ドクターAIは失敗しない 内視鏡検査の精度高く 医ノベーション（4） - 日本経済新聞
20xx年、患者が無人診察室の椅子に座ると、センサーが体温、脈拍、年齢、体重などを自動で読み取り、わずか数秒で病名がコンピューター上の画面に浮かび上がった。「あなたは90%以上の確率で大腸がんです。隣の部屋で治療を受けてください」。患者のわずかな変化から最も可能性の高い病名を導き出したのは「人工知能（AI）ドクター」だ。膨大な数の症例や最新の論文を学習し、その知識は人間の医師の能力を超える。近未
20xx年、患者が無人診察室の椅子に座ると、センサーが体温、脈拍、年齢、体重などを自動で読み取り、わずか数秒で病名がコンピューター上の画面に浮かび上がった。「あなたは90%以上の確率で大腸がんです。隣の部屋で治療を受けてください」。患者のわずかな変化から最も可能性の高い病名を導き出したのは「人工知能（AI）ドクター」だ。膨大な数の症例や最新の論文を学習し、その知識は人間の医師の能力を超える。近未
富士フイルムは軽度認知障害（MCI）からアルツハイマー病へと症状が進行する患者を最大85%の精度で予測する技術を開発した。MCI患者の脳の画像や遺伝子情報などを人工知能（AI）で解析し2年後の症状を予測する。2024年にも使い始める。病気の診断支援に使われるAIが、症状の進行も予測することにより、病気の予防にもつながりそうだ。認知症の前段階であるMCIのうち、一部はアルツハイマー病に進行する一
iPhoneに搭載された顔認証機能は、使い慣れればとても便利だと思っていた。外出時のマスク着用が必須になるまでは。iOSのアップデートでロック解除が少しだけ楽になったとはいえ、いちいちパスコードを入力しなければならないのは、やはりうっとうしい。 マスク着用でこうした顔認識技術がどれくらい使えなくなるかというテスト結果を、米国立標準技術研究所（NIST）が発表した。外出時にマスクを着けなければならない状況がいつまで続くのか分からず、もしかすると新常態になるかもしれないとさえ思える中で、顔認識をめぐる論議は続いている。 NISTのテストは、各国の企業や大学などからベンチマークテスト（FRVT）用に提出された顔認識アルゴリズム89種類を対象に実施した。同一人物の写真をデジタル加工してマスクを着けた顔と着けない顔を照合させた結果、正しく認識できない確率は5％～50％に上った。 結果はアルゴリズムに
活躍度の予測は、面接官より「AIのほうが精度が高い」 平岩力氏（以下、平岩）：ここからは具体的に、人事戦略の実行について、実際のデータを活用した「採用」「適用」「育成」「アルムナイ」のフローのお話をしていきます。 採用に関しては、データを活用して、活躍するであろう人材の目利き「アセスメント」と口説き「クロージング」での各施策についてお話しします。 こちら（スライド）は、セプテーニグループの新卒採用で実際に使っているスキームになります。毎年、年間で120人ぐらい採用を行っていますが、最初の要素が3年後の業績・定着の予測です。このあたりを当グループ独自に定めているデジタルHRガイドラインに基づいたAIの分析をもとに割り出しています。。 2つ目は、活躍の仕方が、どのタイプの社員と似ていて、どんな感じに成長するかといった要素。3つ目が選考中の評価に関するデータです。 そして、オンラインもしくはオフ
こんにちは、データサイエンティストの堀部です。 この記事はEnigmo Advent Calendar 2022の16日目の記事です。 普段の業務では情報検索(検索/レコメンド)、不正検知、ユーザー属性の推定などをBUYMAにプロダクトとして組み込むことを行っています。その中でもモデリング以前のタスク設計や探索的データ分析(EDA: Explanatory Data Analysis)、データのクレンジング・前処理、特徴量エンジニアリングなどを主にSQL(BigQuery)で行う部分に多くの時間を割いています。1 今回は、違和感のある予測結果から気づいた傾向を元にデータの前処理を追加したことでモデルの精度改善につながった一例を紹介いたします。 概要 気づいた経緯 検出方法 結果 まとめ おまけ 概要 データから機械的な(ボットのような)アクセスを除外したことで、機械学習モデルの精度が改善し
はじめに ダブルトップ・ダブルボトムはエントリーとして使えるかという記事を書いたことがありますが、最近の相場でもテクニカル分析をツイッターをとうして実行して配信していますが、かなり高確率で予想があたっています。 下記に、ツイートとツイートした時にどう考えていたのかを追記して振り返りをしています。 fxyosou.hateblo.jp 3月25日の予想 ドルが安値圏のネックラインへ届かず、反発をしており、時間足ベースでのダブルボトムが完成したタイミングでの上昇示唆の以下ツイートをしています。 ここ数日、下値を試す動きが続いてきましたが、3月11日の安値をボトムにしての反発が続いており、反発の気配も見えてきています。 このネックラインを更新することがあれば一度ロングを入れても良い形になっていますね。 このまま下落した場合は、下のネックラインを割り込めばショートですね。 pic.twitter.
生成AIの普及に伴って、効果的な活用方法が日々編み出されている。ChatGPTのようなチャット形式での利用や、AIサービスのAPIを使って自社製品に搭載する方法が一般的だ。これから各社のAI開発が進んだり大規模モデルの性能が進化したりすれば、AIの使い方や導入方法を巡る議論が活発になるだろう。 そんな“生成AI時代”に適したAIの使い方は「新世紀エヴァンゲリオン」に登場する「MAGIシステム」かもしれない――こんなアイデアが飛び出したのは、ITmedia主催のオンラインイベント「デジタル戦略EXPO」（2月25日まで）の特別講演だ。生成AI活用の第一人者である深津貴之さんと、独自LLMの開発などを進めるサイバーエージェントの毛利真崇さん、ITmedia NEWSの井上輝一編集長が登壇した。その特別講演の一部をお届けする。 AIをビジネスで活用するとき、大半の企業はまずAIの実行環境を検討す
人工知能(AI)を用いて天体観測のデータを解析し、極めて短い時間で宇宙の構造をシミュレーションする技術が発表されました。これにより、従来は膨大な時間をかけて行わなければならなかった宇宙の研究が、高速化すると期待されています。 AI-assisted superresolution cosmological simulations | PNAS https://www.pnas.org/content/118/19/e2022038118 Machine Learning Accelerates Cosmological Simulations - NSF AI Planning Institute for Data-Driven Discovery in Physics - Carnegie Mellon University https://www.cmu.edu/ai-physics-
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。 中国のShandong First Medical University、オーストラリアのUniversity of Technology Sydney、中国のXidian University、カナダのUniversite du Quebec a Trois-Rivieresによる研究チームが開発した「The Use of Electronic Nose for the Classification of Blended and Single Malt Scotch Whisky」は、スコッチウイスキーを1回嗅ぐだけで、その銘柄や産地、スタイル（ブレンデッドやモルトなど）の違いを識別する
こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 普段はメルカリのホーム画面などに表示されるレコメンドパーツの改善を担当しています。今回はメルカリの莫大なユーザーログデータと、出品された商品に付与されているメタデータ(詳細後述)を活用したレコメンドロジック改善事例をご紹介します。 商品メタデータについて メルカリではユーザーの商品検索体験を向上させるため、出品された商品に対して様々なメタデータを付与しています。ファッションアイテムだと色や生地感、家電だと型番といった、主として商品の属性をあらわす様々なデータをメタデータと呼称しています。 今回、私は本やマンガに紐づいているメタデータ (以下、タイトルデータと記載) に着目しました。 メルカリアプリ内では、本やマンガに商品が属するシリーズを表現するメタデータが付与されています。例えば「キング
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
MN-3の高精度電力計測にむけた取り組み - Preferred Networks Research & Development
はじめに 2020年11月17日早朝（日本時間）に開催されたSC20のTOP500 BoFにおいて、今年2回目のTOP500/Green500ランキングが発表されました。PFNが構築・運用している深層学習用スーパーコンピュータMN-3は前回に続きリストに掲載されました。MN-3は電力効率指標 26.04GFlops/W、最大演算性能 1,652.9TFlops の記録でGreen500 世界第2位（TOP500 331位）になりました。 前回の世界第1位から順位は一つ後退してしまいましたが、前回の記録から23.3%の電力効率性能の向上を実現しておりMN-3の高い演算効率とポテンシャルを改めて証明した結果になりました[1]。 この発表に続いて、翌日2020年11月18日早朝（日本時間）にはSC20のGreen500 BoFが開催されました。BoFでは今回のGreen500リストの詳細について
by rawpixel.com GoogleのAI開発チームは、コンピュータービジョンに関する国際会議のCVPR 2019において、リアルタイムで手の動きをトラッキングする機械学習システムを、Googleが提供するオープンソースフレームワークであるMediaPipeに実装すると発表しました。手や指の動きを追跡する既存のハンドトラッキングシステムは、高性能なデスクトップ環境に依存してきましたが、Googleは新たにスマートフォンのカメラでリアルタイムのトラッキングを可能にした上に、複数の手もトラッキングできると説明しています。 Google AI Blog: On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe https://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-
[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] | DevelopersIO
[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] はじめに Amazon Connect + Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで、発話による名前（フルネーム）のヒアリング精度を確認してみました。 以前、Amazon ConnectとAmazon Lexを利用し、ヒアリング精度を確認しましたが、今回は、Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで確認してみます。 ヒアリング精度の確認方法は、発話によって名前を伝えた際、発話通り名前を認識するかAWS Lambdaのログから確認します。 構成 構成としては、下記の通りです。 名前のヒアリングに関して、Connectのフローは下記の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロ
![[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4a0c72b2ac2c13db00bebc51dcd05dd91b9c254c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-03-29-cm-hirai-1200x630-1-2.png)
不均衡データ対策は決定境界が大事！ ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介 - Qiita
クラスAは5％下がってしまいましたが、クラスBは+10%、クラスCは+15%になりました。実は先程のmicro averageによる精度を計算すると、 5000×90% + 100×80% + 25×65% ÷ (5000+100+25) = 89.7% 5％近く下がっています。全体の精度が下がったほうが嬉しい、ちょっとおかしいですよね。 microとmacro この感覚のズレを解消するために、macro averageによる精度を計算します。macro averageとはクラス単位の精度を単純平均で求めます1。 前者：(95% + 70% + 50%) ÷ 3 = 71.7% 後者：(90% + 80% + 65%) ÷ 3 = 78.3% 直感と一致しました。microを使うか、macroを使うかは問題によりけりです。macro averageで集計するコンペもあります。不均衡データ対
株式会社富士通研究所は2月18日、製造業などの作業現場における一連の作業映像から、「部品を取る」「ねじを締める」「カバーを取り付ける」など、個別の要素作業を自動検出する技術を開発したと発表。 従来、工場などの作業現場では、作業員が作業している様子を撮影し、その映像から各要素作業における問題点の洗い出しおよび改善を実施し、生産性や品質の向上を図っていた。しかし、映像から各要素作業にかかる時間を取得するために、手作業で各要素作業の区間を分割する必要がある。たとえば、20分の映像に対して1時間以上の時間がかかるなど、実際の映像時間に対して数倍から数十倍の工数がかかることが課題だったという。 富士通研究所はこのような課題を受け、映像から人の動きを検出する技術を拡張し、1人が実施した1回分の作業映像と、その中の要素作業ごとに分割したデータを教師データとして、毎回の動きのばらつきや作業員ごとの動きの違
宇宙航空研究開発機構(JAXA)は7月25日、小惑星探査機「はやぶさ2」に関する記者説明会を開催し、同11日に実施した第2回タッチダウンの結果について、詳細を明らかにした。当日中の会見で、すでに目標とした「C01-Cb」領域への着陸に成功したことは分かっていたが、着陸位置の誤差はわずか60cmしかなかったことが判明したという。 はやぶさ2の着陸位置。ほぼ「ど真ん中」と言って良いだろう (C) JAXA、東京大、高知大、立教大、名古屋大、千葉工大、明治大、会津大、産総研 まずは、タッチダウン(日本時間10:06:18)の前後に撮影された以下の画像を見て欲しい。これは、10:03:54(高度約8.5m)から10:11:44(高度約150m)まで撮影した小型モニターカメラ「CAM-H」の画像を、10倍速動画に編集したものだ。接地した瞬間に弾丸を発射し、砂礫が舞い上がっている様子が非常に良く分かる
MLOps LT大会 2023/7月 登壇資料 https://mlops.connpass.com/event/286716/ バクラクのAI-OCRを支える精度モニタリングについて紹介します。OCR技術は、ビジネスプロセスを効率化する上で必要不可欠な技術の一つですが、その精度を維持するためには、常にモニタリングが必要です。バクラクのMLチームでは、AI-OCRの精度モニタリングに重点的に取り組んでおりその内容を紹介します。
CMで「尿一滴で、精度86％のがん検査」を謳っている、HIROTSUバイオサイエンス（以下、H社）の線虫がん検査を巡って、関係者から検査方法に疑義の声が上がっていることが「週刊文春」の取材でわかった。 【画像】H社のHPの写真では線虫が左右にはっきり分かれている H社は線虫でがんが判定できるとする検査キット「N‐NOSE」を2020年10月に発売。『ガイアの夜明け』（テレ東系）などのテレビ番組で大きく報じられ、この10月からは俳優の東山紀之が出演するテレビCMも放送されている。 H社の広津崇亮代表によれば、線虫はがん患者の尿の匂いを好み、そちらへ向かう。一方、健常者の尿の匂いは嫌うため、線虫の動く方向で、がんの判定が出来るのだという。その線虫の習性を利用したのが「N‐NOSE」。これを使えば、胃がん、大腸がんなどの五大がんに加え、肝がん、前立腺がんなど、全15種類のがんが判定できるという。
こんにちは、全ての経済活動をデジタル化したいTomoakiです。 推しのコンビニスイーツはセブンイレブンの草もちです。 今回は読み取りの精度の先の体験を追求するバクラクのAI-OCR機能について紹介します。 TL;DR バクラクでは国税関係書類に対してOCRを実行し、書類の内容の入力作業の負担を減らしている お客様の業務をラクにするには、帳票に記載されている値をそのままサジェストするのでは不十分 バクラクのAI-OCR機能では、読み取った帳票に記載の値を活用しつつ、お客様の業務に寄り添った形に変換してサジェストすることで、なめらかなプロダクト体験を提供している バクラクのOCR 会社の営みにはファイルが溢れています。 取引先から届く請求書、会食で利用したレストランの領収書、業務委託メンバーに毎月渡す支払通知書など、会社規模によっては毎月何十万、何百万という枚数の書類が扱われています。そして
ZOZOが、スマートフォンアプリと連携して足のサイズを計測できる「ZOZOMAT」（ゾゾマット、無料）を2月27日から順次発送する。当初は2019年秋冬ごろに発送予定だったが、「測定精度を高める技術のアップデートなどを行ったため」（同社）に遅れた。ネットでは「頼んだことすら忘れていた」「届くのが楽しみ」という声が出ている。 ZOZOMATは、足を載せてその周囲をスマホカメラで撮影するだけで、足のサイズを測定できるマット。甲高や足幅、かかと幅などをミリ単位で計測可能で、スマホアプリ内で3Dデータを確認できる。ECサイトでの靴購入でユーザーが感じるサイズへの不安を解消する狙いだ。 ZOZOは19年6月にZOZOMATを無料配布すると発表し、予約の受け付けを始めた。当初は19年秋冬ごろの発送としていたが、2月下旬に変更。同社は延期の理由について、「大幅な改良・仕様変更はないが、（足のサイズ測定の
自閉症スペクトラム障害（略称：ASD）の有病率は年々増加しており、米国疾病予防管理センターによると1975年では5000人に1人の割合だったのが、2014年には68人に1人になっているとのこと。 しかし自閉症の原因は依然として謎のままです。 ところが、ワシントン州立大学（アメリカ）生物科学部門のマイケル・スキナー氏ら研究チームが、1月7日付の科学誌『ClinicalEpigenetics』にて、自閉症の子どもをもつ父親の精子から、子孫の自閉症に関連するゲノム特徴を特定したと発表。 これにより、父親の精子から90%の精度で自閉症の子どもを産んだかどうか予測できました。 >参照元はこちら（英文）
電子機器製造工場からの相談 ほんの数年前を思い返すと、クライアントといえばAIを初めて導入する企業がほとんどだった。だが、ここ最近は、AIの導入を経験済みの企業からの相談も珍しくなくなった。これを裏返してわかりやすく言うと、「失敗した案件」の相談だ。これは、ある電子機器の製造工場のデジタル化推進担当者からの支援要請だった。 「1年ほど前にAIを搭載した検品システムを導入しました。ですが、思ったように精度がでないのです。うちの工場では1日に1万個の製品を製造し、このうち10個ほどの不良品が発生します。AIが完璧でないことは理解しています。なので、100％の不良品検出はできないとしても、せめて９割の目標を達成したいと考えています。当初発注したAIベンダーにもそうお願いしていたのですが・・、やはり９割という精度は現実的ではないのでしょうか。」 確かに９割の精度目標というのは、技術的にはかなり難し
OpenAIが、AIの生成した文章を判別できるツール「AI Text Classifier」の提供を終了したことがわかりました。 New AI classifier for indicating AI-written text https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text OpenAI Quietly Shuts Down Its AI Detection Tool - Decrypt https://decrypt.co/149826/openai-quietly-shutters-its-ai-detection-tool 「AI Text Classifier」はOpenAIが2023年1月に発表した、文章がAIによるものかどうか判別するツールです。公開当時に実際に使ってみたところ、確
占いに頼る人がいるように、「自分はどんな人間になるのか」「自分にどんな出来事が生じるのか」など、将来を知りたいと願う人は少なくありません。 そして最近の研究は、AI技術を用いることで、「まじない的な何か」に頼ることなく、将来をより正確に予測できると報告しています。 デンマーク工科大学（DTU）に所属するスーン・リーマン氏ら研究チームは、デンマーク人約600万人分の様々なデータをAIに学習させ、人々の将来を予測できるようにトレーニングしました。 その結果、そのAIは、人の生涯年収や死亡時期を78％で予測できる「運命計算機」になったようです。 研究の詳細は、2023年12月18日付の学術誌『Nature Computational Science』に掲載されました。 Artificial intelligence can predict events in people’s lives htt
白内障や翼状片をはじめとする目の病気の診断には、基本的に専門的な医師による検査が必要とされています。しかしアラブ首長国連邦のドバイに住む11歳のリーナ・ラフィークさんが、AIを用いた独自のスキャン方法で目の病気やその他の状態を検出するiPhone向けアプリ「Ogler EyeScan」を開発しました。 Ogler Eye Scan - Innovative AI App for Eye Disease Detection https://www.oglereyescan.com/ 11-Year-Old Kerala Girl Develops AI App To Detect Eye Disease With Accuracy "Almost 70%" https://www.ndtv.com/feature/11-year-old-kerala-girl-develops-ai-app
ウクライナの防空システム制圧 ロシア、「高精度兵器」使用 2022年02月24日20時23分 ロシア国防省＝モスクワ（ＡＦＰ時事） 【モスクワ時事】ロシア国防省は２４日、ウクライナの防空システムを制圧したと発表した。同省によると、ウクライナ軍の軍事インフラを無効化するために高精度兵器を使用したという。 ＜ウクライナ情勢 関連ニュース＞ ウクライナ東部の親ロシア派は、前線であらゆる手段を用いてウクライナ軍を攻撃していると明らかにした。 一方、ベラルーシのルカシェンコ大統領は２４日、同国軍はウクライナ東部におけるロシアの軍事作戦に参加していないと主張した。 国際 ウクライナ情勢 コメントをする
2021年12月に打ち上げられた「ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡」は、2022年1月に主鏡の展開に成功して以降、主鏡の位置合わせを続けていました。そして、2022年3月17日には主鏡の位置合わせがほぼ完了し、星を鮮明に撮影した写真が公開されました。公開された写真には撮影対象の星だけでなく、はるか遠方の銀河までもが鮮明に写っています。 NASA’s Webb Reaches Alignment Milestone, Optics Working Successfully | NASA https://www.nasa.gov/press-release/nasa-s-webb-reaches-alignment-milestone-optics-working-successfully ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡はハッブル宇宙望遠鏡の後継機として開発された望遠鏡で、宇宙空間で運用される望
GPT-4超え精度でスマホ上実行できるオンデバイス生成AI「Octopus v2」、Google「生成AIは大きければいいってものではない」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第41回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 言語モデルの計算を最大50%高速にする「MoD」をGoogleが開発 「画像生成AIのモデルサイズを大きくすればいいとは限らない」をGoogleなどが実証 ピクセルを1つずつ予測するのではなく、画像を粗い解像度から徐々に高解像度へと生成する、高速かつ高品質な画像生成AI「VAR」 パラメータ効率の高いファインチューニング手法「ReFT」をスタンフォード大学などが開発 GPT-4超えの精度でスマートフォンに導入できる20億パラメータを持つオンデバイスAIモデル「Octopus v2」をスタ
はじめまして。株式会社ナレッジセンスの門脇です。普段はエンジニア兼PMとして、「社内データに基づいて回答してくれる」チャットボットをエンタープライズ企業向けに提供しています（一応、200社以上に導入実績あり）。ここで開発しているチャットボットは、ChatGPTを始めとしたLLM（Large Language Models）を活用したサービスであり、その中でもRAG（Retrieval Augmented Generative）という仕組みをガッツリ利用しています。本記事では、RAG精度向上のための知見を共有していきます。 はじめに この記事は何 この記事は、LlamaIndexのAndrei氏による『A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG』[1]という記事で紹介されている「RAGに関するチートシート」について、And
SSIMオートエンコーダ（論文より引用） SSIMを適用する窓のサイズは11 x 11 オートエンコーダの入力画像サイズは256 x 256 潜在変数は100 学習データはDataAugmentationにより10,000個に増幅 metric learning 学習データは上記4種類のデータ全てを渡しました。つまり、968個のデータです。 入力画像サイズは224 x 224 今回使うmetric learningはL2 SoftmaxLoss epochは50、最適化手法はSGD バッチサイズは128 ベースモデルはMobileNet V2($\alpha=0.5$)（学習済モデルを使用、つまり転移学習） 異常スコアはLOFで算出 10回試行して、それぞれの試行で再現率と特異度の和が高いものを採用 アンサンブル異常検知 metric learningについて、更なる高精度を目指してアンサ
日本経済新聞の電子版。日経や日経ＢＰの提供する経済、企業、国際、政治、マーケット、情報・通信、社会など各分野のニュース。ビジネス、マネー、IT、スポーツ、住宅、キャリアなどの専門情報も満載。
![[FT]大手ITのネット広告はどうして的外れなのか？ 個人情報に基づくユーザー分析の精度は眉唾物 - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e3c5e614e8acdad43d69cde8f3e93836e869a85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.nikkei.com%2F.resources%2Fk-components%2Frectangle.rev-d54ea30.png)
【検証】ChatGPTの有料版「GPT-4」にファイルを読み込ませて中身を説明させたらどうなる？ 試したら…精度バケモンだった！
» 【検証】ChatGPTの有料版「GPT-4」にファイルを読み込ませて中身を説明させたらどうなる？ 試したら…精度バケモンだった！ 特集 【検証】ChatGPTの有料版「GPT-4」にファイルを読み込ませて中身を説明させたらどうなる？ 試したら…精度バケモンだった！ アキル 2024年1月28日 前からものすごく気になっていたChatGPTの有料版「GPT-4」。迷った末思い切って登録したよ。いやー何だか大きな買い物をした気分だよ。 GPT-4では、様々なファイルを読み込ませて内容を説明させることが出来ると言われている。これ、場合によってはめっちゃ便利なんじゃね？ というわけで、今回はGPTさんに色んなファイルを読み込ませて検証していくよ！ ・検証方法 方法は簡単、ChatGPTではアップロードできるファイルの種類に制限がないから、今回はパソコンにあるファイルを片っ端から読み込ませる。
『スーパーマリオ64』「0枚RTA」の世界記録が6分20秒を切る。超高精度“ケツワープ”で記録大幅更新 - AUTOMATON
スピードラン走者のSuigi氏は10月26日、『スーパーマリオ64』のスピードランにおいて「0 Star」レギュレーションの世界記録を更新。自身のもつ世界記録6分20秒32を約4秒更新し、6分16秒61とした。 Image Credit: Suigi on YouTube Speedrun（スピードラン）とは、日本ではRTA（リアルタイムアタック）とも呼ばれる、ゲームクリアなどの目標を達成するまでの時間を競いあう競技だ。スピードランの対象となっているゲームやレギュレーション、世界記録ランキングなどはSpeedrun.comで確認することができる。今回世界記録が更新されたのは「0 Star」と呼ばれる、『スーパーマリオ64』に登場するスターを一切集めずにクリアするレギュレーションだ。 本作では、本来であればいくつかのスターを獲得し、規定枚数のスターがないと開かない扉を開けていく必要がある。し
僕らは何かを認識するときに、環境や他人と自分を比べてみて、何かおかしいと思ったり何かが違うと感じたりしてるんだと思う。 例えばマヨネーズが好きな人にとってはご飯にマヨネーズをかけたり、ありとあらゆるおかずにマヨネーズをかけることは違和感がない。むしろそのままチューチュー吸いたくなるのも別におかしいとは思わない。 だけどもいくらなんでも流石にシュークリームにかけるのはやり過ぎだろと感じる人は当然いる。いやいやごはんにかけるのもちょっと、という意見だってある。 マヨネーズに練乳、生クリームを入れて酸味を抑えた方が僕は好きなんだが、それは色んな人の尺度であり、価値観だと思う。 ここまでふざけた話だと何を伝えたいんだこのタコ助がと思う人は正しい。違和感が正常に機能している。これはだいたい1mとか10mくらい馬鹿でかい差異なので、わかりやすい。 しかしながら、例えば女性の給与が上がりにくいとか、女性
富士通研究所と富士通研究開発中心（FRDC）は、手洗いの映像を解析して適切に洗えているかどうか自動判定できる技術「行動分析技術 Actlyzer（アクトライザー）手洗い動作認識」を発表した。 富士通研究所らは、カメラで撮影した映像から人間のさまざまな行動を認識できる同社のAI技術「行動分析技術 Actlyzer」に対し、手指動作の認識機能を付加。これをベースに、手洗い時における手指の動作を両手の全体形状と手洗いの一連の動きから自動認識できる、行動分析技術Actlyzer手洗い動作認識を開発した。
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アルツハイマー病進行、AIで予測精度85% 富士フイルム - 日本経済新聞
マスクのせいで顔認識できない実態、NISTのテストで判明 精度向上には懸念も
入社後の活躍予測は、面接官より「AIのほうが精度が高い」 新卒の採用活動にAIを導入してわかったこと
セッショナイズで機械学習モデルの精度を改善した話 - エニグモ開発者ブログ
【予想的中!!】ダブルトップ・ダブルボトムを活用した予想の精度は？ - FXのトレード記録を公開・分析するブログ
東大ら、東京スカイツリー展望台でも地上より時間が速く進むことを観測 ～18桁精度の可搬型光格子時計を開発
エヴァ「MAGIシステム」が生成AIの賢い活用方法？ 出力結果の精度を上げるアイデアとは
AIで宇宙を超高速かつ高精度でシミュレーションする技術が登場、560時間かかっていた解析をたった36分で処理
ウイスキーを嗅ぎ分けるAI「NOS.E」 銘柄や産地などを95％の精度で識別
Item2vecを用いた商品レコメンド精度改善の試み | メルカリエンジニアリング
ロシア軍の高精度兵器「かなりの部分使い果たした」 米シンクタンク：朝日新聞デジタル
Googleがスマホのカメラで手の動きを高精度でリアルタイムトラッキングする技術を開発
AIを使った約5,000種類以上の高精度な合成音声から簡単に作品を作れる「CoeFont」／商用利用でき、自分の声を合成音声にできるサービスも【レビュー】
Kazz.MD.Ph.D. on Twitter: "感染したコロナウイルスは体内で増えるときに変異がどんどん入るんだけど、それを実際に患者さんから得られたサンプル中に含まれるウイルスのゲノムの配列を高い精度で見ることで（Deep sequence)どんな変異が実際に体内で選択されある程度増えるのかをみた論文 https://t.co/XNsaVe8yq3"
富士通、1つの教師データをもとに作業を検出 精度は90％以上 | Ledge.ai
はやぶさ2の着陸精度はついにcmの世界へ、光学系の問題を克服し実現
東芝、半導体ウェハの不良など異常検知を高精度化する世界トップレベルのAIを開発
バクラクのAI-OCRを支える精度モニタリング -モニタリングドリブンの改善-
「尿一滴でがんがわかる」で話題 線虫がん検査「精度86％」は問題だらけ（文春オンライン） - Yahoo!ニュース
読み取りの精度の先の体験を追求するバクラクのAI-OCR - LayerX エンジニアブログ
足の3Dサイズを計測する「ZOZOMAT」、発送は2月下旬 延期の理由は「測定精度向上のため」
父親の精子から90%の精度で自閉症の子どもを出産するか分かる - ナゾロジー
電子機器製造工場が検品ＡＩ活用で陥った「精度９割」の落とし穴 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
OpenAIがAI生成の文章かどうか判別するツールを「精度が低い」という理由でこっそり終了
78％の精度で生涯年収と死亡時期を予想できる「運命計算機」を開発 - ナゾロジー
11歳の少女が白内障などの目の病気を70％の精度で検出するAIを用いたアプリを開発
ウクライナの防空システム制圧 ロシア、「高精度兵器」使用：時事ドットコム
ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が撮影した鮮明な写真が公開される、はるか彼方の銀河が映り込むほどの精度
RAGでの回答精度向上のためのテクニック集（基礎編）
【コード検証中】【精度対決】リアルな画像で異常検知 - Qiita
[FT]大手ITのネット広告はどうして的外れなのか？ 個人情報に基づくユーザー分析の精度は眉唾物 - 日本経済新聞
自分という物差しの精度が悪いと違和感に気づかない - シン・春夏冬広場
「手洗いヨシ！」判定を下すAIを富士通研究所が開発--精度は90％以上