#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
非エンジニアが『Google Prediction API』をスプレッドシートで使ってみた | Ledge.ai
近年、ビッグデータの活用にあたり人工知能の分野がアツいですねー。 与えられた検索ワードに対して適切な結果を返したり、ユーザーの行動履歴から年齢や性別などの属性を推測し、適切な広告を表示させたり、次のアクションを提案したり、様々なところで人工知能が活躍しています。 今回は御大Googleさんで使われている人工知能API 「Google Prediction API」をサクッと体験してみますね。 まず機械学習ってなんぞ？ Prediction とは“予測”を意味する英語で、「Google Prediction API」を使うと、機械学習による様々な予測を手軽に実現することができるんです。 じゃ、機械学習ってなんぞってことになりますが、機械学習とは、人工知能における研究分野の１つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をシステムで実現する技術になります。 例えば、スパムメールを判別するシ
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
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