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
1.やりたいこと ・sin波とcos波の分類を行う機械学習モデルを作成し、その予測の判断根拠を可視化する。 ・分類を行う機械学習モデルは、Self-AttentionモデルとCNNモデルを作成する。Self-Attentionモデルではattention-weightを可視化することで、CNNモデルではGradCAMを使用することで可視化し、モデル毎の判断根拠を比較する。 2.使用するライブラリ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader import to…
概要 ゲーム開発において、ゲームAI技術や機械学習技術を活用する流れが加速していると日々実感しています。実際の現場でも導入されることが増え、ゲーム開発の様々な部分で効率化が進んでいると思います。ただ、どのようなケースで、どのような技術を使用するのが良いのかということについては意外と整理されていないように思います。そこで、自分の経験や調べたことを元に、ゲームAI・機械学習技術の適用ケースを簡単にまとめておこうと思いました。 ゲームAI・機械学習技術の適用ケース キャラを状況に応じて動かしたい ルールベースAI 有限状態機械(FSM: Finite State Machine) ニューラルネットワ…
機械学習のオプティマイザーは、モデルのパラメータを最適化するためのアルゴリズムです。モデルのパラメータを最適化することは、訓練データに適合するようにモデルを調整することを意味します。 代表的なオプティマイザー 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD) モデルのパラメータを更新するための基本的なオプティマイザーです。各訓練データのバッチごとに勾配を計算し、勾配の逆方向にパラメータを更新します。 ミニバッチ学習にはSGDが使われます。 モーメンタム(Momentum) SGDの改良版で、過去の勾配情報を考慮してパラメータの更新を行います。モーメンタムは、…
前回mini toto見事的中🎯 AI予想のおかげで当せんしました! 中の人の予想はことごとくハズレましたw 今回も当てて連勝と行きたいところ💪 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 札幌名古屋027.9%42.6%29.5% 神戸FC東京140.2%31.1%28.7% 鳥栖鹿島023.5%53.4%23.1% 横浜FM福岡143.4%29.9%26.7% C大阪横浜FC145.8%30.7%23.5% 広島湘南138.6%34.3%27.1% 京都浦和135.5%35.1%29.5% 新潟G大阪026.7%37.5%35.9% …
こんにちは。AI戦略室 主席研究員の清田陽司です。 LIFULLが取り組んでいるさまざまな研究開発の課題を、より多くの社外の方々(とくに大学の研究者や学生)に共有することで、LIFULLだけではなし得ないより大きな研究成果につなげる、「産学連携」という活動を行っています。 実は、LIFULL HOME'S 3D間取りというサービスも、産学連携の長年の取り組みの成果の一つです。 このたび、3月に開催された第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(通称 DEIM 2023)に、協賛企業の担当者、かつ「産学連携委員長」という役割で関わりましたので、その様子を報告します。 event.d…
文系人間の心構え 最近はAIの普及が目覚ましくなっています。AIによって仕事が奪われてしまうということは以前からよく耳にすることです。私のような純粋文系の人間にとっては本当に危機感を抱くことなのでしょうか?本書は文系AI人材になるための具体的な知識や用語の概念を教えてくれる救いの1冊かもしれません。 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 【1】AI社会で職を失わないために 時代の変化とともに、今までも技術は進化してきています。手作業が中心だったこともPCの普及で劇的な変化が生じ、それに伴い新しい職種も登場するなど…
ここ数年の自然言語処理 AI のブレークスルーを体現したのが ChatGPT である。応答としては「教科書的」だし、正しくない応答をするといった問題もあるが、大規模言語モデル(GPT-3.5)を基盤として、人間との自然な対話を実現していることは本当に凄い。GPT = Generative Pre-trained Transformer という名の通り、Transformer というアーキテクチャのディープ・ニューラルネットワークで事前学習された(pre-trained)、生成(generative)AI である。 muranaga.hatenablog.com ここ数ヶ月は、ChatGPT に…
前回はmini toto4/5試合結果を的中。 最近mini totoはあと1試合的中で当せんが多い! けど惜しいじゃ意味がない! ってことで今回はぜひとも当てたい! 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! minitoto A組 HOMEAWAY予想102 鹿島柏144.6%31.9%23.5% G大阪京都233.9%28.7%37.5% 清水湘南142.2%28.7%29.1% FC東京C大阪026.7%44.2%29.1% 名古屋神戸139.4%37.8%22.7% minitoto B組 HOMEAWAY予想102 札幌横浜FM134.3%31.9%33…
今日の積み上げ AI学習 DS検定問題集 第2章(データサイエンス力-機械学習):22/36(正解率61%) AI学習 今日は昨日の反省を活かして、通勤中にUdemyの統計検定2級講座の動画を見ながら、決定係数や条件付き確率のところを復習しました。 やっぱり、こちらの方がわかった感が得られてよかったです。 Udemy講座は動画をダウンロードしておけば、ストレスフリーでいつでも見ることができるのがすごくいいですよね。 この調子で、統計学で詰まることがあったら、まずはUdemyをふりかえる、これを徹底してみようと思います。 そして、今日はDS黒本の第2章をやりきりました。 機械学習ということでちょ…
「イフゼンルール(if-then rule)」は、人工知能(AI)や機械学習の分野で使われる概念です。これは、ルールベースのシステムや専門家システムにおいて、条件と結果の関係を表現するためのルールです。 イフゼンルールは、「もし〜ならば〜」という形式で表現されます。条件部分(if)には、特定の事象や状態が満たされた場合を指定し、結果部分(then)には、それに対応する行動や出力が記述されます。条件部分が満たされると、結果部分の行動や出力が実行されます。 例えば、以下のようなイフゼンルールがあるとします。 ルール: もし天気が雨ならば、傘を持って出かける。 このルールでは、天気が雨である場合には…
連日Chat GPTなどの生成系AIについての報道が増えている。 そんなことを感じていたら面白い話を聞いた。さる会社で、重要な会に欠席する会社役員のメッセージ文を作らせたらいいものができたというのだ。欠席理由などシチュエーションだけはしっかり入力する必要があるものの、かなりカッコイイ文章ができたらしい。 結局、外資系企業っぽい雰囲気の文章だったので、多少手直しして公式の場で使ったそうだ。 この話を聞いて2つのことが言える。 一つは、ChatGPTは定型句を組み合わせたくらいの文章なら、かなり正確に書けるレベルである。 もう一つは、重役の挨拶文というものに大した意味を持ったものが少ないということ…
皆さん、こんにちは この記事では、私が最近読んだ、技術評論社の「Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」の紹介をします。 私は現在、GCPでWebアプリを運営しようとトライしているのですが、その過程でクラウドサービスって結局何ができるんだ?と思い、せっかくならしっかり勉強したいと思い本書を手に取りました。 本書がオススメの人、読者対象 本書がオススメな人は、以下の通りです。 google cloudを初めて触る人 触り始めた人 クラウドサービスについて知りたい人 ビギナー向け 書籍の中身自体が、「具体的な操作方法」ではなく、クラウドサービスそのものの解説や、GC…
独自アルゴリズムで地震を予知にチャレンジしています。ただの趣味でやっているもので全く精度はありません。流行りの機械学習を利用しています。 もちろん地震の予知はできるものではありません。気象庁のページにも地震予知について書いてありますので御覧ください。 www.jma.go.jp また、毎日集計しているため、この記事は毎日自動で更新されるはずです。更新が止まったらプログラムがエラーになったんだなと思ってください。 これから1週間の予測 これから1週間の予想です。ざっくり天気で表現しています。 日時 天気 2023-05-30 ☀ 2023-05-31 ☀ 2023-06-01 ☂ 2023-06…
復元抽出と非復元抽出 ミニバッチの学習には復元抽出と非復元抽出の2種類があります。 復元抽出(with replacement)と非復元抽出(without replacement)は、統計学や機械学習においてデータをサンプリングする方法の違いを表しています。 復元抽出(with replacement) サンプルを選択した後、元のデータセットに戻すことを許すサンプリング方法です。つまり、同じサンプルが複数回選ばれることがあります。この場合、サンプルの選択は独立であり、選ばれる確率は一定です。復元抽出は、ランダム性と確率の性質を維持しながら大規模なデータセットから比較的少数のサンプルを選ぶのに…
Kaggleコンペ、鳥コンペ2023こと「BirdCLEF 2023」に参加し20thで銀メダルを獲得しました! www.kaggle.com そして今回のコンペでKaggle Masterに昇格することができました! また、今回はKaggleで初のチームを組ませていただきました。チームメイトの皆さんには非常にお世話になりました。 参加体験記を書いていこうと思います。 KaggleのDiscussionの方にも解法は載せたので、この記事は感想・考察・反省点を散りばめながら書いていきます。 www.kaggle.com
機械学習と人工知能はどちらも、コンピューター サイエンスの分野で使用される一般的な用語です。ただし、両者にはいくつかの違いがあります。この記事では、2 つのフィールドを際立たせる違いについて説明します。この違いは、2 つのフィールドをよりよく理解するのに役立ちます。続きを読んで詳細を確認してください。概要その名前が示すように、人工知能という用語は、Intelligence (知性) と Artificial Intelligence (人工知能) という 2 つの単語を組み合わせたものです。人工という言葉は、私たちが手で作るもの、または自然ではないものを指すことを知っています.知能とは、人間が…
2週間前に受験していたG検定、ぶじ合格していたらしく通知が届きました。 G検定 合格証 ■合否結果 ================= 【 合 格 】 ================= 総受験者数 3,052名 合格者数 2,075名 ■シラバス分野別得点率(小数点以下切り捨て) 1.人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題:94% 2.機械学習の具体的手法:95% 3.ディープラーニングの概要:90% 4.ディープラーニングの手法:94% 5.ディープラーニングの社会実装に向けて:94% 6.数理・統計:100% 7.法律・倫理・社会問題:85% だいたい9割5部正答して…
高級食材キャビアの親であるチョウザメは、実はサメではなくて約3億年前から生息する古代魚の一種。その生態はまだ解明されていないことも多く、飼育や養殖が難しいという事情があります。 そんな現状を受けて、北海道を舞台に、テクノロジーを使ってチョウザメの養殖業をさらにパワーアップさせるため、いわば同盟とも言える産学官連携が実現。その興味深い生態に迫るべく、チョウザメについて生物学や解剖学からの知見を持つ国立大学法人北海道大学大学院水産科学研究院、チョウザメの飼育を行う北海道美深町、AIやIoTの技術提供を行うソフトバンクに、チョウザメ養殖の未来について教えていただきました。 よく育ち、おいしいキャビア…
人工知能 (AI) は流行語であり、私たちの生活、娯楽、仕事の方法を変革することを約束する流行のテクノロジです。 AI は表面的には見えないかもしれませんが、背後にあり、私たちの日常生活に影響を与えています。ロボットロボットは新しいものではありません。しかし、AI は進化し、よりインテリジェントな機能をロボットに注入します。ウェイターの代わりにロボットを使用する中国のアリババのレストラン チェーンの例を考えてみましょう。レストランはウェイターに支払う賃金を節約し、顧客は迅速なサービス、より良い食事、低価格の恩恵を受けています。高齢者や病弱な人は、いくつかの日常業務で助けが必要であり、誰かに依存…
はじめに GLB事業部Lakehouse部 市村です。 今回はサンフランシスコで行われるDatabricks社の年間最大イベントにあたる「Data + AI Summit 2023」のご紹介と、リアルタイムに現地レポートをお届けする特設サイトについてお知らせしたいと思います。 目次 はじめに 目次 Data + AI Summit 2023 イベント概要 開催概要 参加者(2022年実績) APC Data + AI Summit 2023 特設サイト おわりに Data + AI Summit 2023 イベント概要 ・Databricks社主催の世界最大のデータ&分析&AIをテーマにした年…
AI に対する需要の増加に伴い、多くの大学や研究機関がカナダのトロントでさまざまなレベルの AI コースを提供し始めています。人工知能の重要性は、過去数年間で指数関数的に増加しています。これが、人工知能コースがまだ初期段階にある理由です。多くのプレミア カレッジが、その人気と需要の高まりを目の当たりにして、コースをカリキュラムに導入しています。そして、それだけではありません。科学大学や専門学校ですが、他の教育機関も同じことをしています。人工知能でキャリアを築くことを楽しみにしていると、「機械学習」というフレーズにも出くわすことになります。人工知能は機械学習とどう違うのですか? これらの用語は一…
まえがき 記事の対象者 1年間何やったの? スキル感について 環境について 個人的に意識したこと あとがき まえがき こんにちは。バックエンドエンジニアの@mobojisan と申します。 ティアキン発売記念におやすみをいただいて以来、こころが完全にハイラルに持ってかれておりました。異変解決のひとつが一段落してやっと現実に戻ってきた系エンジニアです。はやくリンクくんをゲルド衣装にしたいぞ。 2年目に突入してはや2ヶ月、もはや新卒ではないのですが、今回は昨年度新卒だった僕の目線から、 1年間の過ごし方と意識していたことについて書いていきます。 前回の記事は下から見られます。 xmart-tech…
人工知能(AI)の進化は、現代のテクノロジーにおいて最も注目されるトピックの一つです。AIは我々の生活や産業のあらゆる側面に影響を与え、日々進歩を遂げています。そこで、今回は人工知能の進化について考えてみましょう。 まず、機械学習と深層学習の発展がAIの進化を推進しています。大量のデータを解析し、パターンを見つけ出すことで、AIは自律的に学習し、精度を向上させています。これにより、画像認識、音声処理、自然言語処理などの分野で驚くべき進歩が生まれました。 次に、AIの応用範囲が広がっていることも挙げられます。医療診断や製造業の効率化、自動運転など、AIは様々な領域で活用されています。さらに、クリ…
現代社会において、テクノロジーは私たちの生活に革新をもたらし、未来を形作る重要な要素となっています。さまざまな分野で進歩を遂げているテクノロジーは、私たちの生活を便利にし、持続可能な未来を築くための解決策を提供しています。 一つの分野として、再生可能エネルギー技術が挙げられます。太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーは、環境に優しく持続可能なエネルギー源です。テクノロジーの進歩により、これらのエネルギー源の効率が向上し、コストが低下しています。その結果、再生可能エネルギーはますます普及し、化石燃料に頼らない未来を実現する手段となっています。 また、人工知能(AI)と機械学習も未来を形作る…