もあります。おいおい追記編集します。 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはほぼPython本のみにしています こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙げている本はあります（初版を読んだが改訂版が出てそちらは読んでいな
クオリアというのは、たとえば赤い色をみたときに、それがカラーコードとして同じであっても、リンゴの赤と血の赤で想起される「赤らしさ」が違うよね、そのそれぞれの「赤らしさ」とは？みたいな話です。 それがChatGPTの挙動と対応づけれるんではないだろうか、と。 ※ クオリアを解明できるという話ではありません もしくは、「りんご」と言ったときにあの赤い果物の直接的なイメージだけではなく「こないだ食べたのはちょっと固かった」だとか「スーパーで300円で並んでた」だとか「皮をむくのがめんどかった」だとかいろいろ想起されることも含めた「りんごらしさ」のことです。 正確にいえば、何かの単語や物体を意識したときに「らしさが生まれること」をクオリアと呼んでるんだと思います。 そいういうクオリアというのが結局なんなのか、というのが問題になってると思うのだけど、ChatGPTを見るとなんとなくクオリアというのが
フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは？ ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記：ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
はじめに 1. 不均衡データとは何か 1.1 不均衡データの定義と実例 1.2 なぜ不均衡データが問題なのか 1.3 数学的視点から見た不均衡データの課題 2. 不均衡データへの対処の根本的な考え方 2.1 基本的アプローチの体系 2.2 統計的基盤: なぜこれらの方法が機能するのか 3. データレベルの対処法: サンプリング技術 3.1 アンダーサンプリング手法 3.1.1 ランダムアンダーサンプリング（RUS） 3.1.2 情報損失を最小化するアンダーサンプリング Tomek Links Condensed Nearest Neighbor Rule (CNN) One-Sided Selection (OSS) 3.2 オーバーサンプリング手法 3.2.1 ランダムオーバーサンプリング（ROS） 3.2.2 SMOTE (Synthetic Minority Over-samplin
Image:Stokkete/Shutterstock.com 生成AIが労働市場に与える脅威について多くの議論が交わされるなか、マイクロソフトが、AIの「適用可能性」が高い職種と、逆に影響を受けにくい職種を調査した結果を公表した。 この調査は、2024年に米国で行われた約20万件の匿名化されたMicrosoft Bing Copilotとの対話データを分析したものである。ユーザーがAIに何を求めているのか（ユーザー目標）と、それに対してAIがどのようなタスクを実行したのか（AI行動）を分類している。 分析から算出された「AI適用度スコア」は、「成功率（タスクの完遂率）」「カバー率（目標の達成範囲）」「利用頻度」などを組み合わせて計測したもの。AIがどれだけ有効かを、職種や業務活動ごとに数値化した。 結果、AI適用度が高い職種は、主に「知識労働」に分類される通訳・翻訳者、販売員、プログラマ
エンジニアとして機械学習に携わった際にやっててよかった3つのこと - Lean Baseball
現職のコンサルっぽい仕事・インフラアーキなエンジニアな仕事も大好きですが, やっぱデータを見ると興奮するぐらいにデータ好きな人です. startpython.connpass.com 本日（2023/1/19）, ありがたいご縁がありまして, 「機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話」というお話をさせていただきました. 参加者の方々, ご清聴ありがとうございました&参加されていない方も気になるポイントあればぜひ御覧ください. 1/19の #stapy で「機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話」なるトークをすることになりました, 自画自賛ですが思ったよりいい内容に仕上がった気がします, 機械学習とかデータサイエンティストとかのキャリアでお悩みの方に届くと嬉しいです, 来てねhttps://t.co/KHxAXYY5mr pic.twitter.com/eguUyEnfb
GPT-2でブログ記事のタイトルをTogetterまとめ風にする「面白いのでやってみて」 - 詩と創作・思索のひろば
オレ定義だけど Togetter まとめ風というのはこういうやつ。 散歩で急にシロクマと会っても食べるのは肉だけにしたほうがいい「肝臓1gに含まれるビタミンAが致死量を超える」 - Togetter まとめタイトルの終わりに誰かのツイートの引用を挿入する、という形式。よくできたもので、誰かの生の声が入っているだけで、感想やハイライトを抽出し、ちょっと気を引くことができる。まあ一種の演出で、ニュースサイトがやってることもある。 タイトルでアテンションを奪い合わなければならない宿命におけるクリック最適化の手法ということだろう。今回はこれを真似してみることにする。すでに書かれた自分のブログ記事に、括弧書きでセリフっぽいものの引用を捏造して付け加えることで魅力がアップするのか、という実験だ。 こういう生成系のタスクも、とりあえず HuggingFace+Google Colaboratory でや
『お魚咥えたドラ猫追いかけて、裸足で駆けていく陽気なサザエさん』というテーマでAIに描いて貰った結果、なぜかインド人が現れた
灰色@車買い替えたので次はＰＣかなって @haiiro8116 「お魚咥えたドラ猫追いかけて、裸足で駆けていく陽気なサザエさん」というテーマでＡＩに描いて貰った結果。 謎の陽気なインド人と猫が戯れる絵が出力された。 あと取って付けたような魚。 恐らくサザエがTurbanと翻訳された結果だとは思う。 #StableDiffusion pic.twitter.com/P2AcDR49De 2022-08-25 14:01:26
米Amazonは9月7日（現地時間）、Kindle用電子書籍出版サービス「Kindleダイレクト・パブリッシング」のコンテンツガイドラインを更新し、人工知能（AI）コンテンツに関する条項を追加した。 出版するコンテンツ（テキスト、画像、翻訳）を生成AIベースのツールによって作成した場合は、申告することを義務付ける。 ガイドラインに従っていないことが判明したコンテンツは却下または削除される。 なお、自分の作品をAIツールで編集、改良、エラーチェックした場合は、AI生成コンテンツとはみなさない。また、アイデア出しの段階でAIツールを使っても、最終的に自分でテキストや画像を作成した場合は対象外という。 これは、Authors Guild（全米作家協会）が7月に公開した、AIのトレーニングに作家の作品を無断で使わないよう求める書簡を受けたものとみられる。 Authors Guildは同日、Amaz
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ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
データオーケストレーションツールDagsterの紹介
スト決行の米俳優組合、俳優とAIについてハリウッドのスタジオから行われた衝撃的な提案内容を明かす
アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表
ChatGPT でゲーム作ってみた｜EIKI`
GPT-4の精度は悪化している？ 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）
ChatGPTにSVGでお絵描きさせる｜temoki / Tomoki Kobayashi
【やじうまPC Watch】 あの「waifu2x」を超えた！？アニメに特化したAI超解像技術
AIの台頭がインターネットのアーカイブ化を妨げているという話 - nomolkのブログ
中国、ChatGPTの利用停止 アリババやテンセントに指示 - 日本経済新聞
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
2025年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ89冊+Next5冊=104冊 - Qiita
クオリア問題はChatGPTで説明がつく - きしだのHatena
ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開
最新Raspberry Pi OS（Bullseye）のAI画像認識環境構築方法
不均衡データに対する機械学習：理論と実践 - tomtom58’s blog
「AIで消える仕事、残る仕事」マイクロソフトが公表 | Gadget Gate
Amazon、「生成AI使ったら申告」をKindle出版ガイドラインで義務付け
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