AI IoT

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選好最適化アルゴリズム「DiscoPOP」 オックスフォード大、ケンブリッジ大と協力:

AIスタートアップのSakana AIは、LLMによって発見、記述された新しい選好最適化アルゴリズムである「DiscoPOP」を発表した。「DiscoPOPの研究は、AIの自己改良プロセスを実現するために最新のAIを利用するアプローチが大きな可能性を持つことを示している」と述べている。

(2024/06/18)

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解決!Python:

datetimeモジュールのdatetimeクラスやdateクラスのweekday/isoweekday/strftimeメソッド、calendarモジュールのweekday関数を使って日付から曜日を取得する方法を紹介する。

(2024/06/18)

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調査対象10カ国の中で日本は最下位:

ネットアップは、年次レポート「クラウドの複雑性に関するレポート」を発表した。世界10カ国を対象に、AIプロジェクトの進行度やAIの課題などについて調査した結果をまとめたもの。

(2024/06/17)

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心はバグだらけだにゃあ:

「Command-R+」対「GPT-4o」対「Gemini 1.5 pro」の、お悩みデバッグ頂上決戦ファイッ!

(2024/06/17)

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@IT/Deep Insiderの歩き方:

データ分析、AI/機械学習の実装、生成AIの活用(まとめてデータサイエンス)は、もはや多くの人に必要な知識となっています。これらの基礎はどうやって学べばよいのでしょうか? オススメの勉強方法を紹介します。

(2024/06/13)

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外部情報を取り込み、信頼性と関連性を高められる:

Cohereは、企業が生成AI活用を推進する上でRAGが重要な役割を果たすとし、5つの理由を解説した。

(2024/06/11)

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解決!Python:

ビット単位のAND/OR/XOR/NOT演算とビットシフト演算について紹介し、それらによってビットパターンがどう変化するかを確認していく。

(2024/06/11)

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Mistral AIモデルを自社ニーズに適応可能:

Mistral AIは、同社の大規模言語モデルへのアクセスポイント「La Plateforme」にモデルのカスタマイズサービスを導入し、ユーザーがAIアプリケーションのパフォーマンスと速度の改善や、きめ細かな編集を管理できるようにしたと発表した。

(2024/06/10)

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IT用語解説系マンガ:食べ超(208):

生成された経営プランをひた走り、何かの頂(いただき)を目指しましょう。※皆さんご存じかとは思いますが、本作はフィクションです。

(2024/06/10)

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既存アプリ、デバイスでもスマートホーム機能を組み合わせて新たな価値を提供可能に:

Googleは、スマートホームアプリケーション開発やスマートホームとの統合を支援する「Home API」「Homeランタイム」を発表した。全ての開発者が「Google Home」向けの製品やアプリを開発、提供できるようになるとし、5つのポイントを解説した。

(2024/06/08)

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世界10カ国の企業の72%が財務へのAI活用に積極的:

KPMGインターナショナルは調査結果「AIを用いたこれからの財務報告と監査」を発表した。財務報告プロセスでAIを試験的に導入または使用している企業が72%に上ることが分かった。

(2024/06/07)

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Pythonデータ処理入門:

pandasのDataFrameオブジェクトの要素を選択するにはたくさんの方法があります。その中からat属性とiat属性、それからブーリアンインデクシングと呼ばれる方法を用いてアクセスする方法を紹介しましょう。

(2024/06/07)

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やさしい確率分布:

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第2回。推測統計の基礎となる確率分布のうち、離散型確率分布で代表的なベルヌーイ分布と二項分布の意味や特徴などを解説します。

(2024/06/06)

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ユースケースに基づいて実装アプローチを提言:

ITRは、ホワイトペーパー「生成AIの真価を引き出すアプリケーション戦略」を公開した。生成AIのユースケースごとに、最適なアプリケーション利用形態を選択するための検討ポイントを整理している。

(2024/06/04)

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解決!Python:

文字列とバイト列を相互に変換するには、文字列のencodeメソッドとバイト列のdecodeメソッドを使うか、str関数とbytes関数を使うのが簡単だ。それらの方法を紹介する。

(2024/06/04)

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「勉強している方がましだ」と思えたらシメタモノですわ:

アクセルとブレーキを同時にガン踏みするような行為はナーンセーンスですわね。

(2024/06/03)

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AIが生成した画像かどうかを判別するツールを開発中:

OpenAIはデジタルコンテンツを検証する際に必要な基準を確立するため、C2PAの運営委員会に参加すると発表した。また、同社のツールで作成されたコンテンツの真正性を研究する取り組みも併せて発表した。

(2024/06/01)

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テキスト生成AIのサービス開発者が対象:

デジタル庁は、「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック(α版)」を公開した。政府情報システムを対象に、テキスト生成AI固有と思われるリスクに焦点を当て、留意点を紹介している。

(2024/05/31)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「ミンコフスキー距離」について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、マンハッタン距離(L1ノルム)やユークリッド距離(L2ノルム)、チェビシェフ距離(L∞ノルム)などを一般化したもの。パラメーター「p」の値を調整することで柔軟に距離を表現できる。

(2024/05/29)

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解決!Python:

7-Zip(.7z)形式のアーカイブを展開したり、そこに格納されているファイルを読み込んだり、各種情報を取得したりする方法を紹介する。

(2024/05/28)

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D&Aリーダーの役割を再定義:

ガートナージャパンは、2024年のデータ/アナリティクス(D&A)のトップトレンドを発表した。同社は企業のITリーダーに対して「このトレンドを自社のD&A戦略に反映させるように取り組むべきだ」と提言している。

(2024/05/24)

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オープンソース、製品、エコシステムの革新を推進:

IBMは年次イベント「THINK」において、同社のAIおよびデータプラットフォーム「watsonx」によって企業におけるAI導入、活用の支援を推進する一連の取り組みを発表した。

(2024/05/24)

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Pythonデータ処理入門:

DataFrameオブジェクトにはたくさんの属性やメソッドがあります。その中から今回はDataFrameオブジェクト自体に関する情報を調べたり、これを他のオブジェクトに変換したりするのに使えるものを紹介します。

(2024/05/24)

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企業と一般消費者で生成AIの捉え方に違い:

アルテリックスは、生成AIに対する認識と心情に関する調査レポートを発表した。日本企業の77%が「生成AIはビジネス価値を高める」と回答したものの、一般消費者の3分の1は生成AIに対して懐疑的な印象を持っていると答えた。

(2024/05/23)

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「最も速く、最もインテリジェントなWindows PC」を提供:

Microsoftは、AIのために設計された新たなWindows PC「Copilot+ PC」を発表した。2024年6月18日に同社とOEM各社が第1弾を発売する。

(2024/05/23)

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ものになるモノ、ならないモノ(96):

ChatGPTをはじめとする生成AIが注目を集める中、生成AI技術を使って音楽を自動で生み出すWebサービスが続々と登場している。音楽生成AIの実力はどのようなものなのか。音楽制作事業者としての視点で、生成AIが生み出す音楽を考察する。

(2024/05/23)

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TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

TensorFlow+Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3(TensorFlowバックエンド)での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。

(2024/05/22)

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「Plus」「Team」「Enterprise」プランユーザー向けに順次提供開始:

OpenAIは「ChatGPT」のデータ分析機能の強化を発表した。表やグラフを操作したり、「Google ドライブ」や「Microsoft OneDrive」からファイルを直接追加したりできるようになるという。

(2024/05/21)

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解決!Python:

Pythonで7-Zip(.7z)形式のアーカイブを作成し、そこにファイルを書き出すにはpy7zrパッケージのSevenZipFileクラスを使うのが便利だ。その基本的な使い方を紹介する。

(2024/05/21)

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ネイティブマルチモーダルモデルと軽量オープンモデルの両ファミリーを拡充:

Googleは、大規模言語モデル「Gemini 1.5 Pro」のアップデート、新しい軽量モデル「Gemini 1.5 Flash」、Gemini APIの新機能、軽量オープンモデルファミリー「Gemma」の新モデルを発表した。

(2024/05/20)

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Generative AI Summit Tokyo '24 セッションレポート:

新しい技術が注目を集めると、期待とともに「思ったほど普及しないかもしれない」と感じることがある。個人的に思うだけならいいが、技術の業務展開においては致命的な問題になり得る。組織の中で新しい技術を“当たり前の技術”にするにはどういったマインドセットが必要なのか。

(2024/05/20)

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