中国製画像生成AI「ERNIE-ViLG」でブラウザからイラストを簡単に作れる「GUI Tool ERNIE-ViLG version」をGoogle Colabにインストールして動かす方法まとめ
中国のBaidu(百度)が開発した画像生成AIが「ERNIE-ViLG」です。ERNIE-ViLGは100億以上のパラメータースケールを持ち、1億4500万種類以上の画像とテキストで構成された大規模なデータセットでトレーニングされており、特に萌え系の二次元イラストの生成に強いといわれています。そんなERNIE-ViLGを、ブラウザ上でPythonを記述・実行してGoogleのGPUに無料でアクセスできるサービス・Google Colaboratory(Google Colab)で動かすためのノートブックを、エンジニアのからあげさんがGitHubに公開していたので実際に使ってみました。 stable-diffusion-colab-tools/003_stable_diffusion_gui_ERNIE_ViLG.ipynb at main · karaage0703/stable-diff
チャットAIの開発入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」、ボーンデジタルが発売
ボーンデジタルがチャットAIを開発するための入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」を発売 チャットAIの仕組みから独自システムへの組み込み方まで解説 サンプルのほとんどは「Google Colaboratory」で実行できる ボーンデジタルは2023年7月2日、チャットAIの開発入門書「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」を発売しました。今回発売されたものは書籍版で、PDF版は6月23日にすでに発売されています。 ★緊急先行発売★ PDFダウンロード版 OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門https://t.co/Leg747E4nV 6/23～6/30まで1週間限定で「5章 LlamaIndex」の全文PDFを公
大規模日本語ビジネスニュースコーパスを学習したELMo（MeCab利用）モデルの利用方法と精度比較検証 - Qiita
こんにちは、ストックマークの kaerururu (@kaeru_nantoka) です。 今回は、 1 ) 弊社の森長がビジネスドメインのニュース記事で学習し、先日ご紹介した 事前学習済みELMo を Google Colaboratory 上で動かす方法のご紹介 2 ) 単語単位埋め込みモデルと文字単位・単語単位埋め込みモデル、両モデルの精度比較検証 について書いていきます。 精度比較検証のソースコードは私の GitHub リポジトリ に置いておりますので、よろしければご覧ください。 目次 ELMo とは ELMo を Google Colaboratory で使う 単語単位埋め込みモデルと文字単位・単語単位埋め込みモデル、両モデルの精度比較検証 まとめ 1. ELMo とは 森長の こちらの記事 をご参照ください。 2. ELMo を Google Colaboratory で使う
Google Colaboratory Pro／Pro＋が2022年9月29日からクレジット制に移行、計算量上限が透明化＆追加購入が可能に
Google Colaboratory(Google Colab)は、Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているサービスで、ローカルにインストールすることなくPythonや機械学習の環境を構築できます。このGoogle Colabの有料版であるGoogle Colab Pro／Pro＋におけるGPUの使用量がクレジット制に移行するというメールが運営から送られてきたと、ソーシャルニュースサイトのHacker Newsに投稿されて話題となっています。 Google Colab Pro is switching to compute credits | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=32656200 機械学習や深層学習の演算にはGPUが使われますが、Google Colabでは基本無料でGPUを使った計算が可能です。ただ
[Keras/LSTM FCN]AI好きギタリストが音声からギターを推定するモデルを作った話 - Qiita
この記事は SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 の1日目の記事です。トップバッター頑張ります👀 ※ SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 第二弾 も出ました！ スーパー内定者のコミさん！素敵な企画有難うございます。 はじめに エレキギターの種類 エレキギターには結構いろんな種類があるんですが、ざっくりと「シングルコイル勢」「ハムバッカー勢」の２派閥に分けることができます。 シングルコイル・ハムバッカーというのは「ピックアップ」の種類のことです。 エレキギターの弦の振動を電気信号に変えるマイクのような装置で、具体的には 左のようなピックアップがシングルコイル 右のようなピックアップがハムバッカーです。 どこかで見たことがあるのではないでしょうか。 ピックアップによる音の違い 見た目の違いももちろんですがこれらを二大派閥とした理由
![[Keras/LSTM FCN]AI好きギタリストが音声からギターを推定するモデルを作った話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/369e86f784a8b054bf98d0d649a1d2ac6c8585a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBKb2hhbm55am0mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWI0NGExMTkzMWU5ZGVhZTIyNTkzZWQyMzljMzI4ZGQ1%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D40e81ad15eb7a896d3d74f7439b4ac4d)
「ディープラーニングと物理学 オンライン」とはオンラインWeb会議システムを利用したセミナーです。2023年10月より、学習物理領域セミナーと合同で開催されています。 登録する際のメールアドレスは、できるだけ大学もしくは研究機関のものをご使用ください。 ZoomのミーティングURLおよびパスワードは、先着順300名様に限り、登録されたメールアドレスに送信されます。転載・転送は控えてください。 URLが掲載されたメールは当日の朝までに送られます。 参加したい方は下記よりお申し込みください。毎回開催時に参加URLのついたアナウンスのメールを送信します。 登録フォーム (締切は前日の夜11時までとします) 解約フォームは下記でございます。 解約フォーム 参加時の表示名は「登録時の名前＠登録した機関名」に設定してください。 ノイズを防ぐためのミュートへご協力ください。 DLAP世話人: 橋本幸士（
「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人口知能プログラミング実践入門」を読んで、リクルートのAI研究機関「Megagon Labs」提供の「GINZA」という日本語の自然言語処理ライブラリがあることを知りました。 ※書籍へのリンクも記載していますが、このnoteは書籍の内容に従わずにあくまでも勝手に最新バージョンで試したことに対する内容です 興味を惹かれBERTくらいしか自然言語処理ライブラリの名前を知らなかったため興味を惹かれたのですが、書籍内のGINZAのバージョンは4.0.5であり少し古いバージョンでした。2021/08/26にv5がリリースされているようで、2021/10/01時点では最新は5.0.2 (2021/09/06)となっていました。 試そうとするもせっかく試すならば最新で試したいと思ったところ、v4からv5になった際にbraking c
【SQL】『SQL未経験 → 3ヶ月でデータサイエンス100本ノック全問制覇』までのロードマップ (初心者向け) - Qiita
はじめに 筆者について Matcher株式会社で エンジニア/ビジネス職 の両方を担当している者です。 元々学生時代は生物系の学部に所属しており、 プログラミング経験と言えば大学生向けプログラミングコミュニティ『GeekSalon』にて Unity を用いたゲーム開発を教えていたのと、1年ほどiOSエンジニアをやっていただけなので 『SQL』『データベース周り』『データサイエンス』『データ分析』的なところには 一切触れて来ない人生でした。 しかしこの度、今後業務で使うことになっていくというのと、 『データドリブンのより良い意思決定できる為には、ある程度データを自在に操れた方が良いかな』 という理由から、少し本腰を入れて SQL を勉強しようと考えました。 色々調べた結果、『データサイエンス100本ノック』といういかにも分かりやすいものがあったので それを全問制覇することを目標としてこの3ヶ
こんにちは、Gunosy Tech Lab内定者の濱下と谷口です。 今年も昨年同様エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップを実施しました。 メンターアルバイトとして参加したので，その様子やメンターとしての気付きなど，当日の写真を交えながら紹介します！ Gunosy Summer Internship 2019 について 講義 課題について 作業環境 ランチ・おやつ 結果発表 インターン参加者の感想 1位 : 京都大学・大村 和正 さん 2位 : 東京大学・大野 佑 さん 3位 : 早稲田大学・片山 颯人 さん メンター総括 濱下 谷口 Gunosy Summer Internship 2019 について Gunosy Summer Internship 2019は、株式会社Gunosyが2019年夏に開催した短期インターンシップです。 今年は「機械学習コース」と「サービス開発コース」
Kaggleコンペ初心者が命削りながらなんとかメダル圏内に滑り込んだ話 (IEEE-CIS Fraud Detection) - オットセイの経営日誌
前回のブログ記事投稿から約１ヶ月。この１ヶ月はKaggleのIEEE-CIS Fraud Detectionに人生を捧げると決めてブログを休んでいましたが、10/4にコンペが終了しました。 結果は、6381の参加チーム中、532位でした。上位10%に入ることができ、初Kaggle本気参戦で銅メダルを獲得することができました。 しかし、2週間ほど前からあらゆる試行錯誤を繰り返してもPublic LBが上がらず、所謂「このKaggleコンペ何もわからない」状態に陥り、非常に苦しい思いをした記憶が強いです。 ということで、本記事はKaggleで初メダル圏内を目指そう、という方を読者に想定して、自分のやったことを書きます。 メダルを既に獲得されている方、ましてKaggle Expert以上の方で万が一本記事にたどり着かれた場合は、さくっと離脱いただくか、笑って眺めていただければと思います。 1.
圧倒的な地図精度と充実した POI データがドラゴンクエストウォークの世界観を豊かに拡げる
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freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 | Google Cloud 公式ブログ
freee：データ ウェアハウス構築に BigQuery を採用することで、5 ～ 10 倍のパフォーマンスと運用性、利便性を向上 個人事業や中小企業などのスモール ビジネスに携わるすべての人が、自由に自然体で経営できる環境をつくるための「統合型経営プラットフォーム」を開発、提供する freee株式会社（以下、freee）。2013 年 3 月にクラウド会計ソフト「freee」をリリースすると同時に、エンジニア主導でデータ基盤を活用し、ユーザーの事業拡大を支援してきました。このデータ基盤が 10 年を経て、パフォーマンスや運用性、利便性に課題が生じたことから刷新を決定。新しいデータ基盤の中核に BigQuery が採用されています。このプロジェクトについて、プロダクト基盤本部の 2 名に話を伺いました。 利用しているサービス： BigQuery、Cloud Storage、VPC Serv
AMP Fest を振り返る
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【要注目まとめ】Udemyでエンジニアの学びたい技術別にオススメ16コース - 仮想サーファーの日常
新しいプログラミング言語や技術を学習するときに、Progateでは物足りないときってありますよね。 そんなときに重宝するのが動画学習サイト Udemy 。 初心者向けのWebアプリケーションの基礎知識のコースから、機械学習を学びたい方向けの機械学習実践コース、業務自動化からスクレイピングまで、新しいプログラミング技術に関して学習したいと思ったらほぼなんでも揃っているのが嬉しい。 （画像：Web 開発入門完全攻略コース - プログラミング をはじめて学び創れる人へ！未経験から現場で使える開発スキルを習得！ | Udemy） ちなみに、Udemyは不定期でセールで買えるタイミングがあり、通常1~2万円のコースが1000円台で購入できるので、セールのタイミングで買いたいところ。 2020年5月5日（火）〜2020年5月14日（木）まで、年内最安値の1,200円〜の割引SALEが開催されています。
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2021 20日目の記事です。 こんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します！ 文章のカテゴリ分類って難しいですよね。例えばメールの本文からそれがスパムか否かを判定する二値分類ならまだ良いですが、書かれた文章のテーマで分類するなどの話になってくると、その分カテゴリ数が増えて問題の難易度が上がります。 このような問題に対処するために機械学習を使うことはよくあることですが、大きく「教師あり学習」による予測モデルの学習と「教師なし学習」によるクラスタリングの2つのアプローチが使われることが多いように思います。 教師あり学習は素直な方法ですが、学習にあたり文章に対する正解カテゴリのアノテーションを付与する必要があり、入力データの作成にあたってかなり骨の折れる作業を強いられますし、時が経てば対応したいカテゴリが増減
はてなエンジニア Advent Calendar 2021完走しました！ - Hatena Developer Blog
こんにちは！id:yutailang0119 です。 無事 はてなエンジニアAdvent Calendar 2021 を完走することができました！ これまでのまとめ はてなエンジニア Advent Calendar 2020完走しました！ - Hatena Developer Blog はてなエンジニア Advent Calendar 2019完走しました！ - Hatena Developer Blog はてなエンジニア Advent Calendar 2018完走しました！ - Hatena Developer Blog 表彰 最多ブックマーク賞 今年の最多ブックマークエントリは、12/16担当 id:kouki_dan の kouki.hatenadiary.com でした！ (2020/12/29現在) 🎊おめでとうございます🎊 私もスマホアプリ開発におけるGitブランチ戦略に
【注意喚起】第三者のQiitaのコピー記事で飯を食っているかもしれないサイトについて... - Qiita
見つけた タイトルをそのままGoogleで検索したら同じ記事が出てきました。 Qiitaの色んな方の記事タイトルをGoogleで検索したら全く同じタイトルの記事がやや高確率で検索上位に出てきました。 私は怪しいと思ったので、軽く調べることにしました。 そのサイト のんのん技術ブログ 怪しい 別ドメイン（←まぁ本人かもしれんし...） タイトルと記事が全く同じ 投稿記事元のユーザがバラバラ →同一人物が運営しているとは思えない サイト運営者の情報不足 Aboutページ→信頼性がない プライバシーポリシー→なし お問い合わせ→連絡手段なし 広告ばっかり タイトルと記事が全く同じ 左←問題のサイト 右→Qiita プライバシーの保護のため、ぼかしています。 リンクも画像ソースも同じ。 多少デザインを加えていますね。 投稿記事元のユーザがバラバラ どれだけコピーされているか相手の記事の一部を示しま
PyTorch入門書の決定版！「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」 - karaage. [からあげ]
PyTorch入門書の決定版が出ました！ 日経BP様より「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」を献本いただきました。筆者の赤石さんの書籍のレビューは「ディープラーニングの数学」「Python自然言語処理入門」「Pythonで儲かるAIをつくる」に続き4冊目です。 そうです、私は日経BPさんとも赤石さんともズブズブの関係です！でも、ズブズブである分を差し引いたとしても、この書籍は本当にわかりやすくて良い本です。 「これからPyTorchに入門する一人でも多くの人に読んで欲しい」と強く思ったので是非紹介させてください！ 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング 作者:赤石 雅典日経BPAmazon 「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がPyTorch入門にベストな理由 ここから、「最短コースでわかる PyTorch ＆深
![PyTorch入門書の決定版！「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db57b9a114b245ed29f0933cbc53105351cb32db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210910%2F20210910210410.jpg)
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脳科学と教師なし学習の関係。情報量最大化教師なし学習でMNIST：Google Colabratory（PyTorch） - Qiita
脳科学と教師なし学習の関係。情報量最大化教師なし学習でMNIST：Google Colabratory（PyTorch）Python機械学習DeepLearningAIPyTorch 本記事では、教師なし学習と脳科学、そして教師なし学習でMNISTで高性能を出すIICの実装を解説します。 本記事で着目する論文は、 Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation です。 この論文では相互情報量と呼ばれる指標を活用し、教師なし学習のクラスタリングで手書き数字画像を分類します。 IIC（Invariant Information Clustering）と呼ばれます。 本記事では、脳科学と教師なし学習、IICのポイン、MNISTでの実装例を解説します。 目次は以下の通りで
何もない所から一瞬で、自然言語処理と係り受け解析をライブコーディングする手品を、LTでやってみた話 - Qiita
要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https
Stable DiffusionやChatGPTをはじめとする生成系AIの隆盛により、次々に新たなWebサービスやアプリケーションが開発され、連日大きな話題となっている。 今後の人間の生き方を便利にすることが期待されるAI技術だが、一方で、AIイラストで経済活動を行う“AI絵師”への批判を中心に、既存のクリエイターからは法規制の強化や、AI表現の禁止を求める声もある。 イラスト系がまず話題になった生成系AIだが、現在は“AI絵師”だけではなく、AIで表現や経済活動を行うクリエイターは着実に増加の傾向にある。 例えば、AIグラビア／AIコスプレイヤーと呼ばれるジャンルもその一つだ。イラストではなく、写真のような実在性・リアリティをベースに、AIで生み出された美女の写真がSNSに並ぶ。 今回、KAI-YOU Premiumでは、AIグラビアの黎明期から活動する「mico（@mico_aigir
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
デジタルアーカイブのためのプログラミングレッスン第一回～第四回 - digitalnagasakiのブログ
デジタルアーカイブのためのプログラミングレッスン、というのを少し作成してみています。今のところ、第一回～第四回ができております。 デジタルアーカイブに興味を持ったり、関わったりしているものの、内容面だけでなく技術面からも本格的に取り組もうと思って普通に一からプログラミングを勉強しようとすると、何に役立つのかのイメージを持ちにくくてなかなか気が進まない、という経験をお持ちの方は少なくないと思います。 そんな弱まりがちな気持ちをブーストするために、あるいは、かつてやめてしまったことに再挑戦するために、ちょっと直接的に役立ちそうなプログラミングのレッスンと課題を、まさに実践経験の場からご用意いたしました。第四回までいくと、任意のNDLコンテンツをMiradorやIIIF Curation viewerで直接開くリンクを作成できるようになります。 これですべてできるようになるというわけではありませ
機械学習で「日本言語地図」を作る｜yhkondo
ことしもアドベントの季節が来ました。この記事は、アドベントカレンダー「言語学な人々」2022の12月12日のエントリーとして書かれました。 ★★★★ 昨年は敬語の話を書いたが、今年はプログラミングのことでも書いてみよう。ここ2年くらい機械学習や深層学習のプログラミングを少しずつ学習できたので、自分でできることがかなり広がった。何か応用問題をやってみたくなって、言語地図を書いてみることに挑戦してみた。言語地図とは、言語地理学の中で発展してきたもので、特定の単語や音韻の、方言や、特定の言語による語形・音形を、その出現した地点の地図上に、アイコン化して配置したものとなる。たとえば、「かたつむり（蝸牛）」の言語地図では、方言形「マイマイ」の類を〇、「デンデンムシ」の類を△のように区別して表示するわけである。今回作ったものは、形でなく色で分けて、JavaScriptでインタラクティブにズームが動くよ
はじめに 早速ですが、先日リリースされた機械学習ライブラリーPyCaretを使用してみました。 誰でも簡単にモデリングができるなと実感しました。本当にめちゃくちゃ簡単でした！ 10行もコードを書かずに前処理から、チューニング、予測ができます！ 引数などまだ把握できていない部分が多くありますが、PyCaretの記事を1番に書こうと思い書きました。 気づいた点があればコメントお願いします。 0. 環境とversion PyCaret 1.0.0 Google Colaboratory 1. まずはインストールから 下記のコードを実行しインストールします。 体感ですが、2,3分で終わりました。 ローカルでインストールしたらエラーが出てきたので、一旦断念しています。
Zapier Natural Language Actions API(beta)とLangChainの統合をやってみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、筧( @TakaakiKakei )です。 本ブログは下記ブログの続きです。 Zapier Natural Language Actions (NLA) API と LangChain の統合が発表されました。 これによって、Zapier プラットフォーム上の5,000以上のアプリと20,000以上のアクションを、自然言語で組み込めるようになります。 実際にやってみて理解を深めていきましょう。 なお、2023/03/17時点では、Zapier Natural Language Actions API は beta なので予めご了承ください。 やってみた Zapier NLA API の準備 Zapier NLA API の利用には申請が必要です。 下記フォームから必要情報を入力して申請します。 申し込み後、承認されると下記ページの User の Information
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はじめに 機械学習の分野でDeep Learningがその地位を揺るがぬものにして久しくなりました。 Deep Learningの応用分野は多岐に渡りますが、今回はその中でも非常に有用性と実用性の高い「Image Denoising」への応用について、簡単なまとめといくつかのデモを紹介していきたいと思います。 通常のデノイズと、実問題に近い設定としてノイズ画像しか手に入らない状態でのデノイズもやります。 Image Denoisingとは Image Denoisingとは、文字通り、「画像からのノイズ除去」です。カメラなどで撮影する写真や映像データには、撮影環境など、様々な要因によってノイズが付加され、本来の画像に比べて視認性の低下を招いてしまいます。こうしたノイズが付加された画像から、元の画像を復元する事をデノイズといい、我々が普段目にする画像だけでなく、CTやMRIの画像からのノイズ
NHKの番組で放送された温水さんの顔を生成するAI（GAN）のコードを公開します - karaage. [からあげ]
NHKの番組に温水さんの顔を生成するGAN技術で協力しました 先日お知らせをしていましたが、NHKの番組「漫画家イエナガの複雑社会を超定義」に技術協力しました。 番組を見てもらった人はご存知と思いますが、温水さんの100枚の顔写真をAIで学習して、温水さんの顔画像をAIで生成するコーナーがありました。私が技術協力したのは、その顔画像を生成するGANと呼ばれるAI技術の部分になります。 番組を見逃した方は、ちょうどNHKのYouTubeチャンネルに該当の動画が上がっているので、以下のリンク先の動画をごらんください。 今回、番組に協力した際に、特別にブログで技術解説やコードの公開をしても良いという許可をいただいたので、番組で使用したコードをブログで紹介したいと思います。 ただ、そのまま温水さんの顔を使うのは、著作権上問題となってしまいますので、今回はサンプルとして著作権フリーのろんすたさんの顔
近年、デスクトップパソコンの必要性に疑問を投げかける声が増えています。BCNが2023年2月に発表した「若年層のPC所有に関する調査」によるとPCの所有率は「ノートPCのみ」が43.0％、「デスクトップPCのみ」が8.1％であることが判明。さらに両方所有している人は10.8%（合計61.9%）ということが判明しました。 つまり、パソコン所有者の中でも、多くが「ノートパソコンだけを所有している」という状態。なお近年は「スマホしか持っていない」という若者層も増えているため、デスクトップパソコン離れは今後数年かけてより進んでいくかもしれません。 たしかにデスクトップパソコンは、わずかな処理遅延が致命傷となるような「eSports」や膨大なデータを扱う「AI学習」や「ビッグデータ分析」といった用途でなくては必ずしも買うべきものとまでは言えないかもしれません。 今回は「デスクトップパソコン不要説」に
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追記：マリオの全ステージクリアを目指します！(2021/12/30) 深層強化学習で学習したAIマリオで全ステージクリアを目指すプロジェクトをGitHub Pagesで立ち上げました！参加者募集中です！ 詳細は以下参照ください 深層強化学習のPyTorchチュートリアルが日本語訳されて…ない！ PyTorch勉強中の人にとって助けになるのが公式のチュートリアルです。そんな公式チュートリアル @sugulu_Ogawa_ISID さんが日本語訳して公開してくださっています。 今、深層強化学習に興味津々丸なので、早速確認してみました。 すると… ない！ PyTorchのチュートリアル、マリオをプレイするものあって、めっちゃ面白そうなんですよね。というわけで、訳される前のPyTorchの深層強化学習のマリオチュートリアルをやってみました。 ちなみに、PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）の
StockSnapによるPixabayからの画像 こんにちは。倉内です。 初心者がプログラミング学習を始めるときにつまずきがちな環境構築ですが、今はWebブラウザ上で書いたコードをすぐに実行できる「オンライン実行環境」が充実しているので利用しない手はありません。 ほとんどのオンライン実行環境が複数の言語に対応しており、プログラミング学習はもちろん、「普段使っていない言語だけどちょっと試してみたい」といったときにも非常に便利です。 しかし無料で利用できるサービスだけでも数が多く、どれを使うとよいか迷う方もいらっしゃるかもしれません。 そこで今回は、おすすめのオンライン実行環境を対応言語や入力補完機能の有無などの項目で比較してみました。各サービスの特徴も紹介しますので、目的に合わせて使い分けてみてください！ 基本項目比較 今回取り上げるのは、無料で利用できる以下の8つのサービスです。表では以下
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2020 23日目の記事です。 みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します。 突然ですがみなさんは機械学習する時にどのような環境で実行していますか？Google Colaboratoryでは、制限はありますが無料でTPUを使用し、高いパフォーマンスで学習を進めることができます。 今回はこのTPUを使って、モデル内のハイパーパラメータを自動で探索してくれるKeras Tunerを使っていく方法と注意点についてお話しします。 そもそも、TPUとは TPU(Tensor Processing Unit)とは、Googleが開発した機械学習特化型のプロセッサのことで、基本的にGPUよりも高速で学習を進めることができます。計算量が多く、バッチサイズが大きい場合に特にその効果を発揮します。 私たちがこのパワ
今回は、株式会社DIVE INTO CODEが提供する「基礎文法コース」の「Python基礎文法」を受けてみました。本講座では、Pythonの基本的な文法を学び、かんたんなコードを記述できるようになります。前提知識は一般的なパソコン操作のスキルがあれば大丈夫です。無償提供の期間制限はなし。テキストと動画による説明を見て学んでいきます。 カリキュラムは以下のとおりです。 Python入門0 Google Colaboratoryの使い方Python入門1 簡単な計算Python入門2 数値型の変数Python入門3 テキストデータPython入門4 リストとタプルPython入門5 条件分岐Python入門6 繰り返しPython入門7 関数化入門0では、Google Colaboratoryの使い方を学びます。動画を見ながら同じように手を動かしていくとわかりやすかったです。Google C
Pythonの環境を作って勉強とか実装テストするとなると、今までなら「Jupyter Notebook」をローカルで立ててやっていたのだが、もうそんなことをせずともクラウド使ってどこでも実行環境を得られるようになった！スマホでもできちゃう！それが「google Colab」 Colaboratory とは Colaboratory（略称: Colab）では、ブラウザから Python を記述し実行できるほか、次の特長を備えています。 ・構成が不要 ・GPU への無料アクセス ・簡単に共有 Colab は、学生、データ サイエンティスト、AI リサーチャーの皆さんの作業を効率化します。詳しくは、Colab のご紹介をご覧ください。下からすぐに使ってみることもできます。 Google Colaboratory の開始方法 (Coding TensorFlow) Colaboratory へよう
プリキュアがきらきらしている秘密。「ラ行」の透明感とラーメンの人気から見る、素敵な名前のつけかたをPythonで分析する - Qiita
プリキュアがきらきらしている秘密。「ラ行」の透明感とラーメンの人気から見る、素敵な名前のつけかたをPythonで分析するPython自然言語処理日本語データ分析プリキュア 背景：ラ行は透明感があって新鮮で、プリキュアやラーメン人気の源泉である！？ 先日、あるWeb記事を拝見して、衝撃を受けた。 一部関連記事も含めて要約すると、 「ラーメン」はそのおいしさだけでなく、「名前」が人気を後押ししている。 プリキュア60人中34人が「ラ行」を含んでいる 「ラ行」には透明感があり、言葉が綺麗に聞こえる 古来日本語では「ラ行」は語頭に無かったため、日本人には新鮮＆珍しく聞こえる 元記事については、下記リンクをご参照。 ラーメンの話から、日本語の中で「ラ」が1番透明感があり、そのためプリキュアには「ラ」がつく名前が多い 長年アイウエオに触れていながら「ラ行」の特殊性に全く気づかなかった。 確かに言われて
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