Kaggle Advent Calenderの14日目の記事です。13日目はあらいさんの記事「CompetitionだけではないKaggleの魅力」でKaggleのCompetition以外の部分を非常にわかりやすくまとめてくださっています。15日目はちずちずくんの記事「機械学習実験環境を晒す」で、こちらもとても勉強になりましたのでぜひご覧ください。 私の記事では2020年にKaggleで開催された画像分類コンペの1位の手法を振り返っていきたいと思います。コンペ終了後に金メダルだったチームが共有してくれる解法はどれも勉強になりますが、1位のチームはその中でも特に磨きがかかっているものが多いと思います。この記事ではコンペの概要や難しかったところをまとめつつ、金メダルの中でも特に差を分けて1位になったところを私なりに分析できればと思っています。 ホントは画像を含むすべてのコンペを紹介したかった
バイラクタル TB2 - Wikipedia
分類：UCAV 製造者：バイカル 運用者： トルコ（トルコ空軍、ジャンダルマ） カタール（カタール空軍） リビア（リビア空軍） ウクライナ（ウクライナ空軍） アゼルバイジャン（アゼルバイジャン空軍） 初飛行：2014年8月 生産数：500機以上[1][2] 運用状況：運用中 原型機：バイラクタル TB1 派生型：バイラクタル TB3 バイラクタル TB2（英語: Bayraktar TB2）は、トルコのバイカルが主にトルコ空軍（TAF）用に製造したトルコの中高度長時間滞空型（MALE（英語版））無人戦闘航空機（UCAV）であり、テレオペレーションまたは自律的な飛行操作が可能である[3]。 概要[編集] バイカルUAVチーム トルコのBaykar Defence社により、主にトルコ軍向けに製造されている[4]。 テュルクサット衛星（英語版）を介し、機体は地上管制所にいる操縦員などにより、武器
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。PayPayフリマでiOSアプリ開発を担当している伊藤(@shizuna_it)です。PayPayフリマYahoo! JAPAN Tech Blogの第二弾です！ PayPayフリマは、誰でも気軽に、安心して個人間取引ができるフリマアプリです。（PayPayアプリの中からも使えます） PayPayフリマのiOSアプリでは、Swift Package Manager(SwiftPM)でライブラリ管理を行うようにリファクタリングを進めています。その過程で私達はVision.frameworkを活用してクレジットカード番号読み取り機能を独自実装しました。この記事では、実際に起きていた技術負債とその解消のための実装をサンプルコ
Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
NIST AI 100-1 Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) NIST AI 100-1 Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) This publication is available free of charge from: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1 January 2023 U.S. Department of Commerce Gina M. Raimondo, Secretary National Institute of Standards and Technology Laurie E. Locascio, NIST Director and Und
TechCrunch
Welcome, folks, to Week in Review (WiR), TechCrunch’s weekly news recap. The weather’s getting hotter — but not quite as hot as the generative AI space, which saw a slew of new model
РУС 中文 Vosk is a speech recognition toolkit. The best things in Vosk are: Supports 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech, Polish, Uzbek, Korean, Breton, Gujarati. More to come. Works offlin
Deep Metric Learning (深層距離学習)の動向と実は大して発展していなかった話 - ほろ酔い開発日誌
はじめに 今回は、近年のDeep Metric Learning (深層距離学習)の発展を再評価して、論文で論じられている程のパフォーマンス向上が実際にはなかったことを実験的に示した論文を紹介しつつ、Deep Metric Learningについて紹介しようと思います。 [2003.08505] A Metric Learning Reality Check この論文は2020/03/18にarXiv上に上がった論文で、この記事執筆段階では採録情報は確認できていません(ただし、フォーマットはECCV的雰囲気)。 実験は、著者のベンチマークツールを使って行っているとのこと。 github.com Deep Metric Learningとは 概要 Deep Metric Learningとは、意味の近い入力画像同士の距離が近く、逆に、意味の遠い入力画像同士の距離が遠くになるような空間に埋め込
Google's note-taking app has made a splash on mobile devices, but you definitely shouldn't count out its Windows app just yet. If you're on the hunt for a note-taking app, you're definitely spoiled for choice. However, Google Keep is one of the most versatile note-taking applications. Its features make it easy for you to write, arrange, store, and access your notes on the go, meaning you can get t
[レポート] AWS の AI・機械学習系サービスは Game 開発でどう活用されるか聞いてきた – Amazon Game Tech Night #15 #AmazonGametech | DevelopersIO
Game Tech Night #15 8/21(水)、「ゲーム業界向け AWSで実現する機械学習」とのサブタイトルで Amazon Game Tech Night #15 が開催されました。 Amazon Game Tech Night #15 〜ゲーム業界向け AWSで実現する機械学習〜 - connpass このブログではそのうちの後半のセッション、「Game 開発で活用するAWS の AI/ML サービスのご紹介」についてレポートします。AWS が提供している AI・機械学習系のサービスを、デモや事例を交えて丁寧に紹介して頂きました！ なお前半のセッション「ゲーム業界における機械学習の活用事例」については、別記事があがっていますので、そちらもぜひご参照ください！ [レポート]ゲームに活用されるAIの多様性〜Amazon Game Tech Night #15 #AmazonGame
![[レポート] AWS の AI・機械学習系サービスは Game 開発でどう活用されるか聞いてきた – Amazon Game Tech Night #15 #AmazonGametech | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a52b3337cc629824708ece9f34bfe6dc64168e27/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F08%2Feyecatch-201908-report-amazon-game-tech-night-15-2.png)
NVIDIAがデスクトップPC向けGPU「GeForce RTX 40 SUPER」を発表。ハイエンド〜ミドルハイGPUを強化
NVIDIAがデスクトップPC向けGPU「GeForce RTX 40 SUPER」を発表。ハイエンド〜ミドルハイGPUを強化 ライター：米田 聡 米国時間2024年1月8日，NVIDIAは，米国・ラスベガスで行われる大規模展示会「CES 2024」に合わせて特別講演を行った。その中で，デスクトップPC向け新型GPU「GeForce RTX 4080 SUPER」「GeForce RTX 4070 Ti SUPER」「GeForce RTX 4070 SUPER」の3製品を発表した。 本稿では，3製品の概要に加えて，ゲーマーに関連した発表をざっくりとまとめてみたい。 「SUPER」の登場でGeForce RTX 40シリーズは合計7モデルへ 今回，発表となったGeForce RTX 40 SUPERシリーズは，GeForce RTX 40シリーズGPUのバリーションとして追加される3製品に
スマホなどの小型端末にも乗せられる高性能CNNを作りたいというモチベーションから生まれた軽量かつ(ある程度)高性能なCNN。MobileNetにはv1,v2,v3があり、それぞれの要所を調べたのでこの記事でまとめる。 原論文は Howard, Andrew G., et al. "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications." arXiv preprint arXiv:1704.04861 (2017). Sandler, Mark, et al. "Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision
Ubie Discovery で機械学習エンジニアをしている @hagino3000 です。医療用AIの歴史および動向をキャッチアップするために調査した内容をまとめました。特に画像を入力として診断支援を行なうAIと比較して、自然言語で表現された自覚症状などを入力とするものを構築する上での課題に焦点をあてています。 Keywords: コンピューター支援診断システム(Computer Aided Diagnosis: CAD), Medical Diagnostic Systems, 症状チェッカー(Symptom Checker), 機械学習(ML), 自然言語処理(NLP) 背景 現在、医療用AIが最も成功を収めている領域は画像診断です。X線・内視鏡・皮膚腫瘍と様々な画像に適用されており、その診断性能が専門医を越えたとの報告もあります ([1], [2])。2018年にはAIが糖尿病網膜
by halfpoint Pixel 4の顔認証機能を改良するため、Googleの下請け企業がお金に困窮するホームレスや学生を対象に、ギフトカードと引き替えに顔の3Dスキャンデータを収集するという戦略を取っていたことがわかりました。3Dスキャンはまるで「ゲーム」や「調査」かのように説明されており、主に肌の色が暗い人を対象としたものだったことが明らかにされています。 Google using dubious tactics to target people with ‘darker skin’ in facial recognition project: sources - New York Daily News https://www.nydailynews.com/news/national/ny-google-darker-skin-tones-facial-recognition-p
Uyghurs for sale | Australian Strategic Policy Institute | ASPI
‘Re-education’, forced labour and surveillance beyond Xinjiang. The Chinese government has facilitated the mass transfer of Uyghur and other ethnic minority1 citizens from the far west region of Xinjiang to factories across the country. Under conditions that strongly suggest forced labour, Uyghurs are working in factories that are in the supply chains of at least 82 well-known global brands in the
Google Cloud PlatformのCompute Engineを用いたNDLOCRアプリの実行 - デジタルアーカイブシステムの技術ブログ
概要 VMインスタンスの作成 VMインスタンス内での操作 Nvidia driverのインストール dockerコンテナの起動 推論の実行 まとめ 追記 2022.04.28 概要 NDLが公開したNDLOCRアプリケーションについて、GCP（Google Cloud Platform）の仮想マシンを用いて実行してみましたので、その備忘録です。本アプリケーションの詳細については、以下のリポジトリをご確認ください。 https://github.com/ndl-lab/ndlocr_cli VMインスタンスの作成 GCPのCompute Engineにアクセスして、画面上部の「インスタンスを作成」ボタンをクリックします。 「マシンの構成」の「マシンファミリー」について、「GPU」を選択します。そして「GPUのタイプ」において、今回は最も安価な「NVIDIA T4」を選択します。「GPUの数」
PimEyes: Face Recognition Search Engine and Reverse Image Search |
Face Search Engine Reverse Image Search Upload photo and find out where images are published
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧(参考資料編) －アナウンス日、General Availability(GA)の参考URL－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめの記事で参考にしたURLが多すぎるため、こちらに別記事としてまとめました。 AWSサービスの概要など「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧」のメインコンテンツは本編を御覧ください。 ただ、見方によってはこの記事の方が面白いかもしれません。 [English Edition] AWS History and Timeline - Almost All AWS Services List, Announcements, General Availability(GA) AWS全サービスの歴史年表に記載したアナウンス日・GA日(一般提供開始日)の参考URL 「What's New」のURL(例：https://aws.amazon.com/about-
Googleが食品にスマートフォンのカメラを向けるだけでラベル名を読み上げてくれる「食品ラベルモード」を視覚障害者向けアプリ「Lookout」に追加しました。ラベルの識別にはオンデバイスの機械学習が用いられており、低遅延でネットワークに依存しない設計となっています。 Google AI Blog: On-device Supermarket Product Recognition https://ai.googleblog.com/2020/07/on-device-supermarket-product.html Googleが2019年にリリースした「Lookout」は、周囲の環境を検知して物体の存在を知らせたり、文字を読んだりして視覚障害者をサポートするAndroid向けアプリ。リリース当初は北米地域限定で配信されていましたが、記事作成時点では日本のユーザーもGoogle Playか
AWSトップのAndy Jassy氏がAmazon.comのCEOへ、Jeff Bezos氏は退任。ナデラ氏、ピチャイ氏、ベニオフ氏らがお祝いをツイート
AWSトップのAndy Jassy氏がAmazon.comのCEOへ、Jeff Bezos氏は退任。ナデラ氏、ピチャイ氏、ベニオフ氏らがお祝いをツイート Amazon.comは今年の第3四半期（7月から9月末まで）に、同社創業者でCEOのJeff Bezos氏が同社CEOを退任し、現在Amazon Web Services（AWS） CEOのAndy Jassy氏が後任となることを発表しました（Amazon.comのプレスリリース、Jeff Bezos氏から社員へのメッセージ）。 Jeff Bezos氏が公開した従業員向けメッセージの一部を引用します。 Fellow Amazonians: I’m excited to announce that this Q3 I’ll transition to Executive Chair of the Amazon Board and Andy
The 2020 Developer Survey results are here! - Stack Overflow
Depending on how you count it, this is the 10th year Stack Overflow has been conducting its annual developer survey. The software industry has changed substantially over the last decade, but it’s also true that no single technology has been quite as disruptive, at least in the short term, as the public health crisis the entire world is experiencing right now. The results of this survey reflect the
research!rsc: The Principles of Versioning in Go (Go & Versioning, Part 11)
This blog post is about how we added package versioning to Go, in the form of Go modules, and the reasons we made the choices we did. It is adapted and updated from a talk I gave at GopherCon Singapore in 2018. Why Versions? To start, let’s make sure we’re all on the same page, by taking a look at the ways the GOPATH-based go get breaks. Suppose we have a fresh Go installation and we want to write
「TwitterやFacebookに自分の顔写真を投稿すると、基本的に誰でもその画像にアクセスできるようになる」ということを頭では理解していても、実際にその画像が見知らぬ誰かに利用されていることを実感する機会は少ないもの。しかし、「自分の顔写真と詳細な個人情報が知らない間にプロファイリングされていた」との実例が報告されています。 I Got My File From Clearview AI, and It Freaked Me Out https://onezero.medium.com/i-got-my-file-from-clearview-ai-and-it-freaked-me-out-33ca28b5d6d4 2020年1月に、Clearview AIという新興企業がウェブスクレイピングにより収集した顔写真などのデータが、連邦捜査局(FBI)をはじめとする多数の法執行機関によっ
ClamAV 1.0.0 LTS released
The ClamAV 1.0.0 feature release is now stable and available for download on ClamAV.net or through Docker Hub. ClamAV 1.0.0 includes the following improvements and changes. Major changesSupport for decrypting read-only OLE2-based XLS files that are encrypted with the default password. Use of the default password will now appear in the metadata JSON. GitHub pull request: https://github.com/Cisco-Ta
機械学習システムの信頼性を数値化する論文「 What’s your ML test score? A rubric for ML production systems」
機械学習システムの信頼性を数値化する論文「 What’s your ML test score? A rubric for ML production systems」 2020-04-19 NIPS206 にて開催された Reliable Machine Learning in the Wild - NIPS 2016 Workshop (2016) という、現実世界でどうやって信頼性の高い機械学習に取り組んでいくかについてのワークショップがある。 ここで Google から発表された What’s your ML test score? A rubric for ML production systems がとても面白く、身になるものが多かったのでメモがてら抄訳を残しておく。 PDFSlide発表動画もワークショップページにて公開されています。change logs2021-04-25
GitHub - xuebinqin/U-2-Net: The code for our newly accepted paper in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."
** (2022-Aug.-24) ** We are glad to announce that our U2-Net published in Pattern Recognition has been awarded the 2020 Pattern Recognition BEST PAPER AWARD !!! ** (2022-Aug.-17) ** Our U2-Net models are now available on PlayTorch, where you can build your own demo and run it on your Android/iOS phone. Try out this demo on and bring your ideas about U2-Net to truth in minutes! ** (2022-Jul.-5)** O
With a special focus on Percona Operator for MySQL OverviewHAProxy, ProxySQL, MySQL Router (AKA MySQL Proxy); in the last few years, I had to answer multiple times on what proxy to use and in what scenario. When designing an architecture, many components need to be considered before deciding on the best solution. When deciding what to pick, there are many things to consider, like where the proxy n
1. Virtual TJBot Virtual TJBotは、 ブラウザを使ったNode-REDのフローエディタ上で動作する仮想のTJBotです。 ベースとなっているTJBotは、IBMのWatsonを学習するために開発したレーザーカットした段ボールで作るAIロボットキットです。 TJBotは、APIを使って他のデバイスと情報収集、体内のカメラやマイク使って情報収集(音声や画像)し、 その情報をIBM Cloud の Watson を使って、音声を文字に、文字を音声、画像認識、会話 することができます。TJBotは前述の機能がパッケージされているので、AI, IoTの世界を気軽に体感できます。 昨今、新型コロナ感染症の影響で、ハンズオンワークショップや学校での授業など、TJBotを使って対面で行うことが難しいため、利用者のブラウザを使って操作できるVirtual TJBotを使ったAIの
![Virtual TJBot[仮想ロボット]でAIを学ぼう(導入編)[2020年8月版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d9bc56ab1933a98836b08bcdcdfacb154a8f110b/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9VmlydHVhbCUyMFRKQm90JTVCJUU0JUJCJUFFJUU2JTgzJUIzJUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJTlDJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTg4JTVEJUUzJTgxJUE3QUklRTMlODIlOTIlRTUlQUQlQTYlRTMlODElQkMlRTMlODElODYlMjglRTUlQjAlOEUlRTUlODUlQTUlRTclQjclQTglMjklNUIyMDIwJUU1JUI5JUI0OCVFNiU5QyU4OCVFNyU4OSU4OCU1RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NWY2MGU0YzNkMDAyNjM4Y2EwNjkyOTY2YTEzNzFjZWM%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBkYWloaXJhb2thJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1mMGE5YTJkMDFmZTIwNjMwY2U5YjA1NWEwOTlmMDFkMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4d79422b5d04339ea13e7881c2c313bf)
10億円の美術館に展示されていた絵画がAIに偽物と判定される
By National Gallery AIに関する技術開発は急速に進んでおり、文章生成や文章要約、新型コロナウイルス感染症の検出など、さまざまな分野でAIが活用されています。AIの中には絵画が本物か偽物かを見分けられるものが存在し、そのAIを用いた分析によって美術館に長年展示されていた作品が偽物である可能性が浮上しました。 Was famed Samson and Delilah really painted by Rubens? No, says AI | Art and design | The Guardian https://www.theguardian.com/artanddesign/2021/sep/26/was-famed-samson-and-delilah-really-painted-by-rubens-no-says-ai 今回AIによって偽物であると判定された
Staff archetypes
Most career ladders define a single, uniform set of expectations for Staff engineers operating within the company. Everyone benefits from clear role expectations, but career ladders are a tool that applies better against populations than people. This is particularly true for Staff-plus engineers, whose career ladders often paper over several distinct roles hidden behind a single moniker. The more
ICLR 2022 — A Selection of 10 Papers You Shouldn’t Miss
Image by Zeta Alpha.The International Conference in Learning Representations (ICLR) will be held online (for the third year in a row!) from Monday, April 25th through Friday, April 29th. It’s one of the biggest and most beloved conferences in the world of Machine Learning Research, and this year is no exception: it comes packed with more than a thousand papers on topics ranging from ML theory, Rei
【研究開発部の技術】第5回 ニュース配信を支える自然言語処理技術 - Sansan Tech Blog
研究開発部Architectグループの堤（@shu223）と申します。新任マネージャーとして自身のキャッチアップも兼ねて、研究開発部の技術や成果物について紹介する記事を書いています。 buildersbox.corp-sansan.com 第5弾となる今回は、Sansan/Eightのニュース配信システムがどのように実現されているか、またその中で研究開発部のどのような技術が利用されているかについて紹介したいと思います。 ニュースの種類 現在、SansanやEightでは以下のようなニュースを配信しています。 人事異動情報 社内の共通人脈の通知 企業の最新ニュース 同業他社の最新動向 ニュースフィード 企業の最新ニュース ニュース配信のための自然言語処理技術 質の高いビジネスニュースを配信するために、以下のような研究開発部の自然言語処理技術が利用されています。 固有表現抽出 ジャンル判定 プ
How to OCR with Tesseract in Python with Pytesseract and OpenCV?
In this blog post, we will try to explain the technology behind the widely used Tesseract Engine, which was upgraded with the latest knowledge researched in optical character recognition. This article will also serve as a how-to guide/ tutorial on how to implement PDF OCR in python using the Tesseract engine. We will be walking through the following modules: Tesseract OCR FeaturesPreprocessing for
ホクソエムサポーターの白井です。 EMNLP-IJCNLP 2019 (以降 EMNLP) が先日、香港で開催されました。 EMNLPは Empirical Methods in Natural Language Processing の略称で、ACLやNAACLと並ぶ、計算機科学のTop conferenceと言われてます*1。 今年採択されたEMNLPの論文は682本 (＋システム/デモ論文45本) です。 (年々増えています。) 今回は、EMNLP2019の論文から、いくつか気になったものを紹介します。 前回に引き続き、検証系の論文とデータ構築についての論文をメインに扱います。 以降、記載する図表は、明記しない限り、論文から引用しています。 1. ner and pos when nothing is capitalized 2. A Little Annotation does a
スプリントの失敗は「まったく予見ができなかった問題」が原因になるとは限りません。認識できたはずの問題を認識できなかった、存在は認識していたのに注目しなかった、問題に注目はしたが対策を検討していなかったなど、後から振り返ると「なぜそこでつまづいてしまったんだろう…」と思えるようなことが、スプリントの失敗の原因となることもあります。 この記事ではそのような問題を「予見できたはずの問題」と呼び、それらに「Emoji」で立ち向かうプラクティスを紹介します。 予見できたはずの問題へ対処するための「RPMプロセス」 私たちのチームでは、例えば「着手をしてみたら設計が生煮えだったことが分かり、予定通りにタスクの実装が進められなかったこと」や、「タスク間の依存関係が認識できておらず、不要な待ちが発生してしまったこと」などといった、本来ならプランニングの時点で予見できたはずの問題を適切に扱えなかったことによ
ウクライナではiOS 14で追加された「サウンド認識」機能がサイレンの音を認識するのに役立っているそうです。詳細は以下から。 Appleは2020年09月にリリースした「iOS 14」でアクセシビリティ機能の1つとして、聴覚に障害があり、火災報知器やサイレンなどの音を聞き逃してしまう可能性のあるユーザーのために、オンデバイスの音声認識処理を利用し、iPhoneやiPadの周辺で警報やサイレンが鳴るとiPhone/iPadに通知を表示する「サウンド認識」機能を導入し、「iOS 15」では認識できるサウンドが増えていますが、 赤ん坊の泣き声、ドアベル、サイレンなど、特定のサウンドをiPhoneに継続的に聞き取らせて、認識したときに通知を送信させることができます。 iPhoneでサウンドを認識する – Apple Support CleanMyMac XやSetappを提供するウクライナMacP
「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（
こんにちは、皆さん！私は皆さまがお探しの銀行でミスをした経験が豊富なWEBライターです。今回、おもに若手の銀行員の皆さんに向けた記事を執筆させていただきました。私は銀行勤務を10年以上経験しており、その間には数々のミスを犯してきました。しかし、それらの失敗から学んだことが私のその後のキャリアに大きな影響を与え、今の私がいます。 銀行で働くということは、日々多くの顧客と接するだけでなく、厳密な手続きや確認作業にも追われる大変なお仕事です。そんな中、私も仕事中にミスをした経験が山のようにあります。しかし、そのミスを恐れず、逆にそれを糧に成長し続けることが大切だと痛感しています。 「ミスをしても前にすすむ」そのための後押しになればと考え、この記事を執筆しました。 （銀行内部だけではなく、他の業種の例も参考までに記載しています） 記事の執筆者 10年以上の銀行員経験を持ち、メガバンクで資産運用から
[速報] 医療に特化した音声認識の新サービス Amazon Transcribe Medical が発表されました #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。 re:Invent 2019、はじまりました！たった今開催されているMidnight Madnessの裏で、新しいサービスAmazon Transcribe Medicalが発表されました。 Amazon Transcribe Medical – Real-Time Automatic Speech Recognition for Healthcare Customers AWS announces Amazon Transcribe Medical - Medical Speech Recognition Amazon Transcribe Medical Amazon Transcribe Medical は医療情報に特化した音声認識サービスです。現在、医師の多くが、臨床情報のレポートの作成に多大な時間を費やしているという課題をサポートできます。 その特徴として
![[速報] 医療に特化した音声認識の新サービス Amazon Transcribe Medical が発表されました #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a298426174d5914a0e9708095c8dd40c4722cc0d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_newservice_eyecatch.jpg)
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
An overview of semi supervised learning, weakly-supervised learning, unsupervised learning, and active learning. Focused on recent deep learning-based image recognition approaches.Read less
入力に対して画像で条件づけする Diffusion モデルである ControlNet の解説をします。 paper: https://t.co/hIkh8qgjcL github: https://github.com/lllyasviel/ControlNet ([1] の Fig1 より引用) 本論文は Style2Paints 開発者の lllyasviel(@lvminzhang) が出されていることから、高精度に入力線画に着彩する Styl2Paints V5 (のDorothyモデル？）に使用されているモデルである可能性が高いです。 Diffusion Model （特に Latent Diffusion）では入力の条件付けを忠実には考慮できていないモデルが多いため、本論文の結果はなかなかにインパクトがあります。個人的には GAN 時代の pix2pix がそのまま Diff
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臨床診断支援AIの歴史から症状チェッカーの今後を展望する―エキスパートシステムから大規模言語モデルまで
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「ネットにアップした顔写真が勝手に個人情報と一緒に収集されている」ことの実例が報告される
Comparisons of Proxies for MySQL
Virtual TJBot[仮想ロボット]でAIを学ぼう(導入編)[2020年8月版] - Qiita
EMNLP2019の気になった論文を紹介 - 株式会社ホクソエムのブログ
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