人工知能の学習方法の一つ。機械学習を行う際、元データは与えるが正解（出力すべきデータ）は与えない。 ←→教師あり学習
先日の『HLACを試してみた：メッシュシートの外観検査！』 では、下記をご案内しました。 実際の画像検査では、製造時に起こりうる構造自体のばらつきだけでなく、用いたカメラ、レンズ、照明やシートの置き方など撮像の影響で良品（正常な部分）自体にばらつきがあり、細かい構造では検出したい欠陥（異常）による変化＜正常のばらつき となる場合がある。 それにより画像処理のルールベースではロジックの設定が難しく過検出が多発するという問題に対し、アダコテックの外観検査ソフトウェアでは良品学習による検査モデルを用いることで良品のばらつきを加味した判定が可能となり過検出を抑制できた。 学習に用いる良品画像とされてい…
前回のお話 こんにちは！Adacotech(アダコテック)でエンジニアをしています、井上 耕太朗です。以下の記事にてアダコテックのコア技術であるHLACについて解説しました！ techblog.adacotech.co.jp そして今回はアダコテックのもう一つのキーワードでもある良品学習について解説しようと思います。ちょっと機械学習ワカルという方には『教師なし学習による異常検知』がズバリのアルゴリズムです。難しそうに見えますがコンセプトは単純で、「良品データのみを学習し、未知の不良(異常)を検知する」ことを目的とする機械学習手法の一つです。 教師なし学習と異常検知 教師なしとは？我が心の師は安…
はじめに 大学の研究で機械学習を勉強しているのですが、配られた教科書がめちゃくちゃ難しいので、かみ砕いてまとめます。 はじめに 3種類の機械学習 教師あり学習 強化学習 教師なし学習 クラスタリングと分類の違い 機械学習の用語 訓練データ 訓練 モデル 特徴量 目的変数 損失関数 機械学習システム構築手順 まとめ 3種類の機械学習 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 教師あり学習 機械学習において分かりやすい例の一つとしてデータの分類というのがあるので、この分類を用いて説明していきます。 分類というのは、簡単に言えば「A・B・Cで分けるならお前はA、お前はC、お前は…」というようにデータを一…
はじめに 深層学習を用いた異常検知手法では有名なオートエンコーダを使ってプログラミングしたことをまとめます。オートエンコーダによる再構成誤差とLSTMによる予測誤差などとも比較予定です。 追記 LSTMの異常検知記事、書きました 対象データ 今回もこちらの心電図のデータを使わせていただきました。 心電図のデータですので比較的周期性のあるデータですね。では実装していきます。 なお、データに関しては以前異常検知に関するブログでまとめてあるのでご参照ください。 noleff.hatenablog.com プログラム 環境 OS: macOS Catalina numpy: 1.18.5 pandas…
はじめまして。ビッグデータ推進課のshimesaba_oishiです。 映画好きな社会人4年目、現在データ分析のお仕事をしています。 さて、今回は「機械学習」についてお話したいと思います。 １．機械学習について 今日、機械学習はニュースなどでも数多く取り入れられています。 私の業務経験上、主に機械学習の流れは以下と考えています。 コンピュータにデータを読み込ませる。 データからそこに潜む特徴やパターンを見つけ出す。 その結果を元に判断や予測を行う。 例えばコンピュータにイヌかネコか判断させたい場合、すでに答えがあるイヌやネコの画像データをあらかじめ読み込ませ、特徴やパターンを学習させておきます…
昨日は社内でAI勉強会（by 大澤さん）を実施しました。 今回は教師なし学習のクラスタリングがテーマでした。コンテンツ・シナリオ・説明の仕方、どれもとても分かりやすく、終始惹きつけられました。「試しにやってみよう！」のコーナーは商品色分類という身近なものを題材にしていてとても興味深いものでした。発表後のディスカッションタイムは今までにないくらい白熱していましたね！ 来年は外部向けのAIセミナーも開催する予定です。 ビジネス分野での活用例 クラスタリングは、マーケティングの戦略立案・顧客の特性分け・商品のポジショニング分析などに利用されています。 例えば、購買履歴データを分析してお客様のグループ…
先日、 GCI 2024 Summer の修了証を受け取り、無事修了生になることができた。 そこで今回は、私の GCI 受講から修了までの流れをまとめてみたいと思う。n 番煎じ... GCI とは？ 受講のきっかけ 受講前のステータス 受講までの流れ 講座内容 通常講義 コンペ コンペ1 : Titanic コンペ2 : Home Credit Default Risk 最終課題 講義外でのサポート GCI への取り組み方 おわりに GCI とは？ そもそも、 GCI とはどのような講座なのか。 グローバル消費インテリジェンス寄付講座では、世界規模で高い消費インテリジェンスを発揮してビジネスを…
これらは機械学習という分野の用語で、コンピュータにデータを使って学ばせ、さまざまなタスクを解決する方法を指します。わかりやすく説明しますね。 教師あり学習（Supervised Learning） 教師あり学習は、答え（正解）を教えながらコンピュータに学ばせる方法です。例えば、「これが猫です」「これが犬です」というふうに、たくさんの例を見せてから、新しい画像が猫か犬かを判断させます。教師あり学習には主に「回帰」と「分類」の2つがあります。 回帰（Regression） 例: お小遣いをもらっている年数と貯金の額の関係を考えるとします。過去のデータから年数に応じて貯金額がどれくらい増えるか予測す…
NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) の論文の紹介です。 2016年発表という古い論文ですが教師なしアプローチということで取り上げました。 論文リンク先は https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2993422.2993581 になりますが調べた限り無料では入手できなさそうです.. ちなみに、 BOLT は Binary OnLine facTorization engine から来ています。 響きはカッコいいですが頭文字以外も複数含んでいるのでちょっと強引ですね。。 どんな論文? ざっくりまとめると、 電流波形データを使う ニ…
目次 はじめに：機械学習の世界へ 機械学習とは：人工知能の中核技術 機械学習の種類：3つの主要アプローチ 機械学習のプロセス：データから知識へ 実世界での応用例：身近な機械学習 今後の展望と課題：機械学習の未来 おわりに：機械学習との共存 はじめに：機械学習の世界へ 前回の記事では、AIの概要と私たちの生活への影響について説明しました。今回は、AIの中核を成す技術である「機械学習」に焦点を当てます。機械学習は、コンピュータがデータから学習し、その経験を基に判断や予測を行う能力を指します。この技術は、現代のAIブームを牽引する重要な要素となっています。 本記事では、機械学習の基本概念、主要な種類…
「恋は罪悪ですか」と私がその時突然聞いた。 「罪悪です。たしかに」と答えた時の先生の語気は前と同じように強かった。 「なぜですか」 「なぜだか今に解ります。今にじゃない、もう解っているはずです。あなたの心はとっくの昔からすでに恋で動いているじゃありませんか」 私は一応自分の胸の中を調べて見た。けれどもそこは案外に空虚であった。思いあたるようなものは何にもなかった。 「私の胸の中にこれという目的物は一つもありません。私は先生に何も隠してはいないつもりです」 「目的物がないから動くのです。あれば落ち付けるだろうと思って動きたくなるのです」 「今それほど動いちゃいません」 「あなたは物足りない結果私…
最近よくきくRAGがなんなのかよくわかっていないので調べたメモ www.hicareer.jp 最初聞いた時はこっちを思い浮かべたがググっても全く出てこないので取り残されている 目次 目次 RAGとは RAGの仕組み RAGの特徴 メリデメ RAGの利点 RAGの欠点 実際の応用 RAGの実装 Amazon Bedrock ファインチューニングとの違い その他の用語とか 参考 RAGとは 生成AIの文脈での「RAG」は、Retrieval-Augmented Generation（検索強化生成）を指します。これは、生成AIモデルが外部データベースや知識ベースから情報を「検索」し、その情報を基に…
AI技術の進化とともにAIエンジニアの需要が高まっています。この記事では注目されるAIエンジニアの仕事内容から必要なスキル、将来性まで解説します。転職やキャリアアップを考えているのであればぜひ参考にしてください。 AIエンジニアとは？ (出典) pixta.jp AIエンジニアとは、人工知能（AI）の開発や研究、AI技術を活用したシステムの設計・構築・運用を行うエンジニアのことです。AI技術は、自動運転・医療診断・金融取引・マーケティングなど、さまざまな分野で活用されており、活躍の場はますます広がっています。 AIエンジニアの役割と活躍する場面 AIエンジニアの具体的な仕事内容としては、AIモ…
音響学会2024秋個人的メモ研究って難しいなと言う気持ち。1-6-2 (10:30～10:45)音声特徴を制御可能な潜在変数をもつ HSMM 構造化アテンションに基づく音声合成◎藤本 崇人，橋本 佳，南角 吉彦，徳田 恵一(名工大)... (16) Fastspeech: 音響モデルとボコーダーに分かれる、２段パイプライン型 元の論文： 継続特徴量分音響特徴量を予測する 今の論文： ↑の音響特徴量が潜在変数になる。そこに音声の特徴が入ってくる 1-6-3 (10:45～11:00)音素埋め込みスキップ接続を用いた継続長拡張に頑健な音声合成◎小椋 忠志，岡本 拓磨，大谷 大和(NICT)，戸田 …
投資の世界では「オマハの賢人」と言われているバフェット氏。 予測変換でもバと入れるとバフェット氏が出てくるくらい 有名な人。 彼の率いるバークシャー・ハサウェイもとても有名 最近その会社の気になる記事を読んだ。 バフェット氏の投資はとても信頼感がありそれこそバフェット銘柄 なんて言葉まで存在している。 まあそんな事少し投資に興味があれば誰でも知っているかも しれないけれど。 そんな彼が投資していない銘柄があるらしい。 「AI」関連銘柄だ。 なぜかと問われたら 「よく分からないから」 と答えたそうだ。 なんだかすごく、スゴイ人だと改めて感じた。 今の世の中どこもかしこもAIだったりchatGPT…
deeplearning.hatenablog.com
eh-career.com
www.procrasist.com
ai-scholar.tech
qiita.com
learning.ikeay.net
www.slideshare.net
www.oreilly.co.jp
machine-learning.hatenablog.com
