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ウマ娘のキャラクター音声を学習させてAI歌唱動画を作成している人物の話題 https://x.com/ruikerudo 声優ではなくキャラクターであるためパブリシティ権は無効 声質自体に著作権はなく作中のセリフを再現するための学習でもないので享受目的は併存せず30条の4適用 つまり音声に関しては現時点で法的に問題はなく せいぜい動画に利用しているウマ娘イラストやロゴの目的外利用でしか詰められない 後は歌ってみた元楽曲の権利侵害 XはJASRAC等の管理会社とは許諾契約を結んでいないのでな 逆に言えば、イラスト等を使わずYoutubeに上げれば投稿者はこれまで通りだ だからこそNOMORE無断学習に繋がるのだが あたかもサイゲに通報すればこれがどうにかなると思っている奴らは 一体なんのために一部声優達が法改正を求めてると思ってるんだろうか
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
大喜利人工知能さんは強すぎるので今回は出場していないです 【使用させていただいたAI】 ・chatGPT 様 https://chat.openai.com/g/g-8sPlJ64Gn-tiyatutogpt ・AIのべりすと 様 https://ai-novel.com/ ・ai lain 様（サービス終了） https://ai.anique.jp/login?callbackUrl=%2F ・りんな 様 https://www.rinna.jp/ 【協力していただいた人間】 ・ANY COLLAR社員様方 月ノ美兎のTwitter（配信予定等はこちらで呟いています！） https://twitter.com/MitoTsukino ※未成年者の視聴者の方々は、下記リンク先の注意事項もご覧ください。 https://www.anycolor.co.jp/notice-for
早押しは人間、答えるのはAIChatGPTの思考を読んで正解を導かせろ！ 今日の一問の答えはこちら↓ 記事タイトル:打ち上げだ！ 焼肉だ！ お肉の部位の名前、ちゃんと知ってる？ https://web.quizknock.com/name-of-meat ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ◆「QuizKnockと学ぼう」はこちら！ https://www.youtube.com/c/QKmanab チャンネル登録よろしくお願いします。 ◆ゲーム実況チャンネル「GameKnack」（ゲームナック）はこちら！ https://www.youtube.com/c/QKgameknack チャンネル登録よろしくお願いします。 ◆QuizKnockサブチャンネル https://www.youtube.com/c/QKkaigi 未公開シーン、質問コーナー、会議のこぼれ話など、ゆるー
渋谷でAIカメラ100台設置、IT企業の取り組みが物議（画像はニュースリリースから） 物議をかもしているのは、ITベンチャー・Intelligence Design（東京都渋谷区）による「渋谷100台プロジェクト」。同社はこれまで、商業施設や交通管理会社と連携し、渋谷のセンター街や宮下パークなどにAIカメラを設置してきました。同プロジェクトでは、7月から渋谷駅周辺に100台のカメラの設置を進め、リアルタイムで利用者の人流データを取得。集めたデータは「より多くの事業者に利用いただくことを目指します」としていました。 同社はAIカメラが100台あると「通年の行動データがリアルタイムで蓄積」されると説明。その一例として、渋谷を訪れる人の人数や属性などが、以下のように記録できるとしました。 「40代/男性、同席者有り（30代/女性）、ブランドAを着用/所持、休日12時より渋谷に銀座線で到着、ヒカリ
本書は、渡辺澄夫氏によって提案されたWAICおよびWBICの理論的根拠を与えるとともに、ベイズ統計学のためのソフトウェアStanによる実装を導入し、解析関数、経験過程、代数幾何、状態密度の公式などの数学をできる限りやさしく解説したものである。特に、代数幾何は例を数多く掲載した。対象読者は大学基礎課程の統計学の知識がある方、WAICやWBICの本質を知りたい方、『統計的機械学習の数理100問 with R』程度の知識がある方を想定している。 「渡辺澄夫ベイズ理論」という言葉は、渡辺氏の30年来の友人である著者が、本書を執筆するにあたって命名したものである。そこには「WAICの正当化」をはるかに超えるドラマがあった。赤池の情報量規準、甘利の情報幾何とならぶ日本統計学の偉業として渡辺澄夫氏の業績を多くの方に知っていただきたいというのが本書の願いである。 第0章 やさしく学べる渡辺澄夫ベイズ理論
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