第30回 MLOps 勉強会の資料 https://mlops.connpass.com/event/276894/
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GA4のBigQueryエクスポートデータを理解する：GA4＋BigQuery ウェブ分析基盤の活用入門（2）（1/3 ページ） 今回は、Googleアナリティクス4（以下、GA4）のWeb解析をSQLを用いて行うためのデータ連携方法を解説します。GA4のデータをBigQueryにエクスポートすることで、計測した生データを用いた制約のない分析が可能になります。BigQuery連携のための各種手順からデータ構造までを解説します。 連載：GA4＋BigQuery ウェブ分析基盤の活用入門 GA4の生データアクセスを可能にするBigQuery連携 今回は、GA4とGoogle CloudのBigQueryとの連携方法――具体的には、GA4のBigQuery連携の概要、GA4からBigQueryへのエクスポート手順、GA4サンプルデータセットの利用およびデータ構造について解説します。 BigQue
Starting today, PyPI package maintainers can adopt a new, more secure publishing method that does not require long-lived passwords or API tokens to be shared with external systems. About trusted publishing "Trusted publishing" is our term for using the OpenID Connect (OIDC) standard to exchange short-lived identity tokens between a trusted third-party service and PyPI. This method can be used in a
scikit-learn の LabelEncoder を説明変数の変換に使っている例はたくさん見つかる。 しかし、実は本来 LabelEncoder は目的変数の変換に使うことが想定されていることは、あまり知られていない。 これは公式のドキュメントで確認できる。 scikit-learn.org 上記から一部を引用する。 This transformer should be used to encode target values, i.e. y, and not the input X. このように、入力として想定されているのが本来は目的変数であることが読み取れる。 ようするに Iris データセットでいう setosa とか versicolor を 0 とか 1 に変換するのが本来の目的ということ。 メソッドの引数名を見ても X ではなく y になっている。 なので Pipelin
TL;DR: I’ve started a company, Astral, to continue building high-performance developer tools for the Python ecosystem — to keep building Ruff, and to build more Ruff-like things. We’ve raised $4m in seed funding led by Accel, with participation from Caffeinated Capital, Guillermo Rauch (Vercel), Solomon Hykes (Docker), David Cramer (Sentry), and others. I built Ruff to test a theory: that Python t
誰でも使えるNo-code AIを開発しよう 近頃、文章生成AIや画像生成AIが世間を賑わしています。文章生成AI「ChatGPT」は、わずか2か月でユーザー数が1億人を超え、画像生成AIサービス「DreamStudio」は、有償でありながら2か月でユーザーを150万人以上獲得しています。これらのAIサービスが爆発的なトレンドとなった背景には、「専門家が構築する」といったイメージのある従来のAIとは違い、「誰でも簡単に使える」という点が大きいと言えます。 このように、AIをもっと身近に、ふつうの人が作ったりカスタマイズしたりできるようにする動きがあります。それが「No-code AI」です。 No-code AIとは、その名の通り、コードを書かずにAIモデルを作れる手法のことを言います。No-code AIでは、ドラッグ＆ドロップやキー入力など簡単な操作でAIモデルを作ることができます
お知らせ 2024年9月16日 9/19 16時~【Webセミナー】企業経営戦略として各部門・全社員で本気で取り組む 自社の「DXビジネス・トランスフォーメーション」 申込受付中です。 2024年08月14日 「第13回 DX検定™」の結果が発表されました。受検時にご案内したURLにて、同様のID、PWにて確認いただけます。※スマートフォンでは確認ができませんので、PCからご確認ください。 2024年07月04日 第13回DX検定™ の受検に必要なID、パスワード等をメールにて送付いたしました。 本日、件名「【重要】第13回 DX検定(TM)受検情報のご案内」のメールが到着していない方は、2024年7月8日(月)までに、検定事務局までご一報ください。 （企業別受検日を選択された法人の方を除く） 2024年06月25日 第13回DX検定™ のお申込み受付は終了しました。 2024年7月4日（
Semantic Kernelとは、Microsoftが開発しているソフトウェアで、一般的なプログラミング言語から大規模言語モデル（Large Language Models）を扱えるようにする軽量のSDK（Software Development Kit）だ。このSDKを利用することで、開発者は自身が開発するアプリケーションに大規模言語モデルが持つ機能を組み込みやすくなる。2023年4月の時点では、Semantic KernelはC#とPythonに対応しており、OpenAIやAzure Open AI serviceのAPIを通して大規模言語モデルを操作する。Semantic KernelはMITライセンスで公開しているオープンソース・ソフトウェア。 MicrosoftはSemantic Kernel Toolsを利用することで、人工知能（AI）に不慣れな開発者でも、大規模言語モデルの
Metaが2023年2月に公開した大規模言語モデル「LLaMA」を始めとするAIのトレーニングには、Googleが作成した巨大データセット「Colossal Clean Crawled Corpus(C4)」が使用されています。C4は名前の通り「クリーン」なデータで構成されているはずですが、海外メディア・The Washington PostとAI研究者の分析により、このC4に有害なコンテンツが大量に紛れ込んでいることが発覚しました。 See the websites that make AI bots like ChatGPT sound so smart - Washington Post https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2023/ai-chatbot-learning/ OpenAIのChatGPTを皮切りに
2023年4月18日にMicrosoft Research AsiaとMicrosoft Azureのカイ・シェン氏らの研究チームが拡散モデルを使用した小品質の音声合成システム(TTS)である「NaturalSpeech 2」を発表しました。NaturalSpeech 2では数秒の短い音声サンプルを利用する事で、人の声だけでなく歌声までも忠実にシミュレートすることが可能になっています。 [2304.09116] NaturalSpeech 2: Latent Diffusion Models are Natural and Zero-Shot Speech and Singing Synthesizers https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.09116 NaturalSpeech 2 https://speechresearch.github.io/na
🤗 PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Billion-Scale Models on Low-Resource Hardware Motivation Large Language Models (LLMs) based on the transformer architecture, like GPT, T5, and BERT have achieved state-of-the-art results in various Natural Language Processing (NLP) tasks. They have also started foraying into other domains, such as Computer Vision (CV) (VIT, Stable Diffusion, LayoutLM) an
MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models The recent GPT-4 has demonstrated extraordinary multi-modal abilities, such as directly generating websites from handwritten text and identifying humorous elements within images. These features are rarely observed in previous vision-language models. We believe the primary reason for GPT-4's advanced multi-modal
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 サウジアラビアのキング・アブドゥッラー科学技術大学に所属する研究者らが発表した論文「MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models」は、画像の視覚的特徴を捉えて大規模言語モデル（LLM）で高品質な言語出力を行うシステムを提案した研究報告である。ユーザーは、画像1枚と何をして欲しいかの文章をセットに入力すると、画像に応じたテキスト回答が得られる。 「MiniGPT-4」と呼ぶこのシステムは、GPT-4と同様に、画像の詳細な説明文の
Earlier today we announced some changes that will accelerate our progress in AI and help us develop more capable AI systems safely and responsibly. Below is a recap of what DeepMind CEO Demis Hassabis shared with employees: Hi Team When we launched DeepMind back in 2010, many people thought general AI was a farfetched science fiction technology that was decades away from being a reality. Now, we l
米Alphabet傘下のGoogleは4月20日（現地時間）、2014年に買収し、現在はAlphabet傘下の英DeepMindとGoogle Brain Teamを統合し、Google傘下のGoogle DeepMindという企業にすると発表した。 CEOは、現在DeepMindのCEOを務めるデミス・ハサビス氏。Google Brainの責任者、ジェフ・ディーン氏はGoogleのチーフサイエンティストに昇格し、Google ResearchとGoogle DeepMindのチーフサイエンティストを兼任する。ディーン氏はAlphabetおよびGoogleのCEO、スンダー・ピチャイ氏の直属になる。 Google Researchは今後もアルゴリズムやプライバシー、量子コンピューティング、ヘルスケア、責任あるAIなどの分野への取り組みを続ける。 ピチャイ氏は、新ユニットが「AIの進歩を大幅
ChilloutMixの作者によるYouTube配信 リアル系モデルChilloutMixの製作者TASUKU2023様が3月28日、YouTubeで初めてのライブ配信がされました。 配信ではChilloutMixのオススメの設定・パラメータ・プロンプト、誕生秘話、野望などについて語っています。 とてもおもしろいので、まだ見ていない方はぜひご覧ください！ 動画の方法で作られた可愛い画像 配信で紹介された方法で作られた画像です。 こんな感じの美少女をAIで生成することができます。 ChilloutMixの作者によるプロンプトやパラメータ設定 配信で公開されたプロンプトをまとめました。 この設定を参考にしてみてください。 PositivePrompt (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), High detail RAW color ph
chilled_remixとは？ chilled_remixはStableDiffusionとよばれる画像生成AIで動作する生成モデルの一つで、リアルなアジア系美少女の生成を得意としています。以下の画像はchilled_remixを使用して私が作成した画像です。 リアルなアジア系美少女が得意なStableDiffusion生成モデルには、他に有名なものとしてChilloutMixやChilled_re_genericなどがあります。しかし、これらのモデルは現在商用利用ができません。 一方でchilled_remixは商用利用が可能なため、とても重宝されるモデルとして注目を集めています。 chilled_remixのライセンス表記 chilled_remixはChilled_re_genericのレシピ発案者として知られる鎖城郎郭様によって4/19に公開されました。生成した画像の販売だけでな
NVIDIAが、アメリカのコーネル大学と共同で開発したAIモデル「Video Latent Diffusion Model(VideoLDM)」を発表しました。VideoLDMは、テキストで入力した説明に基づき、最大2048×1280ピクセルの解像度、24fpsの動画を最長4.7秒生成することができます。 Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/VideoLDM/ NVIDIA Introduces AI That Generates High-resolution Videos Based On Text Descriptions - Tech News Space https:/
2023/04/19 (更新日: 2023/09/29) 【Stable Diffusion】写真のようにリアルな日本人イラスト用の呪文（プロンプト）【まるで実写】 AIイラスト ※当ブログはアフィリエイト・アドセンスによる収益で運営されています。 モデルも手に入れたし、リアルな日本人のイラストを作りたい でもどんな呪文（プロンプト）を入力すればいい？ こういったお悩みにお答えします。 Stable Diffusionでリアルな日本人のイラストを生成しようと思っても、どんな呪文（プロンプト）を入力すればいいかわからないですよね。 かといって的外れな呪文ばかりを打ち込んでいたら、欲しいイラストはいつまでも手に入らないまま…。 この記事では 生成結果は使用モデルやイラストのサイズで大きく変わる 【Stable Diffusion】写真のようにリアルな日本人イラスト用の呪文（プロンプト）【まるで
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 今年に入ってから、AIの話題が尽きることのない、楽しい日々を送っています。それにしても目まぐるしく発展していっていますね〜 Gaudiyもちょうど1ヶ月前にプレスリリースで発表しましたが、全社的にChatGPT PlusとGithub Copilotを導入して、時代の変化に合わせたプロダクト開発スタイルを模索しているところです。 prtimes.jp （最近AIツールの模索にハマりすぎて3時に寝落ちる日々を送っています。） Twitterでも、#GitHubCopilot使えます のタグをよく見かけますし、GitHub Copilotを使い始めている企業が続々と増えているようです。 ということで、今回は、GitHub Copilot導入後ちょうど1ヶ月の運用を
海外メディア「The Information」が「トヨタの人気車種からAlexaが消える」と報じた。そんな同社は音声アシスタントの自社開発に力を入れており、ChatGPTとの統合を検討しているようだ。 トヨタ、Alexaのサポートを終了2022年10月31日撮影、東京都内の自動車ショールームに掲げられたトヨタ自動車のロゴマーク（画像：AFP＝時事） 「トヨタの人気車種からAlexaが消える」 3月の終わり、そんな一報が飛び込んできた。 Alexaといえば、米アマゾンが開発したAI音声認識サービスだ。Alexaを搭載したAmazon Echoなどの機器に話しかけるだけで、タイマーをセットしたり、お気に入りの曲をかけたりすることができる。持っていない人も、一度は名前を聞いたことがあるであろう。 Alexaはかつて、2021年までに約1兆9900億～2兆1000億円の売り上げを生むともいわれてい
Published 2023/04/20 21:01 (JST) Updated 2023/04/20 21:17 (JST) 対話型人工知能（AI）「チャットGPT」に開発者を装う命令を入力すると、サイバー犯罪に悪用できるコンピューターウイルスを作成することが20日、専門家の調査で分かった。通常はウイルス作成を拒否するが、特殊な命令文によって作成を受け入れた。AI開発企業は犯罪や差別に関わる質問や命令を認識し、助長しない対策を講じているとされるが、簡単にかいくぐれることが判明した。 神奈川県横須賀市が20日にチャットGPTを業務に試験導入する一方で、対話型AIが犯罪や社会の分断を招くことへの懸念が広まる。5月のG7広島サミットなどで、各国政府は適切な法制度やルールの在り方の議論を急ぐことになる。 三井物産セキュアディレクションの吉川孝志氏によると、チャットGPTには悪用を防止する制限がか
ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで
Published 2023/04/20 17:26 (JST) Updated 2023/04/20 17:29 (JST) 鳥取県の平井伸治知事は20日の記者会見で、県職員が政策策定と予算編成、議会答弁資料作成の業務に対話型人工知能（AI）「チャットGPT」を使用することを禁止すると発表した。この三つ以外では、業務にチャットGPTを活用できるかどうか議論を進める考えを示した。 平井氏は「自治体の意思は地域の話し合いの中で決定されるべきものだ」と強調。「県庁は現場の苦労を見て特性を把握するためにある。チャットGPTで地域に適した答えが出てくると思わない。意思決定に関わる部分に使用するのは民主主義の自殺だ」と述べた。 県によると、2月以降、職員が業務で使用するパソコンに制限をかけているという。
横須賀市が自治体初となるChatGPT導入へ。プレスリリース最後の一文が衝撃2023.04.20 14:0041,624 R.Mitsubori AI界の黒船、来航。 神奈川県の中核市、横須賀市が全国の自治体で初めてChatGPTの全庁的な活用実証を始めると4月18日に発表しました。 かねてから｢スマートシティ推進方針｣｢横須賀市デジタル・ガバメント推進方針｣に基づき、積極的にテクノロジーを取り入れてきたという同市が、いちはやく最新AIの導入テストを開始することになります。ちなみに個人情報や機密情報の取り扱いはなく、あくまで職員が利用することで業務効率化のユースケースを創出するのが目的とのこと。 横須賀市では、（株）トラストバンクが提供する自治体専用ビジネスチャットツール｢LoGoチャット｣にChatGPTのAPI機能を連携させることにより、すべての職員が、普段業務で使用しているチャットツ
神奈川県横須賀市は4月18日、横須賀市役所でAIチャットサービス「ChatGPT」を業務に試験導入すると発表した。文章作成や要約、誤字脱字の確認、アイデア創出などに活用。職員の利用を通して、業務効率化のユースケースの創出を目指す。自治体がChatGPTを業務に活用する事例は初という。 自治体支援事業などを手掛けるトラストバンク（東京都渋谷区）提供の自治体専用ビジネスチャットツール「LoGo チャット」に ChatGPT APIを連携させて利用する。ChatGPTには、機密情報や個人情報は入力しないように運用。安全な情報の取り扱いを徹底するとしている。 関連記事 「みずほGPT」誕生か？ みずほFG、Azureの生成AIサービスを活用検討へ みずほフィナンシャルグループが、日本マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」の活用の検討を開始する。ChatGPTなどの大規模言語モ
「日本国内における『ChatGPT』のキーワード検索数は低い」とのプレスリリースが発表され、それに基づいた記事を毎日新聞が書き、Yahoo!トピックスにも掲載されていますが、これは誤りです。 データはSEO分析ツール会社による独自のもの まず注意したいのは、プレスリリースの元となった検索数などのデータは、『Ahrefs（エイチレフス）』というSEO（検索エンジン最適化）分析ツール会社が提供している独自のものだという点です。 つまり、検索エンジンを提供しているGoogle社のデータではなく、あくまでもAhrefs社が独自に分析したデータであり、必ずしも正しい結果を反映させたものであるとは言えません。 なぜ、Ahrefs社提供のデータが誤りだと言えるのか？ SEOの専門家であり、この件についてTwitterで「完全に誤ったデータです」と指摘されていた株式会社so.laの辻正浩氏に話を伺いました
2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTはユーザー（人間）と対話を行う形式でテキストを生成する「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」と呼ばれるものです。ユーザーとの間で文脈に沿ったテキストを生成するのが大きな特徴ですが、適切な返答があることもあれば、どう見ても間違った返答をすることもあります。それでも、これまでのテキスト生成AIよりも格段に品質の高い出力を行う大規模言語モデルだといえます。その品質の高さから、ChatGPTをどう活用すべきかとか、ChatGPTは使うべきではないといった議論も各所で行われるほどです。 本eBookでは、ChatGPTとは何かに始まり、ChatGPTがなぜユーザーの意図に沿った返答を返せるのか、ChatGPTの技術を取り込んだマイクロソフトのBingの概要、ChatGPTからの返答をよりよいものにするためのテ
バーチャルエージェントが対応 サービスデスク機能を提供するJira Service managementでは、新しくチームに加入した社員に対して、バーチャルエージェントがナレッジベースから得た知識などに基づいて自然言語で対応してくれます。 下記では新しくチームに参加したメンバーからの依頼で、バーチャルエージェントのCharlie（チャーリー）がFigmaの環境設定を実行してくれます。 サービスデスクのバーチャルエージェントは24時間365日対応してくれるため、サービスデスクにとっては省力化が、従業員にとってはサービスレベルの向上が期待できます。 社内やチーム特有の用語も説明してくれる Atlassian Inteligenceは社内用語や社内やチーム特有の略語なども理解しています。そのため、中途入社の社員やチームに途中から合流したスタッフがConfluenceなどで共有されているドキュメン
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