最強の囲碁AI「KataGo」相手に99％勝つことができるAI学習手法が考案される、特殊すぎてAI相手にしか効果なし
最先端囲碁AI「KataGo」は記事作成時点で世界最強の囲碁AIとして知られており、データやソースが公開されていることから、誰でも自由にこのAIを学習させることができます。このAIを特殊な手法で学習させたアメリカ・コーネル大学のTony Tong Wang氏らが、最強クラスに学習させたKataGo相手に高い確率で勝利することができると発表しました。 [2211.00241] Adversarial Policies Beat Professional-Level Go AIs https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.00241 Adversarial Policies in Go - Game Viewer https://goattack.alignmentfund.org/ 用魔法打败魔法！一个叫板顶级人类棋手的围棋AI输给了它的同类_博弈_研究_Kat
Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ？
今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト（文字列）に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune（微調整）することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU（NVIDIA A100）を使いました。Stable
AIで特定キャラを描く(DreamBoothで追加学習)｜lisa
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル（データ）作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
【厳選】機械学習の学習におすすめのTwitterアカウント40選 - Qiita
はじめに 最近、翻訳サービスをリリースしたりしてから、機械学習の勉強をどこでしたらいいのか聞かれることが増えました。 機械学習関連の知識は遷移が激しいので、書籍には限界があります。 ですので、その度に「twitterが一番勉強になる」と答えていました。 が、この回答は聞き手依存な無責任な回答な気もしたので、この際フォローすべき人をまとめておこうと思います。 時折機械学習系でない人も紛れているかもしれません。 とりあえず40アカウントおすすめするだけの記事なので、抜け漏れはあると思いますが、後日補完していこうと思います。 登場するアカウントには何の許可も取っていませんが、独断と偏見でアカウントの特徴をメモしていきます。 (メモとはいえ失礼のないよう書いたつもりです) 0. goto_yuta_ 私です。機械翻訳や、論文のまとめなどの話が多いです。自作の機械翻訳サービスの中身に触れたりします。
Pathwaysの恐るべき威力、ベールを脱いだグーグルの万能AIが目指す究極形とは
米Google（グーグル）が数年にわたって開発を進めてきた万能AI（人工知能）、「Pathways」の実力が明らかになった。Pathwaysは1つの機械学習モデルが最大数百万種類のタスクに対応できるという「万能」もしくは「汎用」のAIだ。従来のAIが1モデル1タスクの専用品であるにもかかわらず、タスクを処理する性能は汎用であるPathwaysが上回った。驚くべき威力だ。 グーグルは2022年4月4日（米国時間）、自然言語処理に関する複数種類のタスクを処理できる「Pathways Language Model（PaLM）」を発表した。自然言語による質問応答や文章生成などができる言語モデルと呼ばれるAIをPathwaysによって実装した。言語モデルは近年、BERTやGPT-3などがめざましい成果をあげたことで注目されている。 1モデル1タスクの専用品である従来の言語モデルで別のタスクを処理させ
DeepGlyphで感じた課題とAI JIMOJI - はるさめスープ
先月の1月23日に、自分らしいフォントを自由に楽しむ世界というコンセプトのサービス『MOJICITY (もじシティ) 』が公開されました。こちらのサービスのコンテンツ『AI JIMOJI』では手書きの文字がOpenTypeフォントになるというとても面白い体験ができます。今回このフォント生成システム実装の一部に関わらせていただきました。 fontworks.co.jp 私は以前個人のプロジェクトとして似たようなコンセプトの『DeepGlyph』を開発していたこともあり、AI JIMOJIとの関連を説明すべきかと思いこちらでブログの形で公開します。DeepGlyphのBeta版公開以降更新が止まっている件も (すみません…) 合わせて書こうと思います。 deepglyph.app 最初にまとめると、 DeepGlyphは公開以降サービスの方向性と技術的な課題のミスマッチが解消できず行き詰まって
自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
ジョジョのキャラクター風に顔写真を変換する「JoJoGAN」 1枚の画像からAIが学習
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を
データサイエンティストとは何か論争にAI(gpt-2)で終止符を打とうとした話 - Qiita
みなさん、こんにちは！ こちらは「ABEJA AdventCalendar 2021」 の15日目の記事です。 データサイエンティストとは？ いきなりですが、データサイエンティストとは何でしょうか？ 私自身、データサイエンティストとして働いていますが、最近よく「データサイエンティストになるにはxxxxのスキルが必要だ」とか「データサイエンティストとはxxxxだ」みたいな論争話題をよく聞きます。 データサイエンティストという職業をよく耳にするようになってから、まだ時間も経っていないですし、今後どうなっていくのかも分かりません。 そんな中、データサイエンティストになるべく、データサイエンティストとして今後もキャリアを続けていけるようになるべく、各々がキャリアについて考えているので、色々な意見が出てくるのは自然なことかもしれません。 しかしまぁよく分からないですよね。 ということで、人々による議
『ディープラーニング 学習する機械』は一人称で語られる壮大な物語にして、「AIの過去・現在・未来」の解説書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (ＫＳ科学一般書) 作者:ヤン・ルカン講談社Amazon 11月に入って勤務先のオフィスが本格的に再開されてから、久しぶりに会社のメールルームを覗きに行ったところ、届いていた（つまりご恵贈いただいていた）のがこちらの一冊です。Deep Learningの三開祖の一人にして2018年度のチューリング賞受賞者の一人でもある、ヤン・ルカン御大その人が著した『ディープラーニング 学習する機械』です。 本書は日本語版が出た直後から絶賛する声が聞こえてきていて、興味はあったのですが気を逸した感が否めなかったので、こうしてご恵贈いただけて有難い限りです。講談社サイエンティフィク様、まことに有難うございます。 ということで、早速ですが簡単にレビューしていこうと思います。 本書の内容 特に個人的に印象に残った点 全てのアルゴリズムに関する記述が
東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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Deep MindのAIがFPSで人類を圧倒 チームワークを学習
Deep MindのAIがFPSで人類を圧倒 チームワークを学習 DeepMindの研究者たちはFPSチームとして働くために「お互いに教えあう」AIボットを作った。ボットは人間が発明した古典的な戦略を真似るだけでなく、バグを利用した独自戦略を発明することさえした。 昔からのゲーマーは、古典的なファースト・パーソン・シューター（FPS） ゲームである「Quake」がどれほど難しいかを知っています。迷路のようなフィールドで、他のプレイヤーと協力して、致命的な銃撃を避けながら、浮かんでいる目標を捕らえなければなりません。そして今、初めて人工知能（AI）がその複雑な一人称視点のビデオゲームでチームワークをマスターし、人間とコンピュータの両方のチームメイトと連携して行動を調整し、一貫して相手を打ち負かすことができるようになりました。 AIは車を運転したり、チェスや囲碁の世界最強のプレイヤーを1対1で
ポートレート写真をアニメ風に変換する「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイト登場
写真をアニメっぽい画像に変換する「AnimeGAN」に改良を加えたオープンソースプロジェクト「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイトが公開されています。 AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 これは、「AnimeGANv2」のPython向け機械学習フレームワークである「PyTorch」版をもとに、機会学習体験UIを作成するGradioで作られたデモで、基本的には人の顔が写ったポートレート写真の変換を行います。 サイト上部にある「Drop Image Here - or - Click to Upload」と書かれたエリアに変換したい写真をドラッグ＆ドロップするか、エリアをクリックしてエクスプローラーから変換したい写真をアップロードし
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
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
ハードディスクに障害が発生する可能性を機械学習で予測する研究
ハードディスクドライブ(HDD)は安価に大容量のストレージを用意でき、長期保存に適しているというメリットがありますが、衝撃や熱に弱いというデメリットがあり、精密部品も多く使われているため、物理障害も十分起こり得ます。オンラインストレージサービスを提供するBackblazeが、ハードディスクの状態から機械学習で将来的に障害が起こりうる可能性を予測する技術の研究論文を解説しています。 Interpretable predictive maintenance for hard drives - ScienceDirect https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666827021000219 Using Machine Learning to Predict Hard Drive Failures https://www.backb
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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ファインマン物理学方程式を機械学習で発見する：AI Feynman
3つの要点 ✔️ 問題を単純で、変数の少ないものに変換する事を繰り返して解く ✔️ ニューラルネットワークによって関数同定問題を改善 ✔️ 既存のソフトウェアを上回る予測精度を達成 AI Feynman: a Physics-Inspired Method for Symbolic Regression written by Silviu-Marian Udrescu (MIT), Max Tegmark (MIT) (Submitted on 27 May 2019 (v1), last revised 15 Apr 2020 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computational Physics (physics.comp-ph); Artificial Intelligence (cs.AI)
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