こんにちは。人工知能研究所 AutoMLプロジェクトの木村です。人工知能研究所では、研究所の先端AI技術を公開するためのプラットフォーム Fujitsu Kozuchi を通して、多くのお客様に我々の技術を素早く提供することで価値検証と技術の改善を迅速に進めていく取り組みを行っています。 この度、Fujitsu KozuchiのいちコアエンジンとしてAutoMLプロジェクトが開発している、Fujitsu AutoMLのデモアプリを以下のURLで一般公開しました。 https://automl.jp.fujitsu.com/ この記事では、デモアプリの内容と利用方法について紹介します。 Fujitsu AutoMLとは？ AutoML (機械学習自動化)は、与えられたデータに対する機械学習タスクを自動化する技術分野です。 Fujitsu AutoMLは、CSV形式の表データと機械学習の要件を

バックグラウンド 情報系修士 情報セキュリティ系の研究室 新卒でSIerに入社 転職前の数年で少しだけ画像系機械学習のプロジェクトに関わった その後転職(後述) Kaggle Coursera 世間で流行しているらしい機械学習を私もやってみよう、ということでAndrew Ngのコースを始めました。2018/05に登録して半年程度で以下を消化しました。 https://www.coursera.org/learn/machine-learning-course https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science 英語に抵抗のない方の入門として今でもおすすめできると思いますが、最近ならより取っ付き易い入門用のコース

機械学習の各アルゴリズムについての説明はたくさん存在しますが、それらの速度を比較している記事はあまりなさそうだったので、やってみました。 はじめに 「Deepでポン！」や「初手LightGBM」という言葉があります。沢山あるMLアルゴリズムのうち、使い慣れているのは一部だけ…という人も意外といるのではないでしょうか。特徴があるデータや変な制約に直面したときに、それに適した比較的マイナーな手法を試してみたら時間がかかって使い物にならない。そんな悲劇を無くすため、本記事では細かいことは置いておいて大雑把に20のモデルの時間を比較しました。 設定 fit → predictを実行して、それぞれの時間を計測 n = 1,000 ~ 1,000万を実験 predictは .predict() が実装されてるもののみ実施 10分以上かかったら止める パラメータはデフォルトの値を使う ナニモワカラズex

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス

5/25にDMMグループの株式会社Algomaticにジョインしました。 LLMとは、Large Language Model（大規模言語モデル）の略であり、文字列を入力したら、統計的予測と乱数に基づいて、その続きの文字列を返してくれる、いわゆる生成AIの一つで、みなさんご存知の ChatGPT もLLMを応用したアプリです。 Algomaticは、LLMをはじめとした生成AIを活用するサービスを開発・提供するためのスタートアップで、4月に設立したばかりの会社です。

ReversingLabsはこのほど、「When byte code bites: Who checks the contents of compiled Python files?」において、PyPI (Python Package Index)リポジトリに悪意のあるパッケージがあったと伝えた。ReversingLabsは、コンパイルされたPythonコードを悪用して、セキュリティツールの検出を回避する新たな攻撃を発見したと説明している。 When byte code bites: Who checks the contents of compiled Python files? 2023年4月17日に「fshec2」という名前のパッケージが発見された。fshec2には"_init_.py"、"main.py"、"full.pyc"という3つのファイルしか含まれておらず、コンパイル済みの

Pythonではエラーは例外として扱われる。プログラム実行時にtry文を使って例外を処理する基礎をまとめて紹介する。 # サンプルとして使用する例外クラスと例外を発生する関数の定義 class SampleError0(Exception): pass class SampleError1(Exception): pass class SampleError2(Exception): pass def raise_exception(): x = input('input 0 to 2: ') if x == '0': raise SampleError0('sample error #0') elif x == '1': raise SampleError1('sample error #1') elif x == '2': raise SampleError2('sample erro

2023年5月分のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2023年6月号です。2023年5月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 はじめに AWSではAmazon SageMakerで生成モデル向けのアップデートがありました。Amazon Personalizeにてカラム選択ができる機能による使いやすさの改善やAmazon Rekognitionの視線の方向を検出する機能など、嬉しいアップデートが多数ありました。 Google CloudではVertex AIにて基盤モデルを利用しやすくするためのアップデートが着実に進んでいます。Vertex AIのカスタムトレーニングジョブの内容をVe

AIイラストを投稿、販売もできるサービス「petapi」を運営する株式会社シアンが、6月5日（月）、同サービスのリリースに際して、クリエイターの権利保護が不十分であったことを謝罪。サービス構想やプロジェクトの進め方を改めると発表した。 「petapi」は、画像生成AIを用いて作成した画像をはじめ、動画やプロンプト、テキスト、音声など様々なコンテンツを投稿・販売できるサービス。 2023年5月30日にβ版がリリースされたばかりだったが、「特定のイラストレーターの絵柄をコピーしてイラストを販売できるのはどうなのか？」といった批判が集まり、今回の方針転換へと至った。 シアン社は、学習データを投稿する際は学習元の承認を得ることを前提とし、対策を行っていくとしている。 謝罪文は、「この度は、クリエイターの皆様へのリスペクトや配慮が欠けたリリースを配信をしたことを重ねて深くお詫び申し上げます」と締めら

ディープフェイクを見破る！ 対AI生成画像策を講じる12の企業2023.06.05 17:00 Mack DeGeurin - Gizmodo US （ そうこ ） 何がリアルで何がフェイクか。 AIによる生成画像の完成度が増すに連れて一番困るのは、何が本物で何が作られた偽画像なのか見る側がわからなくなってきているということです。 エンタメの世界ではそれは長所となりますが、ジャーナリズムでは命取り。先日も米国防総省近くで爆発が起きたというフェイク画像が拡散され、金融市場まで巻き込んだ世界的ニュースになってしまいました。 こうなってくると、ローマ教皇が白いダウンジャケット着てるの意外だけど似合うね、というレベルでは済みません。AIのゴッドファーザーとして知られるGeoffrey Hinton氏も、一般的な人が何が本当なのか見分けがつかなくなってしまうとAIに関して警告しています。 AIを開発

日本語に特化した強化学習済み対話GPT言語モデルをオープンソースで公開 rinna株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：ジャン"クリフ"チェン、以下rinna）は、ChatGPTの学習に利用されている、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功しました。そして強化学習済みの日本語に特化した対話GPT言語モデルを、オープンソースで公開したことを発表いたします。 ■ 背景 rinnaは「人とAIの共創世界」をビジョンに掲げ、人と人との間にAIが介在することによる豊かなコミュニケーションを通して、すべての人が自分らしい創造性を発揮できる社会の実現を目指しています。このビジョンの実現に向けて、AIりんなをはじめとしたAIキャラクターと人のテキスト・音声・画像を介した新しいコミュニケーションの形を提供してきました。また、誰もが気軽にAIを使える世界を目指す「AIの民主化」という考え方に

人工知能（AI）キャラクター開発を手掛けるrinna（りんな、東京・渋谷）はより自然な受け答えができる日本語に特化した対話型の生成AIを公開した。質問に対する回答に点数をつけることで、良い回答の傾向をAIに学ばせた。生成AIにおける同社の存在感を高めるとともに、AIキャラクターの市場拡大につなげる。性能を左右するパラメーター数が36億のAIを改良し、新しい言語モデルを開発した。同社の従来モデル

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Googleは2023年5月22日（米国時間）、自然災害への取り組みの一環として、AI（人工知能）を活用した「Flood Hub」を世界80カ国に拡大することを発表した。アジア太平洋地域、ヨーロッパ、アフリカ、中南米など、60の地域を追加することで、Flood Hubプラットフォームは人口の多くが洪水リスクにさらされる地域をカバーし、過酷な天候を強いられる可能性のある世界4億6000万の人々を支援する。 洪水は自然災害の中でも気候変動の影響で、規模が拡大するとともに発生頻度も増加している。人々の安全と生活に脅威をもたらす洪水は、世界中で年間2億5000万人以上の人々が影響を受けており、経済的な被害は約100億ドルにも上ると推定されている。 関連記事 「洪水で工場が停止したらどうする？」といった“物理的リスク”を分析するサービスを提供開始　PwC Japanグループ PwC Japanグルー