コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。 統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。 モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
こんにちは、人工知能研究所のLei Liuです。今日はFujitsu Kozuchi に搭載されているFujitsu Auto Data Wranglingについてご紹介します。
はじめまして! きいろです。見に来てくださってありがとうございます。 今回はブログ初投稿ということで、 自己紹介とこのブログについて簡単に書いていこうと思います。 自己紹介 ブログ 始めた理由 ①備忘録としての活用 ②経験の共有 ③習慣化 内容 投稿頻度 自己紹介 大学院生のきいろといいます。大学では機械学習をやっています。バイトはオンラインの家庭教師(主に数学、物理、たまに化学)をやっています。 ブログ 始めた理由 ①備忘録としての活用 これから勉強していくことについて記録をつけておきたいと思ったからです。いつ頃にどんなことを勉強していたのか、どんなことに躓いてどのように解決していったのか、…
はじめに タイトルの通り、正規分布についての記事です。最近、ベイズフィルタやカルマンフィルター、非線形最適化などを勉強していると何かと正規分布・カイ二乗分布辺りはとても頻出で、その際の式の意味を捉える際にちゃんと分布の式の成り立ちの理解が重要である事を実感したので、備忘録も兼ねてまとめたいと思います。本記事では、まず$n$次元正規分布の確率密度関数の式を導出までまとめます。 1次元の正規分布 確率変数$Z$が平均:0で標準偏差:1の正規分布$N(0, 1^2)$に従うとき、$Z$の確率密度関数:$f(z)$は以下のように書けます。 $$ f(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}…
AIの予想結果 今回の自作AIシステムの予想は このようになりました! HOMEAWAY予想102 新潟浦和016.7%46.2%37.1% 京都福岡225.1%26.7%48.2% 湘南町田233.1%29.5%37.5% 川崎F札幌137.8%31.9%30.3% 名古屋G大阪229.1%31.1%39.8% 磐田鳥栖142.2%37.8%19.9% C大阪神戸022.3%43.8%33.9% FC東京柏232.3%23.9%43.8% 鹿島東京V139.4%31.5%29.1% 熊本横浜FC024.3%37.8%37.8% 仙台群馬149.5%29.1%21.4% いわき山口023.9%…
はじめに 本エントリーでは、カルマンフィルターで用いる観測データの一貫性チェックについて説明します。実用において観測は非常にノイジーであり、時に異常値をを含んだものとなります。そのため、外れ値をそのまま統合してしまうと状態推定が不安定になってしまう恐れがあります。そこで、毎回の更新ステップ時に得られている観測を統合すべきか否かを判断し、大きく外れた観測が得られている場合はその観測を拒否することで安定したフィルター状態を保つような仕組みが一般的に採用されています。一貫性をチェックする方法は幾つか提案がされていますが、本エントリーではその中でもひろく用いられているNormalized Innova…
こんにちは、SREグループの 水口 です。 この記事では、スタディプラスが運営する「Studyplus Engineering Podcast」の公開までに行なっているPodcastのShow Notesを作成する過程について紹介します。 Show Notesと生成AI活用のモチベーションについて Show NotesとはPodcastのエピソード内で何が起こったかを詳細にまとめたもので、一般的には以下の内容が記載されます。 トピックの要約 言及された話題に関するリンク Podcastの聴取や購読などのCTA(Call To Action / 行動喚起) また、収録・編集ツールを提供するRiv…
はじめに カルマンフィルター(1),(2)に続いて本エントリーでは、非線形なモデルに対してカルマンフィルターを用いるための方法についてまとめます。本稿で述べる内容については、線形モデルの場合のカルマンフィルターの理解を前提とします。線形モデルの場合のカルマンフィルターについては、過去にまとめておりますのでこちらも是非ご覧下さい。 biocv.hateblo.jp 具体的には、非線形モデルを線形近似する拡張カルマンフィルター(Extended Kalman FIlter : EKF)およびサンプル点を用いて分布を近似する無香カルマンフィルター(Unscented Kalman Filter:UK…
AIコード生成への過信は禁物 Qiitaに投稿しました Qiitaに「AIで生成されたコードの品質は低い」を投稿しました。 qiita.com 得られた知見など 論文の本題よりも周辺知識調べたところが面白かったです。 Googleのエンジニアが50行/日、Microsoft、Facebookのエンジニアが70行/日でスタートアップのエンジニアが860行/日だとすると人生燃やしている感じはしますね。 スタートアップだとアーキテクチャの変更が多く単にファイルの移動が多いということなのかもしれないですが。 ランキング参加中プログラミング
この記事は、量子サポートベクターマシーンを利用して、MNISTから配布されているデータベースの分類を行う方法をある程度略して説明するものです。変分量子計算の方法論は、機械学習における分類問題にも応用されています。その1つがQuantum Support Vector Machine(QSVM)です[1]。これはクラス分類問題において、評価関数に現れるカーネルを量子状態の内積で代用して、それを解くというものです。この方法において、過学習が抑えられるということが報告されています。本来ならば、実装してデータを採りたいところですが、手書き文字の認識分類をさせるだけでも画像を取り込んだ上に数字とアルファ…
LightGBMのver. 4.0.0で登場した量子化ですが、今はLightGBMも4.3.0が出て量子化についての不具合修正もすすんで安定して動くようになってきました。 論文をベースに、「どういう計算をしているのか」という理論面の概要と、実際に動かして「どれだけ計算速度や予測精度やモデルのファイルサイズが変わるのか」を見ていきたいと思います。 個人的に特に気になっているのはモデルのファイルサイズの減少です。 量子化の概要 LightGBMのような最近のGBDTで使われている決定木では、葉の出力は誤差関数の2次のテイラー近似をもとに、以下のように計算されます(このあたりはChen & Gues…
岡崎市でおすすめのマンション売却業者は? 1.センチュリー21不動産売却センター 700店舗を超える全国ネットワークを活用し、幅広い顧客層にアプローチ。 競争入札を促進し、より多くの買主候補から高値のオファーを獲得。 独自のマーケティング戦略で、お客様の物件の魅力を最大限にアピール。 過去の実績に基づき、適切な価格設定を提案。築10年の中古マンションを、希望価格よりも100万円高く売却。 経験豊富なスタッフが、お客様の物件に最適な販売方法を提案。 独自のネットワークを活用し、早期に買主候補を見つけ出す。 オープンハウスやインターネット広告などを積極的に活用し、多くの買主候補に物件を 毎週末に開…
AI技術の進化とその意義について、マーケティング戦略の現状、そしてAI技術の進化に伴うマーケティング戦略の変化について考えてみましょう。現在、AIを利用したマーケティング戦略は既に多くの企業で実施されており、その成果も見られます。しかし、AI技術の進化に伴い、ますます洗練されたマーケティング手法が必要とされています。次世代のマーケティング戦略へのシフトを考えるために、AI技術を活用した次世代のマーケティング事例を紹介します。これにより、AIとマーケティング戦略の未来について洞察を深めることができるでしょう。AI技術の進化は、マーケティング戦略において大きな転換点となるかもしれません。そのため、…
3月下旬、「プログラミングとの縁(距離)が遠くなってしまったなあ」と嘆いたことがあった。 hiroringo.hatenablog.com 上の記事は3月下旬に書いたもの。 現在は5月中旬、上の記事を起案してから約7週間が経過したが、状況はあまり変わっていない。 この点、「こういうプログラムを組めば、今やっている業務が楽になるのになあ」とか「機械学習を使ってこういう分析ができればなあ」と考えることはある。 前者については特にある。 そして、「本格的に作ろう考えて実行に移せば、10時間以上かかることはない」という気はするし、趣味の世界の話であれば、土日に集中砲火を浴びせて片付けてしまうこともでき…
解説する論文 タイトル: Potential and Limitations of LLMs in Capturing Structured Semantics: A Case Study on SRL 著者: Ning Cheng, Zhaohui Yan, Ziming Wang, Zhijie Li, Jiaming Yu, Zilong Zheng, Kewei Tu, Jinan Xu, Wenjuan Han 論文のURL: arXivリンク 発表日: 2024年5月10日 専門外の人でも分かる解説 この研究は、大規模言語モデル(LLMs)が構造化された意味論をどれだけ捉えることが…
gRPCとは gRPCを使用する具体的な場面例 gRPCの実装例 gRPCとは gRPC(gRPC Remote Procedure Call)は、Googleが開発したオープンソースのリモート手続き呼び出し(RPC)フレームワークです。 gRPCは、プロトコルバッファ(Protocol Buffers)を使用して定義されたインターフェースを介してクライアントとサーバー間の通信を可能にします。 このフレームワークは、多言語対応、高性能、プラットフォーム間互換性などの特長を持っています。gRPCは、HTTP/2プロトコルを使用して通信を行い、バイナリ形式でデータをやり取りします。 HTTP/2を…
はじめに コンテナ製品Update AKS Changelog お知らせ リリースノート 特徴 挙動の変化: バグ修正: ACS事業部のご紹介 はじめに こんにちは。ACS事業部の谷合です。 皆さんは、Azureの更新情報やAKSのChangelogが公開されていることはご存じでしょうか? 今回から私の得意分野であるコンテナ製品に焦点を当てて、個人的に気になった更新情報や、AKSのChangelogをご紹介していこうと思います。 早速やっていきましょう! コンテナ製品Update azure.microsoft.com Azure Container Registry(以降ACR)で以下の機能…
機械学習の研究は深層学習は別として計算統計と被る部分は多いと思います.それで情報数理のときも一時期 computational statistics を購読していました.雑誌としては annals of statistics とか jasa とか royal statistical society B とかメジャーな統計雑誌も研究室のお茶部屋に並んでいた時期もあり,そのころが一番統計の勉強をしていた時期かなと思います.産総研になってほぼ焚書とも言えるほど図書を大事にしなくなり,オンライン化の波や予算削減などさまざまな逆風によって今ではすべて消えました. ただ,日本の計算統計学会や応用統計学会と…
最近1週間以内にブックマークした話題の中から特に気になるものをまとめた、週刊まとめ記事「ぐるぐるマガジン。」のコーナーです。 記事末尾ではKindleストアのセール情報も一部掲載しておりますので、よかったら参考にどうぞ! ではではいってみよー!
テクノロジーの進化は我々の生活を変え、新たなビジネスチャンスを生み出しています。今後のマーケットの展望について予測してみましょう。 まず、人工知能(AI)と機械学習の分野が注目されています。AIは様々な業界で活用され、自動化や効率化を実現します。特に、製造業や医療、金融などでの利用が拡大し、新たな市場が形成されると予測されます。 次に、モバイルテクノロジーの進化が見込まれます。5Gの普及により、高速で安定した通信が可能になり、IoT(Internet of Things)やスマートシティなどの分野で新たなビジネスモデルが生まれます。特に、ヘルスケアや自動運転車などの分野での革新が期待されます。…
2024年に登場した最新の13インチiPad Proは、これまでのiPadシリーズを超えた進化を遂げています。 この記事では、進化したRetinaディスプレイとOLED技術による美しい画面表示や、M4チップがもたらす驚異的なパフォーマンスを詳しく紹介します。 また、高速な5G通信対応や、Proカメラシステムの強化にも触れます。 さらに、Apple Pencil Proや最新Magic Keyboardの特長と、iPad Proと互換性のある周辺機器もご紹介します。 そして最後に、iPadOSの最新機能やアプリケーションについても触れます。 この記事を読むことで、2024年13インチiPad P…
Software Design 2024年05月号を読んで、ちょこっとずつ感想を書いてます。 gihyo.jp 表紙 ハムスターになった…?!(これはこれでかわいい) 猫からうさぎに変わったのも、5月だったっけ…? 今年はげっ歯類…!ということは、そのうちにヌートリアとかカピバラとかも? 第1特集 型を制する者はTypeScriptを制す もっとTypeScriptの力を引き出そう 設計を変革するUnion型、構造的部分型 型についてガッチリやってくれそうで、この先読むのが楽しみ…! 第1章:TypeScriptの力を引き出すための基本 普及した理由とメリット、学習の戦略 ......雫石 卓…
tanuki- 2024-05-13 halfkp_1024x2-8-128 実験内容 halfkp_1024x2-8-128 ネットワークを学習させ、レーティングを測定する。 ランダムパラメーターからの学習には、 Hao を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Fine-tuning Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 棋譜生成 ランダムパラメーターから学習させる際の学習データ 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 Hao (tanuki-.halfkp_256x2-32-32.2023-05-08) 1手あたりの思考 深さ最…
フローベース生成モデルは、データの分布を学習し、新しいデータを生成するための機械学習モデルです。 画像生成モデルには次のようなものがありますが、その中の一つフローベース生成モデルについて解説します。 GANやVAE フローベース生成モデル 拡散モデル フローベース生成モデルについてはこちらのページを参考にさせていただきました。 lilianweng.github.io フローベース生成モデル GANやVAEと比較 フローベース生成モデル、GAN(Generative Adversarial Networks)、そしてVAE(Variational Autoencoders)は、それぞれ異なる特…
解説する論文 タイトル: Probing Multimodal LLMs as World Models for Driving 著者: Shiva Sreeram, Tsun-Hsuan Wang, Alaa Maalouf, Guy Rosman, Sertac Karaman, Daniela Rus 論文のURL: arXivリンク 発表日: 2024年5月9日 専門外の人でも分かる解説 この研究は、自動運転の分野でマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を世界モデルとしてどのように活用できるかを探求しています。ここでいう「世界モデル」とは、環境の動的なシナリオを理解し、適切な行動を…
どうもー!かいなっす! 今回は1年半ほど使ったiPhone 14 Proの魅力を 今更ながら語ろかなって思います!笑 今更感は出ますが、是非是非!!! 僕が使っているのはこんな感じ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ iPhone 14 Pro スペック デザインの洗練 「デザインの洗練」について詳しく説明しますね。 iPhone 14 Proのデザインの洗練は、Appleが長年にわたって培ってきた美学と技術の結晶です!! 1. スリムでエレガントな外観: iPhone 14 Proは、よりスリムで洗練された外観を持っています。前モデルに比べて薄くなり、手にフィットしやすくなりました!端正なラ…