時系列データの予測ライブラリ--PyFlux--
モチベーション 時系列データは動画、FXの取引額の遷移、気温の遷移など幅広い分野で使用されるデータです。そのデータを学習し予測できればそれに合わせた施作を打つことができ、ちょっとした未来予測につ...
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倫理的審査とブロックリスト、ジェイルブレイク検出を行う NeMo Guardrails
背景 ボットの応答が攻撃的でなく、汚い言葉を含んでいないことは重要です。また、エンドユーザーの不適切な行動を抑制する必要もあります。 またプロンプトインジェクションのような侵略的なテクニックや、...
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ファクトチェック と Hallucination 検出を行う NeMo Guardrailsによる Grounding Rail
背景 ChatGPTをはじめとして生成AIが日常的に使用されるようになりました。ChatGPTを実際に活用していると事実とは異なる回答をし、ファクトチェック と Hallucination 検出...
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NeMo GuardrailsによるTopical Rails
背景 ChatGPTをはじめとして生成AIが日常的に使用されるようになりました。ChatGPTを実際に活用していると下記のような問題があると思います。 回答が事実ではない 有害な情報が含まれる ...
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Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras
誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。...
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PyTorchで始める物体検出:Yolo 9000 Better, Faster, Stronger
誰向け 高速に物体検出をしたい人 論文の内容を理解したい人 コードで実際に動作させてみたい人 コードと論文の関係性を把握したい人 先に読んだ方が良い記事 物体検出に関する用語が多いためDeepに...
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Qconに参加して印象に残ったセッションの感想まとめ
下記のイベントに参加してきました。 http://qcontokyo.com/index.html 最先端のITとその関連技術の動向をエンジニアの視点で深く掘り下げてたカンファレンスでした。 以...
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KerasでTensorboardを使用する際のTips
対象読者 Tensorboardを使っている人 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep ...
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KerasによるLSTMの高速化: cuDNNLSTM
この記事のゴール lstmを高速に学習させたい人向け おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 De...
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PyTorchではじめるチャットボット
対象読者 チャットボットを作成したい方 QRNNがどの分野で適用可能か知りたい方 PyTorchを試してみたい方 はじめに Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitte...
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Go言語で作るJson Web Tokenを用いたセキュアなAPIをインフラ構築自動化技術を用いて(Docker, Terraform, Ansible)構築
初めに 著者はGo言語、インフラ構築自動化技術に関する知識はあまりないので、知識のある上級者は適切なアドバイスなり、間違いの指摘をして頂けると幸です。 このようなシチュエーションを想定しています...
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'Define by Run'型の深層学習フレームワークが自然言語処理に向いている理由
背景 深層学習のフレームワークには大きく分けて2種類が存在しています。 'Define and Run'(Tensorflow, Keras): ネットワークを固定してから学習 利点：最適化が容...
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高速かつ高性能な分散表現Gloveについて(PyTorch実装)
はじめに この記事では高速かつ高性能な単語分散表現Gloveについて記述しています。自然言語処理に馴染みのない方もために一応、ざっくりとした順を追って説明します。 自然言語をコンピューターで扱う...
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Anguler入門
はじめに 本ブログはAngulerを触ったことがない筆者が書籍1冊でどこまで理解できるか試してみた内容です。 下記の書籍を読んでいます。 Angular アプリケーションプログラミング：書籍案内...
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DEEP PROBABILISTIC PROGRAMMING ---”深層学習＋ベイズ”のライブラリ--- Edwardの紹介
WHY Edward 実装面と今後の伸びしろに期待を込めて下記の観点から紹介します。 Google Researchの人が共著者 BackEndがTensorflow CaffeeのModel ...
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残業したくないあなたに：データ構造とアルゴリズム
WHY 私が学生の時代や研修ではデータ構造やアルゴリズムのやり方は習いましたが実際にどのようなシチュエーションで使用してどのような欠点、利点があるかまで言及して教わった経験がありません。 ”必要...
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Tensorflow XLAによる高速化、メモリ効率化、サイズの最適化によるポータビリティ向上について
この記事を読む方へ 英語ができる方は下記の資料の方がオススメです。 TensorFlow w/XLA:TensorFlow, Compiled! Tensorflowをもっと高速化やメモリの効率...
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TOPIC MODEL （トピックモデル）をPythonで実装してみた
TOPIC MODEL をPythonで実装してみました 参考にさせて頂いたのは下記資料 NLP Programming Tutorial 7 -トピックモデル http://www.phont...
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自然言語処理、音声認識に必要なコーパスリンク集
自然言語処理、音声認識に必要なコーパスリンク集 音声認識 音声認識コーパス 参考リンク 日本語話言葉コーパス 参考リンク 自然言語処理 自然言語処理コーパス 参考リンク 自然言語処理コーパス２ ...
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Json Web Token作成方法
WHY 使った方が良い理由は下記で Go 言語で JWT を使って認証と認可を低コストに HOW ここでは具体的な作成方法について記述します。（RS256の認証方式で作成します。） 1: Jso...
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