GPT-4やClaude 3といった最先端の性能を持つLLMが、回帰問題をどれほど解けるのかが調査されました。 実験の結果、LLMは、回帰問題タスクに特化した機械学習モデルに匹敵する性能を発揮しました。 LLMに対しては回帰問題の解き方を細かく教えたのではなく、問題と答えの例をいくつか見せただけ（Few-Shotのコンテキスト内学習）でした。 なお回帰問題とは、一連の入力に対して傾向を予測する統計的手法です。直線で表せるものを線形回帰、曲線で表すものを非線形回帰と言います。 参照論文情報 タイトル：From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples 著者：Robert Vacareanu, Vlad-Andrei Neg

はじめに この度、強化学習によるテトリスの AI を作成してみました。想像以上にうまくいき、最終的には半永久的にラインを消してくれる AI に成長してくれたので、今回はその記録として AI を作成した過程をここに記していきます！ 今回の AI の概要 今回作成したテトリス AI の概要は以下の通りです。 特定のゲームの状態から可能な行動パターンを全てシミュレーションする 行動後の状態を入力情報として Neural Network に今後の報酬の期待値を推測させる 今後の報酬の期待値が一番高くなる行動を実際の行動として選択して遷移する (貪欲方策) Game Over になるまで 1 ~ 3 を繰り返す Tetris AI を可視化した図 何も知らない頃は『AI ってどうやって動いてるんだ？』と自分は思っていたんですが、動作原理は非常にシンプルです。強化学習とは、この今後の報酬の期待値を推測

目次 目次 はじめに 口コミ投稿画像のカテゴライズ業務について なぜ自動化することにしたのか？ どのように自動化を実現したのか？ 1. 画像をカテゴライズできる機械学習モデルを実現した方法 1-1. CLIPについて 1-2. 口コミ投稿画像のカテゴライズ業務にCLIPを利用する方法 2. 食べログのシステムに機械学習モデルを組み込んだ方法 2-1. 今回の施策で開発したシステムの概要 2-2. 機械学習モデルを組み込む際の運用設計 2-2-1. 自動でのカテゴライズ精度が低いカテゴリへの対応 2-2-2. システム障害時の対応 一部自動化を実現した結果、どうなったか？ はじめに こんにちは。食べログシステム本部 ウェブ開発部 プロダクトチームの高橋です。 この記事では、食べログにおいて、口コミ投稿画像のカテゴライズ業務の一部を自動化した事例について紹介します。 口コミ投稿画像のカテゴライ

【連載】生成AIと著作権～文化審議会著作権分科会法制度小委員会「考え方」を踏まえて～ 本連載は、２０２４年３月１５日に文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」（以下「考え方」」といいます）が公表されたことを受けて、２０２４年４月時点でのAIと著作権に関する法的論点とその基本的な考え方について網羅的に整理したものです。 本連載の作成にあたっては、「考え方」をベースに、関連する各書籍や論文等を参照し、かつ私自身が実務で経験したことを最大限盛り込んでいます。 特に「上野達弘・奥邨弘司（編）「AIと著作権」勁草書房、２０２４年」は、２０２４年時点の最新の論点について、理論的・実務的な観点から極めて詳細な検討がされている書籍であり、本連載作成に際しても大いに参考にしています。 本連載では、網羅的、かつ最新の知見を盛り込みつつも、学説の対立の紹介は最小限にとどめて、で

Cloudflare、AI推論のデプロイプラットフォーム「Workers AI」の正式リリースなどを発表：AIモデルを「Hugging Face」からワンクリックでデプロイ可能に Cloudflareは、AI推論を大規模にデプロイするためのプラットフォームである「Workers AI」の一般提供開始や、Hugging Faceとの提携拡大によって、ワンクリックでAIモデルを「Hugging Face」プラットフォームからグローバルにデプロイできるようになったことなどを発表した。 CDN（Content Delivery Network）やインターネットセキュリティサービスなどを手掛けるCloudflareは2024年4月2日（米国時間）、AI（人工知能）推論を大規模にデプロイするためのプラットフォームである「Workers AI」の一般提供開始や、Hugging Faceとの提携拡大によっ

2027年までに「PoC」という言葉は使われなくなる　ガートナーが提言：「上司が何も勉強せず、成果ばかりを求める例が散見される」 ガートナージャパンは、新しいテクノロジーの採用方法やエンジニアの役割変化などについての展望を発表した。エンジニアに求められるスキルや役割が歴史的な転換の時を迎えており、今後は「企画の手配師的な人ではなく、好奇心指数が高く、テクノロジーを自ら経験したり、テクノロジーの勘所を押さえられたりする人が求められる」としている。

Causal ML BookVictor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler, Vasilis Syrgkanis An introduction to the emerging fusion of machine learning and causal inference. The book introduces ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modern AI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and presents Double/Debiased Machine Le

NVIDIAは2024年1月30日（米国時間）、GPUシステムでオープンソースのモデルやソフトウェアからAI（人工知能）や機械学習（ML）プロジェクトを開発するためのエンタープライズ対応ツールキット「NVIDIA AI Workbench」（以下、AI Workbench）のβ版をリリースした。 AI Workbenchは、2023年8月に同社主催のカンファレンス「SIGGRAPH 2023」で発表された。開発者はこのツールキットにより、選択したGPU環境でAIワークロードの作成、コラボレーション、移行を行える。AI Workbenchの特徴と、β版での機能強化点は以下の通り。 NVIDIA AI Workbenchの特徴 関連記事 NVIDIA、生成AI向けGPU「H200」を2024年に提供開始へ NVIDIAは、生成AIなどのハイパフォーマンスワークロード向けGPU「NVIDIA H

昨年2023年は、ChatGPTやGoogle BardなどのチャットAIに注目が集まり、企業やサービスに生成AIが導入されていくなど、大きな変化が一気に起こりました。今年2024年の「AI／機械学習／データ分析／データサイエンス」かいわいはどう変わっていくのか？　現状を踏まえつつ、未来を予測します。 連載目次 2024年が始まりました！　今年もよろしくお願いいたします。2020年／2021年／2022年／2023年に続き、今年も2024年向けの「AI／機械学習／データ分析の予測」をしてみたいと思います。 過去4年間、次の1年を予測してきました。100年後の予測を的中させるのは難しいかもしれませんが、現状を踏まえて1年間の動向を予測することは、それほど難しくないと感じています。昨年2023年は「一般社会で生成AIへの注目が拡大」という予測を立てましたが、まさにそうなり、その予想を超えて生成

2023: A year of groundbreaking advances in AI and computing Posted by Jeff Dean, Chief Scientist, Google DeepMind & Google Research, Demis Hassabis, CEO, Google DeepMind, and James Manyika, SVP, Google Research, Technology & Society This has been a year of incredible progress in the field of Artificial Intelligence (AI) research and its practical applications. As ongoing research pushes AI even fa

移動平均（Moving Average）とは？　SMA／WMA／EMAの違い：AI・機械学習の用語辞典 用語「移動平均」について説明。時系列データ（例: 株価）を平滑化すること、具体的には一定期間（例：5日間）の平均値を計算することをデータポイントごとに繰り返し、計算後の一連の平均値を線でつなぐこと（移動平均線）。データの長期的な傾向や短期的な動きを把握するのに役立つ。 連載目次 用語解説 金融分野や数学／統計学／機械学習における移動平均（Moving Average）とは、時系列データ（例えば毎日の株価データ）の変動を平滑化（＝なだらかに）することで、データの傾向や動きを見やすくする方法である。 具体的には、計算対象となる1つのデータポイント（例：ある1日の株価）に対して「特定の期間分のデータポイント（例：過去5日間分の株価）の平均値」を計算する。そして、次のデータポイント（例：次の日）

2023-12-20 DATAFLUCT、東武鉄道の特急券需要を機械学習で予測し600人以上の利用増に 東京と日光・鬼怒川エリアなどをつなぐ東武鉄道の特急では、紅葉シーズンなどの繁忙期には満席も多く発生する。 運行本数を増やすことや車両の増結で輸送力を増強することも可能だが、過去の実績や担当者の推計による運行計画だけでは、需要と供給にギャップが生じるケースがあるのだという。 そこで東武鉄道株式会社と株式会社DATAFLUCTは、東武鉄道の特急券の需要を、機械学習と外部データによる自動需要予測が可能な「Perswell（パースウェル）」を活用して予測する実証実験を、2023年6月から9月にかけて実施した。 この実証実験では、DATAFLUCTの「Perswell」を活用し、特急券発売数など東武鉄道のデータと、外部データ（天候・気温、新型コロナウイルス感染症重症者数、地域イベントなど）から、2

オープンソースの失われた10年と「オープンソースAI」の行方 2023.12.13 Updated by yomoyomo on December 13, 2023, 07:34 am JST 今年も残り少なくなり、2023年を振り返る記事が出始めてますが、来年を占うというのも年末にありがちだったりします。今年最後は、自分もそういうのをやろうかぼんやり考えていたのですが、先月におけるOpenAIのサム・アルトマンの電撃的解任から数日後の復活という劇的な展開、そして2023年を通して悪目立ちし続けたイーロン・マスクの広告出稿を停止した世界的大企業である広告主に対して「くたばれ」と言い放つ自爆行為を目の当たりにすると、毒気が抜けるというか、一寸先のことすら何も分からんよ、という気分にもなります。 来年の今頃、AGI（汎用人工知能）が人類を支配してても驚かないっすね（投げやり）。 オライリー・メ

今、会社員がリスキリングしたいスキル1位は「AI・機械学習」AI個別指導講座が将来性のあるスキルを身に着けたい社会人に人気 AI・データサイエンスを中心としたデータ活用分野におけるコンサルティング・受託開発・法人研修・教育事業を行う株式会社リベルクラフト（本社：東京都中央区、代表：三好大悟）は、AIエンジニア・データサイエンティストを育成する個別指導講座「クラフトカレッジ（CraftfCollege）」の卒業生実績を公開いたしました。 ■会社員がリスキリングしたいスキル1位に「AI・機械学習」 近年、AIやデジタル技術の発展によって企業内での業務の進め方が変化し、従来の知識やスキルだけでは対応が困難になっています。変化に対応するため、従業員のスキルを再開発するリスキリングが重要視されています。 またChatGPTの登場によって、業務でのAI活用が加速し、将来的に生き残る仕事・なくなる仕事と

2023年11月16日のCVIM研究会でのチュートリアル講演資料です。

PRESS RELEASE 2023年9月15日 富士通株式会社 The Linux Foundation 富士通の自動機械学習技術とAI公平性技術が、Linux Foundationのオープンソースプロジェクトとして始動 富士通株式会社（注1）（以下、富士通）は、世界中の開発者の技術活用によるAIのさらなる普及と発展を目的に、The Linux Foundation（注2）（以下、Linux Foundation）に対し、これまで独自開発してきた自動機械学習技術とAI公平性技術をオープンソースソフトウェア（OSS）としてプロジェクト提案し、それぞれ新プロジェクト「SapientML（セイピエントエムエル）」と「Intersectional Fairness（インターセクショナル フェアネス）」として2023年8月24日までに承認されました。これら2つのAI技術は、2023年9月19日から

Amazon Web Services ブログ AI戦略策定のための人工知能・機械学習・生成系AIに関するAWSの新たなガイドライン このブログ記事は AWS offers new artificial intelligence, machine learning, and generative AI guides to plan your AI strategy を翻訳したものです。 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) に関するブレイクスルーはこの数か月の間、毎日のように話題になっていますが、それには正当な理由があります。これらのテクノロジーの新たな進化や機能は、あらゆる分野や業界のお客様に新たなビジネスチャンスをもたらすものだからです。その一方、これらの技術の進化があまりにも高速であるため、各企業では、これらのブレイクスルーが自分たちにとって具体的に何を意味するのかを評価する