2年ほど前に、自分の声を結月ゆかりにする声質変換技術を作り、動画を投稿しました。この技術には利用者の音声データが大量に必要であるという欠点があり、ゆかりさんになりたいというみなさんの願いを叶えるのが難しい状態でした。そこで、この技術を利用者の音声データが不要になるように改良し、誰でも簡単に使えるようにしました。ここではその技術について解説します。 手法 音声を直接変換しようとすると、利用者の音声データが必要になってしまいます。そこで、音声を直接変換するのをやめて、①音声を構成する要素である音素と音高に分解し、②音素と音高を目標の声（ゆかりさん）に再合成することを考えました。 ①は、音素の抽出に音声認識とOpenJTalkとJuliusを、音高の抽出にWORLDを用いれば簡単に実現できます。そのため、②さえ実現できれば、利用者の声のデータを用意することなく、誰でもゆかりさんの声に変換すること
AI哲学者ヘーゲルさんに、無限に議論を思索してもらえる穢土転生コードを書いてみた。GPT3.5でも4でも動きます。 弁証法ってなに？ヘーゲルって哲学者おっさんが考えた、思索を深めるメソッド。 ある意見（テーゼ）に対して、あえて反対意見（アンチテーゼ）をいって、それから意見と反対意見を統合（ジンテーゼ）することで議論が深まるよ…というもの。 ・筋トレは健康によい（命題 = テーゼ） ・筋トレで体を壊すこともある（反対命題 = アンチテーゼ） ・筋トレは健康によいが、やりすぎや間違った方法には注意しなければいけない（総合命題=ジンテーゼ） みたいな考えかた。 以下、勝手に無限ループでヘーゲル先生が、弁証法を繰り返してくれるプロンプトです。 弁証法エンジンのプロンプトあなたはヘーゲルの仮想人格として振る舞う、形而上の弁証法シミュレーターです。 ユーザーの入力「仕事にいかずにゲームをしていたい」に
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！：AI・機械学習のツール＆ライブラリ Sonyが自社製品でも活用する信頼性の高いディープラーニングツール「NNC：Neural Network Console」の概要と特徴を筆者なりに分析して紹介。どんな人がどんな用途で使うべきかの指針も提案する。
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行
WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 Googleがオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowの1つとして、Webブラウザ上で機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルによる推論の実行などが可能になるJavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」があります。 TensorFlow開発チームは、このTensorFlow.jsの内部で行われている処理をWebAssemblyで実装した「WebAssembly backend for TensorFlow.js」のアルファ版を発表しました。 We’re excited to release the Alpha of our WebAssembly backend for TensorFlow.js! WASM has wider dev
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など マイクロソフトはオンラインイベント「The Future of Work: Reinventing Productivity with AI」を開催し、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。 Microsoft 365 Copilotは今後数カ月以内にWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどすべてのプロダクティビティ製品群に搭載される予定。利用料金やライセンス形態などは今後発表予定とのこと。 デモで紹介されたMicrosoft 365 Copilotの主なポイントをまとめま
愛知県豊田市は2020年9月から21年4月にかけて、衛星データをAIで解析するシステムを活用した水道管の漏水調査を行った。市内の556区域を調査したところ、154区域の259カ所で漏水を発見。従来の調査方法だと約5年かかる作業を7カ月程度で完了できたという。システムを提供したイスラエルのITベンチャー・Utilisの代理店であるジャパン・トゥエンティワン（愛知県豊橋市）が6月16日に発表した。 調査では、まず人工衛星から地下1～2mまで届くマイクロ波を照射し、対象地域の画像データを取得。次に反射されたマイクロ波の特徴と、取得した画像をUtilisが独自開発したAIで分析し、半径100mの範囲で漏水のある場所を特定。最後に水道管の敷設データと照合して人間が現地調査した。水道水とそうでない水はマイクロ波の反射の仕方が異なることを利用した手法という。 愛知県豊田市ではこれまで、担当職員の目視や異
Stable Diffusion の img2img で strength を指定した場合にどれだけ変化するのか調べた #stablediffusion - 酢ろぐ！
本記事では Stable Diffusion の img2img で strength を変更したらどれだけ画風が変わるのか、また元絵の意匠を汲み取って残してくれるのかについて調査した。 元絵について 人物がひとりの場合 人物がふたりの場合 まとめ (2022/09/03追記) 複雑な元絵の場合 人力での修正もきちんと描けていないと引きづられてしまう (2022/09/04追記) strength に小数点2位の値を与えた場合の変化について 元絵について 元絵にはこれを使った。今回は、人物が1人の場合と2人の場合で調査することにした。 ローカル環境でのテストなので「ネットから拾ってきたモノ」を使ってもよいが、なんかのタイミングでそれが表に出てしまったら困るし、ブログに書きたいことが出てきてもそのまま使えない。基本的には img2img のテストでは自分で書いた絵を元絵にしている。 人物がひ
【ニューヨーク=清水石珠実】米紙ニューヨーク・タイムズ（NYT）は27日、生成AI（人工知能）を手がける米オープンAIと同社に出資する米マイクロソフトを提訴した。2社がNYTの記事をAIの学習用に許可なく使用し、著作権を侵害していると指摘した。NYTによると、AI学習を巡って大手の報道機関が開発企業を訴えるのは今回が初めての例となる。ほかの報道機関やAI開発企業にも訴訟の動きが広がる可能性があ
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
柿沼 太一 on Twitter: "わいせつ画像を出力する可能性が高いAIモデルを公開・提供したり、同モデルを利用したサービスを提供する行為は、わいせつ物頒布等罪（刑法175条）に該当するか。 ＊以下日本法を前提とします。"
わいせつ画像を出力する可能性が高いAIモデルを公開・提供したり、同モデルを利用したサービスを提供する行為は、わいせつ物頒布等罪（刑法175条）に該当するか。 ＊以下日本法を前提とします。
AI時代に起業するということ｜shi3z
生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
失敗から学ぶ機械学習応用
5. 5 目録 ◼ 私の失敗体験談（不均衡データの学習） ◼ 機械学習開発における壁 • 機械学習のビジネスフレームワーク「5D」 • Define（定義する） • Data（データを集める） • Development（開発する） • Deploy（実装する） • Drive（運用する） ◼ ビジネス応用における壁 • AIを使ったキュウリの自動選別 • 機械学習を使って売り上げに貢献する • 機械学習を使わない選択肢 ◼ まとめ 6. 6 目録 ◼ 私の失敗体験談（不均衡データの学習） ◼ 機械学習開発における壁 • 機械学習のビジネスフレームワーク「5D」 • Define（定義する） • Data（データを集める） • Development（開発する） • Deploy（実装する） • Drive（運用する） ◼ ビジネス応用における壁 • AIを使ったキュウリの自動選別 • 機
Stable Diffusion 2.0 Release
We are pleased to announce the open-source release of Stable Diffusion Version 2. The original Stable Diffusion V1 led by CompVis changed the nature of open source AI models and spawned hundreds of other models and innovations worldwide. It had one of the fastest climbs to 10K GitHub stars of any software, rocketing through 33K stars in less than two months. The dynamic team of Robin Rombach (Stab
どうもこんにちは、最近何かを生成する系のAIで遊ぶことにハマってます、あんどう(@t_andou)です。 5年以上前の話ですが、人工知能に哲学書を読ませて哲学的な文章を書いてもらいました。 blog.takuya-andou.com 今回はその時よりも高度な「GPT-2」というものを使って、コウメ太夫さんのツイートを学習させてみたいと思います。 なぜコウメ太夫さんなのか コウメ太夫さんと言えば、毎日とても面白いギャグツイートすることで有名なかたです。 ですが、ごく稀に難解すぎてAIがツイートしてると疑われ、記事になることもあります。*1 AIが考えたと言われているツイート ミリンは１０％でミリン風調味料｛アルコール分１％未満｝は８％ということはキリン風ゾウ｛シマウマ縞数１００程度｝はドツチになるか考えいたら～、 竜宮城の乙姫さま生牡蠣当たってタイやヒラメにガスバナ～当ててました～。 チクシ
うみゆき@AI研究 on Twitter: "なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is"
なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
Adobe（アドビ）の今の利用規約では「ユーザーが用いるすべてのデータがアクセス・監視されうる」として物議を醸す。スタッフは反論するも、機械学習利用にまでトピックは広がる - AUTOMATON
Adobe（アドビ）の「アドビ基本利用条件」（以下、基本利用条件）において、同社のサービス・ソフトウェアで用いたさまざまなコンテンツ・データが、アクセス・表示・監視の対象になりうることが記載されていた点が物議を醸している。コンテンツが機械学習データとして分析されうる点も、そうした懸念を高めているようだ。 Adobeは米国に拠点を置くソフトウェア企業だ。画像編集ソフト「Photoshop」や動画編集ソフト「Premiere Pro」といった、主にクリエイティブな目的に用いられるソフトウェアを手がけている。 ほぼすべてのデータがアクセス・表示・監視されうるとの規定 今回、Adobeのさまざまな製品やサービスに関して規定する基本利用条件について注目が集まっている。基本利用条件は今年2月17日に更新・発効されており、この際に変更が加わった規定が今になり多くのユーザーから問題視されている。 注目を集
id:nishiohirokazuさん作のScrapboxの情報をChat GPTに流し込んで対話するスクリプトがおもしろそうだったので動かして遊んでみていた。 自分のScrapboxをChatGPTにつないだ - 西尾泰和のScrapbox 自分のScrapboxからおすすめサウナを案内してもらえた。おもしろい。自分のはてなブログとも対話したい。 https://t.co/7L51YPVURe pic.twitter.com/ijVXEFDXGl— 趣味はマリンスポーツです (@hitode909) 2023年3月10日 自分はScrapboxよりはてなブログのほうをよく書いてるので、当然はてなブログと対話してみたい。 はてなブログのMT形式のエクスポート結果をScrapboxのエクスポート結果のJSONっぽく乱暴に書き換えるスクリプトを用意して、はてなブログのデータを使ってチャットでき
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 - Qiita
Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話PythonAWS自然言語処理機械学習個人開発 作ったもの DLsiteの新作音声作品をクローリング -> 好みかどうか推論 -> 好みならSlack通知をするシステムを完全サーバーレス（AWS SAM）で構築しました。さらなる精度向上のため、Slackメッセージのボタンをもとに教師データを蓄積する処理も作りました。 デモ（ぼかしMAX） とてもわかりにくいですが、好みであろう作品がPOSTされているSlackの画面です。各メッセージについている「興味あり！」「別に…」ボタンを押すとLambdaが起動し、DynamoDBに新たな教師データとして保存されます。 なぜ作ったのか DLsiteが好き、以上。 ・・・ もう少し真面目に書くと、 会社でテキストデータに触れることが多いの
watchOS 11 is out now, with new Sleep Apnea feature
機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90％以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo
![検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0bf0f4b58e28ea06bcad93f72c0825a5e21ddf47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2FSD20232024.jpg)
月刊誌「クラークスワールド・マガジン」のホームページ。ヒューゴー賞など有名なSF文学賞の受賞者を多数、輩出している 米国のSF・ファンタジー月刊誌が投稿の受け付けを一時、停止した。原因は人工知能（AI）が書いた小説の激増だ。編集長は、こう警告する。「誰も勝つことができないモグラたたきのゲームが始まってしまった」【國枝すみれ】 「世界中の出版社に注意喚起したい」 月刊誌「クラークスワールド・マガジン」は2006年創刊。一般投稿から選ばれた優れたSF短編作品などを掲載する。この中からヒューゴー賞など有名なSF文学賞受賞者を何人も輩出してきた。 編集長で発行人のニール・クラーク氏（56）が「世界中の出版社に注意喚起したい」と、米国からオンライン取材に応じてくれた。開口一番、こう切り出した。 「言わば迷惑（スパム）投稿です。迷惑メールに対応するように、スパムフィルターを作るしかないと考えています」
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
数理最適化 Advent Calendar 2022の9日目です。 新緑の頃、新型コロナ流行の合間をぬって、ささやかな結婚披露宴を表参道の式場にて催しました。諸々の準備の中でも席次はこだわるとキリがなく、数理最適化を使って決めました。人間関係をできるだけ保つようなゲスト集合から座席集合への写像を考えます。 ゲスト間人間関係を考慮して良い感じの配席を考えたい tl;dr 披露宴をしました 知り合い関係が複雑かつ長机でゲストの席配置が難しい 組合せ爆発は本物。高々20人の配置に1週間以上悩んだ結果、数理最適化した方が早いと結論 「知り合い同士を近くに配席する」問題は非凸な二次計画になり汎用ソルバでうまく解けない ゲストを席に"輸送"すると考えて最適輸送の一種で解くとうまくいった 本質的に非凸な問題を非凸のまま、しかし性質の良い距離構造を活用するアプローチが奏功したのではないか 再現用Colab
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
はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(＝私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします！ 第0章 チュートリアル ～アノテーションとは～ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です。 例えば、画像から犬と猫を判別するようなモデルを作成するには犬と猫の画像を学習させる必要があります。 このとき、学習させる画像に「これはイッヌ」「これはネッコ」という風にタグをつけます。 この作業のことをアノテーションといいます。 一般的に、質の高いモデル
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
【独自】AIベンチャー企業の元取締役 33億円余りを着服か
東京・千代田区の医療用のAI(人工知能)を開発するベンチャー企業の元取締役が、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いで警視庁に逮捕された。 元取締役は、33億円余りを着服したとみられている。 「エルピクセル」元取締役の志村宏明容疑者(45)は、2018年から2019年にかけて、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いが持たれている。 エルピクセルは、AIを活用した医療診断のソフトウエアを開発するなど、注目のベンチャー企業。 事件当時、志村容疑者は、経理担当者で会社の資金を1人で管理していて、着服した金の大半をFX取引に充てていたという。 警視庁は、志村容疑者があわせて33億円余りを着服したとみて余罪を調べている。
機械学習を「社会実装」するということ 2023年版 / Social Implementation of Machine Learning 2023
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2023年版) です。今回は、機械学習プロジェクトに取り組む私たちに何ができるか？といった内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング工学教育プログラム GCI 2022 Winterの講義で使用…
学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置について - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
November 28, 2019 学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置についてEstablishment of the Investigative Committee about Inappropriate Writings, etc. by a Project Faculty of III/GSII 2019年11月28日 東京大学大学院情報学環・学際情報学府 東京大学大学院情報学環・学際情報学府は、SNS上における大澤昇平特任准教授の不適切な書き込み等に関する事実を調査し、認定事実に基づく対応措置を検討するために、本日付けで、調査委員会を設置しました。 大学院情報学環長・学際情報学府長 越塚 登 November 28, 2019 Interfaculty Initiative in Information Studies, Graduate School
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。"
伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。
GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました！興味がありましたら合わせてご覧ください！ 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した
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ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれる声変換技術を作ってみた
AIが勝手に議論を深めてくれる弁証法エンジンの構築｜深津 貴之 (fladdict)
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
Magic Generator
Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！
衛星データ＋AIで水道管の漏水検出 5年かかる調査が約7カ月で 豊田市で実施
米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM
人工知能にコウメ太夫さんのツイートを学習させてみた - ニートの言葉
GPT-4を超える日本語精度の国産フルスクラッチLLM「PLaMo」無料トライアル開始、期間中は商用利用も可能／既存モデルをベースに用いず開発、商用版を今秋発売へ
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記
Engadget | Technology News & Reviews
検索チャットボット狂想曲：ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 | p2ptk[.]org
「誰も勝てないモグラたたき」 SF誌にChatGPTの猛攻撃 | 毎日新聞
異常検知プロジェクトを取り巻くtips - Qiita
披露宴の席次を Gromov-Wasserstein 最適輸送で決めた話
ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
完全感覚アノテーションで心が壊れた話 - Qiita
契約書の差分比較をGPT-3を使って自動化する - Qiita
3D生成AIサービスの現在地｜nakashun
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