2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました｜デジタル庁
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
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『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoogleのオープンソースのWebアプリケーション「Google Colaboratory」を用いる。Jupyter Notebook上で教材に登場するコードをそのまま実行し、結果を確認できるため、新たに環境を構築する必要がない。 今後は画像認識、自然言語処理、深層強化学習、デプロイといった機械学習を応用する方法も網羅する予定だ。 関連記事 「AIプロジェクトを担当してくれ」突然の上司のむちゃぶり あなたが最初にやるべきことは？ 「ウチの会社でもAIを使おう」――急に上司からこんなむちゃぶりが飛んできたら、どうすればいい？ AI初心者のビジネスパーソン向けに企業のAI導入について分かりやすく解説する新連載がスタート。 元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学
本格的なPythonデータ解析環境を手軽に！ 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで
対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 Pythonとデータ解析環境の概要 本連載ではPythonによるデータ解析について解説していきます。まずスクリプト言語としてのPythonとデータ解析環境の概要を確認します。 データ解析に適したスクリプト言語 データを集めたり加工したりする過程でよく使われるのがスクリプト言語です。データ解析の場面で必要なデータはさまざまな場所に存在してます。初めて見るデータを扱うことも珍しくありません。サーバーからダウンロードする場合もあれば、API経由で取得するものもあります。他のツールに受け渡すために、加工（前処理）が必要なデータもあります。スクリプト言語はこのような課題を解
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
.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 #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 71 Ads API 11
機械学習向け教師データ作成ツール、TISがオープンソースで公開：3種類のデータ作成に向く - ＠IT
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 TISは2018年11月6日、自然言語処理や機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano（ドッカーノ）」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開すると発表した。GitHubから入手できる。 doccanoは、機械学習などで教師データに使うラベル付きデータを作成するアノテーションツール。「テキスト分類」、文中の人名や地名などを特定する「系列ラベリング」、要約や翻訳といった「系列変換」という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 これらの基本的なタスクは表計算ソフトなどの帳票ツールでも実行可能だが、例えば系列ラベリングでは文字単位、単語単位でデータを作
職人の国の生産性を上げる、最良の方法 | タイム・コンサルタントの日誌から
3月に新潟に行った際、宝山酒造（http://takarayama-sake.co.jp）という会社を訪問した。規模としては零細に近い造り酒屋だ。一応、工場見学、というか、仕込みと醸造の場所を見学させてもらった。平屋の木造で、いかにもゆかしい「酒蔵」である。それから、こうした見学のつねとして、畳敷きの小上がりの部屋に案内され、いくつか試飲させていただく。わたしはお酒に弱いたちで、日本酒の目利きなどでは全然ないが、それでもなかなか美味しいと感じた。 試飲させてもらいながら、酒造の来歴の説明をうかがう。どこから杜氏を呼び、どんな努力の結果、満足のいくお酒ができるようになったか。また同じ酒蔵の製品でも、高級な純米大吟醸から普及版の醸造酒まで、どんな特色と違いを出しているか。小さな会社でも企業努力の種類は大手と共通している。たしかに大吟醸の虹色めいた香りの広がりから、醸造酒の新潟らしいきりっとした
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
機械学習の有益な書籍情報を共有します - EchizenBlog-Zwei
機械学習の有益な書籍情報を共有します。 初心者向け 最初に読む本としては「オンライン機械学習」「フリーソフトではじめる機械学習入門」「言語処理のための機械学習入門」がオススメです。 「オンライン機械学習」は3章までが入門的な内容になっています。4章以降は発展的な内容なのである程度力がついてからが良いです。オンライン機械学習という分野は実装が簡単で実用性が高いので最初に取り組むのに適しています。 広い範囲で機械学習を概観したい場合は「フリーソフトではじめる機械学習入門」がよいです。こちらは全体像がつかみやすい反面、数式の展開がわかりにくい箇所がちらほらあるので適当なスルー力が必要とされます。 「言語処理のための機械学習入門」はやや実装よりの本です。数式をみるより具体例をみたほうがわかりやすい、という人はこの本が良いと思います。 数学 何をやるにしても基礎体力は大切。数学の理解が深まれば深まる
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