ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
ChatGPTを活用したDjangoアプリの実装方法を学ぶレシピ｜siny
はじめにこのレシピではChatGPTのAPIを活用したアプリ機能をDjangoで実装する方法を解説します。 「参考になった。面白かった。」と思った方はぜひSNS等でシェアいただけると嬉しいです。 以下の2つの機能の実装について説明します。 文章校正機能画面上で校正したい文章を入力して「校正」ボタンを押すと、ChatGPTによる文章の校正結果を表示します。 校正したい文章を入力 校正結果を表示校正結果は、上図のように削除された部分は取り消し線を追加、追加された部分は背景色を黄色＆赤色のアンダーラインをつけて表示させるようにします。 テキスト文から画像を生成する機能2つ目は、画面上で生成したい画像のイメージまたは簡単な説明文を入力し、其の説明文を元にChatGPTに表現豊かな説明文(英文）を生成させます。 ChatGPTが生成した説明文を元にStable Diffusion（画像生成モデル）を
ChatGPTが新着論文を要約し毎朝メールしてくれる仕組みの作り方 | Antaa Slide
2024年3月13日追記 ・OpneAIのAPI課金システム変更に伴うエラーについて解説。 10月26日追記 ・メールが届かなくなった際に権限の再承認が必要な件。 5月11日追記 ・検索にかかった論文に抄録がない場合、AIが要約を創造(捏造)する件。 4月21日追記 ・作り方のサイトではなく公開されたLINE Botのリンクに切り替え。 ・エラ−429が出た場合4のスライドを追加。 4月10日追記 ・送信トリガーの変更方法のスライドを追加。 ・複数キーワードや雑誌を指定して検索する方法のスライドを追加。 デモコードは、 const PUBMED_QUERY = '(aaa) AND (bbb) AND (("ccc"[Journal]) OR ("ddd"[Journal]))' ・エラー原因をChatGPTに聞くコツについても追記。 4月6日追記 ・エラー429が出た場合の対処法スライド
Googleの無料AI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
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『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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「AI・データサイエンス人材育成に向けたデータ提供に関する実務ガイドブック」を策定しました （METI/経済産業省）
経済産業省は、AI人材の育成を支える企業等の取組を促進するために実務上有用と思われる事項をまとめ、「AI・データサイエンス人材育成に向けたデータ提供に関する実務ガイドブック」を策定しましたので、公開します。 1．背景 「AI戦略2019」では、我が国全体としての生産性の大幅な向上が求められる中、AI技術の利活用を進めることによる、企業の生産性の抜本的改善について述べられています。企業において実際にAIを導入させることのできる人材を育成するためには、実際の企業のデータを用いた教材の活用が重要となり、企業から円滑にデータを提供してもらう環境を整えるためには、データ提供にあたって実務上課題となる論点を整理し、解決の方向性を示していくことが有効と考えられます。 2．これまでの取り組み こうした状況を踏まえ、経済産業省は「AI人材育成のための企業間データ提供促進検討会」を開催し、AI人材の育成に資す
総務省データサイエンス講座が無料に！人工知能ニュースまとめ10選 | Ledge.ai
清水亮氏が設立したAI企業、UEIが突然の解散 株式会社UEIは10月1日、人工知能（AI）企業の同社が9月30日付けで解散したと発表した。 UEIは、実業家で、東京大学工学部先端科学技術研究センター客員研究員かつ、『教育としてのプログラミング講座』（中央公論新社）や『よくわかる人工知能』（KADOKAWA）などの著書などでも知られる清水亮氏が2003年8月8日に創業した企業だ。 JR東日本、AIで突風による事故を防止 運転休止に活用 東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）は10月6日、人工知能（AI）を活用した突風探知手法を導入し、列車運転の規制に活用すると発表。開始日は11月1日を予定している。列車運転規制の実施区間は羽越本線 今川〜羽後本荘間、陸羽西線 余目〜清川間。 JR東日本では、2005年12月25日に発生した羽越本線砂越〜北余目間における列車事故の対策として、2017年12月1
AIを“導入しただけ”の企業がワークマンに勝てないワケ
自称“AI（人工知能）ベンチャーでの経験を基に、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。今後は、AI情報だけでなくIT業界全般に役立つ情報もお届けしていきます。 お問い合わせのメールは info@maskedanl.com まで。Twitter：@maskedanl （編集：井上輝一） 目的が曖昧なAI導入企業 目的が明確なワークマン ここ数年のAIブームでは、「わが社も」「とりあえず」「他社がやってるから」「いきなり」「上司の命令」というフレーズが各所で飛び交い、「AIなら何でも解決できそう」というイメージによって、他の方法で解決できる問題に対してもAIが使われました。 こうしてAI導入が目的化した結果、費用対効果や分析精度など本来の目的を見失い、失敗に終わる企業が相次ぎました。 ワ
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
列車・バスの判別AIを「ゼロ円」開発、記者がAWS無料枠で挑んだ結果は
新型コロナウイルスの影響で、自宅にいる時間が長くなった人は多いだろう。本特集では、在宅の時間を生かしてパブリッククラウドサービスを実際に使い、慣れ親しむことを提案したい。主要クラウドは新規ユーザーを取り込むために、手厚い無料試用枠を用意している。無料の範囲内でもいろいろなツールを作れる。前回に続いて、Amazon Web Services（AWS）の無料利用枠を記者が実際に試す。 ここでは、AWSが公開している「Nyantech ハンズオンシリーズ」という手順を参考にしながら、列車とバスの写真をAI（人工知能）で判別するAIをAWSの無料利用枠で開発する。前回と同様に、「Nyantech ハンズオンシリーズ」のWebページに記載されている開発手順を「Nyantech手順書」と呼ぶ。
【入門】強化学習 - Qiita
強化学習をざっと勉強した際のまとめです。 入門者の参考となれば幸いです。 強化学習とは 強化学習の位置付けはこのようになります。 【用語】 - 教師あり学習 - 教師データとして入力とその出力がある - 回帰や分類問題 - 教師なし学習 - 教師データがない - データの特徴を抽出したり、表現変換 強化学習では何をしていくかというと、 「将来の価値を最大化するような行動を学習」 していきます。 強化学習のモデル 強化学習の基本的な仕組みは次のようになっています。 以下の$t$は任意のステップを示します エージェント（意思決定者）: 意思決定と学習を行う主体 環境: エージェントが相互作用を行う対象 状態: 環境がエージェントの行動を反映した上で、エージェントに与える状況, $s_t$ 行動: $a_t$ 報酬: $r_t$ 方策: $π_t(s, a)$:確率分布で表される行動戦略。任意の
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
Netflixは2019年12月3日（現地時間）、データサイエンスプロジェクトを迅速かつ容易に構築、管理するためのフレームワーク「Metaflow」をオープンソースソフトウェアとして公開した。 MetaflowはNetflixが開発したPythonライブラリ。コンテンツ配信やビデオエンコーディングの最適化など、社内の何百ものユースケースに2年間、Metaflowを用いてデータサイエンスを適用してきたという。 なぜMetaflowを開発したのか Metaflowの開発が始まる前、Netflixの機械学習インフラチームはデータサイエンティストに対して社内では何が困難なのかをインタビューした。大規模なデータの扱いやモデル作り、最新GPUに関した回答が集まると当初は考えていたものの、予想は外れた。 最も困難だったのは、「バージョン1」のローンチに到達するまであまりにも時間がかかることだったという。
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
機械学習とは？定義から学習手法・5つのアルゴリズム・活用事例までわかりやすく解説 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年1月6日 こんにちはAINOWインターンのsatoshiです。今回の記事ではAIやディープラーニングと混同されがちな機械学習について、それらの関係性・違いを理解できるようにわかりやすく説明します。 また機械学習を知る上で必要不可欠な用語（教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなど）に関しても、この記事を通して、きちんと整理して理解できるようになっています。 機械学習とはAIの1つの要素技術です。 多くの企業で取り組むことができる技術の１つでしょう。機械学習について理解するのに必要なことは3つあり、以下のようになります。 データからルールやパターンを発見する方法である 識別と予測が主な使用目的である 分析の精度は100%ではないが、従来の手法より精度をあげられる可能性は高い 機械学習にできる4つこと 機械学習は与えられた膨大なデータを元にして、複数のルールやパター
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
第1回：概論 - システム管理者の会ポータルサイト
あらゆるところで目にするようになったAI。しかしAIの恩恵を受けるにはテクノロジーへの理解と、正しいアプローチが必要不可欠です。 そこで数々のAI関連プロジェクト・サービスを経験してきた筆者が、AI関連技術に対する基本的な知識と、ビジョンの描き方、導入時のポイントを具体的な事例を交えて各月でお届けします。 目次 「AI」に幻滅期がやって来る ヤァ！ヤァ！ヤァ！ 「AI」を語るより、口づけをかわそう 「AI」のために 「AI」はおしゃれじゃない 「AI」に幻滅期がやって来る ヤァ！ヤァ！ヤァ！ 「AI」は近いうちに幻滅期を迎える、という話をよく聞くようになった。曰く、「概念実証（PoC：Proof of Concept）や先行事例の結果が公表されることにより、取り組みの困難さが顕在化し、慎重な姿勢が企業間に広まる」との事だが、なるほど確かにおっしゃる通りである。深層学習の登場で始まった「第3
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NAS+ChatGPTで、共有フォルダーの文書をもとに回答するAIチャットを作る【イニシャルB】
年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
米Microsoftが機械学習のオリジナル教材を無償公開 AIとデータサイエンスについても順次リリース