1. はじめに こんにちは。AIチームの友松です。 2024年3月11日(月)〜3月15日(金)に 神戸国際会議場 で行われた 言語処理学会第30回年次大会 で、弊社からポスター発表で2件、口頭発表で1件の発表を行いました。 昨年は4年ぶりのオフライン(+オンラインのハイブリッド)開催＆沖縄開催ということもあり、盛り上がりを見せておりましたが、今回の神戸開催における 統計情報 は投稿数599(昨年は577), 参加者数2045(昨年は1828, ※除当日参加者)となり過去最大となったようです。 2. 各発

ミラーワールドへようこそ。「デジタルツイン」とAI 2022.1.17公開　2024.3.12更新 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 製造業を中心に注目を集め始め、内閣府が推進するSociety 5.0においても重要な技術とされる「デジタルツイン」。ミラーワールドさながらサイバー空間上でリアルワールドを再現することを目指すデジタルツインが、なぜ注目を集めているのか、事例を交えて紹介します。 目　次 ・ デジタルツインとは 　・ Society 5.0との関係 　・

Google の生成 AI とは Google の生成 AI は、テキスト、画像、音声などのさまざまな形式のデータを処理する、大規模な言語モデルを開発・提供する取り組みです。

AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット 2020.11.13公開　2024.2.16更新 概　要 AIの導入を検討する企業が増加している今、そのトレンドや導入によるメリットやデメリットを押さえることも必須です。画像認識や自然言語処理のトレンドを紹介しつつ、AIによる三つのメリットとさまざまなコスト、そして気にすべきデメリットを紹介します。 目　次 ・ AIは何ができるのか ・ AI導入によるメリット 　・ 作業の効率化 　・ 顧客のビジネスの成功を支援 　・ 画期的な新サービスの創出 　・ 高い

EC需要の裏側に。物流危機を救う、AIのチカラ 2021.4.30公開　2024.2.9更新 概　要 2020年以降、新型コロナウイルスの感染拡大を背景に、消費者の購買スタイルは大きく変化しました。買い物においてECサイト利用の割合が増加し、伴って物流業界が担う役割もますます重要になってきています。 しかし、「2024年問題」が叫ばれるなど、物流業界には人手不足をはじめとした課題が横たわっていることも事実です。その解決方法として期待されているテクノロジーがAIです。物流の現状や課題、物流にAIを導入するメ

テキストからの画像生成 (text-to-Image) は、AIの急速に成長している分野であり、メディアとエンターテインメント、ゲーム、eコマース製品の視覚化、広告とマーケティング、建築設計と視覚化、芸術作品、医療画像など、さまざまな分野で応用されています。 Stable Diffusion は、text-to-Image モデルで、高品質の画像を数秒で作成できます。AWSは2022 年 11 月に、モデル、アルゴリズム、ソリューションを提供する機械学習 (ML) ハブである Amazon SageMak

AIと機械学習、ディープラーニング（深層学習）の違いとは 2020.11.12公開　2024.1.31更新 概　要 AI、機械学習、ディープラーニングは同時に語られることが多いですが、これらはAIの一つの技術領域として機械学習があり、機械学習の一つの技術としてディープラーニングがあるというカテゴリ関係にあります。近年AIがブームになっているのは、機械学習の一手法としてディープラーニングが登場し、AIのレベルを大きく引き上げたことが大きな要因だとされています。 目　次 ・ AIと機械学習、ディープラーニング

はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の永山です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンになります。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 本

e コマースサイトは、機敏で正確、そして何よりもユーザーフレンドリーであるべきです。しかし、e コマースサイトの検索パフォーマンスの歴史は、顧客と小売業者のどちらも満足させていない現実を物語っています。 Baymard Institute によると、「全 e コマースサイトのうち 61％ が、 ユーザーの検索語句にそぐわない検索結果を表示している」ため、顧客は新しい検索語句を入力するか、古い検索語句を完全に放棄せざるを得ないのです。 Forrester によると、 「商品の検索体験全体に対するイライラによ

この記事は、 NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023  20日目の記事です。 はじめに こんにちは。 コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 新卒2年目で、普段はB向け/C向けメールシステムと文書要約APIサービスの開発・運用に関する業務に取り組んでいます。 今回は、昨年から引き続き話題の生成AIのひとつ、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) を題材に、LLMを使って文章を「やさしい」表現へ言い換える例を紹介しま

要約 Hugging Face にリクルートの組織ページを作りました 誤字脱字検出モデルを開発し、Hugging Face Hub に公開しました テストデータに対

本記事は、「LabBaseテックカレンダー Advent Calendar 2023」 15日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2023/labbase はじめに 株式会社LabBaseでインターンをしている佐藤拓真と申します。 本記事では、attentionについて、特にTransformerにおいて使用されている形 に注目して、数式を追った理論的な理解をすること を目指します。 数式やその解説は、『自然言語処理の基礎』[岡崎, 2022] に大幅に依拠

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最近では、特にテキストや画像形式のデータについて、機械学習 (ML) を使用して予測を行う際、ディープラーニングモデルの作成とチューニングに関する広範な機械学習の知識が必要でした。今日では、ML モデルを使用してビジネス価値を生み出したいと考えているすべてのユーザーが、ML にアクセスしやすくなっています。 Amazon SageMaker Canvas を使用すると、コードを 1 行も記述せずに、表形式データや時系列データだけでなく、さまざまなデータタイプの予測を作成できます。これらの機能には、画像、テ

こんにちは。2023/10/29~11/1に開催された統計・機械学習系の学会、 第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023) に、弊社データサイエンティストチームでオンライン参加してきました。 チュートリアル や 企画セッション では、2023年の開催ということもありやはり、昨今盛り上がりを見せているLLMが多くテーマとして取り上げられていました。 様々な研究や活用例がわかりやすくかつ多様に紹介されており、オンラインという形ではあったものの、その勢いや盛り上がりを感じることが出来ました。 本