![デジタル庁お墨付き! 即戦力のプロンプト集で「ChatGPT」をフル活用/デジタル庁がLLMに使うプロンプトテンプレート集を公開中【やじうまの杜】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/94aaf82e1dc6babb900bf115408c19cae3bdd615/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fforest.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fwf%2Flist%2F1607%2F856%2F01.jpg)
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
はじめに 現地時間 2024/7/10 に開催されている AWS Summit New York 2024 で多くの生成 AI 関連のアップデートが発表されました。 以下の公式ブログに随時発表が更新されていくようですが、本記事では基調講演などでの発表も踏まえて日本語で概要をまとめています。 Amazon Bedrock 関連 Claude 3 Haiku のファインチューニングが可能に (Preview) これまで Bedrock でファインチューニング可能なモデルは Titan や Cohere Command、Llama 2 のみだったが、Claude 3 Haiku が対象に追加された プレビュー時点ではオレゴンリージョンのみをサポート プレビュー利用を開始するにはアカウントチームまたは AWS サポートにコンタクトする必要がある ナレッジベースが追加のデータソースをサポート (pr
こんにちは! 今日は、動画の生成AIが一つ強いのが出てきて、それを触っていました。 RunwayというやつのGen-3というものです。 興味ある人は触ってみてください! というわけで、動画生成AIは「まだまだ時間がかかるよね」と言われているものなんですが、2024年7月時点ではどうだったのか、と言うのを記録しておくと、将来見たときにちょっと面白いのではと思うので、メモがてら書いてみます。 どんな感じ?動画は綺麗だし、それなりに自然という印象です。ただし、写真よりも、変なところが目立つので、実用性があるのか?というとかなり難しいだろうなあ、と。 広告とかで使えるんじゃないか!という期待もあると思うんですが、正直結構大変だろうなあ、と思いました。 違和感が少なかったものまず、比較的違和感がなかったものから紹介します。 「東洋人のCEOが製品発表会でプレゼンをするが、手にはドリルがついている」と
This post is also available in: English (英語) 概要 本稿は、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。組織はこの情報を使って、VM サービスに関連する潜在的リスクを理解し、防御メカニズムを強化できます。この調査では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。私たちの研究からは、インターネットに公開されているクラウドホストの 11% には、深刻度が「緊急 (Crit
昨夜(6月21日)午後11時より、YouTube Live で「デジタル庁認証アプリ FIRST IMPRESSION」と題して配信を行いました。デジタル庁が同日発表したデジタル認証アプリについて、一緒にドキュメントを読んで、その内容や課題などを洗い出していきましょうという企画です。夕方にゆるい感じでアナウンスして、トークデッキの準備も間に合わず見切りで始めたにも関わらず、デジタル庁の幹部の方なども含めて、最大94名の方が同時アクセスしていただきました。ご参加いただいた方々に深く御礼申し上げます。アーカイブは以下から見ることができます。YouTubeに遷移してみること推奨です。チャットに多くの情報がありますので。以下、AI1によるまとめと、それに書き加えた覚えている限りのメモです。そのうち見返して追記するかも知れません。 しかし、こうして見返してみると、署名の話を飛ばしてしまいましたね。こ
前回は画像生成AIサービス「Midjourney」のアカウント取得から画像生成までの一連の流れを解説した。 大元の仕組みは共通するものの、これまで説明してきた「Stable Diffusion」との違いに戸惑った人もいるのではないか。 とはいえ、どんなパソコンでも(頑張ればスマートフォンでも)画像が生成できるのはやはり魅力。今回はMidjourneyの表現を豊かにする「パラメーター」について説明していく。 パラメーターとは Midjourneyは「Discord」上で「/imagine」コマンドに続き、プロンプト(prompt)欄にテキストプロンプト(Text Prompt)を入力することで画像を生成する。
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、政府でも、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・書面開催等の議論を重ねてきました。また、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、その結果※を公開しました。 ※技術検証結果の詳細は、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をご覧ください。 これまでの議論の経緯や検証結果を踏まえ、「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック(α版)」として公開します。実際
採択結果については、ガバメントクラウド先行事業の採択結果について(市町村の基幹業務システム)をご確認ください。 ※個人情報、アプリケーション開発事業者等のノウハウ、セキュリティに関する部分等を一部削除・修正しています。 ※zipファイルがダウンロードされます。 採択団体応募資料神戸市(ZIP/1,837KB) (令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂) 倉敷市(ZIP/6,513KB) (令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂) 盛岡市(ZIP/2,437KB) (令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂、令和5年7月改定) 佐倉市(ZIP/3,454B) (令和3年8月作成、令和3年11月改訂、令和4年5月改訂、令和5年3月改訂) 宇和島市(ZIP/4,214KB) (令和3年8月作成、令
QRコードパラメータを使った計測集客を考える際に計測したデータを次に生かすことが必要不可欠です。しかし、DMやチラシなどの紙媒体や、看板などオフラインメディアの計測は出来ないとお考えの方も多いのではないでしょうか。 ホームページにアクセスしてもらうのが目的のQRコードですが、QRコードで読み込むURLに計測用のパラメータをつけることで、グーグルアナリティクスの参照元で計測することが出来ます。 QRコード用のパラメータの条件を考えるGoogleアナリティクスで流入経路を判別するためには、URLの末尾にカスタムパラメータという文字列を追記します。 例として特定日時のダイレクトメールからのアクセスを計測する場合は、 ☆リンク先のURL : https://mz-craft.net/ ※メディアにあわせた各ページURLでももちろんかまいません。 ☆計測したい施策:ダイレクトメールからのアクセスを計
iOS・Android の ローカルLLMの実行環境をまとめました。 1. iOS1-1. Llama.cpp (gguf)「Llama.cpp」の「example/llama.swiftui」で、iOSでggufを実行するプロジェクトが提供されています。モデルはHuggingFaceの「TheBloke」「mmnga」などで数多く提供されています。ただし、メモリ制限のため小サイズのモデルに限られます。 1-2. MLX「mlx-swift-examples」の「LLMEval」に、iOSでMLXを実行するプロジェクトが含まれています。モデルはHuggingFaceの「MLX Community」などで数多く提供されています。ただし、メモリ制限のため小サイズのモデルに限られます。 1-3. TensorFlow Lite (tflite)「MediaPipe」の「LLM Inference
データ活用が企業の未来を左右する──。デジタル化が加速し、膨大なデータが取得できるようになった昨今、多くの企業が、この「宝の山」をいかにビジネスに活用できるかを試し続けている。 しかし、部門を横断するからこそ発見できるような「本質的なビジネス課題」の解決に取り組んでいる企業は、まだ少ないのが実情だ。データやシステム、組織のサイロ化に足をすくわれ、思うようなデータ活用ができていないという話は枚挙にいとまがない。 このデータ活用の差は、いったいどこから生まれるのか──。 Darsanaでは、その差が生まれる原因の一つを「データを使って課題を解決する人と組織のあり方」によるものと仮定し、データ活用を成功させるためのプロセスとデータ人材の発掘・育成について考えるイベントを開催した。 本イベントには、データ人材の発掘と教育、組織設計、システム基盤の構築を積極的に行ってきた全日本空輸株式会社(以下、A
こんにちは!株式会社Rabeeでデザイナーをしています、nanamiです。 今回は、LPや提案資料などでよく使用されるデザインパーツ「ステップ・フロー」のUIを集めてみました。 「パーツ別デザインまとめ」シリーズも第3弾となりました。 今後も地道にUIパーツの収集・調査を続けていく予定です! (前回までの記事も是非ご覧ください ↓) はじめに「ご利用の流れ」や「お申込の流れ」など、時系列に並んだ項目をわかりやすく可視化する手段として用いられるステップ・フローのセクションは、サービスやプロダクトを訴求するLPや提案資料にかかせない存在です。 今回はそのステップの整列パターン別に、PC・SPでどのようにレスポンシブされるのか?という調査も含めデザインを収集しました。 💡横に整列宅トラカードの中に手順の概要やイラストをまとめている形式です 中身の情報量によりますが、4ステップ程度だと丁度よいサ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く