女性が生成AIの活用を牽引して未来を拓く ビジネスを一変させつつある生成AI。女性が先駆者となることで実現できる世界があります。 詳細レポートを入手 このたびの令和6年能登半島地震で被災された皆様に謹んでお見舞い申し上げます。 令和6年1月1日に発生した能登半島地震により被災されたお客様向けの保守サービス特別対応 システム開発や運用に生成AIを活用する「IT変革のためのAIソリューション」により、生産性と品質の向上を実現
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http://anond.hatelabo.jp/20070224194128 逆にさ、人に教えてもらって成功したり能力を発揮できて本当に楽しいかって考えたことがある? もちろんあります。いや、違うかもしれません。本当の意味で考えたことはなかったのかもしれません。 当時の私が陥っていた思考の罠は、 「人に教えてもらうことは、所詮はお情けに頼ること。自分では何もできないということを認めること。これは屈辱だ」 というものでした。ここで思考停止してしまっていました。 ある意味では正しいのかもしれません。でも、当時わかっていなかったことがあります。「自分ではなにもできない」というのが紛れもない事実だったことです。これを認める勇気がなかったことが全ての敗因です。 私見ですが、研究者として必要な能力は二つあります。「何を(what)するか」と、「どうやって(how)するか」の双方です。 このうち、wh
修論が終わって一息ついたのでいろいろやりたかったことをしています ・修論では特徴の組み合わせ(カーネルトリック)を使いたい理由もあり、確率モデルを問題のモデル化に使うのをあきらめたのですが、Gaussian Processはそれができるのではという指摘があり、再度勉強&実装中 ・Google N-gram [link] を使ってスペルチェッカーを作ろうとしたが、とてもでかいので、いいデータ構造が無いかなと模索中。与えられた文章の全ての部分列に対して、大量のキー集合の中から似ているキーを取り出してくる問題。ただし、キーの数は数十億で圧縮しても30Gぐらい ・NIPSで面白そうなやつをいくつか実装してみようと模索中。特に Large Margin Component Analysis [pdf] (井出さんによる解説[ppt])と、Linearly-solvable Markov decisi
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