機械学習にノーベル物理学賞　「源流」に日本人研究者　AIの発展 大きな貢献：東京新聞 TOKYO Web #甘利俊一 #福島邦彦 tokyo-np.co.jp/article/361393

#DX検定【MSS（膜型表面応力センサ）】様々な化学物質を検出可能にするセンサ。がんスクリーニングの可能性、生活不快臭の測定やワインの品質評価への応用などの研究が行われている。また、匂いのデータ、計測条件データをクラウド上で収集し、機械学習技術で匂いを判別する技術の開発が進行中。

そもそも機械学習だからといって特記することが無いのであれば、そのあたりはベーシックなシステムデザインのことを抑えましょうってだけなのかな。

鬼に機械学習入れようかな…？

無断で機械学習してる歌唱合成ソフト（ボカロ）ってどれの事なんだろう？ "x.com/ayu_playch/sta…" pic.x.com/kJXY54m3Jd x.com/ayu_playch/sta…

機械学習システムデザインパターン、思ってたよりも単純な感じですね。それもこれもマイクロサービスで隠蔽してる前提だからだと思うのですが。もう少し粒度の細かい話が載ってる書籍ってあったりしないですかね。通信方式とかデータ構造をどうしようとか。

これを基に真偽を検証するわけです。ファクトチェックする文との一致の程度を機械学習によって判断するようです。英語だと約90%弱の精度が出ていました。また上記のFEVERのサイトのAboutには

Xがポストした画像が機械学習されるようにガイドライン変更されたのでskebも納品された絵はクライアントがXで掲載不可なように規約変更すべき misskeyと連携してるアカウントがmisskeyだけで掲載可能とかにするべき

何言ってんのか意味不明だけどＸのガイドライン変更で画像が機械学習されるから担当したVtuberにも対応をお願いしたとかそういうこと？ そんなん契約にもよるけど本人達で決めることでお前が口を挟むことでは無い x.com/shizu_cha/stat…

機械学習にノーベル物理学賞　「源流」に日本人研究者　AIの発展 大きな貢献 こちらの東京新聞の記事では、ご本人へのインタビューも含めて、詳細に紹介されています。 tokyo-np.co.jp/article/361393

クラウドコンピューティングは2024年から2030年まで21.2%のCAGRで成長予定！AI、機械学習、IoTの統合が進み、企業の柔軟性と効率が高まる。#クラウド #AI #IoT #デジタル変革

くのアルゴリズムはデータの観察特徴に対して強い仮定を置き、因果モデルの構造を無視するため、偏りのある推定を招くことがある。 - 実際のデータセットでは因果メカニズムがほとんど知られていないため、その考慮が難しい。 - 本論文では、機械学習を用いた異質な治療効果 #AI

タイトル: データ駆動型の異質な治療効果の推定 要約: - 異質な治療効果推定は、治療が異なる個人にどのように影響するかを推定する重要な問題。 - 最近、観察データと実験データから異質な効果を推定するために機械学習アルゴリズムの適用が注目されている。 - 多 #AI

Xが「投稿（埋め込みやインライン表示は入らない）」されたイラストや写真を自社のAIに学習素材として利用が強制と１１月中旬から始まるので騒ぎになっていますが アドビの場合、 Adobe 生成 AI ユーザーガイドライン adobe.com/jp/legal/licen… に. 「人工知能/機械学習（AI/ML）トレーニングの禁止」

返信先:@D_class0428恐縮です。私も機械学習拒否派ですので。 明確にオススメされることが多いのはXfolioです。公式がNOを進言しているのが何よりも大きい。 xfolio.jp

機械学習にノーベル物理学賞　「源流」に日本人研究者　AIの発展 大きな貢献 tokyo-np.co.jp/article/361393/

返信先:@Tomo42293463なるほど、そういう考え方もあるでしょうね。一応お伝えしておくと僕はアメリカのフラッグシップ州立大学の工学部の教員で、院生向けの機械学習とAIの授業を担当しています。

その重要性はより高まっています。本講演では、超広域・分散アルゴリズムであるインターネット輻輳制御を基礎から概説します。また、近年研究が進んでいる機械学習を用いたインターネット輻輳制御や講演者が取り組んでいる研究内容についても紹介します。

2024/10/20 菊花賞 機械学習予想 昨夜は所用があり、公開が遅くなりました。すみません。 hirohitorigoto.info/dataengineer/a… @hiro_aikeibaより

MD-HIT: データセットの冗長性制御による材料特性予測のための機械学習 　距離メトリックを使用して、組成/構造データセットの冗長性を制御(削減and/or追加)するMD-HIT-composition/-structureの提案。組成＆構造ベースの形成エネルギーとバンドギャップで性能実証。実装あり。doi.org/10.1038/s41524…

返信先:@pooh30506kuma他1人AIの機械学習は学習ではないですし、 私的利用以外は推奨できないと内閣府も言ってますよ

【DepthSplatの革新】 DepthSplatは、ガウススプラッティングと深度推定を 結びつける新しい手法です。これにより、 高品質な3D再構築が可能になりました。 paperswithcode.com/paper/depthspl… #機械学習 #深度推定 #paperswithcode

Kaggleでのデータ分析：住宅価格予測プロジェクトに関するブログを書きました🏡📊 住宅価格を予測するためのデータ分析手法を、初心者でも取り組みやすいように解説しています。興味がある方はぜひご覧ください👇 dsdiary.blog/kaggle-home-pr… #Kaggle #データ分析 #Python #機械学習

#レコメンド屋さん では機械学習モデル(AI)を使って数多くのジャンルを用意しています！ ドラマは約1000作品以上を54ジャンルに分けて用意しています。 さっそく下のリンクからお好きなジャンルの作品を検索してみましょう。 🔽レコメンド屋さん rcmdyasan.com pic.x.com/VNpnb49nGx

機械学習と python に捧げた私の半生について悲しさを覚えてしまう

返信先:@Hisame_goatどうしてもbotを見つけ出そうとするっていうのに働いてしまうんでしょうね... 機械学習で使い込めば勝手に覚えて欲しいっすよね

返信先:@KeibaYosouT2022素晴らしいコメントですね！Kaggle関連の書籍は本当に多様で、深層学習についての知識も重要ですね。ぜひ、私のツイッターアカウントもチェックしてみてください！ゲームのデータ分析や機械学習に関する情報もありますので

【第０回】機械学習の基礎からKaggleメダル獲得を目指すための学習ガイド shion.blog/the-0th-machin…

AI技術や機械学習自体を私は否定しないし、過渡期は計画の失敗も仕方ないと思う。 制作の手助けになる事も多いし、それがまた次のアイデアに繋がる事もあるから。 転載サイト色々あるけど、どうして転載元のサービスは訴えないんだろう。そこが1番不思議。

"OpenAIがAIパフォーマンス測定ベンチマーク「MLE-bench」発表！機械学習エンジニアリング、次元が違うぜ！がじぇ！ #AI #OpenAI #MLEbench"

ただ頭の中でモチーフを自由に回転・関節可動させて描くみたいなのができないので、PCで絵描くときはクリスタで3Dポーズ作って見ながら描いてるし、パーツごとの細かい描写も画像検索から資料を収集して見ながら描くし、 こういう描き方は機械学習AI生成も同じなのでは？と思っている

(ヒトによる学習と機械学習との違いって何？という立場は変わらないけども) そうか〜そもそも模写自体が特殊スキル寄りなの忘れてたな…。この歳でこのぐらい描けるのはだいぶすごい側の体験をしてたから、模写できるのを当たり前に思いすぎてたかも…。

機械学習によるAI生成のイラストについて、ヒトによる学習とどう違うのかお気持ち以上の説明ができないからな〜 の立場でいるんですが、 「普通の人は模写すらあんまりうまくできない」ってことを一切考慮してなかったことに気付きましたね、今

「ストロベリー問題」とは、LLMベースのAIが単語内の特定文字数を正確に数えられない問題。原因はAIがテキストを「トークン」として処理するため。対策としてプログラミング言語の使用が有効。AIの限界と本質を示す重要な問題。 gigazine.net/news/20241019-… #AI #機械学習 #ストロベリー問題

現在ちまちまと消しておりますが、明後日くらいまでには20日以前の投稿は全て削除させて頂きます🙇 写真やイラスト、日々のツイートなど色んな方に見て頂き楽しかったです✌🏻 機械学習対策など色々考えましたが、突破されるケースの方が高いので投稿を止める選択をしました👊 👉

返信先:@morisuku_kaziAIの機械学習とは…。もう少し学習した方がいいかもしれんね…。

SageMaker Studioである程度管理された機械学習プロジェクトを作る場合で、型も使いたい場合は、Code Editor(VS Code)+Jupyter+MyPy辺りが無難な妥協点かなあ。 VS Codeはライセンスの問題でPylance/Pyrightが使えないので代わりにJediを使う。Jediは補完と参照だけなので、チェックはMyPyで行う。

返信先:@karado7777他1人著作権法30条4項は、AIや機械学習のために著作物をデータセットとして利用することを特定の条件下で許可しています。この法律は社会的な利益と技術発展を考慮したものであり、AIの学習はこの法的枠組みに基づいて適法に行われているのです。

[JA] Methodology: 既存のCDR手法の限界点を克服するため、損失関数の形状に基づく機械学習手法を用いて、Sharpness-Aware CDR (SCDR)を提案する。SCDRは、推薦損失と損失の鋭さを同時に最適化することで、汎化性能を向上させる。

最先端材料科学研究：機械学習を用いX線回折データからポリマーの力学特性を予測 kyodonewsprwire.jp/release/202408… #AI #機械学習 #ベイズ推定 #スペクトル分解 #ポリマー #高分子 #力学特性 #X線回折 #STAM #オープンアクセス