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
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 山形藤枝135.5%29.1%35.5% 横浜FC群馬137.5%36.9%25.6% 岡山水戸140.6%25.1%34.3% 大分鹿児島033.9%37.5%28.7% 徳島山口142.6%32.7%24.7% 秋田栃木228.3%20.3%51.4% 千葉清水034.7%37.8%27.5% 甲府いわき037.5%40.6%21.9% 愛媛長崎033.1%45.4%21.5% 仙台熊本236.3%23.1%40.6% 富山金沢140.2%24.3%35.5% 琉球YS横浜147.4%22.…
日本を代表するAI企業のPreferred Networks(PFN)さんが、提供してくれているOSSのOptunaについて、PFNさんが書かれた書籍「Optunaによるブラックボックス最適化」を読んだ。また、実際にOptunaをある程度使えるようになったので、ここでは、書籍を読む上で、AI、機械学習に慣れていない初心者が理解できないかもしれないところの補足と、Optunaを実際に使ってみて得たノウハウを書いていこうと思う。 この内容が参考になれば幸いです。 なお、OptunaはMITライセンスであり、商用利用可能なOSSです。 参考文献 参考サイト はじめに 1章:ブラックボックス最適化の基…
AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)に合格しました。 私が機械学習初心者で専門用語を覚えるのが大変だったので、必要最低限の専門用語をまとめました。 試験は「2024/03/02」に受けたのですが、機械学習の専門用語としては本ブログに記載した内容を覚えれば合格できました。 点数は795点と高いわけではないですが。。 単語説明概要 単語説明の青字箇所をキーワードとして覚えば大丈夫です。 同じキーワードがいくつかあるので、その場合は「教師あり」or「教師なし」の違いなどを覚える必要もあります。 重要単語レベル:★★★ ・正則化:過学…
テクノロジー・ルネッサンスの頂点に立つ今、「人工知能」と「機械学習」という言葉は、私たちの日常会話に欠かせないものとなっています。しかし、一見互換性があるように見えるこれらの用語の表面下には、その本質と機能性における深い相違が潜んでいます。このイノベーションの風景をナビゲートするには、現代のテクノロジーの軌跡を形作る上でそれぞれが果たすユニークな役割を見極めることが不可欠です。この探検では、AIと機械学習の違いを解き明かす探求に乗り出し、両者を隔てるものだけでなく、技術進歩の最前線を牽引するために両者がどのように調和して共存しているのかを理解します。 人工知能とは? 定義 人工知能(AI)とは…
はじめに こんにちは! 株式会社インダストリー・ワンのエンジニア、角田です。 昨年末、弊社と同じ三菱商事グループのMC Digital様 主催のMCD Data Science Competition 2023(以降Kaggleコンペ)に、弊社から数名参加してきました。 今回はコンペの内容や、コンペを通じて得られた知見を共有したいと思います! はじめに 背景・目的 コンペについて 概要 コンペ時の風景 コンペ内容 データ分析の背景 データ分析の目的 Evaluation Submission File データ概要 データ一覧 参加活動記録 メンバー チーム方針 サンプルNotebook EDA…
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 福岡FC東京235.5%28.3%36.3% 札幌町田218.7%27.9%53.4% 神戸広島225.1%19.1%55.8% 柏名古屋234.7%20.3%45.0% G大阪磐田134.7%32.7%32.7% 鳥栖C大阪136.7%29.5%33.9% 東京V新潟015.9%48.2%35.9% 京都横浜FM225.5%27.1%47.4% 鹿島川崎F143.4%32.7%23.9% 湘南浦和145.0%29.9%25.1% 秋田仙台229.5%31.1%39.4% 山形甲府028.7%3…
Transformerモデルの概要と仕組み的にはTransformerモデルが512トークンの制限を持つ場合、テキストの長さがその制限を超える場合には、テキストを複数の部分に分割する必要があります。これを行う一般的な方法の1つは、テキストを重複しないようにオーバーラップしながら512トークンごとに分割することです。以下のコードは分割するためのコード。 # テキストを512トークンごとに分割する関数 def split_text(text, max_tokens=512): # テキストの長さ text_length = len(text) # 分割されたテキストのリスト split_texts…
前回の記事で機械学習用のデータとしてQM9のデータを活用した分子体積データの作成について紹介させていただきました。ただ、Rdkitモジュールを利用した場合計算に少し時間がかかってしまいQM9ぐらのデータ数(10万以上)となるとPCのスペックにもよりますが、かなり時間がかかってしまいます。今回は体積計算にRdkitモジュールを利用せずにより短時間で算出できるコードを紹介します。 分子体積の計算は過去の論文の報告例(The Journal of Organic Chemistry, 68(19), 7368--7373, 2003)を利用しています。各原子の体積を元に結合数や環構造などを考慮しなが…
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 町田鹿島218.3%24.7%57.0% 新潟名古屋230.3%25.1%44.6% 磐田柏215.1%26.3%58.6% 福岡湘南028.3%44.2%27.5% C大阪東京V222.3%21.5%56.2% 広島鳥栖024.3%37.8%37.8% FC東京神戸216.7%29.5%53.8% 札幌浦和142.6%18.7%38.6% 藤枝大分223.9%34.7%41.4% いわき鹿児島141.8%36.7%21.5% 仙台水戸021.9%46.6%31.5% 徳島秋田241.0%10.…
booksch.hatenablog.com 太陽と月の言葉:本の魔法が広がる世界アルバム No001 太陽と月の言葉:本の魔法が広がる世界 説明 |昨日noteにUPさせて頂いた「読書の楽園」2曲のために作った画像集です。どうぞ、よろしくお願い致します。 https://note.com/books_channel/n/n84412036b12f https://note.com/books_channel/n/n5955887eb549 note.com note.com 太陽と月の言葉:本の魔法が広がる世界アルバム No002 太陽と月の言葉:本の魔法が広がる世界アルバム No003 太…
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 2024-03-19 ☁ 2024-03-20 ☂ 2024-03-21 ☁ 2024-03…
というNBER論文が上がっている(H/T Mostly Economics、ungated版へのリンクがある著者の一人のページ)。原題は「Movies」で、著者はStelios Michalopoulos(ブラウン大)、Christopher Rauh(ケンブリッジ大)。 以下はその要旨。 Why are certain movies more successful in some markets than others? Are the entertainment products we consume reflective of our core values and beliefs? T…
03/11(月) 午後3時過ぎ起床。半からインターン先定例会に参加した。 先週話に出たミーティングは1週間何も音沙汰がなかったのだが、3月中にやりたいですと言ったらいつの間にか自分が関係者に連絡を取ることになっていた。自分の認識ではトップダウンで動いてくれるという話だったはず。ただ、お手間をおかけすることになって気が引けていたからむしろありがたいことなのかもしれない。先延ばしにしてしまうのを避けるべく、すぐさま連絡の文面を練って定例会後に送信した。 勉強会はChatGPTを組み込んだゲームの話とVRChatでアバターにプログラムを仕込む話。後者はプログラムを書くために用意されているわけではない…
はじめに 百合子ちゃん、お誕生日おめでとうございます!! nikkieです1。 PHPコミュニティの盛り上がりを指して「月刊PHPカンファレンス」とはうまい言い回しだと思います2。 私の手に馴染む言語であるPythonの界隈も、勉強会が結構目白押しになってきたのではと思い、ここに書き出します。 目次 はじめに 目次 みんなのPython勉強会(3/28(木) オンライン) Shonan.py(湘南) はんなりプログラミング(4/5(金) オンライン) DjangoMeetupTokyo #13(4/13(土)) Python Kansai(4/17(水) 大阪) Unagi.py(静岡 4/2…
フィボナッチ数は高校でも数列の基本として習いますし、機械学習だと動的計画法の導入で少し使ったりします。というわけで身近な題材ですが、これもタイトルにつられて研究費の余りで購入した本です。 話は思っていたより多岐にわたり、数論における未解決問題なども載っています。そもそも未解決問題というのが設定できるのが数学のよい点の一つで、統計学とか機械学習で未解決問題というのはどう定義されるのかがいまいち想像つきません。多端子情報理論とかあるとは思いますが、あれもいわゆる数学的な未解決問題なのかどうかはよくわかりません。ただ、甘利先生とかを見ていると、どんな分野の問題点でも未解決問題を設定する力にすごく秀で…
InfiniBandは、CPU/GPUサーバ、ストレージサーバ、その他のデバイス間の高性能接続を容易にするオープンスタンダードです。この記事では、InfiniBandネットワーキングの基本的な側面について、その構造的なコンポーネント、コア機能、従来のイーサネット・ソリューションに対する優位性などを解説します。 InfiniBandとは? InfiniBandは、サーバーやストレージデバイスなどを相互接続するための高速ネットワークを定義するオープンな業界標準です。ポイント・ツー・ポイントの双方向リンクを活用し、異なるサーバに配置されたプロセッサ間のシームレスな通信を可能にします。InfiniBa…
デジタルエコーわかさくです。これはコパイロットちゃん、なかなか話せるじゃーん、という素直な感想をお伝えしたくて書いているブログです。 今日はコンピューターとAlの違いについて聞いているうちSF漫画の話になっちゃった、というお話です。 ここからは私とコパイロットちゃんのチャットを紹介しますがチャット中の私の感想は()内で書いています。 ✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩✩ 自分AIとコンピューターの違いはなんですか Copilotこんにちは、Copilotです。AIとコンピューターの違いについてお答えします。😊 AIとコンピューターは、どちらも情報処理を行う技術ですが、その仕組みや目的が異なります。…
インタラクティブ(電子黒板)機能搭載プロジェクター世界市場は2023~2028年に年平均成長率21%で成長し、2028年に市場規模は36億ドルに達すると予測されます。 ドライバー 教育セクターの大幅な拡大、効果的なeラーニングとプレゼンテーション・ソリューションに対する市場の需要の高まり。 企業や医療業界では、プレゼンテーションや患者への情報提供のために、インタラクティブプロジェクターの使用が増加している。 インタラクティブプロジェクターは、プレーヤーがゲームのシーンを変えたり、壁やテーブルとインタラクションしたり役立つすることで、複雑なゲームをプレイすることを可能にするため、現在、ゲーム開発…
2024年3月18日に、QYResearchは「ヘルスケア AI と機械学習―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024~2030」の調査資料を発表しました。本レポートは、ヘルスケア AI と機械学習の世界市場について分析し、主な売上、動向、市場規模、主要企業の市場シェアとランキングに焦点を当てています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別の分析も行っています。ヘルスケア AI と機械学習の市場規模を2019年から2030年までの売上に基づいて推計と予測しています。定量分析と定性分析の両方を提供することで、企業がビジネス成長戦略を策定し、競争環境を評価し、市場位置を分…
欧米がAIによるディストピアを懸念する一方で、日本のNECは生成AIの実用化を静かかつ迅速に進めている。 Scott Foster Asia Times March 18, 2024数多くの実用的なアプリケーションのために、安全で信頼性の高いシステムを構築するという大変な作業こそが、生成人工知能(AI)の将来性と有望性がある場所なのだ。日本はそれを理解しているが、欧米の多くは理解していない。日本のNECは3年近くかけて独自のAIスーパーコンピューターを構築し、最高の性能を誇る日本語大規模言語モデル(LLM)を構築する一方、オフィスや工場で他のAI製品をテストしている。それらが適切に機能すれば、…
電話対応の仕事に追われて、大切な業務に手が回らないと感じていませんか?どうにかして電話応答を効率化し、もっとスムーズに業務を進めたいと思っている方が多いのではないでしょうか。 そんな悩みを持つあなたにピッタリの解決策があります。この記事を読めば、「無料トライアルで体験!AIを活用した電話自動応答サービスの導入方法」を通じて、電話業務の効率化が実現し、より明るい未来が待っています。時間と労力を節約し、本当に重要な業務に集中できるようになることでしょう。 この記事のポイント: AIを利用した電話自動応答サービスとは何か、その基本を解説します。無料トライアルでサービスを試すメリットと方法を紹介します…
HPCデータセンターでは、InfiniBandネットワークの利用が増加しています。また、データ分析や機械学習などの高データスループット・アプリケーションの急速な拡大により、高帯域幅で低レイテンシーの相互接続に対する需要も、より広い市場に拡大しています。イーサネットと比較して、高速相互接続のために設計されたネットワーク技術であるInfiniBandは、世界中の数多くのハイパフォーマンス・コンピューティング施設で新星として登場しています。 「こちらもチェック- InfiniBandネットワークの動向」 InfiniBandチュートリアル: InfiniBandネットワークとは? InfiniBan…
こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前にA/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。これらの評価によりA/Bテストの実施判断をしています。 おすすめ順検索のフィルタリング処理の効果検証として導入し…
テクノロジー事業の為の、Outputブログ。おはようございます🌞 メッチョテック📈です。 今回は、 【テック投資】大規模言語モデルLLMを、理解しよう! 大規模言語モデルLLM 『自然言語処理・機械学習・ディープラーニングの違い (おさらい)』 まずは、「自然言語処理」「機械学習」「ディープラーニング」の違いをおさらい。 -------AI・人工知能 ≠ 機械学習 ≠ 自然言語処理------- 「機械学習」や「自然言語処理」は、『AI・人工知能』を実現する為の技術の1つ。 AI・人工知能 (人間の様な知性を持ったコンピュータの事。) 機械学習 (AI・人工知能を実現させる為の技術の1つ。) …
画像処理の高速化は、アプリケーションのパフォーマンス向上に直結します。特に、リアルタイムでの処理が必要な場合や、大量のデータを扱う場合には、効率的な処理が求められます。以下のTipsは、画像解析の高速化に貢献します。 画像解析を高速化させるためのTips 画像解析の高速化は、リアルタイム処理や大規模なデータセットの分析において重要な課題です。ここでは、画像解析を高速化させるためのいくつかのTipsを紹介します。 目次 並列処理の活用 解像度の調整 効率的なアルゴリズムの選択 GPUの利用 メモリ管理の最適化 1. 並列処理の活用 多くの現代のプロセッサは、複数のコアを持っています。画像解析タス…