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はじめに 突然ですが、みなさんはテーブルデータの分類や回帰タスクを解くとき、どのようなモデルを使っていますか？ とりあえずCPUベースですぐに動かせて、それなりの精度が出せる、LightGBMなどの勾配ブースティング決定木（GBDT）モデルでまずは試してみるという方が多いのではないでしょうか。 実際、Kaggleなどの機械学習コンペティションにおいても、テーブルデータに対してはGBDTを試す、というのがここ十年近くの王道となっていたと思います。 一方で、ニューラルネット（NN）ベースのモデルとしては、決定木的な挙動とNNモデルを組み合わせたTabNetなどのモデルが有名でしたが、計算コストが高く、パラメータの緻密な調整が必要で、それでいてGBDTに匹敵する性能が出ない場合もある、といったデメリットがネックとなり、広く使われていたとは言い難い状況だったと思います。 かくいう私も、「テーブルデ
こんにちは。エンジニアリンググループゼネラルマネジャー &機械学習エンジニアの大垣です。 さて、私が機械学習エンジニアとして仕事をしているAI・機械学習チームでは、今年一年で28個のプロダクトをリリースしました。月に2つくらいは新規プロダクトが出てる計算ですね。なかなか高速にリリースできているのではないでしょうか。 なお、この1年で5名のメンバーが新規に加わり、チームが12人から17人になったので、来年は更に加速していきたいです！*1 これらのプロダクトを簡単にお見せしつつ、エムスリーという医療xWebの企業でMLのチームはどういう仕事をしているのか、というのをお届けできればと思います！ 多いっちゃ多いので、新メンバーはカルタでプロダクトを覚えています。このカルタ自体もLazzaroniというプロダクトです 年間15個以上のプロダクトをリリースするAIチームを入社したてのフレッシュな目線
スペース・オペラ・シアター（Théâtre d'Opéra Spatial）、Midjourneyによって作成された画像。 生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、英: generative artificial intelligence）または生成AI（せいせいエーアイ、英: GenAI）は、文字などの入力（プロンプト）に対してテキスト、画像、または他のメディアを応答として生成する人工知能システムの一種である[7][8]。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。 生成的人工知能モデルは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成することができる[9][10]。 著名な生成AIシステムとして、OpenAIがGPT-3やGPT-4の大規模言語モデル[11]を使用して構築したチャットボットのChatGPT（および別形のBin
いわさです。AWS Audit Manager では監査や統制に使える様々なフレームワークが提供されています。 その中で、2023 年 11 月に GenerativeAI を適切に利用するためのフレームワークであるAWS GenerativeAI Best Practices Framework が、AWS のAI・コンプライアンス・セキュリティ専門家によって開発され提供されていました。 上記によってAmazon Bedrock 利用時の監査とエビデンス収集の一部自動化が可能になったのですが、今朝のアップデートでサポート範囲にAmazon SageMaker も含まれる形となり、フレームワークが v2 としてアップグレードされました。 フレームワークをチェックしてみた フレームワークの概要は次の公式ドキュメントで解説されています。 フレームワークは 8 つのコントロールセッ
![[アップデート] AWS Audit Manager の AWS Generative AI Best Practices Framework が v2 にアップグレードされ、SageMaker もマッピングされるようになりました | DevelopersIO](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f8791c8e2f8c809600013419d474499a907909663%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fdevio2023-media.developers.io%252Fwp-content%252Fuploads%252F2023%252F08%252Faws-audit-manager.png&f=jpg&w=240)
安野たかひろ事務所技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れましたが、今回は返答生成に用いるデータの整備に焦点を当てて解説します。 なぜデータの整備が必要なのか？AIあんのでは政策に関する質問に対してLLMで返答の生成を行っていますが、元のLLMには安野の政策に関する知識が含まれておらず、そのままでは政策に関する質問には回答できません。 そこで、前回の記事でも解説しましたが、AIあんのではLLMに入力するプロンプト中に政策に関する知識を注入することで、政策に関する質問に回答できるようにしています。当然知識がない質問に対しては回答できないため、ユーザーの質問に対して正確に回答するには政策に関する知識をデータとして整備することが重要となります。 返答生成に利用しているデータAIあんのでは、次の2種類のデータを返答生成時に利用しています。 今回の記事では、私
今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか？というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の
80クラスの一般的な物体を検出できるCOCOデータセットで学習されたYOLOv3モデルを使用して、OpenCVのディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。 物体検出（ぶったいけんしゅつ、object detection）は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス（人間、建物、車といったカテゴリー）の物体を検出するものである[1]。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、画像分類（英語版）や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている[2]。深層学習（ディープラーニング）技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータ
SageMaker Processing によるデータ変換ワークロード - Amazon SageMaker AI翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 SageMaker Processing によるデータ変換ワークロード SageMaker Processing は、SageMakerAI のフルマネージドインフラストラクチャでデータの事前処理と事後処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価タスクを実行する SageMakerAI の機能を指します。これらのタスクは、処理ジョブとして実行されます。以降では、SageMaker Processing に関する情報とリソースを説明します。 SageMaker ProcessingAPI を使用すると、データサイエンティストはスクリプトとノートブックを実行してデータセットを処理、変換、分析し、機械学習に備えることができます。Processing は、トレーニングやホ
Amazon SageMaker ML 系統追跡 - Amazon SageMaker AI翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。Amazon SageMaker ML 系統追跡2023 年 11 月 30 日以降、従来のAmazon SageMaker Studio のエクスペリエンスはAmazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「Amazon SageMaker Studio」を参照してください。Amazon SageMaker ML 系統追跡は、データ準備からモデルのデプロイまで、機械学習 (ML) ワークフローのステップに関する情報を作成して保存します。追跡情報を使用すると、ワークフロ
オプティマイザ（最適化アルゴリズム）の利用方法 オプティマイザ（最適化アルゴリズム）はモデルをコンパイルする際に必要となるパラメータの1つです: from keras import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd) 上記の例のように，オプティマイザの
特徴量（英: feature）はデータを変形して得られ、その特徴を表現し、続く処理に利用される数値である[1]。表現（英: representation）とも。 生データは必ずしも良い形をしていない。2つの属性が同じ意味を持ち冗長であったり、逆に2つの意味が1つの値に含まれ絡み合う場合もある。生データを変形し良い形にできればデータを上手く利用できる。この変形され、良い形を持ち、後続タスクで利用される値が特徴量である。 特徴量は生データから抽出される。抽出方法は専門家の知見を利用して考案される場合と機械学習によってデータから学習される場合がある。 特徴量は利用のために存在する。例えば分類（写真 → 特徴量 → 物体カテゴリ）、生成（文字 → 特徴量 → 画像）、圧縮（音声 → 特徴量 → 音声）に用いられる。その用途ごとに特徴量が持つべき特性は異なる。例えば圧縮用の特徴量はそのサイズが重視さ
AIによって生産性を高め、人の可能性を解き放つ。 深刻化する日本の人手不足。Cogent Labsは、自社開発の最先端AIでこの課題に挑みます。AIの支援によって人はより付加価値の高い仕事へ。これまでの数倍ものパフォーマンスを発揮できるようになり、企業の成功を後押しします。 私たちは、人がより「ひとらしく」輝ける社会の実現に向けて、最先端のイノベーションで日本の未来を力強く支えていきます。 COGENTAI プラットフォームは、複雑な業務を自動化し、その背後にある情報を管理・活用するために、様々な先進AIサービスを統合します。AIを実用的な価値に変え、時間とともに成長させることで、人と企業がより重要なことに集中できるよう支援します。 最先端AIによって、 あらゆる形式の文書を 高精度でデータ化する、 次世代AI-OCR SmartReadは、高精度な文字読み取りだけでなく、複数文書の
ソフトマックス関数（ソフトマックスかんすう、英: softmax function）や正規化指数関数（せいきかしすうかんすう、英: normalized exponential function）[1]は、シグモイド関数を多次元に拡張した関数。多クラス分類問題において、ニューラルネットワークの出力を確率分布に変換することができるので、最後の活性化関数としてよく用いられる。 ソフトマックス関数という呼び名は人工知能の分野での呼び方であり、関数自体は1868年にルートヴィッヒ・ボルツマンが発表した[2]統計力学のボルツマン分布に由来する。交差エントロピーとの組合せでよく用いられるが、ボルツマン分布とエントロピーの組合せの考え方も統計力学由来である。ボルツマンマシンでも用いられているが、1989年にJohn S. Bridleがsoftmaxと命名した[3][4]。 ソフトマックス関数は、K 個
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