PyTorchはMeta AI(旧Facebook AI)によって開発されたオープンソースのディープラーニング用フレームワークであり、現在はLinux Foundationの一部となっています。このライブラリは、記事作成時点で開発が終了しているTorchライブラリを基盤として構築されました。テクノロジー系のブロガーであるObyteが、PyTorchの基本的な構成要素からニューラルネットワークの実装までを視覚的に解説しています。 Introduction to PyTorch | 0byte https://0byte.io/articles/pytorch_introduction.html Visual Introduction to PyTorch - YouTube PyTorchの最も基本的な構成要素はテンソルと呼ばれるデータ型です。これは機械学習で扱う数値を格納するための特殊な容

Google⁠⁠、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace

AutoTrain🚂🚂🚂とは ノーコードでテキスト分類や要約などがstate-of-the-artできるサービスです。AutoNLPだとググラビリティが低かったので名称が変わったのだと思います。 データ準備 ハウツー系の文章を要約しようと思います。 ハウツー系の文章(inputs)とその要約(targets)があります。 https://www.wikihow.jp/蛇に噛まれた時の対処 要約する文と要約文のcsv/jsonlファイルを作成します。 ファイル作成スクリプトはColabにあります。 プロジェクトの作成 Summarization と Japaneseを選択し、プロジェクトを作成します。 csvファイルをアップロード jsonlでもアップロードできます。 今回はjsonlファイルをドラッグ・アンド・ドロップし、text:srcとtarget:tgtカラムを選択し、プロジェ

自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部　基礎 1章　自然言語処理入門 1.1　実世界での自然言語処理 1.1.1　NLPのタスク 1.2　言語とは何か 1.2.1　言語の構成要素 1.2.2　自然言語処理の難しさ 1.3　機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1

記事について 画像はDetectron2より 物体検出をほとんど使っていない方を対象として、2021年末の物体検出ライブラリを俯瞰することが本記事の目的。 ある程度物体検出の経験ある方は学ぶことは少ないと思う。またあくまで書いてあるのは筆者の感想であるので人によっては全く違う意見になることもあるかと。また本記事ではモデルの技術的な説明はありません。それらについて理解を深める際は参考ページや元論文を当ってみると良いかと思います。 また大変遅くなりましたが、本記事はKaggleアドベントカレンダー（裏）の24日目でもあります（年明けちゃってすみません）。 qiita.com 記事について 紹介するライブラリ一覧 所感 アンサンブルについて 精度vs速度トレードオフ ライブラリ紹介 yolov5 学習について 推論について Yolox 学習について Efficientdet 学習コード torc

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「sunset at a beach(ビーチの夕日)」や「mountains next to a lake(湖畔の山)」といった短い文章を入力するだけで瞬時にリアルな画像を作るAI「GauGAN2」を、大手半導体メーカー・NVIDIAの研究機関であるNVIDIA Researchが開発しました。GauGAN2のデモサイトも公開されているので、実際に使ってみてわずか数語の説明からどのような画像を生成するのかを確かめてみました。 gaugan.org/gaugan2/ http://gaugan.org/gaugan2/ NVIDIA Research's GauGAN AI Art Demo Responds to Words | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/22/gaugan2-ai-art-demo/ GauGAN2

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

情報セキュリティのエンジニアや研究者を読者対象とした機械学習の入門書。フィッシングサイト、マルウェア検出、侵入検知システムなどの情報セキュリティ全般の課題に対して、機械学習を適用することでどのようなことが可能になるのか？ 本書ではサイバーセキュリティ対策でとても重要なこれらの知識を実装レベルで身につけることができます。また、どうすれば機械学習による検出を回避できるか、という点についても同時に解説します。サンプルコードはPython 3対応。Google Colaboratory上で実際に手を動かしながら学ぶことができます。 訳者まえがき まえがき 1章　情報セキュリティエンジニアのための機械学習入門 1.1　なぜ情報セキュリティエンジニアに機械学習の知識が必要なのか 1.2　本書のコードサンプルの実行環境 1.2.1　Google Colaboratory入門 1.2.2　GPU/TPUラ

パターン認識・メディア理解研究会（PRMU）2021年10月開催にて発表した資料です。 https://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgs_regid=afad0a06f26b0ba058f7a46268673bddbbff4c3927f68a0206a4d…

少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明（解釈）」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 無償かつ入手しやすい音声データセットをメモしています。 ライセンス・利用規約は「商用利用可能」「研究用途のみ」ともに紹介します。 コーパスを探すときに有用なサイト コーパス配布元サイト 情報学研究データリポジトリ 音声コーパス : 日本語コーパスが豊富、無償または有償で利用可能 緩いライセンスのコーパスでなくても良い日本語音声コーパスを探しているときは、まずここを見る とくに自発的発話の日本語音声コーパスはだいたいここ 入手は要申請 所属を記入する必要があるため、大学や企業の研究者でないと入手できない？ （この記事では情報学研究データリ

時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章　時系列の概論と簡単な歴史 1.1　時系列の多様な用途の歴史 1.1.1　時系列問題としての医学 1.1.2　気象予測 1.1.3　経済成長の予測 1.1.4　天文学 1.2　時系列解析の人気に火がつく 1.3　統計的時系列解析の起源 1.4　

データセット「浮世絵顔」（v1.0）について説明。1万6653枚の浮世絵の「顔画像データ＋メタデータ（作品名や役者などの書誌情報）＋アノテーションデータ（顔パーツと顔領域の座標データ）」が無料でダウンロードでき、画像認識などに利用できる。データセットをダウンロードできるPythonファイルについても紹介。

本稿は2021年5月31日最新状況に合わせて改訂しました。2020年3月17日に公開した初稿では、Colab Proも紹介していましたが、カットしました。後日、Colab Proの解説記事を公開する予定です。 本稿ではGoogle Colab（以下、Colab）を使う際に役立つTipsをスクリーンキャプチャ中心で紹介する。このTipsは、「Making the most of Colab (TF Dev Summit '20)」（図1、「Colabを最大限に活用する」）というセッション動画の前半に含まれている内容そのままである。スクリーンキャプチャーは全てこのセッション動画から引用したものである。

機械学習／データサイエンス分野で特に人気の（Pythonなどの）実行環境であるGoogle Colaboratory（以下、Colab）は無償で使えるものの、無制限ではない。実行時間やメモリ容量などに制限がある。こういった制限を低減する有償プロ版「Colab Pro」が2020年3月に発表され、米国とカナダのみで申し込みできる状況だったが、それから1年後の2021年3月19日以降、日本でも申し込み可能になった（図1）。さらに、より強力な有償プロプラス版「Colab Pro+」が2021年8月に発表され、同日から日本でも申し込み可能になり、その約1年後の2022年9月29日、従量課金版「Pay As You Go」（＝使った分だけ支払う）という新しい有償プランが追加され、それに合わせて既存のPro／Pro+（＝毎月定期購入するサブスクリプション制）にも「コンピューティングユニット（Compu

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは、2020年4月に新卒としてLINE株式会社に入社した二又 航介です。テキスト音声合成システムの研究開発を担当するAI開発室 Voiceチームに所属し、音声合成システムにおけるテキスト処理部の研究開発やチームの機械学習基盤構築に取り組んでいます。 学生時代は機械翻訳や同時通訳に関連する研究に取り組んでいました。研究以外の活動としては、アルバイト・インターンでの対話システムや機械翻訳システムの研究開発、個人活動としてwebアプリケーション開発などを行っていました。このような活動を通じて、数多くのユーザーに利用される自然言語処理技術を活かしたサービスに携わりたいという思いからLINEを志望しました。学生時代は専

機械学習用のアノテーションツールMENOU-TE、医療・ライフサイエンス用途向け無償キャンペーンを実施 外観検査の自動化を推進してきた株式会社MENOU（本社：東京都中央区、代表取締役CEO：西本 励照　以下、MENOU）は新型コロナウイルスのパンデミックに伴い効率化とDXが期待される医療・ライフサイエンス分野のAI開発を促進するため、AI開発ツールであるMENOU-TE（メノート）を一定期間無償で提供いたします。 外観検査用AIの統合開発を可能とするために開発されたMENOU-TEは、これまで多くの製造業に導入されてきました。 MENOU-TE は、検査員が行っている複雑で高度な判断を行うAIをプログラミング不要で開発することが可能なため、自動車、電機、食品、アパレル、など幅広い業界において、金属、樹脂、繊維など様々な素材の検査に用いられています。 医療・ライフサイエンス分野においてもM

2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂！ 不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。 第2版では、機械学習システムの開発と運用の統合する「ML Ops」、機械学習モデルを解釈し、その妥当性や根拠を明らかにする「機械学習モデルの検証」、ユーザーの行動を学習しながら予測を進める「バンディットアルゴリズム」、意思決定における予測システムの役割や意思決定のデザインを扱う「オンライン広告での機械学習」といった新章を追加しています。 本書のサポートページ（GitHub） まえがき 第I部 1章　機械学習