［評価指標］PR-AUC（Area Under the Precision-Recall Curve：PR曲線の下の面積）／AP（Average Precision）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「PR-AUC」、別名「AP」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、「PR曲線の下の面積」を意味し、PR-AUC値が1.0に近いほど分類を予測する機械学習モデルの性能が高い。 連載目次 用語解説 統計学／機械学習におけるPR-AUC（Area Under the Precision-Recall Curve、AUPRC、AUC-PR）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、「PR曲線（後述）の下の面積」を意味する。別名でAP（Average Precision：平均適合率）とも呼ばれる。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値にな

はじめに この記事はNTTドコモアドベントカレンダーの4日目の記事です。 こんにちは、NTTドコモサービスイノベーション部の福島です。 こちらの日本地図、おかしなところがあります。気づきますでしょうか。正解は少し下にあります。 話は変わりますが、以前テレビを見ていると「日本地図の四国をオーストラリアに変えても気づかないのでは？」という検証をやっていました。 また、パスタが名物の群馬県高崎市の特集番組では、市の形もパスタの本場のイタリアと似ているというトリビアが紹介されていました。 名前は知っていても国の形までは知らない国って結構あるな、各都道府県の形に似ている国って知らないだけで実はあるんじゃないかな、と気になったので調べてみます。 冒頭の日本地図ですが、正解は九州の各県が別の国のシルエットに置き換えられていました。 実現方法 図形の形の類似度を数値化するライブラリが無いか調べてみると、最

Altair のようにインタラクティブなグラフを作成できる Python の可視化ライブラリとして、他には Bokeh や Plotly などがあります。それぞれ作成可能なグラフの種類やデザインが異なるため、好みに合わせて使い分けるとよいと思います。個人的な意見としては、三次元モデルの可視化が得意なのは Plotly で、二次元モデルの可視化が得意なのは Altair です。 データ作成 今回は架空の学校で行われた期末試験の得点をデモデータとして作成します。この学校には学生が 30 人在籍し、普通、特進、理数の 3 コースが存在します。期末試験の科目は国語、数学、理科、社会、英語で各教科 100 点満点とします。 import random import pandas as pd # パラメータ N = 30 # 学生の人数 mu, sigma = 60, 18 # 学力の平均と標準偏差

この記事はPython Advent Calendar 2022 カレンダー2の3日目です。昨日はtttakehさんのじゃんけん画像を分類してみたでした。 はじめにこんにちは。TIG DXユニットの村上です！ さて、私の所属しているプロジェクトではバックエンドシステムに主にGo言語を用いており、Go言語によるWeb APIを構築しています。 例えばLambdaとGoを使ったサーバーレスWebAPI開発実践入門など、Future Tech Blogには多くのノウハウが投稿されていますので是非ご覧になっていただければと思います。 今回はGo言語ではなくPythonでWeb APIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。 OpenAPI GeneratorOpenAPI GeneratorはAPIリクエストやレスポンスの内容を定義し、それを元にプロ

NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在，DII は Amazon Web Services, Inc. とパートナーシップを組み，Federated Learning (連合学習, FL) の開発に取り組んでいます。 AWS Partner Network (APN) Blog の記事もご覧ください。 本記事は，FL の中でも，特に Vertical Federated Learning (VFL) を PyTorch を用いて作り上げていくチュートリアルです。 なお，本記事末尾に職場の紹介を載せていますので「シリコンバレーとか DII ってど

Overview Introducing PyTorch 2.0, our first steps toward the next generation 2-series release of PyTorch. Over the last few years we have innovated and iterated from PyTorch 1.0 to the most recent 1.13 and moved to the newly formed PyTorch Foundation, part of the Linux Foundation. PyTorch’s biggest strength beyond our amazing community is that we continue as a first-class Python integration, imper

せーのでございます。 このブログでは2022/11/28（現地）より行われておりますAWS最大のカンファレンス「re:Invent 2022」よりセッション Choosing the right accelerator for training and inference の様子をレポートいたします。 概要 Amazon EC2は、機械学習アプリケーションのための最も広範で深いインスタンスのポートフォリオを提供します。P4やG5のようなGPUベースの高性能インスタンスから、最高の価格性能のためにAWSシリコンで構築されたTrn1やInf1インスタンスまで、それぞれの機械学習ワークロードに適したインスタンスが用意されています。このセッションでは、これらのインスタンス、ベンチマーク、および各インスタンスの理想的なユースケースのガイドラインについて学びます。また、機械学習ワークロードを本番環境に

世界最大のデータサイエンスコンペティション「Kaggle」にて　キャディの機械学習エンジニアがゴールドメダルを獲得世界Top 1％の機械学習エンジニアに 製造業サプライチェーンの変革に挑むキャディ株式会社（本社：東京都台東区、代表取締役：加藤勇志郎）は、Kaggleコンペティション「Feedback Prize - English Language Learning（以下、Feedback Prize）」において、当社の機械学習エンジニアである押条祐哉がゴールドメダルを獲得したことをお知らせします。世界中から2740チームが参加する中、単独での参加で13位となり、トップ 1%の機械学習エンジニアである実績を得る形になりました。 ■Kaggle とは 「Kaggle（カグル）」は、Googleが運営する世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォームです。世界中から1千万人以上のデ

AI/ML on AWS Advent Calendar 2022の5日目です。 SageMaker Model MonitorとSageMaker Clarifyを使用して、ML監視を実践してみます。 本文中コード: https://github.com/nsakki55/code-for-blogpost/tree/main/sagemaker_model_monitoring ML監視 MLモデルの予測性能は、データと密接に関わっています。 本番環境のMLモデルの予測精度が劣化している要因の一つに、「学習データと推論データの分布が異なる」状況が考えられます。 このようなデータ分布の変化を「データドリフト」とML監視の文脈では呼びます。 変化の比較データとして、以下2つの組み合わせがよく取り上げられます。 学習データと推論データの分布の変化 ベースライン：学習データの統計量 比較対象：

先日 OpenAI からChatGPTが Beta 公開された ChatGPT ではどんな質問に対しても何かしらの回答を生成してくれるのだが、ソースコードに関しても中々の筋が良さそうな雰囲気のコード片を生成してくれるということで少し話題になっていた こうしたプログラムを生成してくれる AI が発展していく中でどういう具合にプログラマの仕事が奪われていくのか興味がある 特に以下ではweb アプリやモバイルアプリなどのアプリケーションの開発においてという文脈で考えることにする まず AI がプログラマの仕事を奪うまでにはいくつかの段階があると思う コード支援レベル 現状はGitHub Copilotのようなコーディング支援を行うレベルの AI はある程度実用レベルになっている 自分は Copilot が生成したコード片をプロダクションコードに含めるのは権利関係の問題もあり様子見している しかし

皆さんおはようございます。見ている人は見ていたかもしれませんが、昨夜はかなり遅くまで巷で話題沸騰のChatGPTによくわからんクエリを投げて、その結果をみてげらげら笑っていました。特に存在しないプログラミング言語であり「ScalaにHaskellと同じ型推論を加えた」言語Scalayがあることにしたら、ChatGPTが本当にHaskellぽい（単なるHMでなく、Haskellぽいというのは型クラスまで推論される辺り）型推論を持つ架空のScalayコードを解釈実行してくれたりしたところは、控えめに言っても予想外の結果で深夜なのに部屋で忍び笑いをしていました。 Scalaに引数の型推論を追加したようなパチもんのプログラミング言語Scalay（仮）ができてしまった（ChatGPTと対話してる間だけの短い命）。 一応、add: (Int, Int) => Int が推論されてるのすばらですね。 p

Copilotが炎上したやつ、やっぱやらかすか。。。AIをコーディング支援に使おうとすると、この問題をクリアにしないとダメだろうねぇ。。 #ChatGPT https://t.co/aFhPlzXgWR

田口善弘＠発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi 英語でも訊いてみました。「入学時の自己紹介はＳOS団の団長」となっていますが、SOS団が作中で作られるのは作中の時系列中で入学からかなり時間が経ってからですね。時系列の誤認識は従来の機械学習でもよくありましたが #ChatGPT pic.twitter.com/8zJrK4mGWq

「ChatGPT」というwebサービスがすごかった。 あわせてよみたい 「ChatGPT」というwebサービスがすごかった。 やる気もないのでtwitterをぼややーんと彷徨ってると、なんかすごいものを見つけた。OpenAI社が出してるChatGPTというチャットbotなのだけど、みんながすごいすごいと言ってるのでどんなもんか確認してみたらすごかった。 https://chat.openai.com/auth/login どんな風な使い方をしたら面白いかは次の記事でそれぞれまとめられている。 togetter.com qiita.com 小説執筆のアイディアをどんなもんなのか尋ねてみたりとか、動かないプログラムのソースを渡してみたらリファクタリングでしっかり直してくれるとかそんな使い方ができるらしい。エンジニア界隈では技術のないプログラマは失業するという噂まで流れてるけど、実際に作られたソ

おまえらがモメるあのお菓子の名前AI様が決めてくださったぞ https://t.co/VYZx4MTHD2

C++ 経験者が、ChatGPT との対話だけで Rust を学んでみる実験の記録です。 期待した回答が得られなかった際には、質問文を変えたり、回答を再生成したりしています。 AI の回答には不正確な情報が含まれている可能性もあります。不正確な技術情報が拡散しないよう、AI の回答は画像で掲載しています。

狐雨月(こさめづき) @questdispenser こちらはStableDiffusion技術を用いた、イラストレーション制作を行っているアカウントです。 稀にQuestNotesというゲームについて呟くこともあります。 メッセージやリプライなどはご自由にどうぞ。 反応しきれなかったらごめんなさい。 元々イラストも多少は描く人だったので、稀に手書きも投稿するかもです。 chichi-pui.com/users/questdis…

ChatGPT を使用する Python スクリプトの作成 次に、Python スクリプトを作成して、ChatGPT を初期化し、コマンドラインから文を入力して問い合わせるための CLI ツールを作成します。 import openai import os openai.api_key = os.environ["OPENAI_SECRET_KEY"] prompt = input("Enter a prompt: ") completions = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) for choice in completions.choices: print(choice.text)

はじめに 先日OpenAIがChatGPTという新しいAIのベータ版が公開しました。これを使えばプログラマの仕事がなくなるのではないかと危惧されるほど高度なAIと噂されていますが、この記事では実際に触ってみて感じた特長・短所をまとめます。 ChatGPTとは OpenAIが作成した対話型のAIです。ユーザが自然言語でAIに指示することでさまざまな文章やプログラムを生成することができます。 現在はβテスト中なので無料でだれでも試してみることができます。 早速、ChatGPT君に自己紹介をお願いしましょう。（以下、実際に入力したプロンプトとその回答です。） User: ChatGPTとは何ですか ChatGPT: ChatGPT は、OpenAIがトレーニングさせた大型言語モデルです。このモデルは、文章を理解し、自然な会話をすることができるようになっています。例えば、人間が文章を入力すると、C

Unless you have been living under a rock, you have heard of this new ChatGPT assistant made by OpenAI. You might be aware of its capabilities for solving IQ tests, tackling leetcode problems or to helping people write LateX. It is an amazing resource for people to retrieve all kinds of information and solve tedious tasks, like copy-writing! Today, Frederic Besse told me that he managed to do somet

本記事は MIXI DEVELOPERS Advent Calendar 2022 の4日目の記事です。 TL;DR Romi チームでは自然言語処理をメインでやりつつ、最近は音声系も手を出しつつあるよ 2022年末現在の音声認識最強モデル Whisper を高速化 重みの fp16 化 TorchScript 化 認識の長さを30秒ごとから10秒ごとに 結果処理速度が約2倍に ソースコード： https://github.com/projectlucas/efficient_whisper 実験結果： https://github.com/projectlucas/efficient_whisper/blob/main/notebooks/efficient_whisper.ipynb はじめに こんにちは株式会社 MIXI Romi 事業部 Engineering Manager の

11月29日にお知らせした「画像生成AIパレット」の試験的実装の予定について、皆様にご不安・ご不快な思いをさせてしまい、大変申し訳ございません。 「画像生成AIパレット」は、皆様に新しい創作の体験をしていただきたい、という想いで開発を進めてきましたが、体験していただく以前に必要な配慮が欠けていました。 セルシスは、画像生成AI技術をどのように創作活動に活用できるかにとらわれ、創作の道具としてCLIP STUDIO PAINTをご利用いただいている皆様の気持ちに寄り添えなかったことを反省し、お詫びいたします。 告知以降、皆様から多くのご意見をいただきました。 現状の方式の画像生成AIが、著作権を侵害していなくとも、誰かの著作物を利用して画像が生成されており、その由来が不明であるアプリは使いたくない。 アーティストの為のツールを名乗っているが、画像生成AI機能はむしろアーティストを苦境に追い込

イラスト作成ソフト「CLIP STUDIO PAINT」を販売するセルシスは12月2日、同ソフトに試験的に導入するとしていたAI画像生成機能について、搭載を見送ると発表した。ユーザーからの批判を受け、方針転換したとしている。 セルシスは「今後、このような懸念がある画像生成AIを用いた機能をCLIP STUDIO PAINTに搭載しない」と宣言。ユーザーに対し「皆さまの気持ちに寄り添えなかった」と謝罪した。 同社は11月29日、CLIP STUDIO PAINTにオープンソースの画像生成AI「Stable Diffusion」を活用した「画像生成AIパレット」という機能を試験導入すると発表していた。同機能はソフト上で「sea,moutain,forest,autumn」といったテキストを入力するとそれに合った画像をAIが自動生成するというもの。 発表後、ユーザーなどから「誰かの著作物を利用す

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追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入

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Stable Diffusion with Core ML on Apple SiliconAuthorsAtila Orhon, Michael Siracusa, Aseem Wadhwa Today, we are excited to release optimizations to Core ML for Stable Diffusion in macOS 13.1 and iOS 16.2, along with code to get started with deploying to Apple Silicon devices. Figure 1: Images generated with the prompts, "a high quality photo of an astronaut riding a (horse/dragon) in space" using S

文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app

文章(プロンプト)を入力するだけで好みの画像を出力できる画像生成AI「Stable Diffusion」には、性的な画像が生成された際に画像を黒く塗りつぶして非表示にするセーフティフィルター機能が搭載されています。そんなStable Diffusionのセーフティフィルターを回避する「Prompt dilution(プロンプト希釈法)」と呼ばれる手法が発表されました。 [2210.04610] Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.04610 Some notes on the Stable Diffusion safety filter https://vickiboykis.com/2022/11/18/some-notes-on-the-stable-dif

言葉を入力すると画像を生み出す「画像生成AI（人工知能）」が急速に広がっている。SNS（交流サイト）の投稿データを調べると、画像生成AIに関する投稿の4割は日本が発信地だった。AIを活用した漫画やイラストなど新しい表現が生まれるとの期待もある。「呪文」に沿って画像を生成画像生成AIは「呪文」や「プロンプト」と呼ばれる言葉に沿って画像を出力できる。膨大な量の絵や写真から画像の特徴や言葉とのつな

AIイラストメーカーが流行っていたので、クラシック音楽家の乙女ゲー「#クラシック音楽家とAIアルケミスト」（仮題）を作ってみました。 更新：4キャラ追加しました。

AI画像祭 @AI_contest 🚀AI画像展-プレ展示会 開催🚀 日本初のAIイラスト展示会 #AI画像展 のリハーサルを兼ねたプレ展示会を開催します！ 📌スマホで簡単に画像生成を体験！ 📌NovelAI開発者への特別インタビュー映像の放映も！ 12月04日、横浜市泉区文化センターギャラリーに集合！ pic.twitter.com/9XpcJQfiV2