膨大なパラメータを持つ言語モデルであるGPT-3は、学習後にパラメータを更新することなくタスクの情報と少量のデモンストレーションを入力することで、様々なNLPタスクをこなすことができます。論文のタイトルに含まれる「Few-Shot Learners」というフレーズもこれを意図したものだと言えます。 論文ではZero/One/Few-Shotという概念に触れられていますが、これらの説明が自分の理解していた内容と違っていました。結論から言えば、GPT-3におけるZero/One/Few-Shotと、一般に紹介されている（と思う）Zero/One/Few-Shot learningは大きく異なります。本稿ではGPT-3におけるこれらの説明と、他の資料での説明を比較し内容を整理します。 GPT-3によるマルチタスク処理の仕組み GPT-3がパラメータの更新なしに様々なタスクを処理する仕組み自体は、

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AI x ビジネスの大規模カンファレンスとして開催してきたTHE AI。 第４回目の開催となる今回は情勢を鑑みオンラインに舞台を移して、オープンいたしました。 昨今新型コロナウイルスの世界的流行を受け、様々な生活様式が一変しました。 「ニューノーマル時代」と呼ばれるこれからの世の中では、より情報技術の革新が進むのではないでしょうか。 THE AI powered by 日本HP では長年グローバルで愛用されるオンプレ環境を提供する 日本HPに全面協力いただき、「ニューノーマル時代におけるAI業界のメガトレンド」 をテーマに、昨今の時代変化に合わせてどのようにビジネスを考え、 2021年以降の日本でどのようにAI開発に取り組むべきかを考えるカンファレンスとしていきます。

CodeZineを運営する翔泳社では、1月25日（月）に『あたらしい脳科学と人工知能の教科書』を発売しました。本書はUdemyの人気講座「脳科学と人工知能：シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点」をもとに脳科学と人工知能についてわかりやすく書籍にまとめたものです。 『あたらしい脳科学と人工知能の教科書』は、人工知能がシンギュラリティを迎える前夜とも言える現在、脳科学と人工知能がどのように関わり合い、発展しているのかを解説しています。 Udemyの人気講座「脳科学と人工知能：シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点」をベースに、講師の我妻幸長さんが執筆。我妻さんはSAI-Labを設立し、人工知能関連の研究やアプリ開発、教育を行うなど「ヒトとAIの共生」をミッションに活動されています。 本書では脳の各部位の機能を解説し、それぞれが人工知能のアルゴリズムとどう関係しているのかを説明

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（出典）https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf ・Configuration：設定 機械学習システムに必要な設定をする ・Data Collection：データ収集 機械学習するためのサンプルデータを集める ・Data Verification：データ検証 / データ照合 データの不備を検証 ・Feature Extraction：特徴抽出 機械学習に必要な特徴量の抽出 ・Machine Resource Management：マシンのリソース管理 システムを動かすサーバーの管理 ・Analysis Tools：分析ツール metabaseなどの分析ツールの整備 ・Process Management Tools：プロセス管理ツール バッチなどの処理を管理 ・Serv

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Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート 「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて、行動検知モデル作成手順について紹介致しましたが、本ブログではモデル作成の重要なステップであるAmazon SageMaker Ground Truthを利用した動画のデータラベリングをご紹介します。合わせて、2021年1月時点ではAmazon SageMaker Ground Truthでラベリングした動画データをAmazon Rekognition Custom Labelsのデータセットとしてそのままインポートできません。そのため、ここではインポートするためのマニフェストフ

はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and

Let our AI cartoonize your photos 🎨

今回は、人工知能（AI）のアルゴリズムを活用し、写真に写った人物をあっという間に、『トイ・ストーリー』シリーズや『ファインディング・ニモ』シリーズなどで知られる、ピクサー・アニメーション・スタジオのキャラクター風に変換できるアプリ「ToonMe」をご紹介したい。国内外のSNS上で「#ToonMe」といったハッシュタグでユーザーたちが投稿し、話題を呼んでいるものだ。 『ハリー・ポッター』シリーズ ハリー・ポッターを演じたダニエル・ラドクリフさん（Twitterより） 『ハリー・ポッター』シリーズ ロン・ウィーズリーを演じたルパート・グリントさん（Twitterより） 『ハリー・ポッター』シリーズ ハーマイオニー・グレンジャーを演じたエマ・ワトソンさん（Twitterより） 「ToonMe」を使うと、『ハリー・ポッター』シリーズのハリー・ポッターを演じたダニエル・ラドクリフさんや、ロン・ウィー

チョムスキーとディープラーニング 2021.01.23 Updated by Ryo Shimizu on January 23, 2021, 10:12 am JST ノーム・チョムスキーはアメリカ合衆国の哲学者、言語学者、認知科学者、政治哲学者である。 チョムスキーは人間は生まれながらにして言語を理解するための能力が備わっており、その能力を駆使することで短期間にどんな国の言葉でも学習することができると説く。別の言い方をすれば、あらゆる言語の根底には本質的に同じ性質を持つ「普遍文法(Universal Grammer)」が存在し、英語や日本語、ドイツ語、スワヒリ語などは普遍文法から生成された表現形に過ぎないのだという。 チョムスキーの主張するところでは、全ての言語は生成文法(generative grammer)に基づく。 筆者がなぜ全く専門外に思える言語学に興味を持ったのかといえば、こ

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We are pleased to announce that the January 2021 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python extension installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more about

The windows and windows-sys crates let you call any Windows API past, present, and future using code generated on the fly directly from the metadata describing the API and right into your Rust package where you can call them as if they were just another Rust module. The Rust language projection follows in the tradition established by C++/WinRT of building language projections for Windows using sta

はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は僕が専門にしている計算機統計学・ベイズ統計学周辺で僕が勝手にお勧めだと思う教科書を10冊簡単なコメント付きで紹介したいと思います．初学者向けといより，修士・博士課程位のレベルのが多いので，ややプロ向けです． お勧めのプログラミング言語 僕は普段Julia言語を用いています．特徴は非常に高速なのと，可読性の高さでしょうか．個人的にはPythonやRより優れていると感じていて，僕の周りの専門家でも使っている人が多いです． Robert and Casella "Monte Carlo Statistical Methods" この分野のバイブルと言えばバイブルみたいな感じですが，そう呼ぶにはちょっと頼りない感じもします．けどモンテカルロ法に興味がある人はマストバイです．色々な種類のモンテカルロ法が網羅的に紹介されています． Efron and

韓国のスタートアップが世に送り出した対話型AI（人工知能）がサービス開始早々、人種や性的少数者に関する差別発言を連発。中止に追い込まれた。ユーザーから浴びせられた膨大な不適切発言にそそのかされ、かれんな女性は「偏見のかたまり」にゆがんでしまった。問題となったサービスは韓国のスキャッター・ラボが昨年12月23日に開始した「イ・ルダ」だ。「寂しさを和らげる友達」を目標に開発したチャットボット（自動

Dataformを初めて使ってみたので、雑に感想を書いておきます。結構よかった。 使ってみようとした背景 Dataformについて 試してみてどうだったか よかった まだまだこれからっぽいところ & 気になり 参考 使ってみようとした背景 今週、社内の開発合宿に参加していた。変更のリードタイムやデプロイ頻度などのFour Keysにあるような指標を計測できるデータ基盤を作るのが目標。様々なチームの開発のパフォーマンスをトラッキングしやすくして、うまくできているチームがなぜうまくいっているのかを明らかにしたり、改善施策を行なった結果指標も改善しているか定量的に確認できるようにして、開発効率を上げる土台を作るというのが目的。この辺の詳しいことは後々別のエントリで書かれると思う。 自分のチームは3人構成で、在宅のオンラインでやっていた。 id:shiba_yu36さん Mackerelチームでも

- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos

本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた（かもしれない）ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 ＜画像ディープラーニングの始め方＞ ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1．画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主に広告のClick Through Rate (CTR)予測やReal-Time-Bidding (RTB)の入札最適化を担当しています. 今回はマイクロアドでのCTR予測における確率補正について紹介したいと思います. はじめに CTR予測とは 問題1　学習データが不均衡 問題2　機械学習モデルの出力を確率として扱うのは不適切な場合がある 問題3　学習データの信頼度が高くない CTR予測における確率補正 アンダーサンプリングによって生じたバイアスの除去 Isotonic Regressionによる確率補正 確率補正の効果検証 終わりに CTR予測とは RTBでは下図のように, 広告主とメディア間でリアルタイムにオークションが開催され, オークションに勝利した広告がメディアに表示されます. マイクロアドでは現在オ