AI IoT

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3つの重要な技術トレンドがある:

Gartnerは「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2022を公開した。そこで示された25の先進テクノロジーは、没入体験の進化と拡大を可能にし、人工知能(AI)の自動化を加速し、技術者による成果の提供を最適化する見込みだ。

(2022/08/15)

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解法を解説し、同じような問題を作り出すことも可能:

ニューラルネットワークは高度な数学の問題を解くことはできないと広く信じられてきた。MITはこの神話を打ち破るため、ニューラルネットワーク「OpenAI Codex」を用いてテキストで事前学習し、コードで微調整することで、大学レベルの数学問題を正答率81%で解くことに成功した。これまでの正答率は8.8%だったという。さらに問題について解説したり、新たに問題を生成したりすることも可能だ。

(2022/08/09)

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解決!Python:

//演算子と%演算子、divmod関数を使って2つの値の商と余りを求める方法を紹介。被除数や除数に負数が含まれている場合についても見てみる。

(2022/08/09)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「混同行列」について説明。陽性/陰性のどちらかに分類する二値分類のタスク(問題)に対する評価指標の計算式などで活用される4セル(=2行×2列)の分割表を指す。

(2022/08/08)

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AI・データサイエンスで遊ぼう:

ニューラルネットワークモデルで開店場所の候補地を推測する際に、どんなデータを使ったか、どんなコードをJupyterノートブックに書いたかを説明します。

(2022/08/05)

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簡単に試せるAI・機械学習:

テキストプロンプト(文章)から画像を生成するAIサービス「craiyon.com」。その概要と使い方、サンプル実行例のギャラリーに加えて、「どういった文章を入力すればよいか?」や「生成した画像は使ってもいいのか?」といった気になる点も紹介する。

(2022/08/04)

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解決!Python:

shutilモジュールが提供するcopy/copy2/copytree関数を使って、ファイルやディレクトリをコピーする方法を紹介する

(2022/08/02)

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数学×Pythonプログラミング入門:

AI/機械学習で使われるデータを表現するためにはベクトルや行列などの線形代数を理解することが必要不可欠。今回は行列の内積の計算方法とその応用について、プログラミングの方法を初歩から見ていく。

(2022/08/01)

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AI・データサイエンスで遊ぼう:

たまたま手元にあった山盛りの店舗データを使ってこんなことしてみた! AI開発の試行錯誤を実際に体験してみよう!

(2022/07/29)

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リクルート事例で分かる数理最適化入門(3):

リクルートにおける数理最適化の応用事例を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるのかを紹介する連載。今回は、3000万以上のユーザーに未経験サービスを促すギフト券配信の割当問題、CMの出稿割当問題をどう解決したかを解説する。

(2022/07/29)

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数学×Pythonプログラミング入門:

AI・機械学習で使われるデータを表現するためにはベクトルや行列などの線形代数を理解することが必要不可欠。今回は行列の各種計算や行、列の抽出、形状の変更方法などについて、プログラミングの方法を初歩から見ていく。

(2022/07/27)

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センター英語を例に分かる、自然言語処理入門(1):

センター試験を例に、自然言語処理の基礎を解説する本連載。第1回はコンピュータが言葉を認識するための手法について。

(2022/07/27)

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解決!Python:

shutilモジュールが提供するmove関数を使って、ファイルやディレクトリの名前を変更したり、移動したりする方法を紹介する。

(2022/07/26)

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より良い出典を見つけやすい:

MetaはWikipediaの記事の正確性に役立つAIモデルを開発した。Wikipediaの記事には内容を裏付ける出典が記載されている。この出典がふさわしいものかどうかを判定し、より良い出典が提示するAIモデルだ。

(2022/07/22)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「DX」について説明。デジタルデータとデジタル技術(AIやデータサイエンス)を活用することによって、ビジネス上の新しい価値を生み出すことを指す。

(2022/07/22)

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ものになるモノ、ならないモノ(92):

昨今にわかに注目を集めているNFTだが、市場が拡大してゆくのか、単なる一過性の盛り上がりに終わるのだろうか。NFTマーケットプレースのAdam byGMOに、NFTの現状とその魅力を聞いた。

(2022/07/22)

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開講期間は2022年9月〜2022年12月:

データサイエンティスト協会は、オンラインで受講できる「データサイエンティスト養成講座」を2022年9月に開講する。予測を行う上で重要な「判別モデル」と「回帰モデル」の2つのモデル作成について基礎を学ぶ。

(2022/07/21)

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「Python+PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳(2):

精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第2回はユースケースごとに「JoeyNMT」をカスタマイズする方法や、Discordのチャットbotに組み込む方法を解説します。

(2022/07/21)

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解決!Python:

pathlibモジュールが提供するPath.renameメソッドを使って、ファイルやディレクトリの名前を変更したり、移動したりする方法を紹介する。

(2022/07/20)

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Python入門:

代入演算子/算術演算子/比較演算子/ブール演算子など、Pythonで各種の演算を行うための記号類をまとめる。

(2022/07/15)

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人気連載まとめ読み! @IT eBook(93):

人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する@IT eBookシリーズ。第93弾は、連載「エンジニアが知っておくべきAI倫理」全4回を電子書籍化しました。AIが身近なものになった昨今、直接AI開発に関わらないエンジニアにとっても必要となってくるAI倫理についての知識を一から学べます。

(2022/07/14)

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「サステナビリティー」への取り組みとしても導入が進む:

日本IBMは、「世界のAI導入状況 2022年(Global AI Adoption Index 2022)」の日本語版を発表した。それによると、AIが利用しやすく、実装しやすくなってきており、世界のAI導入率は着実に高まっているという。

(2022/07/13)

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解決!Python:

osモジュールが提供するrename関数とrenames関数を使って、ファイルやディレクトリの名前を変更したり、移動したりする方法を紹介する。

(2022/07/12)

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AI・機械学習のデータセット辞典:

データセット「Diabetes」について説明。442件の糖尿病の「表形式データ(年齢/血圧/血糖値などの10項目)」+「ラベル(1年後の糖尿病進行度)」が無料でダウンロードでき、回帰問題などのディープラーニングや統計学/データサイエンスに利用できる。scikit-learnにおける利用コードも紹介。

(2022/07/11)

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60以上の統計データを集計:

比較サイトのComparitech.comは、IoTの普及拡大が幅広い分野で進んでいることを示す60以上の統計データを紹介した。デバイスの普及台数は100億台を超え、幅広い分野で役立っているものの、システム構築に携わる人員が不足している。

(2022/07/07)

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AI・機械学習の無料電子書籍:

「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本/ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。

(2022/07/07)

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解決!Python:

open関数とpathlib.Path.touch/write_textメソッドを使ってファイルを作成する方法と、os.remove関数とPath.unlinkメソッドを使ってファイルを削除する方法を紹介。

(2022/07/05)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「マルチモーダルAI」について説明。数値/画像/テキスト/音声など複数のモダリティー(データ種別)を組み合わせて、もしくは関連付けて処理できる単一のAIモデルを指す。

(2022/07/04)

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Python入門:

Pythonには「キーと値」の組を管理するためのデータ構造として「辞書」がある。その基本的な使い方とリストやタプルとの違いなどについて触れる。

(2022/07/01)

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「Python+PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳(1):

精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第1回は海外の大学で教材として使われている「JoeyNMT」のインストール方法やモデルの訓練方法を紹介します。

(2022/06/29)

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解決!Python:

pathlibモジュールのPathクラスが提供するmkdir/rmdirメソッドを使って、Pythonのコードからディレクトリを作成/削除する方法を紹介する。

(2022/06/28)

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