この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

お知らせ 【重要なお知らせ】iOSアプリの運用および提供を2024年6月3日(月)を以て終了いたします。詳細は お知らせをご覧ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用申請及び審査がございます。詳細はヘルプページをご確認ください。 6月 27 【未経験者歓迎】機械学習を自身のビジネスで活用することを目指すための勉強会 #6 ２週間に１回ずつ参加者のペースに合わせて進めていければと思います。

ソフトウェア開発プロジェクトのマネージメントと機械学習 こんにちは、Mackerelチームディレクターのid:daiksy です。本稿は技術書典6にて頒布した"Hatena Tech Book"の原稿に加筆・修正を加えたものです。 「世はまさに空前の人工知能時代！」と言わんばかりに、昨今のIT関連のニューストピックには、AIや人工知能といったワードが溢れています。このような風潮ですから、開発チームを率いるマネージャの皆さんも、自分のチームで機械学習の開発にチャレンジする、といった事例が増えてくるのではないでしょうか。 私は現在、Mackerelチームのディレクターをやっています。Mackerelでは2019年3月に「ロール内異常検知」という機能をベータリリースしました。「ロール内異常検知」は、機械学習の技術を用いたサーバー監視の機能です。 mackerel.io ソフトウェア開発プロジェク

Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo

Amazon Web Services ブログ 新しい認定資格「AWS Certified Machine Learning – Specialty」で認定機械学習開発者になる 2018 年 11 月に、このブログで、Amazon のエンジニアを訓練するために使用されるものと同じ機械学習 (ML) コースが、AWS を通してすべての開発者にご利用いただけるようになったことをお知らせしいたしました。本日は、AWS を使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、調整、デプロイする能力を強化および検証する方法があることをお知らせいたします。 AWS トレーニングと認定は、新しい AWS Certified Machine Learning – Specialty 認定の提供を発表いたします。この新しい試験は、特定のビジネス上の問題に対して ML ソリューションを設計、実装、デプロイ、保守する能力

コンビニでたまたま見かけて買った今月号のニュートンだけど、「今のAIではできないこと」みたいな、この図が意外に良いできだった。 https://t.co/mf1M5J7xtO https://t.co/BQstabrGAE

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用して、整形外科的病理を予測するためのモデルを作成する 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) の分野は、ヘルスケア産業、特に医用画像化において、勢いを増しつつあります。ML に対する Amazon SageMaker のアプローチは、ヘルスケア分野において将来有望であると言えます。ML は、産業間全体のどの分野においても、適用可能であると考えられています。ヘルスケア分野の範囲で言えば、ML は最終診断を下すための重要な要素として、放射線検査または検査報告のような役割を果たすことが可能なのです。 このブログ投稿では、UCI ML Dataset を使用して、整形外科における ML の使用について説明し、脊椎の病状予測を自動化することを目指します。この技術は、診断時間を短縮し、ML を用いた拒絶選択肢

Amazon Web Services ブログ Machine Learning について学べる新しいデジタルトレーニング こんにちわ。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 今年の1月に、AWSがご提供している機械学習案連サービスの、無料のトレーニングコースについてご案内しました。このコースはクラウドのスキルを磨いたり Machine Learning (ML)を学びやすくするために提供しており、「ディープラーニングの概要 (Introduction to Deep Learning)」や「Amazon SageMaker の概要 (Introduction to Amazon SageMaker)」といった新しいコースが含まれています。 こちらの日本語版がリリースされましたので、みなさんにご案内いたします。 オンデマンドウェビナー

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれば強力な武器になります．しかし，「ディープラーニングにはPhDが必要だ」「ディープラーニングは素人には学べない」といった幻想もちらほらあり，興味はあってもなかなかこの世界に飛び込めない人も多いのではないでしょうか？ この記事の目的 この記事では筆者がディープラーニング

初心者向けに機械学習のオープンソースライブラリscikit-learnとは何かについて詳しく解説しています。実際のデータを使ってscikit-learnを使った機械学習を行っているので、参考にしてみてください。手軽に試すことができます。 テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査 今回は、Pythonの代表的な機械学習のライブラリであるscikit-learnについて解説します。 機械学習というと、複雑な数式を使ったり、なんだか難しそう

このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。

「Jupyter notebook」というツールは、Pythonのコードを部分ごとに実行できてその場で結果を確認できるため、試行錯誤を積み重ねる必要があるデータ分析や機械学習によく用いられてきました。「Colaboratory」はそのJupyter notebookを元に「ブラウザで実行」「ファイルはGoogleドライブに保存」「共同編集」などの機能を加えて作成されたツールです。 Google Colab https://colab.research.google.com/ Google Colaboratoryのサイトにアクセスすると「最近のノートブック」という画面に。ひとまず右下から「ノートブックを新規作成」してみます。 実行するPythonのバージョンを選択できます。今回は「PYTHON 3」を選択。 ノートブックには「セル」が存在し、左側の実行ボタンを押すとセル内のコードを実行して

東京大学大学院工学研究科の松尾研究室は3月19日、データ解析からモデルのアウトプットまで学べる講座「GCIデータサイエンティスト育成講座」（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附口座）で利用している演習コンテンツをWebで無償公開した。個人で学習する目的に限り、誰でも無料で利用できる。「無償公開によって、実社会で価値を生むことができるデータサイエンティストの育成拡大を目指す」としている。 Jupyter Notebook形式で作成された全15章の演習コンテンツ。データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学べるという。データサイエンスの主要言語Pythonの基礎から学べるほか、統計的数値計算や機械学習に関する技術、SQLやMongoDB、分散処理フレームワークのSparkなど、ビッグデータ解析に関する技術も学習できる。 個人で学習する目的のみで無償で利用で

人工知能（ＡＩ）を活用し、さいたま市の認可保育施設の入所希望者を市内約３００施設に割り振る実験をしたところ、職員の手作業だと約５０時間かかっていた作業がわずか数秒で終わった。大幅な業務の効率化が期待できることから他の自治体にも導入に向けた動きが広がり始めた。一方で住民からは、行政サービスの向上につなげてほしいとの声が上がっている。【宮本翔平】 さいたま市は、保護者の勤務時間や世帯構成などを点数化し、高い順に希望する認可施設に割り振っている。保護者は自分で順位を付けて施設を何カ所でも希望できるうえ、兄弟姉妹がいる場合は「同じ施設を望む」「別々の施設でも近くなら良い」などと細かく要望を伝える。条件が多い分、市側の作業も複雑になる。

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勉強会で話した、Scikit-learnの入門資料です。speakerdecでも共有しましたが、slideshare一本化のためこちらにも上げますRead less

Amazon Web Services ブログ AWS Batch および Amazon SageMaker を使用してオンラインの化合物溶解度予測ワークフローを構築する 計算化学の分野の Machine Learning (ML) メソッドは、急速に成長しています。アクセスが容易なオープンソルバー (TensorFlow と Apache MXNet など)、ツールキット (RDKit 化学情報ソフトウェアなど)、オープン科学イニシアチブ (DeepChem など) は、毎日の研究でこれらのフレームワークを容易に使用できるようにします。科学情報分野では、多くのアンサンブル計算化学ワークフローが多数の化合物を消費し、さまざまな記述子特性をプロファイリングする能力を必要とします。 このブログ投稿では、2 段階ワークフローについて説明します。最初のステージでは、約 1100 の候補の分子を採取