AI IoT

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人とAIとの新たな関係を示唆:

ガートナージャパンは、2025年に企業や組織にとって重要なインパクトを持つ10個の「戦略的テクノロジーのトップ・トレンド」を発表した。「今後10年間にCIO(最高情報責任者)などのITリーダーにとって顕著な破壊と機会をもたらすトレンドにスポットライトを当てた」としている。

(2024/10/30)

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GitHub Universe 2024:

GitHubは2024年10月29日〜30日に開催された年次イベント「GitHub Universe」で、GitHubやGitHub Copilotに関する新機能や新サービス、アップデートを発表した。主な発表内容をまとめた。

(2024/10/30)

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ベンチマークで他の主要オープンウェイトモデルをどれぐらい上回ったのか?:

Cohereの研究部門は高性能な多言語モデルファミリー「Aya Expanse」を発表した。23の言語にわたって優れた性能を発揮し、ベンチマークで他の主要なオープンウェイト(重み)モデルを上回っている。

(2024/10/29)

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解決!Python:

Pythonに標準で付属するcollectionsモジュールには名前付きタプルをサポートするnamedtuple関数がある。これを使って名前付きタプルを使用する方法を紹介する。

(2024/10/29)

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SynthIDはテキスト以外でも利用される:

Google DeepMindは、AIが生成したテキストコンテンツを識別できる電子透かし技術「SynthID Text」をオープンソースで公開した。SynthIDは、さまざまなディープラーニングモデルとアルゴリズムを使用して、人間には知覚できない電子透かしをAI生成コンテンツに、元のコンテンツを損なうことなく直接埋め込む技術だ。

(2024/10/28)

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Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:

かわさきからは「買っちゃった!」というタイトルでNPU搭載のノートPCを手に入れてローカルLLMを動かしてみたことについて、一色からは「文章を引き締める技術」というタイトルで「する」や「行う」などの抽象的な表現を具体的な動詞や表現に置き換える技術について書きました。

(2024/10/28)

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Hugging Faceからダウンロードできる:

IBMは、ビジネス向け高性能AIモデルファミリーの第3世代となる「Granite 3.0」を提供開始した。

(2024/10/24)

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やさしい確率分布:

データ分析の初歩から学んでいく連載(確率分布編)の第9回。F分布は分散の比に関連する分布です。2つの母集団から取り出されたサンプルを基に「それぞれの母集団の分散に違いがあるのか」を調べる場合などに使われます。F分布の確率変数と自由度の求め方を見た後、その確率密度関数や累積分布関数について解説します。

(2024/10/24)

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「フライホイール」で生成AIの導入を効果的に:

PwCは、企業が生成AIによって生産性を向上させる方法について知見を発表した。「フライホイール」方式を生かすことで、生成AIアプリケーションの規模を素早く効果的に拡張できるとしている。

(2024/10/23)

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ビジネス向けバージョンを追加:

Googleは、資料調査や文書作成などに利用できるパーソナライズされたAIアシスタント「NotebookLM」の「音声概要」機能のアップデートと、同アシスタントのビジネス向けバージョン「NotebookLM Business」を発表した。

(2024/10/23)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「AIアライメント」について解説。AIシステム(主に大規模言語モデル)が人間の意図や倫理観に沿うように、AIを訓練、調整するための技術や理念のこと。これにより、AIが社会や人間にとって安全(つまり無害かつ正直)で、役立つ存在にすることを目指す。

(2024/10/23)

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解決!Python:

浅いコピーと深いコピーの違い、copyモジュールが提供するdeepcopy関数の使い方、深いコピーを作成する関数の実装例を紹介する。

(2024/10/22)

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2028年の市場規模は10兆1653億円に:

IDC Japanは国内IoT市場の予測を発表した。産業分野別に見ると、建設/土木、運輸、医療の順にCAGRが高くなる見込みだ。

(2024/10/21)

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Alibabaの研究所が発表した、制御可能なキャラクタービデオ合成モデル:

Alibaba Groupのインテリジェントコンピューティング研究所は、キャラクタービデオ合成モデル「MIMO」を発表した。本物のようなシーンの中で、キャラクターのアニメーションが可能になる。

(2024/10/19)

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世界のIT予算をOmdiaが調査:

調査会社のOmdiaによると、世界の企業がIT予算の16%近くをAIへの取り組みに投入することが分かった。

(2024/10/18)

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Pythonデータ処理入門:

データのスケーリング、正規化、標準化とはどんな処理なのか、その違いは何かなどを簡単なDataFrameオブジェクトを例に見ていきましょう。

(2024/10/18)

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75のKaggleコンペティションのタスクで構成:

OpenAIは、機械学習エンジニアリングにおけるAIエージェントのパフォーマンスを測定するベンチマーク「MLE-bench」を論文で発表した。

(2024/10/17)

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AI・機械学習の用語辞典:

エッジAIとは、エッジデバイス(=インターネットにつながる“IoT”対応機器やスマートフォンなど、利用者に近い場所にある端末)上で動作するAIのこと。データをクラウドに送信せずにデバイス内で処理するため、プライバシーが保護され、限られたリソースで効率的かつ高速に動作する特徴がある。

(2024/10/17)

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「オープンなAIとプロプライエタリなAIのギャップを埋める」:

アレン人工知能研究所は、オープンマルチモーダルAI「Molmo」を発表した。最初のリリースとして、4つのモデルを公開した。

(2024/10/15)

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解決!Python:

pathlibモジュールが提供するPathクラスのabsoluteメソッドとresolveメソッドはどちらも絶対パスを得るためのものである。その違いや使い分けについて紹介する。

(2024/10/15)

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AIワークロードの構想から展開までのギャップを埋める:

Hitachi Digital Servicesは、生成AIの開発、運用フレームワーク「R2O2.ai」の提供を開始した。効率的にデータを適応でき、モデルの再利用性を高め、より目的に特化したソリューションの展開を可能にするという。

(2024/10/11)

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「競合する幾つかの業界モデルを超える性能」をうたう:

Metaは、画像、動画、音声といったメディアを生成する基盤モデル「Meta Movie Gen」を発表した。

(2024/10/09)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「ASI(人工超知能)」について解説。AGI(汎用人工知能)が人間と同等の知能を持つのに対し、ASIはそれを超えて、人間をはるかに超える知能を持ち、あらゆる分野で最も優れた能力を発揮するAIのことを指す。また、ASIは自律的に自己改善を行う特徴を持つとされている。

(2024/10/09)

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解決!Python:

os.pathモジュールが提供するabspath関数で特定のパスの絶対パスを取得する方法や、その際に注意する点、pathlib.Path.absoluteメソッドとの振る舞いの違いなどを紹介する。

(2024/10/08)

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高速で安価な「o1-mini」も同時にリリース:

OpenAIはOpenAI o1-previewとo1-miniをリリースした。本稿では、これまでのモデルとの違いや利用可能なユーザー、利用制限などについて取り上げる。

(2024/10/05)

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コスト効率を高めるプロンプトキャッシングも導入:

OpenAIは、同社のAIモデル向けの「Realtime API」(パブリックβ版)、「Chat Completions API」の音声入出力サポート、「ビジョンファインチューニング」機能、「Model Distillation」スイート、「プロンプトキャッシング」を発表した。

(2024/10/04)

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Pythonデータ処理入門:

DataFrameオブジェクトの指定した列のヒストグラムを描画することで、データの分布を視覚的に把握できます。また、年齢層のような考え方を基に、列のデータを一定のグループにまとめる(ビニングする)ことが可能です。その方法を見ていきましょう。

(2024/10/04)

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やさしい確率分布:

データ分析の初歩から学んでいく連載(確率分布編)の第8回。t分布は母分散が分からない場合の平均値に関連する分布です。中心極限定理を出発点とし、正規分布と比較しながらt分布の姿を明らかにしていきます。続けて、確率密度関数や累積分布関数の求め方や可視化の方法を解説し、利用例などを紹介します。

(2024/10/03)

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解決!Python:

randomモジュールのrandint関数やchoice関数、choices関数とstringモジュールで定義されている定数を組み合わせてランダムな文字列を生成する方法を紹介する。

(2024/10/01)

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飲酒運転や居眠り運転、脇見運転のなさが低い事故率につながる?:

Alphabet傘下の自動運転システム開発企業Waymoは、Waymo Driverの事故率と人間の事故率を比較した調査結果を公開した。Waymoの自動運転技術がもたらす交通安全への影響を多角的に検証している。

(2024/09/30)

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Llamaを活用したアプリケーション開発全体を簡素化する「Llama Stack」も発表:

Metaは、同社の大規模言語モデルの最新版「Llama 3.2」を提供開始した。中小規模のビジョンモデル(11Bと90B)と、エッジデバイスやモバイルデバイスに搭載可能な軽量のテキスト専用モデル(1Bと3B)をラインアップしている。

(2024/09/30)

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