ChatGPT の概説 - Software Engineer じゃない方向け -ChatGPT をさらっと知りたい Software Engineer 以外の方向けのプレゼン資料です。 社会実装や企業・組織での実装、特に個人の生産性の向上の何に寄与できそうなのか? です😊 プレゼンの時間では Prompt のデモに半分くらいの時間をもらいたいものです。 この資料には、Prompt の例がスライドには無いです。こちらの例からご自分で試してみてください。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese
2022年11月末、今からAI画像生成を触りたい未経験者向け記事｜852話
こんにちは、852話です。 世でAI画像生成サービスが騒がれ、一旦瞬間最大風速を超えたかなと思う最近ですが、改めて『全くAI画像生成に触れてきてないけど、今から触ってみたい』という人向けの記事を書きます。 記事は ・パソコンを持っていなくても気軽に初められる ・英語がわからなくてもなんとかなる ・無料で体験できる ・もっとカッコいいものを作りたい時 などを書きました。 今現在AIに触れている方向けの記事はまた次の機会にアップします。 ・そもそもAI画像生成って何？この項目は区別がつかなかったりしても大丈夫ですし読み飛ばしても構いません。 現在話題になっているAIでの画像生成サービスの機能は、 「文章から画像を出力する」 text to image→通称t2i 「画像を指定して画像を出力する」 image to image→通称i2i の二種類がメインです。 サービス自体はDALL-E、Mi
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
低レイヤーな人のためのディープラーニング
フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル／VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples
機械学習の歴史 - AI.doll
WikipediaのTimeline of machine learningというページに機械学習の歴史がまとめられた表があったので、あとから見返しやすいように全て日本語にしてみた。 日本語訳はガバガバかもしれないので心配な人は元ページを見てね。 ムムッってとこがあったらコメントで教えてほしい 年表 1763 ベイズの定理のベース トマス・ベイズ(Thomas Bayes)の著書, "An Essay towards solving a Problem in Doctorine of Chances"がベイズが死んだ2年後, 彼の友人により修正・編集され出版された. 1805 最小二乗 アドリアン=マリ・ルジャンドル(Adrien-Marie Legendre)が最小二乗(méthode des moindres carrés)について記述. 1812 ベイズの定理 ピエール=シモン・ラプ
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選
今すぐブラウザで試して遊べる｢AI｣5選2019.06.16 22:0059,095 David Nield - Gizmodo US ［原文］ （ Emiko Tastet/Word Connection JAPAN ） AI=人工知能です。｢愛｣ではありません。 AIと書いてあるのを見て、｢アイ｣と読んだおじいちゃんがいるらしいですが、ギズモードでAIといったら人工知能のことです。さて、AIや機械学習にもいろいろあるみたいだけど、機械学習とかニューラルとかっていったい何なんでしょうね。米GizmodoのDavid NieldがAI関連の面白いサイトを紹介してくれています。私が気に入ったのは最後のTalk to Books、機械学習に人生指導してもらえました。それでは、ぜひお試しください。 AI、AIって、よく聞くしどうやら巷にはありふれているみたいだけど…いったい具体的に何ができてどう
今のひきこもり支援はおかしい
広汎性発達障害（自閉症スペクトラム）で社交不安のあるひきこもり当事者、支援を受けた当事者としての意見です 今、ひきこもりが（やっと）大きな問題になって どうしたらいいか皆が考えはじめたじゃないですか 皆「行政が支援して就労移行支援施設にでもぶちこめばええやろ」とか思ってると思うんですよ でも当事者からすると、全然役に立たないんだなあ 誤解しないでほしいのは、まったく無駄だというわけじゃないってことです 発達障害もなく健全なコミュ力がある人なら役に立つと思うんですよ 僕みたいに自閉系の発達障害と社交不安があっても、外に出る習慣がつくだけ、ちょっとはマシになるのかもしれない でも、根本的にはたいした意味がない こういう施設は「人に会えば人に慣れて、会話もできるようになって、普通の会社で普通に働けるようになる」って前提で動いてるんです みんながみんな、そんなモデルにあてはまりますか？ 何十年も染
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
NovelAIを少しだけしか触ってない人に色々説明1（ざっくり知識編）｜852話｜note
Catchy Tools
9 Distance Measures in Data Science
https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/blob/master/datasets/README.md
Learning Machine Learning | Cloud AI | Google Cloud
DL4US コンテンツ公開ページ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab