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#キャルちゃんのquantphチェック 自然言語処理のための、量子畳み込みをベースとした新しいQNNモデルを提案。量子depthwiseの畳み込みにより、パラメータ数を大幅に削減、計算量を低減した。さらに単語レベルと文レベルの特徴量を統合するマルチスケール特徴量融合機構も導入 arxiv.org/abs/2405.13515 pic.twitter.com/g2IzlH6hxW
Claude 3 Sonnetの解釈可能性向上への挑戦と課題 --- ゴールデンゲートブリッジの中身はこれか！！ ✅ 言語モデルから解釈可能な特徴量抽出に成功 ✅ 安全性に関わる特徴も取り出し可能 ✅ 大規模モデルへの適用可能性を示唆 ✅ 計算コスト・特徴の網羅性などの課題あり ✅… pic.twitter.com/YHQaBj9rW8
ぽいけど読めない。でも雰囲気は伝わる。外国人から見たら日本の漢字ってこんなイメージなんだろうね。ただ文字以外の情報が多すぎるw #生成AI #特徴量 #外国人から見た日本の漢字 pic.twitter.com/g0N53eFxFg
初心者コンペ挑戦中。モデルを作ってもスコアが伸びず、独学だと改善ポイントの判断が難しい😅 モデル選択？特徴量エンジニアリング？ハイパラ調整？とりあえず手を動かすしかないか！ とりあえず、気合いだ🙋♂️ #SIGNATE #機械学習 pic.twitter.com/2KKChPk7Pp
歩容認証AIの基礎技術の開発に成功。スマートインソールから取得できる歩行特徴量で個人を正確に識別 residenceonline.jp/81584/ pic.twitter.com/S8Xo7HWCzC
歩容認証AIの基礎技術の開発に成功。スマートインソールから取得できる歩行特徴量で個人を正確に識別 prtimes.jp/main/html/rd/p… pic.twitter.com/D9bvsUOTWM
最新バージョンの予測モデルが必ずしも優れているとは限らないのかも。過去のバージョンと比べて特徴量の重要度が大きく変わった時は、そに最新バージョンは使わないのがいいのか？ 1つバージョンを下げて今月分のバッチ予測をしたらどうなる？ ノビヲ pic.twitter.com/pKbWzVUYWk
「AI予測の異常」とは何かの定義を作らないといけないです。 この辺が曖昧だとAIに再学習をさせるタイミングが不明瞭になります。 「AI予測の破綻」の定義は完成しているので、判断に迷う事はありません。これと同じように曖昧な定義を排除する必要があります。
出願日：2023-11-02 出願人：株式会社スクウェア・エニックス 名称：音声生成プログラム及び音声生成システム 要約：【課題】開発者の作業負担の増加を抑えつつ架空言語としての音声を生成する。 【解決手段】所定言語のテキストから音声特徴量に変換することについ.. 続き chizai-watch.com/p/2024069156 pic.twitter.com/hgTbA9d4jW
返信先:@esc_hokensitsu見づらくてごめんだけどイメージはこう 特徴量の集合として人があって、人が評価するときや環境下で活躍するときに初めて一次元的に数値化されるんじゃないかなって pic.twitter.com/pTjmoEhJNs
この元ツイ日本語で質問してるから趣旨が伝わってないみたいだけど、ちゃんと英語で質問しても「これは日本語だ」って返ってくるから、日本語としての特徴量を持っていることがわかる pic.twitter.com/0Oh7wZSR5U
待ってAI怖い AIで変形した画像をAIに見せると人間にはそう見えないものでも原型の性質が保存されている。そのうち人間の手を離れてAI同士で会話してそう。霊能力者たちが同じ風景に同じ幽霊を見るのに似ている。
ImageCreatorで被写体や構図の特徴量に干渉されずに、安定してアニメ(セル画)調の絵柄を出せる方法が切実に知りたいです…近代モノやSFとは相性良いみたいなんですけどそれ以外になると…🥲 🖌CopilotDesigner #AIイラスト pic.twitter.com/9vq8vD9yl9
github.com/NihongoTopics/… EKPA は自然言語の音声を弁別的なレベルで記述するためにユニバーサルな素性（特徴量）のセットを定義する枠組み。使う素性は少ないほど良いが、少なすぎるとうまく記述できない言語が出てくる可能性が高まるので、バランスの見極めが重要 pic.twitter.com/lM1b6xFCKU
配信中の1000個のコメントの特徴量 左下は一般的なコメント、左上は絵文字のタグ名、右下や右上はノンデリコメントや冗談での「だろ」口調など。 問題点はPythonでの描画重すぎるから、Pythonで演算させるサーバー立ててC#で描画しないといけないかも。 pic.twitter.com/djYn2E5zBl
午後は出張先のお客さんと一緒に・・・ 僕が自作したWebアプリで、時系列データを一緒に解析・予測しました😆 比較的周期性の強い時系列データなので、ProphetとRidgeで、色々と特徴量生成・検証。 やはり、リアルタイムで、色んなアプローチを検証できるので、Webアプリがあると便利😆👍 #Python pic.twitter.com/uy3lOKXNqI
特に拘りがなければ適当にキャプしたり保存した画像から生成した画像ガチャで当たり引くの待つやつが楽で早いのよね。特徴量イメージしてアウトプットのあたりをつけてガチャ。運💩のみお絵描き✌️😤 pic.twitter.com/sE3baQubZR
片山先生(中央大学)の、マテリアルズインフォマティクスに関する講演動画が公開されていました。 特徴量選択などのスキームの説明がわかりやすく、勉強になりました。 【無機固体材料の分析化学データを利用した機械学習的デバイス最適化～水分解光触媒を例に～】 youtube.com/watch?v=6H-I6u…
PC1への寄与率が高い特徴量 CRI, INDUS,NOX,RADに多重共線性が生じてそうなので調査． 全てのペアでおよそ0.6以上なので多重共線性が生じているといえる．(相関係数だけでは言えないのか？) pic.twitter.com/jOAU6lrm3q
PCAの理解を深めるためにboston housing datasetで遊んでみた． 住宅価格(1枚目のグラデーションと対応)がほとんど二次元平面上に明らかな傾向が現れてて面白い． ２枚目の主成分に対する特徴量の寄与率より以下の傾向がわかる． pic.twitter.com/9sU2JgBW22
メタネットワーク（ニューラルネットの重みを入力として受け取るニューラルネットワーク）。NNも計算チェイン=グラフなので、NNを（重みをノード特徴量にもつ？）グラフで表現できて、GNNやTransformerで処理可能。NNの汎化性能の予測や、重みの汎化性能向上、学習型optimizer、NN重み編集、などの応用 pic.twitter.com/SSrfVha3gA
3日目のジャンタニ実験 ジャンボタニシが端っこによる理由の一つとして、日中及び直射日光の中を嫌うがために比較的水温が低く、避暑地となる端っこに移動する可能性あり。 誘引効果の特徴量を吐き出させるのであれば、夕方から早朝にかけて実施するのが望ましい pic.twitter.com/6N1DeK9vof
6月21日(金)13:00-17:00に、エレクトロニクス実装学会 #JIEP インテリジェント実装技術研究会が2024年度第1回公開研究会『機械学習のための時系列データ特徴量とそのモデル』をWEB開催。講演と実習。詳細は bit.ly/3JEZyUe に。 #Seminar #MachineLearning pic.twitter.com/yLTz1CTZts
#キャルちゃんのquantphチェック カーネル法を量子サポートベクターマシンに適用、量子優位性の発生条件を特定。データに依存した射影量子カーネルが、古典カーネルよりも大きな優位性を持つと示した。さらにCNNの特徴量抽出層として量子カーネルを拡張するアイデアも考案した arxiv.org/abs/2405.01780 pic.twitter.com/Vv5bAPJdTc
▼AIの教科書 AI > ML > DL(人間の特徴量設定なしで自動的に特徴抽出) ex.画像認識/音声認識/ChatGPT #Tableau でテキストマイニングをもっと活用しようと思った。 ▼メモ データ可視化のメリット ・異常に気付きやすくなる ・スキルの平準化 ・共通理解を得られやすい pic.twitter.com/5M41TZaLNb
Ｊリーグの観客動員予測モデルの残差分析とモデル改善を実装👍 とりあえず予測精度は向上したんだけど過学習の傾向が💦 浦和レッズの試合が予測ブレる傾向かも💦浦和レッズ特有の特徴量作らなあかんのか❓🧐 とりあえずこれで完成にしてレポートにして就活のネタにします👍 pic.twitter.com/qN2OFuSg61
GW中の課題の1つとして設定していた・・・ 因果推論・探索機能のWebアプリへの追加実装が完了しました😆✌️ (感度分析だけ、Under Constructionだけど😅) ちなみに、 - EDA - 欠損値補完 - 特徴量生成 - 特徴量前処理 - 各種クロス集計 - 機械学習による解析・予測 - 因果推論 が搭載です😎 #Python pic.twitter.com/p3Tl41wEtD
「User Preference-aware Fake News Detection」 GNNとBERTを使ったフェイクニュース検出論文 ・フェイクニュースとそれを拡散したユーザーをノードとし、ニュース記事内容やユーザーの過去の投稿・嗜好を特徴量として含むグラフを生成 ・GCNやGraphSAGEで分析 arxiv.org/pdf/2104.12259 pic.twitter.com/ousb0sZ3Pq
作業風景記録０。ようは積層でしょ、深層学習でしょ（学習ではない）、多層化しつつも特徴量抽出を適確に行えば良いのでしょ、、、世界の深さと広がりとキャラ立ち…結果、もう少し試行錯誤が必要ですわ、サンラクさん。ということで、早く名刺を頂いた皆様にお返ししたいのですが、しばしご容赦を。 pic.twitter.com/Vkz6lcSzYa
出願日：2022-10-19 出願人：KDDI株式会社 名称：特徴量間の交互作用を考慮した対象数推定プログラム、装置、システム及び方法 要約：【課題】測位手段による観測に係る誤差の影響を抑制した対象数の推定を行う対象数推定プログラムを提供する。 【解決手段】第1測位.. 続き chizai-watch.com/p/2024060235 pic.twitter.com/sPRoFQlRTS
返信先:@HoshinoHanabiraこんな運用イメージが浮かんでます 土偶の顔を回転させちゃうと特徴量が減ってなんだが分からなくなるので、腕と足部分だけ回転させる形に変化しました （土器がハッチ、土偶がUFO) もうこれでいいやｗ pic.twitter.com/150MHehRMh
Matatabi225がバージョン5になりました。 予測精度は前バージョンより若干下がったようです。 企業秘密でお見せ出来ないのですが、前バージョンと比べ特徴量の重要度がかなり変わりました。 考えられる可能性として、下げ相場の日経先物のデータをAIが学習してパターンを変更したのかもしれません。 pic.twitter.com/xay9FLB4dq
KaggleでのEDAを通じて、自分の統計学の知識が不足していることを痛感中…😣 データを眺めても今のままだと変数間の潜在的な関係を見出すのも難しく、後々の特徴量エンジニアリングにも影響してくるので、急いで統計学を学んでいます💦 夜活開始🔥🔥🔥 pic.twitter.com/9iTKyDsbIP
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