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-Developer- AI/LLMエンジニアとしての日々•3ヶ月前

人類を絶滅させる“本当の脅威”とは？専門家が警鐘を鳴らす、気候変動以外のリスク

AIと生物兵器：人類が生み出す“自滅の道具 近年、地球規模での問題が深刻化し、人類の未来に対する不安が高まっています。 気候変動対策に取り組んできたビル・ゲイツ氏が「気候変動では人類は滅びない」と発言し、世界に衝撃を与えたのは記憶に新しい出来事です。 では、もし気候変動が人類を滅ぼさないとしたら、我々を絶滅へと導く“本当の脅威”とは一体何なのでしょうか？専門家の分析を基に、その真相に迫ります。 1. 核戦争：文明を数時間で終わらせる“即死”の脅威 最も深刻なリスクとして専門家たちが口を揃えて指摘するのが、**全面核戦争**の勃発です。 気候変動が数十年かけて進行するのに対し、核戦争は数時間で文…

#AI#核戦争#LLM (大規模言語モデル)#NLP#MachineLearning#生物兵器#気候変動

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23ブックマークmachine_learning_security/Security_and_MachineLearning/README.md at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_securitygithub.com
13ブックマークMicrosoft PowerPoint - Canon-MachineLearning27-jp.pptxCanon ２０１２年９月１３日 トピックモデル概論 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 [email protected] http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 文書のモデル化は，自然言語処理や 機械学習の分野で盛んに研究されて いる 本講義では，文書のモデル化技術の 発展の経緯を概観する 2 講義の流れ 1. 2. 3. 4...sugiyama-www.cs.titech.ac.jp
8ブックマークMicrosoft PowerPoint - Canon-MachineLearning22-jpCanon ２０１１年８月３日 クラスタリング（２） 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 [email protected] http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 前回の講義では，確率モデルに基づくクラスタ リング手法を紹介した これらの手法では，各クラスのパラメトリック モデルをあらかじめ指定しなければならない ...sugiyama-www.cs.titech.ac.jp
8ブックマークmachine_learning_security/Security_and_MachineLearning at master · 13o-bbr-bbq/machine_learning_security · GitHubgithub.com
8ブックマークGitHub - vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning: This repository is a list of machine learning libraries written in Rust. It's a compilation of GitHub repositories, blogs, books, movies, discussions, papers, etc. 🦀github.com
5ブックマークGitHub - Yagami360/MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn: Python＆機械学習ライブラリ scikit-learn の使い方の練習コード集。機械学習の理論解説付きgithub.com

関連ブログ

CADDi Tech Blog•4ヶ月前

キャディ機械学習勉強会：Docling

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 はじめに：我々が直面していた課題 現在、我々はドキュメントを解析するプロジェクトを推進しています。その中で以下のような壁に直面しました。 フォーマットの多様性 PDF、Word、PPT、スキャン画像など、形式がバラバラなドキュメントの前処理が大変 構造情報の損失 テキスト抽出時にレイアウト、表、図が崩れて意味が失われてしまう 既存…

#キャディ機械学習勉強会#MachineLearning#機械学習
APC 技術ブログ•2年前

TryHackMe Advent of Cyber 2023から2024へ（２） Machine learning(機械学習)

自己紹介 問題にチャレンジ ターゲットマシンを起動します チャットボットを使ってみます プロンプト インジェクション攻撃 AIを活用したセキュリティ対策 まとめ 0-WANについて 一緒に働いて頂ける仲間も募集しています 自己紹介 こんにちは、エーピーコミュニケーションズiTOC事業部 BzD部 0-WANの田中と申します。 弊社でEDR製品を導入いただいたお客様のインシデント調査を主に担当しております。 その傍らプログラマーとしての経験と知識を生かしてセキュリティに関するウェブアプリケーションを設計構築するなどSOCチームのメンバーとして日々サイバーセキュリティと共に在るエンジニアです。 T…

#CTF#Writeups#MachineLearning
APC 技術ブログ•2年前

(dbdemos)Databricks Lakehouseにおける患者の再入院を減らすための医療予測モデルの構築: MLモデル編

はじめに GLB事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 Databricks Lakehouse Platformが提供するデモであるdbdemosの中で、患者の再入院を減らすための医療予測モデルの構築するデモを紹介したいと思います。 デモ名: Lakehouse for HLS: Patient readmission www.databricks.com 今回の投稿はdbdemosを活用して医療データを探求し、予測モデルを作成することを目標にしています。 投稿は2編に分かれています。 1編はデモの概要とデータの探索的分析について紹介しています。 モデルに使われるテーブルと変数につい…

#Databricks#dbdemos#MachineLearning#automl
APC 技術ブログ•2年前

dbdemosを使ってdbt jobsの調整と実行を調べてみましょう (プロジェクト構成の説明編)

はじめに GLB事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 Databricks Lakehouse Platformが提供するデモであるdbdemosの中で、dbt jobsの調整と実行をするデモを紹介したいと思います。 www.dbdemos.ai 今回の投稿はdbdemosを初めて使う初心者に参考になるガイドを作成することを目標にしています。 以下の内容は前回の記事に続きます。 techblog.ap-com.co.jp 前回に作成されたフォルダとdbt_c360_gold_churn_featureの作業について学びましょう。 目次 はじめに 目次 dbt jobsの流れ Repo…

#Databricks#MachineLearning#dbdemos
Yappli Tech Blog•3年前

cyberagent/open-calm(日本語大規模言語モデル)をAWS SageMakerで動かす

概要 こんにちは。サーバーサイドエンジニアの窪田です。 ChatGPTやGoogle Bard、そのほか色々な生成AIが次々と世の中に出る中、ソフトウェアエンジニアのあり方も変わっていきそうですね。 ヤプリ社内でも生成AIについての話題はかなり盛り上がっています。 実際、生成AIの活用事例もあり、以下の記事で紹介されているのでご覧ください。 tech.yappli.io 5月にサイバーエージェントがパラメータ数が最大68億の大規模言語モデルを公開しました。 www.cyberagent.co.jp このモデルはベースモデルであり、強化学習によって精度を高めることができます。 ChatGPTのよ…

#LLM#SageMaker#MachineLearning
pyhaya’s diary•3年前

論文の再現実験: Neural Graph Collaborative Filteringを実装してみた

本記事では「Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)」と呼ばれる、グラフ構造を使った推薦システムの手法を自分で実装して論文の再現実験をしてみたことについて書きます。近年の推薦システムの研究では、ユーザーとアイテムの特徴量だけでなく、ユーザーとアイテム間の関係性を考慮した手法が注目されています。NGCFもその一つで、ユーザーとアイテムのグラフ構造を学習することで、より高い精度で推薦を行うことができます。本記事では、まずNGCFの手法や特徴について解説し、その後に実装と再現実験の方法を紹介します。 Neural Graph Collaborative …

#Python#MachineLearning#Recommendation
オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】Liquid Neural Network

機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index Liquid Neural Network 参考 Web サイト Liquid Neural Network 参考 Closed-form Continuous-time Neural Models [2021] arxiv.org Web サイト Researchers Discover a More Flexible Approach to Machine Learning [2023] www.quantamagazine.org 機械学習の新しいアプローチに線虫の神経系をベースにしたニュ…

#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】XAI

機械学習 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index XAI Feature Importance 参考 書籍 Web サイト XAI 説明可能な AI. Feature Importance Feature Importance yhayato1320.hatenablog.com 参考 Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI [2019] arxiv.or…

#機械学習#MachineLearning
オムライスの備忘録•3年前

【機械学習】強化学習 / Reinforcement Learning

Index Index 強化学習 / Reinforcement Learning アルゴリズム Gato / 2022 Policy-Space Response Oracles / PSRO / 2023 Controllability-aware Skill Discovery / CSD /2023 Reusable Slotwise Mechanisms / RS / 2023 Scaled Q-learning / 2023 Stochastic MuZero / 2023 テクニック・工夫 Imitation Learning / 模倣学習 Meta Reinforcement …

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