AI/機械学習/データサイエンス関連で筆者が注目する、データサイエンティスト検定、G検定/E資格、統計検定、データサイエンス数学ストラテジスト、人工知能プロジェクトマネージャー試験という5つの認定資格や検定試験を紹介する。
概要 2013年から2022年に公開された歴代の自然言語処理モデルをGLUEスコアに沿って整理します。 背景 過去に生み出された革新的な技術は、日々、新しいアイデアや技術が公開される現在でも使われています。これまで、自然言語処理界において、ターニングポイントとなったであろう技術を時系列に振り返ろうと思いました。 自然言語処理モデルについて 自然言語処理モデル活用例 一概に自然言語処理モデルと言っても、それが一体何ものなのか理解し難いと思います。 現代社会で自然言語モデルが活用されている事例には以下のようなものがあります。 自動翻訳 :ブラウザの翻訳機能などで、自動的に翻訳してくれます。 文章自動生成 :文章を自動で要約したり、適当な文章を生成してくれます。 チャットボット:企業の問い合わせサイトなどで、質問した内容に答えてくれます。 自然言語処理モデルとしては、直接、翻訳精度上げるよう
GitHub Copilotの使用方法:Python、PyTorchを少しだけ実装してみた動画解説記事ですPythonGitHub機械学習DeepLearninggithubcopilot 本記事ではVScodeのGitHub Copilot拡張機能を使用しつつ、Python、PyTorchで実装を少しだけ試した内容を動画付きで紹介します。 本記事の内容 0. GitHub Copilotとは 1. GitHub CopilotでMNISTのDataLoaderを作成し、画像を描画してみる 2. 関数の作成・実行と、docstringの自動作成 3. さいごに 0. GitHub Copilotとは 「GiHub Copilot」とは、コーディング時にコーディング内容をAIが自動提案(自動補完機能にほぼ似ている)してくれる機能です。 先に記述したこれから実装したい内容を解説したコメント文や
ラズパイでAI画像認識環境構築 ひさしぶりにラズパイでディープラーニングしようと思ったら、色々変わっていたのでメモ。 追記:ラズパイ5に関しては以下記事参照ください。 前提 ハードウェアやソフトウェアの前提は以下です。 Raspberry Pi 4 Raspberry Pi OS(64-bit) with Desktop 2023-02-21(Bullseye) USBカメラ OSは64bitを使用します。32bitだとライブラリのバージョンが変わってくるのでこの記事のままだとインストールできませんので注意してください。 SDカードの書き込みやハードウェアのセッティングに関しては、以下記事参照ください。 また、上記記事では、カメラとしてRaspberry Pi カメラモジュールを使っていますが、Raspberry Pi OSがBullseyeになってから、使用するライブラリが変わった(Pi
AWS Machine Learning Blog Whitepaper: Machine Learning Best Practices in Healthcare and Life Sciences For customers looking to implement a GxP-compliant environment on AWS for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) systems, we have released a new whitepaper: Machine Learning Best Practices in Healthcare and Life Sciences. This whitepaper provides an overview of security and good ML
2022年4月28日紙版発売 2022年4月25日電子版発売 井口和之 著,辻真吾 監修 B5変形判/256ページ 定価2,860円(本体2,600円+税10%) ISBN 978-4-297-12779-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また,新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は,多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが,複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。 本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて,Pyt
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more Our results held a bigger surprise, though. The smaller number of respondents notwithstanding, the results were surprisingly similar to 2021. Furthermore, if you go back another year, the 2021 results were themselves surprisingly similar to 2020. Has that l
日本電気(NEC)は3月31日、カゴメと食育に悩む家庭に向けて、子供の野菜嫌い克服を目指す「AI(愛)のプリン」を開発すると発表した。 なお、NECはカゴメの野菜摂取推進活動「野菜をとろうキャンペーン」に賛同しており、同取り組みはその一環となる。 カゴメが2019年に行った「子どもの野菜の好き嫌いに関する調査」(全国の3歳〜12歳の子供をもつ女性4,382名が対象)では、野菜が好きな子供でも、そのうち74%は嫌いな野菜があるという。 そこで今回の取り組みでは、子供の野菜嫌い克服を目指し、老若男女を問わず人気がある「プリン」と、同社の説明可能AIである「リンク予測AI」を組み合わせたAI(愛)のプリンを開発する。 リンク予測AIは、物事の関係性を分析し、隠れた関係性を発見する説明可能AI。同社最先端AI技術群「NEC the WISE」のひとつである「グラフベース関係性学習(GraphAI)
AIは囲碁などのボードゲーム、自動運転車、タンパク質構造の解析などさまざまな分野で実用化されています。しかし、一見するとAIとの相性がよさそうな「株式市場への投資」においては、機械学習やAIによる意思決定があまり普及していないとのこと。そこで、ケンブリッジ大学やオックスフォード大学の研究チームが、2000年~2018年に発表された複数の研究から「AIを使った株式投資は実用化できるのか?」を分析した研究結果を発表しました。 A review of machine learning experiments in equity investment decision-making: why most published research findings do not live up to their promise in real life | SpringerLink https://lin
創られた心 AIロボットSF傑作選 (創元SF文庫) 作者:ヴィナ・ジエミン・プラサド,ピーター・ワッツ,サード・Z・フセイン,ダリル・グレゴリイ,トチ・オニェブチ,ケン・リュウ,サラ・ピンスカー,ピーター・F・ハミルトン,ジョン・チュー,アレステア・レナルズ,リッチ・ラーソン,アナリー・ニューイッツ,イアン・R・マクラウド,ソフィア・サマター,スザンヌ・パーマー,ブルック・ボーランダー東京創元社Amazon はじめに 作品をざっと紹介する。労働者として働くロボットを描く作品 反逆を描く作品 AIを描く作品 おわりに はじめに 東京創元社はここ最近、ゲームSF傑作選『スタートボタンを押してください』、銀河連邦SF傑作選『不死身の戦艦』、パワードスーツSF傑作選『この地獄の片隅に』といったワンテーマ・アンソロジーを文庫で多数翻訳・刊行してきているが、そうした流れに新しく連なるのがAIロボット
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