この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載（記述統計と回帰分析編）の続編で、確率分布に焦点を当てています。 この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を使いながら具体的に事例を見ていきます。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフト「R」などでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大

2024年の「提示年収が一番高い言語」「ライバルが少ない穴場言語」は何だった？　paizaが調査：PythonとJavaの人気は相変わらず高いが…… paizaは、「プログラミング言語に関する調査（2024年版）」の結果を発表した。それによると人気言語のランキングの1位は「Python」だったが、転職時の提示年収が高い言語ランキングで見ると同言語は3位以下だった。

この記事は Elastic Stack (Elasticsearch) - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiitaの11日目の記事です。 はじめまして。テクニカルコンサルタントの江見と申します。 普段はElasticsearchに関するコンサルティング業務に携わっております。 業務の中で、RDB（MySQLやPostgreSQLなど）の検索機能に関する課題として、「LIKE検索の速度が遅い」という声を多くいただきます。 特に、大量のデータを扱うシステムでは、LIKE検索が原因でパフォーマンスが低下し、検索レスポンスの遅延が問題となることが少なくありません。その解決策として、RDBからElasticsearchへの移行を検討されるケースが増えています。 Elasticsearchは、高速で柔軟な全文検索が可能な強力な検索エンジンです。ただし、その性能を十分に引き

テキスト入力から多用途かつ高品質な3Dアセットを自動生成できる新しい3D生成AIモデル「TRELLIS」を、清華大学・中国科学技術大学・Microsoft Researchの共同研究チームが発表しました。このTRELLISには、「SLAT(Structured LATents)」と呼ばれる新しい手法が用いられています。 TRELLIS: Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation https://trellis3d.github.io/ [2412.01506] Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation https://arxiv.org/abs/2412.01506 SLATの革新的な点は「3Dオブジェクトの表面のみに注目す

米Googleは12月11日（現地時間）、同社の第6世代TPU（Tensor Processing Unit）、「Trillium」のGoogle Cloudでの一般提供開始を発表した。Trilliumは今年のGoogle I/Oで予告していたTPUだ。 TPUは、Googleが開発した特定用途向け集積回路（ASIC）で、AIモデルのトレーニングや推論に最適化されている。Trilliumは同日発表の「Gemini 2.0」のトレーニングにも使われた。 Trilliumは、先代と比較してトレーニング性能は4倍以上、推論スループットは最大3倍、エネルギー効率は67％、チップ当たりのピークコンピューティング性能は4.7倍、広帯域メモリ（HBM）容量は2倍、チップ間相互接続（ICI）帯域幅は2倍に向上したという。 Trilliumのスケーリング機能はほぼ線形なため、高速インターチップインターコネク

2024年12月11日(水)にGoogleが情報整理AI機能「Deep Research」を発表しました。Deep Researchはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる機能で、収集した情報を分かりやすいレポートにまとめて出力してくれます。 Gemini: Try Deep Research and Gemini 2.0 Flash Experimental https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/ インターネット上には課題解決に役立つ情報が多数存在していますが、人間の手で目的の情報を探してまとめるのには非常に長い時間がかかります。Deep ResearchはGoogleの有料AIサービス「Gemini Advanced」に追加された機能で、ユーザーの指示に従っ

Googleが、Geminiの次世代モデルファミリーとなる「Gemini 2.0」を発表すると同時に、全てのGeminiユーザーに対して応答速度を重視したモデル「Gemini 2.0 Flash」の実験版へのアクセスを解放しました。今後他のGoogle製品にもGemini 2.0を導入していく予定となっています。 Google introduces Gemini 2.0: A new AI model for the agentic era https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/ Welcome to the world, Gemini 2.0 ✨ our most capable AI model yet. We're first releasing an

VISUAL ARTISTS ✕ IMAGENArtists endlessly reimagine Alice’s Adventures in Wonderland by fine-tuning Imagen 2 in each of their unique styles.

Research Genie 2: A large-scale foundation world model Published 4 December 2024 Authors Jack Parker-Holder, Philip Ball, Jake Bruce, Vibhavari Dasagi, Kristian Holsheimer, Christos Kaplanis, Alexandre Moufarek, Guy Scully, Jeremy Shar, Jimmy Shi, Stephen Spencer, Jessica Yung, Michael Dennis, Sultan Kenjeyev, Shangbang Long, Vlad Mnih, Harris Chan, Maxime Gazeau, Bonnie Li, Fabio Pardo, Luyu Wang

米Googleは12月11日（現地時間）、次世代AIモデル「Gemini 2.0」と、それに関連する多数の取り組みを発表した。Gemini 2.0は、画像や音声の出力、ツールのネイティブ使用など、多くの新機能を備えている。 Geminiのサブスクプラン「Gemini Advance」ユーザーは同日から、「Gemini 2.0 Flash Expreimental」と「1.5 Pro with Deep Research」を利用できるようになった。前者は日本語でも利用できるが、後者は英語のみサポート。 また、Google検索のクエリによっては表示される「AI Overviews」にもGemini 2.0を導入する計画だ。限定的なテストは既に開始しており、2025年初頭にはより広範に展開する予定だ。 Gemini 2.0 Flash──1.5の2倍速 開発者や信頼できるテスター向けに、「Gem

We're giving developers the power to build the future of AI with cutting-edge models, intelligent tools to write code faster, and seamless integration across platforms and devices. Since last December when we launched Gemini 1.0, millions of developers have used Google AI Studio and Vertex AI to build with Gemini across 109 languages. Today, we are announcing Gemini 2.0 Flash Experimental to enabl

Googleが現地時間2024年12月11日に、ブラウザ上の情報を理解して自動操作できるAI「Project Mariner」を発表しました。Project Marinerを使えば「スプレッドシートにまとめた企業名をもとに各企業のメールアドレスを検索してまとめる」といった複雑な操作を自動で実行できます。 Project Mariner - Google DeepMind https://deepmind.google/technologies/project-mariner/ Google introduces Gemini 2.0: A new AI model for the agentic era https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/ What cou

AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」の正式サービスを開始しました。 価格は月額500ドルから。利用回数の制限はなく、Slack経由でのアクセスとVisual Studio CodeなどのIDEからの利用、APIへのアクセス、そしてCognitionによるサポートなどが利用できると説明されています。 Devinは、自律的にシステム開発を実現する能力を持つAIによるソフトウェアエンジニアであり、人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現する能力を備えていると説明されています。 今回の正式サービスにおいても、開発からドキュメントのメンテナンスまで、汎用的な能力によって開発チームを支援できるとする一方で、次のようなタスクを与えた場合に最も適切に処理できるとしています。 すでにやり方が分

米OpenAIのChatGPTやSora、Playground、Labsなどは12月11日の午後3時ごろ（現地時間、日本時間では12日午前8時ごろ）から、数時間にわたってダウンした。同社は午前10時にChatGPTと米AppleのApple Intelligenceの連携を開始したと発表している。 日本時間の午前9時前（以下、すべて日本時間）には「APIコールがエラーを返し、platform.openai.comやChatGPTへのログインが困難であるという報告を受けた」と報告。9時半には「問題を特定し、復旧作業を進めている。サービスを早急に復旧するために尽力しており、ダウンタイムに対して謝罪する」とした。 午後1時前には、API、ChatGPT、Soraのトラフィックはほぼ回復したと報告した。 サム・アルトマンCEOは回復後、「ChatGPTのためのMechanical Turkになろう

米AppleのAI機能「Apple Intelligence」で、ChatGPTと連携できるようになった。iPhoneやiPad、MacでSiriから直接ChatGPTにアクセスできる。ChatGPTのアカウントがなくとも利用可能で、既存ユーザーのアカウントログインにも対応する。なお、Apple Intelligenceは現在英語のみで利用できるため、日本で利用する際には言語設定を変更する必要がある。