AI IoT

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商用利用も可能:

rinnaは13億パラメーターを持つ日本語に特化したGPT言語モデルをMITライセンスで公開した。性能は約14パープレキシティー。一般的な日本語の特徴を持つ文章を自動生成できるという。

(2022/01/27)

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Amazon SageMaker Studio Lab入門:

無料で使えるStudio Labは、どうやって使えばよいのか。Studio Labプロジェクトランタイムの起動から、CondaによるPython環境の操作やエクスポートなどについて説明する。

(2022/01/27)

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解決!Python:

インスタンス変数/インスタンスメソッド/クラスメソッド/スタティックメソッド/プロパティなどを含んだクラスの定義方法と注意点を紹介する。

(2022/01/25)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Ray Tuneというハイパーパラメーターチューニングパッケージを使って、隠れ層や学習率などをチューンしてみました。その結果は果たして?(やっちゃダメなこともやっちゃったよ)。

(2022/01/24)

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数学×Pythonプログラミング入門:

積分法に関する数値計算のプログラミングの方法を見ていく。最初に台形公式やシンプソンの公式を使った方法を紹介し、次に乱数を使ったモンテカルロ法による近似方法を見る。

(2022/01/20)

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高価な専用線を引けない医療機関でも利用可能:

神戸大学と香川大学、高知赤十字病院、オリンパス、NTTドコモは、リアルタイムで複数の人による医用映像確認とアノテーションを実現する遠隔医療の実証実験を2022年2月23日に実施する。

(2022/01/18)

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解決!Python:

外部パッケージであるClickは属性ベースでPythonスクリプトに与えられたさまざまな位置引数やオプションを手軽に解析できる。

(2022/01/18)

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AI・機械学習のツール&ライブラリ:

2大フレームワークであるTensorFlow/PyTorchに対して検索トレンドや研究論文数、Kaggle実用数などでの比較を行う。総括として「どちらを使うべきか」について筆者なりの考察を加える。

(2022/01/17)

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「不正スコア」の算出理由も説明可能:

トーマツはAIを使って、会社と勘定科目の単位で不正を検知する不正検知モデルを開発した。2022年1月に本格導入を開始する。「さまざまな企業監査事案に網羅的に対応可能な手法を確立した」という。

(2022/01/11)

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解決!Python:

argparseモジュールを使い、コマンドラインを通して渡される位置引数/オプション引数を処理する方法を紹介する。

(2022/01/11)

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AI・機械学習の業界動向:

2021年は、Transformerを中心に技術が発展し、日本語モデルの利用環境も整ってきた。また、ローコード/ノーコードをうたうAIサービスも登場した。2022年の「AI/機械学習」界わいはどう変わっていくのか? 幾つかの情報源を参考に、8個の予測を行う。

(2021/12/27)

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僕たちのKaggle挑戦記:

前回に引き続きEDAと特徴量エンジニアリングを行って、今回は最後にできあがったデータフレームで学習をしてみましょう。目指せ! スコアアップ!

(2021/12/24)

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2025年には社会インフラ向けITが“普及期”に:

矢野経済研究所は、国内の社会インフラIT市場に関する調査結果を発表した。2020年度の市場規模は、対前年度比2.9%減の5948億円。2019年度までの微増推移から一転して、2017年度以来の前年度割れとなった。

(2021/12/23)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「tf-idf」について説明。各文書中に含まれる各単語が「その文書内でどれくらい重要か」を表す尺度で、具体的には「(ある文書における、ある単語の出現頻度)×(ある単語の文書間でのレア度)」などの計算値のこと。主に文書検索やレコメンデーションに使われている。

(2021/12/23)

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65.7%の企業が「AI活用を進めていない」:

AI insideは、DX推進のためのAI活用やAIの内製化、AI人材の育成状況に関する調査結果を発表した。AIソリューションを導入している企業のうち自社開発に取り組んでいる割合は37.2%。人材不足が課題として挙がった。

(2021/12/22)

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解決!Python:

sysモジュールのargv属性を使って、スクリプトファイルに与えられたコマンドライン引数を受け取り、それを処理する方法を紹介する。

(2021/12/21)

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AutoML OSS入門(8):

AutoML OSSを紹介する本連載第8回は「Ludwig」を紹介します。Ludwigは「データ型ベース(Datatype-based)」という思想を取り込むことでさまざまな課題に対する柔軟かつ容易な最適化を可能にしたAutoML OSSです。

(2021/12/21)

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Amazon SageMaker Studio Lab入門:

メールアドレスだけで無料で使えるStudio Labは、同種のColabとどう違うのか。Studio Labプロジェクトランタイムのスペック(CPU/GPUや、実行時間、メモリ、ディスクサイズなど)や機能(ランタイムの保存と再開など)について説明する。

(2021/12/20)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセット「SVHN」について説明。約10万枚(難易度が低いサンプルを含めると約63万枚)の「Googleストリートビューから切り抜いた家の番地における1文字分の数字」の「画像+ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。TensorFlow、PyTorchにおける利用コードも紹介。

(2021/12/16)

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解決!Python:

mathモジュールのperm/comb関数、itertoolsモジュールのpermutations/combinations関数を使い、順列や組み合わせの総数や組を得られる。

(2021/12/14)

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「行財政改革への貢献度」「オープンガバメント」などの項目で1位:

早稲田大学電子政府・自治体研究所は、「第16回早稲田大学世界デジタル政府ランキング2021」を発表した。1位はデンマーク、2位はシンガポール、3位は英国。日本は9位だった。

(2021/12/13)

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AutoML OSS入門(7):

AutoML OSSを紹介する本連載第7回は、KerasベースのAutoML OSSである「AutoKeras」を解説します。AutoKerasは、ENAS(Efficient Neural Architecture Search)によりニューラルネットワークの構造設計とハイパーパラメーターチューニングを自動で行うツールです。

(2021/12/13)

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僕たちのKaggle挑戦記:

今回はseabornライブラリを使用して、Titanicデータセットの各列が生死とどのような関係にあるかを(少しだけ)確認してみました。それだけで、スコアはアップ!

(2021/12/10)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「コサイン類似度」について説明。2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には2つのベクトルがなす角のコサイン値のこと。1なら「似ている」を、-1なら「似ていない」を意味する。主に文書同士の類似性を評価するために使われている。

(2021/12/08)

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解決!Python:

ある年がうるう年かどうかを判定するには、calendarモジュールが提供するisleap関数を使うのが簡単だ。また、同じ動作をする関数のコードも紹介する。

(2021/12/07)

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Google Colaboratory入門:

Colabは無償で使えるが、実行時間など制限もある。この制限を低減できる上位版のColab Proと、最上位版のPro+を紹介。GPUや実行時間、メモリ、ディスクサイズ、Proのみで使えるターミナル機能、Pro+のみで使えるバックグラウンド機能などについて説明する。

(2021/12/06)

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「JupyterLab」ベースのノートブック開発環境でAWSリソースを利用:

AWSはJupyterノートブックを使用して機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」のプレビュー版を発表した。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。

(2021/12/03)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Kaggle公式「機械学習」入門/中級講座の次は、本稿で紹介する動画シリーズで学ぶのがオススメ。記事を前中後編に分け、後編では交差検証を用いたモデルのスタッキングやブレンディングを試した体験を共有します。

(2021/12/02)

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AWSチートシート:

AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAIドキュメント分析サービス「Amazon Textract」をPythonで利用する方法を紹介する。

(2021/12/02)

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会話を録音しなくても利用可能:

大日本印刷は、顧客が話す声から顧客の感情をAIでリアルタイムに解析し、その結果を接客オペレーターに通知するシステムを開発した。リモートで接客中のオペレーターに顧客の感情を伝えることでより効果的な接客、商談を支援するという。

(2021/12/01)

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僕たちのKaggle挑戦記:

Kaggle公式「機械学習」入門/中級講座の次は、本稿で紹介する動画シリーズで学ぶのがオススメ。記事を前中後編に分け、中編ではOptunaを使ったハイパーパラメーターの自動チューニングを試した体験を共有します。

(2021/12/01)

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