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自然言語処理の検索結果1 - 40 件 / 3745件

  • GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ

    この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした. シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので,勢いで書くことにしました. GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです.名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り,自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています. 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され,様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています. 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め,誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています. This is mind blowing. With GPT-3, I built

      GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
    • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

      役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

        技術ようつべチャンネル集 - Qiita
      • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

        データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

          「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
        • 初学者に教えたい、MicrosoftがGitHubで公開している教材が最高だった! - Qiita

          はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。(もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています!) こ

            初学者に教えたい、MicrosoftがGitHubで公開している教材が最高だった! - Qiita
          • コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言

            コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 (今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。) さて、コンピュータサイエンス(以下「CS」)は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ

            • 文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ

              ※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス(以下CS)を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰? 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何? 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか(※当時は)よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途(単位累積加算制度)とは 学位取得までの流れ そして単位集

                文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
              • 「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」

                文章の「3行要約」を生成するAIのデモサイトを、東大・松尾豊研究室発のAIベンチャーが公開。会話文の要約も得意だ。要約の正確性は「人間に匹敵する」という。 東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA(イライザ/東京都文京区)は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術(NLP)の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成す

                  「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
                • Smoozサービス終了に寄せて

                  202012_smooz.md Smoozサービス終了に寄せて 前置き この文章と、それに含まれる考察や各サービスへの脆弱性報告などはmala個人の活動であり、所属している企業とは関係ありません。 一方で私は、企業が閲覧履歴を収集して何をしたいのか、所属してる企業や他社事例について、ある程度詳しい当事者でもあります。 一般論として書けることは書けるが、(業務上知り得た知識で開示されてないものなど)個別具体的なことは書けないこともあり、また観測範囲に偏りがある可能性もあります。 Smoozに報告した脆弱性2件 最近、Smoozというスマホ向けのブラウザアプリに2件脆弱性の報告をした。 この記事を書いている時点で、Smoozの配布が停止されていて、修正バージョンの入手が出来ない。 2件目についてはまだ返事が来ていない。 脆弱性情報の開示にあたって特段の許可は得ていないが、開発元からも利用停止す

                    Smoozサービス終了に寄せて
                  • Hiroshi Takahashi

                    Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

                    • プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll

                      ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、

                        プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
                      • 機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita

                        こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか?』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本:Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用:アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展:研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ

                          機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
                        • 【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita

                          【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル(Large-scale Language Model, LLM) と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT(OpenAI)、Llama(Meta)、PaLM(Google)があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります: Classification: 感情やポジ

                            【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
                          • 日本の住所の正規化に本気で取り組んでみたら大変すぎて鼻血が出た。 - Qiita

                            先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが(というかそうであることを期待したのですが)、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ

                              日本の住所の正規化に本気で取り組んでみたら大変すぎて鼻血が出た。 - Qiita
                            • なぜリベラルの声は中間層に届かないのか?(鳥海不二夫) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                              Scientific Reportsという論文誌に"Japanese conservative messages propagate to moderate users better than their liberal counterparts on Twitter"という論文が掲載されました. 日本国内の話ですので,折角だから解説したいと思います. 今北産業安倍政権時代の安倍晋三元首相に関する1億2千万件以上の大量ツイートを分析した結果,保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく届いていることが明らかになりました. もうちょっと詳しく東京大学・豊橋技術科学大学・香港城市大学の国際共同研究グループは、1億2千万件を超える安倍元首相に関するツイート(「安倍」または「アベ」が含まれるツイート)を解析し,保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく

                                なぜリベラルの声は中間層に届かないのか?(鳥海不二夫) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                              • 放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る(科目対応表付き)|lumpsucker

                                はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士(厳密は学士(工学)、専攻の区分:情報工学)を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても(=例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても)得られる学位は一律「学士(教養)」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに(教養)では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」

                                  放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る(科目対応表付き)|lumpsucker
                                • 働きながら情報系の大学院を修了した|父

                                  2022年9月末で北陸先端科学技術大学院大学の博士前期課程を修了し、修士(情報科学)が授与された。働きながら通い始めて丸3年かかった。 学位記。大変だったので嬉しい…とても大変だったので学位記が届いたときは万感の思いだった。ただ、このエントリを書いたのは「すげえだろ」とかそういうのとはどちらかと言えば真逆の感情で、僕の修士課程がどのくらい低空飛行でどのくらい誰にでもできることなのかを詳らかにして同じような境遇の人を鼓舞することが目的だ。そのために敢えてみっともない、見栄を張りたいなら書く必要のない恥まで含めてある。学位というものに一抹の未練がある人は是非読んで欲しい。 筆者について進学時36歳、修了時39歳。 職業はソフトウェアエンジニア。2児の父。4流大の文学部卒。 暇な人は過去のエントリに詳しいが、別に読まなくても構わない。 入学まで僕が大学院進学を決意したのは元同僚で友人のさのたけと

                                    働きながら情報系の大学院を修了した|父
                                  • マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai

                                    米マイクロソフト(Microsoft)は、あらゆる年齢層の人がIoT(モノのインターネット)の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム(IoT for Beginners, curriculum)」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間/24レッスンで学習できる。 >>公式ブログ 該当ページ(英語) マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners(初心者のための機械学習)」も公開している。本カリキュラムは12週間/24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは

                                      マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
                                    • 【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                                      このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1(コンピューティング、ストレージ、データベー

                                        【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                                      • 大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ

                                        先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学

                                          大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ジョイジョイジョイ
                                        • AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた

                                          スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理(NLP)の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』(以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE)は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV

                                            AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
                                          • 日本人CTOがシリコンバレーで25歳で起業し、660億円で買収されるまでの道のり

                                            大学時代に日本屈指の技術系スタートアップCTOを経験。25歳で日本から飛び出して、シリコンバレーで起業した ――まず太田さんがシリコンバレーで起業するまでの経緯を聞かせてください。 高校生の時に初めて携帯電話を買ってもらいました。その携帯がiアプリといって、Javaのプログラムが動作する端末でした。そこで近くの書店でプログラミングの本を買って、簡単なシューティングゲームを作りました。 すると、それが40万件以上ダウンロードされたんです。塾の帰りなど、隣にいる人が自分の作ったゲームをプレイしているのを見て驚きました。それが最初のコンピュータ、インターネットの原体験で、そこからプログラミングにのめり込んでいきました。 太田 一樹(Treasure Data 共同創業者 取締役) 1985年生まれ。東京大学大学院情報理工学研究科修士課程修了。学部課程在学中の2006年、自然言語処理と検索エンジン

                                              日本人CTOがシリコンバレーで25歳で起業し、660億円で買収されるまでの道のり
                                            • 東京大学深層学習(Deep Learning基礎講座2022)深層学習と自然言語処理

                                              東京大学深層学習(Deep Learning基礎講座2022)https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。

                                                東京大学深層学習(Deep Learning基礎講座2022)深層学習と自然言語処理
                                              • ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話|けんすう

                                                こんにちは! 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下

                                                  ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話|けんすう
                                                • 「実用的でないPythonプログラミング」がよかった - Stimulator

                                                  はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。(訳者が同僚である) 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ

                                                    「実用的でないPythonプログラミング」がよかった - Stimulator
                                                  • はてブの「人気コメント」に Yahoo! の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入

                                                    ⓘ人気コメント算出アルゴリズムの一部にヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています さっきまでは無かったのでここ1時間~数十分くらいで変更されたのか 「建設的コメント順位付けモデルAPI」ってのはこれか Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している深層学習を用いた自然言語処理モデル(AI)のAPIを無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社 Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している 深層学習を用いた自然言語処理モデル(AI)のAPIを 「NewsPicks」、「攻略大百科」、「ママスタコミュニティ」へ無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社

                                                      はてブの「人気コメント」に Yahoo! の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入
                                                    • ChatGPTでの英文校正というチート:使い方・注意点まとめ - Riklog

                                                      論文は多くの場合英語で書くわけですが、残念ながら論文の質は一部英語の文章力で判断されてしまいます。 文章が読みにくければ、査読者の読む気がうせます。そうなると良いスコアを得ることは非常に難しいものです。 ChatGPTをご存知でしょうか?無料でAIになんでも聞けるツールなのですが、なんとその英文校正能力が素晴らしいのです。 これを上手く使えば、英語のハンデをうまく解消できます。 この記事では、ChatGPTで英文校正をする際、どういう点に気をつければよいか、自分の経験をもとにまとめました。 論文の英文校正はChatGPTがピカイチ ChatGPTとはAI(自然言語処理)により、まさに「AIとチャットする」無料のサービスです。 OpenAIというプロジェクトで歴史があるようですが(詳しくは調べていません)、特に去年にtrainingが完了した現在のバージョンは、本当に素晴らしい出来です。 こ

                                                        ChatGPTでの英文校正というチート:使い方・注意点まとめ - Riklog
                                                      • GWにChatGPTについて振り返りたい人向けまとめ - まなめはうす

                                                        今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください! 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも? 週刊東洋経済 2023/4/22号(ChatGPT 仕事術革命) 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI

                                                          GWにChatGPTについて振り返りたい人向けまとめ - まなめはうす
                                                        • プログラミングを学ぶにあたって詰まったことと、そこから学んだこと - mizchi's blog

                                                          toyokeizai.net satoru-takeuchi.hatenablog.com 全然レイヤーが違うが、自分が何に悩んで、どういう風に理解したか、思い出しながら書き出してみる。 プログラミング歴 20歳からなので、現時点で10年ぐらいだが、中学生の時ちょっと触ったことがあった。 14 歳: 病気で入院したときに暇すぎて、2 週間ほど VBA を触った 大学 1 年: 大学の選択科目で Java, 夏休みに Python と Ubuntu の独習 大学 3 年: Python で自然言語処理のバイト 大学 4 年: Android アプリを作るバイト、就活ポートフォリオとして node/Websocket で MMO 一社目: Unity, ActionScript, Haskell, JavaScript 以降~: JavaScript/CoffeeScript/TypeScri

                                                            プログラミングを学ぶにあたって詰まったことと、そこから学んだこと - mizchi's blog
                                                          • Python自然言語処理テクニック集【基礎編】

                                                            自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory(Ubuntu)で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません!テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco

                                                            • エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                              (『IT Text 自然語処理の基礎』より) 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊

                                                                エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                              • ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf

                                                                ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間1億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です

                                                                • ブラックフライデー&サイバーセール開催! Udemyでは何を買う? 編集部の2021年イチ押しトピック10選 - はてなニュース

                                                                  新型コロナウイルスの影響で、リモートワーク(テレワーク)やオンラインでの学習といった働き方・学び方の大きな変化は2021年も続いています。そんな2021年もあとわずか。やり残したことや学び残したことはありませんか? オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2021年11月19日(金)~2021年12月1日(水) の間、年間最大のセール「ブラックフライデー&サイバーセール」 を開催します! 対象の講座がなんと1,200円から購入可能になります。 ブラックフライデーセールは11月19日(金)~11月26日(金)、サイバーセールは11月29日(月)〜12月1日(水)の開催です。11月27日(土)〜11月28日(日)はセール対象外なので、ご注意ください。 講座は買い切りなので、おトクなこの期間に気になる講座を購入しておいて、時間ができたときに自分のペースで学んでみるのもいいかもしれません

                                                                    ブラックフライデー&サイバーセール開催! Udemyでは何を買う? 編集部の2021年イチ押しトピック10選 - はてなニュース
                                                                  • 中学生でもわかる深層学習

                                                                    第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)

                                                                      中学生でもわかる深層学習
                                                                    • GPTの仕組みと限界についての考察(2.1) - conceptualization

                                                                      全3回のシリーズパート2の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 (2.1)各技術の定性的な説明(本記事) (2.2)Transformerのアルゴリズム詳細 (2.3)GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ

                                                                        GPTの仕組みと限界についての考察(2.1) - conceptualization
                                                                      • 【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ

                                                                        第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長(GPTが文脈を意識できる過去の単語数)」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構(そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み)」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。

                                                                          【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
                                                                        • 機械学習で「地動説」は生まれない。天才少年が「AIは存在しない」と主張する理由 | Ledge.ai

                                                                          「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン(IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者)として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ

                                                                            機械学習で「地動説」は生まれない。天才少年が「AIは存在しない」と主張する理由 | Ledge.ai
                                                                          • 結城浩とChatGPTの対話

                                                                            ChatWithChatGPT.md 結城浩とChatGPTの対話 2022年12月2日 「質問」は結城浩の文章です。 「回答」はChatGPTの文章です。 質問 ChatGPTという対話するAIツールがあります。人間が質問を投げかけるとそれらしく対話して回答してくれるツールです。こういうツールに対してどんな質問を投げかけたらおもしろい対話になるでしょうかね。何かアイディアがあったら聞かせてください。具体的な質問を知りたいなあ。 回答 ChatGPTは自然言語処理能力が高いため、人間が自然に投げかける質問をそれらしく受け答えることができます。例えば、ニュースやスポーツに関する話題、人間の心理や行動、哲学的な問題、文化や歴史に関する話題など、様々なテーマについて対話することができます。また、ChatGPTを用いた対話は、人間のようなスムーズな会話のように進むことができますので、おもしろい対話

                                                                              結城浩とChatGPTの対話
                                                                            • 30分で完全理解するTransformerの世界

                                                                              はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル(Attention Is All You Need)の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま

                                                                                30分で完全理解するTransformerの世界
                                                                              • 放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker

                                                                                はじめにこの記事は、放送大学の(主に情報コースを中心とする)学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 (2023年2月追記)その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て(上記の記事にある通り、文系

                                                                                  放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker
                                                                                • 2020年のSEOまとめ

                                                                                  2020年のSEOで成功するための最重要な方法と考え方を書きました。 参考:SEO予測記事 2021年のSEOまとめ 2020年後半のSEOまとめ 2019年のSEOまとめ 2018年のSEOまとめ 参考2:動画で一部解説しました。 2019年はSEOの役割が大きく変わった2019年のSEOで最大のインパクトは大別して2つあります。 企業サイトや大手サイトですら変動で落ちやすくなった事コンテンツの制作・維持コストの高騰2020年はこの流れが更に加速するものと考えられます。1つ1つ見て行きましょう。 企業や大手サイトですら落ちる現実具体的に挙げる事は控えますが、かなりの数の有力サイトがGoogleのアップデートで順位下落しました。 2017年の健康アップデートから始まり、2018年頃までは、医療健康ジャンルや、YMYL関連ジャンルを中心に権威性がかなりの強さで重視されていましたよね。 つまり