「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi22023年10月21日、ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会（ウィッツ研究会）のセミナーにおける講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://www.sigwi2.org/cfanos3.html
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
【ChatGPT】個人的お気に入りプロンプトまとめ
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
Stable Diffusionでmorphing - すぎゃーんメモ
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late
Stable Diffusion の img2img で strength を指定した場合にどれだけ変化するのか調べた #stablediffusion - 酢ろぐ！
本記事では Stable Diffusion の img2img で strength を変更したらどれだけ画風が変わるのか、また元絵の意匠を汲み取って残してくれるのかについて調査した。 元絵について 人物がひとりの場合 人物がふたりの場合 まとめ (2022/09/03追記) 複雑な元絵の場合 人力での修正もきちんと描けていないと引きづられてしまう (2022/09/04追記) strength に小数点2位の値を与えた場合の変化について 元絵について 元絵にはこれを使った。今回は、人物が1人の場合と2人の場合で調査することにした。 ローカル環境でのテストなので「ネットから拾ってきたモノ」を使ってもよいが、なんかのタイミングでそれが表に出てしまったら困るし、ブログに書きたいことが出てきてもそのまま使えない。基本的には img2img のテストでは自分で書いた絵を元絵にしている。 人物がひ
世界変革の前夜は思ったより静か｜深津 貴之 (fladdict)
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
【AIのべりすとインタビュー】小説を書くAIをひとりで作った日本人がいるらしい | オモコロ
それがこちら！ 「AIのべりすと」というサービスです。 空欄にサンプルとなる文章を入れると、勝手に続きを生成してくれるというものらしいです。さっそくサンプルを入力してみましょう。 どうせAIが続きを書くなら適当でいいか……。 よしお伝説 俺の名前はライスボールよしお。 今日は待ちに待った「炊飯器ドッジボール」全国大会決勝の日だ。 炊飯器ドッジボールとは、ボールの代わりに炊飯器をぶつけあう危険きわまりないスポーツである。 俺はそのスポーツの関東代表エースなのだ。 「いよいよか……」 「よしお、お前も勝ち残っていたのか」 声をかけてきたのは、 ここまで書きました。無責任に書いたので炊飯器ドッジボールがなんなのかは私にもよくわかりません。 書けたら入力欄の下にある「続きの文を書く」を押します。しばらく待つと、続きが生成されます。 声をかけてきたのは、俺のライバルであり親友でもある男だった。 「お
Accumulated Local Effects（ALE）で機械学習モデルを解釈する / TokyoR95
2021年10月30日に行われた、第95回R勉強会@東京（#TokyoR）での発表資料です。 https://tokyor.connpass.com/event/225967/ コードはこちらになります。 https://github.com/dropout009/tokyor95
ヨウ素の結合エネルギー計算、AIで1.3億倍の速さに 他の物質への応用も 千葉大
千葉大学は10月13日、同大の中島誠也助教（大学院薬学研究院）と根本哲宏教授（同）が、ヨウ素を含む化合物について、化合物内の原子同士が結び付く力である「結合エネルギー」の強さを高速に算出するAIを構築したと発表した。従来の手法に比べて約1.3億倍の速さで結合エネルギーを算出できる他、計算マシンは一般的なPCで十分という。学習データを増やせば他の物質への応用も期待できるとしている。 従来の結合エネルギー計算には、分子が最も安定する構造をコンピュータで算出した上で、その分子構造から数値を導き出す「DFT計算」という手法を使っていたという。しかしDFT計算では分子1つの結合エネルギーを算出するのに数時間から数日が必要になる他、高性能なコンピュータやソフトウェアと、計算に関する専門知識が必要だった。 そこで中島助教らは、結合力が弱く多彩な化学反応を起こす「超原子価ヨウ素」を含む化合物に注目してAI
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のChris I.氏は、カナダ・トロントでデータサイエンティストとして活躍しています。同氏がMediumに投稿した記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』では、北米のAI業界に関する雑感とAI業界で働き続けるための心得が書かれています。 Chris I.氏が北米のAI市場を見る限りでは、「第三次AIブーム」の熱は冷め、AI技術の研究職に関する求人は減り、AI技術者の供給が需要を上回る景気後退局面に入りました。しかし、こうした見方はAI業界の一側面を見ているに過ぎません。AI研究に対する熱は冷めたかも知れませんが、既存のAI技術を活用して解決すべき問題は、まだ無数にあるのです。このように現状を見たうえで、今後もAI業界で働くにあたっての心得を同氏は以下のように書き記しています。 問題を解決するのに、最先端のAI技術は必要ない。むしろ、既存のAI技術を
顔特徴量の関係性を規定しない新しい顔認識アルゴリズム「BioMetricNet」とは？
3つの要点 ✔️ ユークリッド距離や角度距離など特徴量間の関係性を事前に定める必要がない新しいアルゴリズム「BioMetricNet」を提案 ✔️ 代わりに、マッチングと非マッチングが事前に定められたそれぞれの分布に従うよう学習 ✔️ 顔認識で高精度を達成している手法（CosFace、ArcFace、SphereFace）と比べて、一貫して高い精度を報告 The Effect of Wearing a Mask on Face Recognition Performance: an Exploratory Study written by Arslan Ali, Matteo Testa, Tiziano Bianchi, Enrico Magli (Submitted on 13 Aug 2020) Comments: Accepted at ECCV2020 Subjects: Com
機械学習(spleeter)を用いて音楽からドラムを抽出してDJに利用してみた | DevelopersIO
エンジニアの皆さん、DJしていますか？ していない方は次の記事とこの記事を読んで、機運を高めてください。 エンジニアに捧ぐDJのススメ、あるいはDJコントローラの簡単なハック はじめに DJというものは、複数の音楽を繋げていかなければなりませんが、その際に繋げるタイミングの他にも気を使う点があります。 次の動画をご視聴ください。 これは2つの楽曲を単に混ぜています。つまり、1つ目の曲を流しながら単に2つ目の曲の音量を上げ、その後単に1つ目の曲の音量を下げています。 2つの曲が同時に流れている際、ドラムの音がちょっと2つ混ざってわちゃわちゃしていると思いませんか？ それでは今度次の動画をご視聴ください。 こちらでは、2つ目の曲の音量を上げる前に2つ目の曲の低音域(つまりドラムの音域)を下げてから、2つ目の曲の音量を上げて、1つ目の曲の低音域を下げながら2つ目の曲の低音域を上げ(つまりドラムを
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた - Qiita
今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ①AIに覚えさせたいタグを入力 ②タグから自動で画像データを収集 ③AIがデータから学習 の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ 動画では手相占いのAIに挑戦！ みんなもAIを作って遊んでみてね！https://t.co/66DFU7GRZ2 pic.twitter.com/ie1LmioyA1 — 2z＠AIメーカー (@2zn01) 2018年7月19日 こんにちは、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 はじめてのQiita記事です。 今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました！ ■AIメーカー https://aimaker.io/ 作ったもの 以下の３ステップで誰でも簡単にAIを作れます！ AIに覚えさせたいタグを入力 タグから自動で画像データを収集 AIがデータ
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
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井上純一（希有馬）新連載『逆資本論』の同志募集中 on Twitter: "Twitterは自動的に白人をサムネにするとの噂。 肌の色が違うだけだと同じ部分がサムネになる(一枚目と二枚目）けど、絵を黒人っぽく修正すると……（三枚目と四枚目） 漫画絵でも黒人らしさを判別するアルゴリズムすごい。 https://t.co/bRtId3j5Gq"
デジタルゲームの調整・デバッグ・品質管理における人工知能技術の応用
