【Python】Webアプリ開発、AI・機械学習、データ分析が学べるコンテンツ＆書籍23選 - paiza times
こんにちは。倉内です。 Pythonは文法がシンプルで初めてプログラミングを学ぶ方も取り組みやすく、また、近年はビッグデータ分析やAI・機械学習の分野で利用され人気の高いプログラミング言語です。 2020年1月に公開された『AI崩壊』という映画の中でもAIのプログラムはPythonで書かれていました。（画面にコードがよく映るので学習したことがある方はすぐ分かると思います。見る機会があれば注目してみてください） 人気があるので学習コンテンツや書籍も充実していますが、たくさんありすぎて逆に「どれで勉強するといいだろうか…？」と悩むこともあるかもしれませんね。 そこで今回は目的別にPythonを学べるオンラインコンテンツと書籍をご紹介したいと思います。 Pythonの基本を学ぶ オンライン実行環境がある学習サービス 【 Progate 】 【 paizaラーニング 】 【 PyQ 】 ローカル環
Perl でちょっと CPAN モジュールを試すのに Google Colaboratory が便利 - odan’s diary
モチベーション NodeJS である npm パッケージを試したいとなった場合 RunKit is Node prototyping がとても便利です。任意の npm パッケージをインストールができ、なおかつ他人のその結果を共有できます。例えば、これは誰かと一緒にある npm パッケージの使い方の相談をするときによく使います(e.g. lodash の groupby の使い方を示したり)。 Perl でも同様に任意の CPAN モジュールをインストールして、他人に結果を共有できるサービスがあると便利なのですが、一般公開されているものを見つけることはできませんでした。 そんな気持ちを持ちつつ、ある日突然 Google Colaboratory を使えば目的を達成できるのではと気付いたので、これを紹介します。 やり方 perl.ipynb · GitHub にアクセスします。 画像の Ope
どの書き方を採用すべきか 公式チュートリアルでは、「初心者向け」と「エキスパート向け」という2つのクイックスタートが用意されており、これは前掲の図における（1）と（4）に該当する。本連載ではそれに合わせて、初心者は（1）、初中級者以上は（4）をお勧めとしている。 （4）や（5）のSubclassing（サブクラス化）モデルは、「Pythonを使ってコーディングしている」感がより強まる。それに伴い、どうしてもコード量が飛躍的に増えがちである。しかしこれは、（1）や（2）のSequentialモデルだとメソッド内に隠蔽（いんぺい）されていた学習処理を細かく制御したり、柔軟なカスタマイズができたりするというメリットの裏返しでもある。 どの書き方にもメリット／デメリットはあるので、まずは使える書き方や、気に入った書き方から始めてみるのもよいだろう。特にKerasに慣れている人の中には、「（4）／（
【非エンジニア向け】PythonとExcelをSEO施策に活用するための分析例をわかりやすく解説 | Web担当者Forum
SEO施策においては、データを確認したうえで施策の内容や方向性を決めることは非常に重要です。しかし、データで何かを判断できるようになるには、いくつかのステップがあると思います。 それは「データを集める」ということです。 本記事を読んでいる方の中には、その「データ集め」をパワープレイ（手作業で集める）で行っている方も多いと思います。結論から述べると、今話題のプログラミング言語である「Python（パイソン）」と「Excel（エクセル）」を活用すれば、データ集めが自動化でき、分析まで可能です。 この流れができれば、あなたの隣にいるマーケターよりもワンランク上の分析業務ができること間違いありません。今回はSEO施策に従事している人向けに、PythonとExcelを組み合わせたSEO施策用の分析例をわかりやすく紹介していきます。 Pythonってよく聞くけど、SEO施策にどう使えるの？Python
「精度の高いAIアートをPythonで試したい」 「GoogleのColaboratoryではなく、ローカル環境でStable Diffusionを動かしたい」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、ローカル環境で簡単にStable Diffusionを実行する方法を解説しています。 本記事の内容 Stable Diffusionとは？Stable DiffusionをDiffusersで利用する方法学習済みモデルのダウンロード【動作確認】テキストからの画像生成 それでは、上記に沿って解説していきます。 Stable Diffusionとは？ Stable Diffusionとは、オープンソース化された高性能画像生成AIです。 Stable Diffusionを用いると、テキストから画像を出力することが可能となっています。 例えば、「Cyberpunk old
はじめに 本記事では、spaCyとGiNZAを使った日本語の自然言語処理の手順を紹介します。 コードの部分ではspaCyのクラスがわかるように示していますので、ぜひ公式ドキュメントも参照ください。 想定する読者 以下の人を想定して書いてます。 日本語の自然言語処理に興味がある人（※自然言語処理に関する知識は必要ないです。） Pythonのソースコードが読める人 使用するライブラリ 今回はspaCyとGiNZAという2つのライブラリを使用します。 spaCyとは spaCyは高度な自然言語処理を行うためのライブラリです。 自然言語処理では対象とする言語（日本語や英語）によって必要な処理や複雑度が変わるのですが、spaCyは多言語対応を意識して設計・開発されており、そのアーキテクチャから学べることも多く非常に良くできたライブラリです。 spaCyでは訓練済みのモデルを読み込むことで多言語の自然
因果推論と因果探索を学びたい初心者の方を対象に、因果分析のPythonプログラムを実際にGoogle Colaboratoryで実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 単著としては、「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」、以来、約1年ぶりの新刊となります。 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門」 ●2020年6月30日発売 ●著者：小川雄太郎（自己紹介、Twitter）@電通国際情報サービス（ISID） ●出版社: マイナビ出版 本記事の内容 ● 0. 本書を執筆したモチベーション ● 1. 因果推論が必要な事例 ● 2. 因果推論をしたいデータ ● 3. 因果推論の方法 ● 4. 因果探索の手法 ● 5.
はじめに 「基礎から機械学習をちゃんと理解したいな」と思うことがあったので、学んだことを自分なりに整理してアウトプットしていきます。基本的には、自分の勉強のため（アウトプットが一番理解が深まると思っているので）ですが、私のような初学者のメモでも、同じような他の初学者の役に立つこともあるのではないかと期待しております。 記事やコードは、修正のリクエストを受けやすいようにQiitaとGitHubをメインにアップしていきます。私自身は、専門家でなく機械学習エンジョイ勢の一個人ですので、不足している点、分かりにくい点、間違いなどあるかと思います。過ちは真摯に受け止めたいと思いますので、是非知見者の方にコメント、編集リクエスト、Pull Requestをしていただけたらと思います。 現時点では、他のサイトに説明を丸投げしていたり、数式をきちんと記載できていないところ多々あるのですが、最終的には、この
![Pythonで基礎から機械学習まとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b0153c91147d4b84de7fbac87f6c3ee8222b4131/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190905%2F20190905002807.png)
GCP(Google Cloud Platform)でディープラーニング学習環境構築方法 背景 ようやくDockerでのディープラーニングGPU学習環境構築に成功した @karaage0703 。疲れを癒す間も無く、ディープラーニングの帝王Google社のデベロッパーアドボケイトから、新たなる天啓がくだる。 度々からあげさんの記事を引用して恐縮ですが、もしGCPを使う場合は、このあたりをまるっとイメージにまとめたDeep Learning Containersってのもあります。ポチるだけでCUDA/TF/Jupyter/その他全部入りのコンテナをGKEで動かせます。 #gcpjahttps://t.co/tszxsK6sichttps://t.co/VMo9OHBjUp — Kazunori Sato (@kazunori_279) August 7, 2020 CUDAドライバ周り、誰し
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機械学習モデル構築作業の煩雑さを解消する「AutoML」とは――歴史、動向、利用のメリットを整理する
本連載では、AutoMLを実現するオープンソースソフトウェア（OSS）を解説します。連載第1回目となる今回は、そもそもAutoMLとはどういうもので、どういった機能やメリットがあるのか解説します。そして、第2回から毎回1つずつOSSを紹介していきます。紹介予定のOSSは以下の通りです（※取り上げるOSSについては今後変更する可能性があります）。 auto-sklearn TPOT AutoGluon（Amazon） H2O（H2O.ai） PyCaret AutoKeras Ludwig（Uber） Neural Network Intelligence（Microsoft） Model Search（Google） 各OSSの紹介に当たって、特徴を示せるようなテーブルデータや画像データを利用しますが、どのOSSも共通で必ずタイタニックの生存予測データを利用してAutoMLを実践していきま
SHAREVOX
MIDDLE LEVEL TTS SYSTEM 中品質な音声合成システム SHAREVOXはディープラーニングを用いた音声合成システムを採用し、中品質な音声合成を実現しています。 FREEDOM 自由度の高い調声機能 イントネーションや音の長さ、全体の抑揚や音高、話速の変更が可能な、自由度の高い調声システムを提供します。 BECOME 合成音声になる あなたの声を元に、Google Colaboratoryを用いて自由に話せる音声ライブラリを作ることが可能です。 また、これを他の人に配布することもできます。 (※今後実装されます)
ChatGPTを筆頭にした「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれるAIが話題に上らない日はない。このAIが得意なタスクには「プログラムの自動生成」が挙げられるが、Metaからプログラム生成に特化したCodeLlamaが商用利用可能なオープンなライセンスでリリースされた。そこで実際に使ってみよう。 CodeLlamaで素数判定のプログラムを自動生成させたところ プログラミングは大規模言語モデルが得意とするタスク リリースからわずか2ヶ月で1億ユーザーを達成した「ChatGPT」の公開から本稿執筆時点で8ヶ月が過ぎた。筆者も業務でChatGPTをはじめ、Github Copilotなど、大規模言語モデル(LLM)関連サービスを使わない日はないくらいだ。 特に「プログラミング」は、間違いなく大規模言語モデルが得意とするタスクであり、GitHub Copilotを利用している多くの人がその利便性を
Jetson Nanoで動く深層強化学習を使ったラジコン向け自動運転ソフトウェアの紹介 - masato-ka's diary
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
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プログラミング言語「Python」には何種類かの開発環境があるが、代表的なものの1つが「Anaconda」だ。Anacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説する。 AI開発から子どものプログラミング教育まで、幅広く利用されているPython。需要も人気も、今最も高いプログラミング言語でしょう。 Pythonの開発環境は何種類かありますが、その代表が「Anaconda」（アナコンダ）です。本稿ではAnacondaの導入方法や使い方、管理方法などを解説します。 Anacondaには無料版と有料版があります。学術や趣味の用途の個人ユーザーなら無料版を使えます。本稿では無料版を解説します。 なお、本稿におけるAnacondaの構成や機能、画面構成などは本稿執筆時点（2023年8月末）のものとします。環境はWindows 10 64bitとします。Windows 11でも同様に使えます。 A
TensorFlow Developer Certificateに合格しました。受験体験記を共有したいと思います。 合格するためにやったこと DeepLearning.AI テンソルフロー開発者 プロフェッショナル認定 - Coursera ローレンスさんとアンドリューさんの講座をやりました。 無料で動画の視聴ができ、登録しても7日以内に解約すれば無料でテストが受けれます。 https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice 4コースx4Weekありますが、集中してやれば1日で終わります。日本語字幕で動画の自動再生をオンにするのがオススメです。 内容を完全に理解する必要はありません。とにかく、最後まで視聴することが大事です。 試験中はコードを書くことは一切ありません。ローレンスのコードをコピペす
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特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を使ってみて便利だったこと - Taste of Tech Topics
こんにちは。機械学習エンジニアをしている古賀です。 最近は愉快な上司@tereka114 のもと、精度の上がらないモデルに四苦八苦しています。 そんな私が普段データ分析をする際に難しいことの一つとして、特徴量エンジニアリングがあります。 特徴量エンジニアリングとは、元のデータに新たな特徴量を追加することでモデルの精度を向上させるプロセスのことです。 この結果によってモデルの精度が大きく変わりますが、正しく実行するにはデータへの深い理解やデータ分析力が必要になります。 私もあまり得意ではないのですが、これを簡単にする xfeat という便利なライブラリがあると上司が教えてくれたので、実際に使ってみて便利だったことをまとめました。 ※本記事は、Pythonその3 Advent Calendar 2020 の15日目の内容になります。 目次は以下です。 xfeat とは 準備 実行環境 xfea
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本書籍を全ての章を読み思ったこと。それはこの一冊があればとりあえず入門から今抑えなければならないことは大体網羅できる。そう感じました。 ChatGPT、正確にはOpen AIとLangChain本の紹介となります。私が知るにLangChainとOpen AIを用いたチャットシステム構築の本格的な実践入門書籍としては初になるんじゃないでしょうか。 今回は、そんな書籍のレビューと実際に書籍通りチャットシステム構築をする中で感じたこと、さらなるチューニングについてをご紹介していきます。 紹介する書籍 2023年10月18日発売(書籍/電子)の「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」になります。 下記にリンクを貼っておきますので、興味を持たれた方はぜひチェックをお願いします 著者の紹介 本書籍なのですが、今LLM界隈でも情報のキャッチアップとアウトプットの先頭に
![ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/49cb7277641a9e60d501a46a62f9793fe12e6193/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--G8Wuq7ng--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3AChatGPT%25252FLangChain%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252582%252588%2525E3%252582%25258B%2525E3%252583%252581%2525E3%252583%2525A3%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252588%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%252586%2525E3%252583%2525A0%2525E6%2525A7%25258B%2525E7%2525AF%252589%25255B%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%25255D%2525E5%252585%2525A5%2525E9%252596%252580%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ayoshii0110%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzdmOTNhNWVlYjEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。 深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowとKerasを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。 第2版では教師なし学習と深層ネットワーク訓練手法、コンピュータビジョンテクニック、自然言語処理、Tensor Flowの大規模な訓練や効率的なデータの取
TensorFlowを初期の頃から触っていて define-and-run の流儀にはそれなりに慣れてしまっていたけど、そろそろTensorFlowも2.0がreleaseされそうだし(2019.09時点で 2.0rc1) 新しいinterfaceも触っておかないと、と思って勉強してみた。 Effective TensorFlow 2.0 を読むと、major changesとして "Eager execution"、recommendationsとして"Keras layers and models"が紹介されている。 これからの時代はKeras APIを使ってEager executionでやっていく必要がありそうだ。 お題: 将棋駒画像の分類 昨年くらいから将棋の画像認識をやろうと思って 駒の画像データセットを作成 していた。今回はこれを使う。 各駒14種の先手・後手で28種、空白マ
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「構造生物学なんもわからん」生物学者でもさわれるのが大事 AlphaFoldの吐く構造をわからんなりにぐりぐりしててわかってきたのは、生物学は完全に新しい章に入った。 thinkeroid.hateblo.jp いきなり大風呂敷広げるやんけ、と思うかもしれないが、こういう状況を私は密かに予見していたというわけではないけど、構造を予測し比較して検索する一連のラインが個人的に欲しい、と思っていた。それがAlphaFoldとその後にでたツールで実現したということだと考えている。 なぜそんなことを考えていたのか？ それは最近、2020年頃までに立て続けに、「配列的な類似性は低い（有意な類似性が見い出せない）が、構造はどう考えても似ている（そして機能的にも非常に似ている）」という研究発表が近い分野で続出したからである。 例えば典型的な例としては2017年にScience誌に掲載された研究だ。 Hol
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gpt-4oを試す
GPT-4o テキスト、オーディオ、ビデオの入力を扱い、テキスト、オーディオ、イメージの出力が可能。 GPT-4o以前では、ChatGPTのボイスモードが3つの異なるモデルを使用していた。 GPT-4oはこれらの機能を一つのモデルに統合し、テキスト、ビジュアル、オーディオの各入力を同一のニューラルネットワークで処理する。 現在のAPIの能力 現在のAPIは、テキスト、イメージの入力とテキストの出力をサポート 追加のモダリティ（例えばオーディオ）は現時点（2024/5/14）では使えない。近日導入される予定 Colaboratoryで動かしてみる インストール
本コラムは、AIの安全を確保する技術を理解していただくために書かれています。本コラムの内容を検証する場合は、必ずご自身の管理下にあるシステムにて、ご自身の責任の下で実行してください。許可を得ずに第三者のシステムで実行した場合、法律により罰せられる可能性があります。 本コラムの内容を深く理解するには、敵対的サンプルの基本知識を有していることが好ましいです。 敵対的サンプルをご存じでない方は、事前にAIセキュリティ超入門：第2回 AIを騙す攻撃 – 敵対的サンプル –をご覧ください。 ハンズオン 本コラムは、実践を通じてARTを習得することを重視するため、ハンズオン形式で進めていきます。 ハンズオンは、皆様のお手元の環境、または、筆者らが用意したGoogle Colaboratory*2にて実行いただけます。 Google Colaboratoryを利用してハンズオンを行いたい方は、以下のUR
2023年9月27日の最新情報に合わせて改訂しました（最初の公開は2020年3月17日）。主にGPUが選択可能になった点とColab Enterpriseの情報を追記し、全ての利用パターンで再検証して全面的に最新の内容にアップデートしました。 機械学習／データサイエンス分野で特に人気の（Pythonなどの）実行環境であるGoogle Colaboratory（以下、Colab）は無償で使えるものの、無制限ではない。実行時間やメモリ容量などに制限がある。こういった制限を低減する有償プロ版「Colab Pro」が2020年3月に発表され、米国とカナダのみで申し込みできる状況だったが、それから1年後の2021年3月19日以降、日本でも申し込み可能になった（図1）。さらに、より強力な有償プロプラス版「Colab Pro+」が2021年8月に発表され、同日から日本でも申し込み可能になり、その約1年後
Colaboratoryの有料プランの仕組みが変更となったので仕様を確認しました（2022年9月） - カレーちゃんブログ
Google Colaboratoryの有料プランが、これまでの定額使い放題から、クレジット制に移行となりました。 変更点を確認したいと思います。 料金 GPU コンピューティングユニットの消費 1ヶ月あたりどれぐらい使えるか 感想 料金 これまでと変わらずに、Colab Proは月あたり1,072円、Colab Pro+は5,243円となっています。(https://colab.research.google.com/signup?utm_source=faq&utm_medium=link&utm_campaign=seems_too_good) それにより、Colab Proは100コンピューティングユニット、Colab Pro+は500コンピューティングユニットというGPUを使用できるクレジットがもらえます。 GPU GPUのクラスで、標準を選ぶとT4 プレミアムを選ぶと、V100
不謹慎極まりないですが、安倍晋三氏の発言を学習データとして安倍晋三botなるものを製作しております。題材が安倍晋三氏なのは、発言に大きな特徴がある、国会での発言からそこそこの量のデータを容易に用意できる、国会議事録から簡単に対話コーパスを作成できる、というようにキャラクター対話botという題材に非常に適した存在であるからです。作成途中に痛ましい事件が起こりましたが、人間の欲求は止められねえということで、不道徳の誹りを甘んじて受けることとして、作成を続行しています。 以下に作成過程、作成状況を記載しますので、この分野に詳しい人おられましたら是非助言よろしくお願いいたします。ブログのコメント欄、もしくはメールアドレスとTwitterアカウントも掲載しておきますので、どの媒体でも構いませんのでマジでお願いします。ちなみに私は情報系ではないど素人門外漢なので(専攻は材料とかそっち系)、的外れなこと
はじめに AdventCalender論文24日目担当のぱしふぃんです。 突然ですが,最近このような論文1が出ました。 テスト https://t.co/QoXamqHB9w — ぱしふぃん (@pacifinapacific) December 21, 2019 なんとただの１枚絵をVtuberのモデルにできちゃうのです。ニコニコに上がっている解説動画では賞賛のコメントが多数寄せられていました。 これはすごい！ということで私も読んだのですが、データセットを作る段階ですごい労力を費やしているようでした。３ｄモデル1つ1つを目を閉じたり、開けたり、顔を傾けたりと差分をとり、ラベル付けしていくのはとても大変です。 「そんなラベル付けの手間を失くして似たようなことがやりたい！！」 その一つの可能性として今回StyleGANに着目してみます。StyleGANは滅茶苦茶綺麗な画像を生成できるモデルで
シングルGPUで動作するTransformer相当のRNNモデル RWKV-Raven-14Bを試してみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はシングルGPUで動作するTransformer相当のRNNモデル、という噂のRWKVについて試してみたいと思います。 RWKVとは TransformerベースのLLMと同等の性能を持つ、並列化可能なRNNモデルであり、Attentionフリー(Attention構造を持たない)なモデルです。 ライセンス形態がApache License 2.0かつ、シングルGPUでも動作する点が凄いところとなっています。 GitHub https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM Huggin Face https://huggingface.co/BlinkDL Hugging Face側にモデルがいくつか公開されており、rwkv-4が付くものが最近よく話題で使用されているもので
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Stable Diffusionとは？話題の画像生成AIの使い方・初心者向けのコツも徹底解説！ | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
2022年8月頃を皮切りに日本にも上陸した画像生成AI。巷では話題になっているものの、「時代のスピードについていけない」「英文を使うから自分には画像は作れない」といった声もお聞きします。そこで今回はアイスマイリーの編集部が画像生成AI「Stable Diffusion」をHugging Face、Dream Studio、Mageを使って体験してみましたので、ぜひ画像生成AI体験の参考にしてください。 生成AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？種類・使い方・できることをわかりやすく解説 画像生成AIとは？ 画像生成AIとは、ユーザーが入力したテキストを頼りに、AIがオリジナルの画像を数秒～数十秒程度で自動生成するシステムを指します。日本でよく知られている画像生成AIには「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）
ここ数カ月、画像生成AIが広く注目を集めている。自動で欲しい写真素材やイラストを合成できる上、上手に扱えば、工夫次第でクオリティーを上げることもでき、やりこみ要素もあって触るだけでも楽しい。 AIにもさまざまあるが、本連載では面白いAI、癖のあるAIを紹介する。ぜひとも使ってAIが得意なことや、その裏に見える将来の可能性、人間にも負けないちょっとした恐ろしさなどを、感じとってほしい。 「絶叫」を高品質に再現できる時代に 音声合成ソフトというと、アニメキャラクターやアナウンサーのような声で文章を読み上げるものを想像するかもしれない。そんななかで特に異彩を放っているのが「COEIROINK」という無料のAI音声合成ソフトで使えるキャラクター「松嘩（まつか）りすく」だ。この音源は、入力された文章を“絶叫”できる。 COEIROINKはAIを活用して、入力された文章の読み上げ音声を出力する無料ソフ
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2023/03/20 追記 Studio Ousia様によるLUKEモデルをベースに学習したSentence-LUKEモデルを公開しました。 Sentence-LUKEモデル: https://huggingface.co/sonoisa/sentence-luke-japanese-base-lite 手元の非公開データセットでは、日本語Sentence-BERTモデル（バージョン2）と比べて定量的な精度が同等〜0.5pt程度高く、定性的な精度は本モデルの方が高い結果でした。 2021/12/14 追記 MultipleNegativesRankingLossを用いて学習した改良版モデルを公開しました。 改良版（バージョン2）のモデル: https://huggingface.co/sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 手元の非公開デー
OpenAIが発表した音声認識モデル「Whisper」は、日本語の音声でも精度高く文字起こしできるツールとして知られています。今回はアイスマイリー編集部が「AIニュース原稿の読み上げ音声を素材にどのくらい精度高く文字起こしできるのか」や「生活騒音下における読み上げ音声でも結果は変わらないのか」について調べてみましたので是非やり方を真似して試してみてください。 記事後半ではWhisper APIおよびChatGPT APIを活用した文字起こしサービスである「writeout.ai」の紹介も行っていますので、業務への活用イメージとしてご活用ください。 生成AIについて詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？種類・使い方・できることをわかりやすく解説 音声認識モデルとは？ 音声認識モデルとは、AIが人間の声を認識し、認識した音声をもとに何らかのデータ
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第5回 お勧めの、TensorFlow 2.0最新の書き方入門（エキスパート向け）
【簡単】ローカル環境でStable Diffusionを実行する方法
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