機械学習

バクラク事業部Data/ML部 ML（機械学習）グループのマネージャー兼機械学習エンジニアの松村（@yu-ya4）です。 LayerXではKaggleなどのプラットフォームや機械学習系の学会などにより開催されるデータ分析コンペティションに社員が参加することをサポートする制度を開始しました。具体的には、コンペティション参加に際して自由に使えるGoogle Cloud Platformの個人用プロジェクトを払い出した上で、そのプロジェクト上で発生した費用を会社が負担するというものです。また、機械学習チームでは業務時間のうち一定の割合を普段の業務とは異なるプロジェクト（プロダクトにおける新規機能のP…

タイトル: 「Fictional Worlds, Real Connections: Developing Community Storytelling Social Chatbots through LLMs」 https://arxiv.org/abs/2309.11478 この論文の要約です。 著者: Yuqian Sun, Hanyi Wang, Pok Man Chan, Morteza Tabibi, Yan Zhang, Huan Lu, Yuheng Chen, Chang Hee Lee, Ali Asadipour 概要: この研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いて、…

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 新潟横浜FC019.9%43.0%37.1% FC東京鳥栖015.9%45.0%39.0% 名古屋札幌148.2%29.1%22.7% 柏福岡024.3%43.0%32.7% 京都広島224.7%20.7%54.6% 神戸Ｃ大阪138.6%31.5%29.9% 鹿島横浜FM035.1%35.9%29.1% 湘南川崎Ｆ236.7%25.9%37.5% Ｇ大阪浦和227.1%26.7%46.2% 秋田山形232.3%23.9%43.8% いわき金沢139.4%32.7%27.9% 岡山磐田033.1…

岡野原 大輔 著 「大規模言語モデルは新たな知能か」メモ 大規模言語モデルは新たな知能か ＣｈａｔＧＰＴが変えた世界 (岩波科学ライブラリー) 作者:岡野原 大輔 岩波書店 Amazon 岡野原 大輔 著「大規模言語モデルは新たな知能か」メモ １ 大規模言語モデルはどんなことを可能にするだろうか ＜まとめ＞ ・大規模言語モデルができること：文書の校正・要約・翻訳、プログラミングや学習、高度な専門性が必要な仕事のサポート、作品制作など。・大規模言語モデルの回答はいつも正しいとは限らず、プロンプトの工夫や回答の検証が必要。・大規模言語モデルで演繹的アプローチと帰納的アプローチを融合できるかもしれな…

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 鹿島Ｃ大阪136.7%36.7%26.7% 札幌湘南134.7%31.9%33.5% 広島神戸237.8%17.9%44.2% 横浜FC柏016.7%52.2%31.1% Ｇ大阪新潟234.7%29.9%35.5% 福岡名古屋137.8%27.9%34.3% 山形岡山232.3%33.5%34.3% 藤枝町田230.3%18.3%51.4% 群馬いわき153.0%28.7%18.3% 大宮熊本137.1%33.1%29.9% 仙台水戸235.1%23.5%41.4% 金沢清水220.7%25.1…

こんにちは、CTO室リサーチャーの長山と申します。 モルフォでは毎週金曜日に持ち回りで論文紹介等を行うJournal Clubという取り組みを行っています。 今回は、私がその場で発表したSchrödinger Bridge（シュレーディンガー橋; SB）という確率論的生成モデルスキームの解説スライドを公開いたします。 Stable DiffusionやMidjourneyに代表されるような画像生成AI手法は、ここ一年間で目覚ましい発展を遂げたことは記憶に新しいと思います。 その原動力となった基礎技術の一つが拡散モデル（Diffusion Models）です。 拡散モデルとは、データからノイズへ…

アダコテックでは、コア技術として HLAC （Higher-order Local Auto-Correlation; 高次局所自己相関特徴） と多変量解析手法を組み合わせて異常検知技術をさまざまな分野へ応用しています。 今回は、HLACの亜種である HLIC について解説します。 HLICとは 多チャンネル時系列データってどんなもの？ HLICのマスクパターン 2フレーム（時間方向）×2チャンネルの場合のマスクパターン 3フレーム（時間方向）×3チャンネルの場合のマスクパターン 異常検知の流れ 心電図での異常検知の例 故障予兆検知 おわりに HLICとは HLICとは、Higher-orde…

更新日時 2023/09/24/07:07 Qiita Trends Daily 1位 [New] 営業,フリーランス,リードエンジニア Qiita Trends Daily 2位 [New] ドキュメント Qiita Trends Daily 3位 [New] Python,データ分析 Qiita Trends Daily 4位 ※前日1位 Java,OpenJDK,新機能,Java21 Qiita Trends Daily 5位 [New] AWS,Azure,serverless,OpenAI Qiita Trends Daily 6位 [New] AWS,DynamoDB,lambda…

｜アルゴリズム １．アルゴリズムとは ２．アルゴリズムの特性 ３．アルゴリズムの重要性 ４．アルゴリズムの種類 ５．アルゴリズムの評価 ｜アルゴリズムの基本「制御構造」 １．順次構造 ２．選択構造 ３．繰り返し構造 ｜アルゴリズムと流れ図（問題解決の道しるべ） １．端子 (Terminal) ２．処理 (Process) ３．定義済み処理 (Predefined Process) ４．判断 (Decision) ５．入出力 (Input/Output) ｜アルゴリズムと繰り返し制御（ループ） １．繰り返し制御（ループ）の重要性 ２．ループの種類 ｜アルゴリズムの効率性 ｜アルゴリズムの設計 A…

【前回】 生成AIの教育利用は，利用規約の順守や個人情報保護への配慮など課題がある．また，機械学習機能のブロックにより，AIが進化しにくいという問題もある．文科省は，これらの課題を踏まえて，パイロット的取り組みを進めようとしている． ※前回の内容をBardを用いて，200字程度にまとめました． 【今回】前回書いたように生成AIに関しては，利用規約等の制限があるので，今すぐの問題ではありませんが，近い将来では必ず直面する問題ではあります． このことは，30年ほど前のコンピュータやネットワークの普及時と同様で，テクノロジーの進化の波が最も遅れて到達するのは教育分野であるという事です．平成初期にコン…

2023年9月22日、iPhone 15 Proが発売されました。新しい計算機を手に入れたらやることと言えばニューラルネットワークのベンチマークですよね。Apple独自開発の機械学習専用チップNeural Engineのベンチマークを行いました。使用した深層学習モデルはdlshogi（将棋ソフト）用のものです。今後余裕があればより一般的なモデル(ResNet50等)に取り組みます。 モデルやCore MLを用いたコードの実装方法については過去の記事をご覧ください。 select766.hatenablog.com 使用機種 機種 SoC OS 発売日 iPhone 15 Pro Apple A…

はじめに Transformerとは 代表的なLLM PaLM2、GPT-4、GPT-3.5の比較 パラメータ数 同一プロンプトでの結果比較 実在人物について聞く 幻覚（ハルシネーション） コード生成、コーディング、プログラミング 最後に はじめに OpenAIのChatGPTが世界的に大ブレイクしてます。大量の学習済データと言語の文脈理解により、会話、情報提供、翻訳、要約、プログラミングといった様々なタスクをこなしてくれます。その機能のベースモデルになっているのが、OpenAIのGPT-4やGoogleのPaLM2など大規模言語モデル（LLM（Large Language Models））で…

Javaを用いてデータ解析を行うための基本的な統計処理について学びます。具体的には、平均、中央値、モード、分散、標準偏差の計算方法を学びます。 目次 はじめに 平均の計算 中央値の計算 モードの計算 分散と標準偏差の計算 まとめ 1. はじめに この記事ではJavaでデータ解析を行うための基本的な統計処理方法を紹介します。これらの手法はデータ分析や機械学習でよく使われるものです。 2. 平均（Mean） の計算 平均はすべての数値を合計し、その数値の数で割ったものです。 public double mean(int[] data) { double sum = 0; for (int i = …

こんにちは、CTO室AI推進部のこたろうです。 今回は、8/30(水) ~ 8/31(木)の二日間を通して開催されたNLP若手の会（YANS）第18回シンポジウム（2023）に参加したのでその報告です！ Money Forward CTO室AI推進部からは私と長期インターンの満石さん、Money Forward Labからは山岸さんが発表を行いました。 発表について Money Forwardからは3名がポスター発表を行いました。以下が発表題目と著者です（発表順となっています）。 [S1-P07] text embeddingを用いたデータ作成支援の検討, 満石風斗, 安立健人, 狩野芳伸 (…

はじめに ゲームに有用な数学-計算量と複雑性・テンソル・群論 ゲーム木の複雑度 決定問題と最適化問題 NP困難 NP完全 PSPACE 純碁の計算複雑性理論 5路盤や6路盤では、純碁はPに属する。 7路盤や8路盤では、純碁の計算複雑性は未解決である。 9路盤では、純碁はPSPACE完全である。 トランプのポーカー ルービックキューブ 2×2×2は、最適解が11手以内である。 3×3×3は、最適解が20手以内である。 4×4×4は、最適解が29手以内である。 5×5×5は、最適解の上界は未知である。 テンソル 計算量や複雑さを計算する方法 テンソルの特殊な例 群論 ルービックキューブ群 P≠NP…

「Bing Image Creatorによって作成」 はじめに フリップフロップ RS型フリップフロップ JK型、T型、D型フリップフロップ レジスタ レジスタの仕組み レジスタの種類 レジスタの役割 プログラミング プログラミング言語の種類と分類 プログラミング言語の特徴 JavaとPython C言語とアセンブラ 環境構築 プライバシーとセキュリティ Gmail暗号技術の数学的説明 Gmail に関する暗号 RSA暗号の仕組み 耐量子計算機暗号 自動運転におけるトロッコ問題の解決策 トロッコ問題とは 免責の要件 第1 第2 第3 第4 第5 最後に まとめ はじめに コンピュータは、プログ…

タイトル: Generative AI Text Classification using Ensemble LLM Approaches https://arxiv.org/abs/2309.07755 この論文の説明です。 著者: Harika Abburi, Michael Suesserman, Nirmala Pudota, Balaji Veeramani, Edward Bowen, Sanmitra Bhattacharya 専門外の人でも分かるように概要説明 この研究は、人工知能（AI）が書いた文章と人間が書いた文章をどうやって見分けるか、また、どのAI（言語モデル）がその文…