［評価指標］F値（F-measure、F-score）／F1スコア（F1-score）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「F値」、別名：「F1スコア」について説明。二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つで、適合率と再現率のトレードオフ関係に着目し、2つの値を調和平均「2×（適合率×再現率）÷（適合率＋再現率）」した値を指す。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習におけるF値（F-measure）もしくはFスコア（F-score）とは、（基本的に）二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、適合率（Precision）と再現率（Recall）のトレードオフ関係に着目し、2つの値を調和平均（詳細後述）した値のことである（図1）。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。1.0に近いことは、適合率と再現率の両方が同時にできるだけ高いことを

第57回 コンピュータビジョン勉強会＠関東 https://kantocv.connpass.com/event/260132/ で読みました。CNNとViTの争いの現時点の情報をお届けしています。ただECCV 2022の論文を読んだのかと言われると怪しい…（ECCV2022の論文「も」読んだというのが正しい）

(Image by Gordon Johnson from Pixabay) TL;DR　今年の6月に僕自身がデータサイエンティストに転じて10年という節目の年を迎え、10月でDavenportの「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説から10周年になるのを機に、この10年間のデータサイエンティストという職業の変遷を振り返ることにしました。 6月の回顧録記事でも書いた通り、僕がデータサイエンティストの仕事に就いてから今年で10年になります。最近も同じかどうかは分かりませんが、古くから「10年ひと昔」という常套句がある通りで個人的には大きな節目の年だと感じています。 一方で、今年の10月にはあまりにも有名な「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説が出てから10周年を迎え、後述するようにDavenportは「今もデータサイエンティ

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はじめに 先日Google Universal Image Embeddingコンペのメダルが確定して憧れのGrandMasterになることが出来ました。丁度いい節目なので今までの分析コンペと歩んできた5年間を振り返ってみたいと思います。意外と長くなってしまったので興味のあるところから読んでもらえたらと思います。 振り返り Kaggleとの出会い Masterになるまで 暗黒期 AutoSpeech 初めての銀メダル 念願のKaggle Master GrandMasterになるまで 初めてのソロ金 4枚目の金メダル 5枚目を求めて Kaggleに参加してきて感じたこと メリット データ分析のスキルの向上 困難を乗り越えた経験 学会参加などの体験 デメリット 多くの時間が費やされる kaggleのスコアに結びつかない技術の習得が後回しになる 今後の挑戦 kaggle以外のコンペ 社外の人と

機械学習とはデータから学習して予測を行うことである。統計的学習、統計的信号処理、パターン認識、適応信号処理、画像処理と画像解析、システム同定と制御、データマイニングと情報検索、コンピュータービジョン、計算理論的学習などのさまざまな分野において研究・開発が行われており、現在でもその進歩はとどまるところを知らない。 本書は、機械学習に関して、基本的な内容から最新の話題までを解説する書籍である。まず、確率と統計の入門事項を解説する。次に、パラメーター推定、平均二乗誤差の線形推定、確率的勾配降下法、最小二乗法、ベイズ分類などといった、どちらかといえば古典的な手法を解説する。その後で、凸解析によるアプローチ、スパースモデリング、再生核ヒルベルト空間上での学習、ベイズ学習、モンテカルロ法、確率的グラフィカルモデル、粒子フィルター、ニューラルネットワーク、深層学習、次元削減などといった、より高度な内容を

https://blog.tensorflow.org/2022/10/building-the-future-of-tensorflow.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhTtFXWao9sbX4P__SCJhLChXRdTkVur0sJTnQp5K0MtVR7U0-l3j5Yrpx41U2YSh4N671c-Wn7dJ68xim8cGAiexDI3IOdEV_vHpMsWdsZxSYU3TUpAzNEIVOOOV3O-wxa4caTUT2VwVTTy-R6GlGji1H4lhewb9WC5nmRCzN8Ofe7yF1NW6ArPI7Q/s1600/Tensorflow-septmber-update-social%20%281%29.png October 20, 2022 — Posted

葦沢かもめ @AshizawaKamome AIと私が協力して作ってきた作品が居場所を失ったことをご報告いたします。一昨日、私は「小説家になろう」運営様の、AIが生成した小説に対する方針についての投稿を見かけ、私からも問い合わせをしました。（続く） 2022-10-18 21:47:35 葦沢かもめ @AshizawaKamome 小説家｜AIクリエイター & 研究者 & エンジニア｜AI×創作の人｜AI小説で世界初の文学賞｜著書『小説を書く人のAI活用術』｜第9回日経「星新一賞」優秀賞｜第2回AIアートグランプリ佳作｜日本SF作家クラブ会員｜慶應SFセンター研究員｜お問合せ→forms.gle/GsdxnFKHRXK8Du… kamomeashizawa.github.io/bio/ 葦沢かもめ @AshizawaKamome 結果、AIが生成した小説の投稿には ①利用ツールの権利的問題

この数カ月で急速に注目を集め出した画像生成AIサービス。国内3000以上のWebメディアをモニタリングしている分析サービス「Qlipper」を手掛けるトドオナダ（東京都港区）は、どの画像生成AIサービスがメディアに取り上げられているかを分析した。 記事数では「Midjourney」がトップ、想定PVでもMidjourneyがトップ、記事ツイート数では「Stable Diffusion」がトップだった。両サービスが2強だが、そのほかにも国産の「mimic」もそれぞれ3位に入った。

AIイラストの波は中国にも。 人気絵師風の絵が出せるとか、勝手に学習データとして取り込むなといったお気持ちを表明する方も多く、盛り上がっている（？）「AI作画」ですが、こういった技術は中国企業が大好きといったイメージもあり、向こうではどのような話になっているのか気になるところ。 作画AIは絵師に取って代わるのか、人と作画AIはどう付き合っていくのか、中国「成都商報」の考察記事をご紹介します。 AI作画愛好者の王氏によると、普段よく使用しているのは「Midjourney」。操作モードから関連ワードを入力すると、AIが画像を生成するというもの。「いまのアルゴリズムからいって、生成される画像のレベルは比較的高い。以前は明らかな欠点、たとえば人物がダメだったものだが、最近の新たなアルゴリズムにより改善されてからは、全体的に明らかな欠点はなくなった、手を描くのが苦手なくらいだね」とのこと。 なお今回

AIが作った画像か判断するAIを作りました Webサービスとして提供していましたが、飽きたのでクローズしました ※機械学習やったことない人が書いてます Why ピクシブのお気持ち表明記事の「AI生成作品のフィルタリング機能」というのが気になり、機械学習で作ることが出来るのではと思いやってみることに Step 1 素材を集める 割愛 Step 2 コードを書く AutoGluon というAutoML(全自動で良い感じに機械学習してくれる奴)ツールを使ったので、パラメーターの調整や難しいコードは何も書いてません。 過去に使って良い感じになった奴を流用します。 from autogluon.vision import ImagePredictor, ImageDataset if __name__ == "__main__": # \imagesの中にはAIが生成した画像フォルダとAIが作ってな

人間の描いたイラストか AI によって生成された画像かを判別する Human or AI に挑戦したところスコアが低くて悲しかったため、AI の癖を徹底的に分析して自動生成されたイラストを見抜く方法をまとめました。 追記: 2024 年 7 月 この記事を執筆してから 2 年ほどが経過しました。 まあ予想通り AI 技術は進展しており、生成されるイラストの品質も向上しています。いまだにこの記事には結構なアクセスがあり、内容の妥当性についてここで再度言及しておくことは価値がありそうです。 結論から言うと、この記事の内容は現在の AI においても概ね適用できると考えていいでしょう。恐らくはパラメータ数の増加に伴って AI の地力とも言える性能は執筆地点から大きく向上していますが、一方で定性的な得意・不得意の傾向については変わっていないように見えます。 なので、全体的な傾向についての記述は概ね信

人間が書いた文字をAIロボットが学習し、「手書き」を代筆――。そんなサービスをベンチャー企業が始めた。　「お元気ですか。よろしくお願いします」　手書きされた紙をスマートフォンで撮影・アップロードして…

あろえ♡きゃんどるskebやってます @AMIBAnotTOKI 『AIイラストは文字を 正確に認識出来ない』仕様を 逆に利用して 『AIに異世界文字書かせる』ことが 可能なのではないだろうか 2022-10-15 16:49:54

まるで透明マント。監視カメラでAIが認識しないアグリー・セーターが作られる2022.10.22 16:0091,203 岡本玄介 目立つ柄だけど社会的に消えます。 伝統的に冬になると欧米人が着る、ダッサい柄の｢アグリー・セーター｣。マイクロソフトも毎年新作をリリースし、音楽業界ではアイアン・メイデンやガンズ・アンド・ローゼズがオリジナルを作っていましたね。 さて、今年もそろそろアグリー・セーターの時期が到来しようという頃合いですが、ニューヨーク州にあるコーネル大学では、監視カメラでAIが認識しない｢アグリー・セーター｣が爆誕した模様。『ドラえもん』や『ハリーポッター』では物理的に消える｢透明マント｣がありましたが、こちらは社会的に透明人間になれる装備となっています。 検出オブジェクトの信頼度を下げる模様デカデカと印刷されている市場のカボチャみたいな模様は、機械学習システムが認証時に用いるス

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