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こんにちは。sodaデータプランナーの吉田です。 前回はChatGPTでできる地理情報分析と題して、名古屋市の人口推移を地図上に可視化し、さらに人口増減率に焦点を当てたレポートを作成しました。 人口増加率の大きいトップ3の地区：東区、中区、緑区 人口減少率の大きいトップ3の地区：港区、南区、北区 こ...

こんにちは。sodaデータプランナーの吉田です。 先日、ChatGPT関連の書籍を読んでいると、「統計情報を地図上に可視化する」という事例が紹介されていました。通常、地理情報を扱うには、GISソフトを使うのが一般的です。私自身、GISソフトを10年ほど利用しています。ChatGPTの分析機能で、ど...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 前回、「AIにおすすめの筋力トレーニングを聞いてみる」というテーマをブログにしました。ブログの内容をChatGPTに要約させてみたところ、以下のような回答が返ってきました。 これは、筋力トレーニングのエクササイズの推奨における潜在変数の利用について論じています...

お久しぶりです！！sodaエンジニアの國田です。 突然ですが、皆さま、最近運動していますか？私たちのようなプログラマーエンジニア職は運動不足になりがちですので、毎日しっかりトレーニングをする必要があります。私の方はどうかと言われますと、週5でジムに通い、己の筋肉の研鑽に励んでいます。（今まで秘密にし...

こんにちは！ sodaの古橋です。 皆さんChatGPT（以下、GPT）使ってますか？？ 最新モデル、派生モデルが更新され、モデルのスケールアップとコストダウンが同時進行することで汎用化の波が留まるところを知らない状態になっていますね。 ビジネス向けの製品でも「最新GPT搭載！」のような...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！ 「ミロのヴィーナス」って不思議ですよね？両腕の無い像で、現在に至るまで、多くの芸術家や科学者が欠けた部分を補った姿を推定していますが、現在のところ、定説と呼べるようなものはありません。「どのようなポーズをとっていたのか？」想像は多岐に及びますが、これに...

こんにちは！ sodaの古橋です。 ブログ投稿の間隔が結構空いてしまいまして、気付けば世間では阪神タイガースが１８年ぶりとなるリーグ優勝を決めていました。 久々の優勝ということで大いに盛り上がっていますが、我が敬愛する中日ドラゴンズは２年連続の最下位争いを繰り広げているという状態で、私は...

こんにちは！ sodaの古橋です。 [前回記事](https://www.nico-soda.jp/blog/post/20230426_000128.html)ではBERTopicの概要を説明しましたので、今回は検証編ということで、実データを使って解析を実行してみようと思います。 使用...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！！ 相変わらず生成AIが楽しい今日この頃、今回もまたStable Diffusionを使って実験してみたいと思います。 Stable Diffusionでは、ユーザーが入力したテキストを使って画像生成を行っています。実際の生成過程において、テキストが生成...

こんにちは！ sodaの古橋です。 巷ではChatGPTが言語モデル界隈を席捲しており、多くの人が最新対話型AIの進化を実感されていますね。 私も業務でちょっとわからないことや、これってどうやるんだっけ？と思うことがあると、ググるのではなくChatGPT先生に聞いてみるか―となる場面が増えてきま...

どうも！！sodaエンジニアの國田です。 日々目まぐるしく変化するAI界隈、生成AIはすっかり一般に浸透しました。今では、「テキストから画像を作るAI」が当たり前になりつつあります。 テキストでAIに命令することにより、画像生成AIは、どんな画像でも再現してくれます。絶対に世の中に存在しないもの、例...

こんにちは！sodaの古橋です。 今回はBitermTopicModelを使ったSNS文章解析の実践編です！ 前置きは無しで早速、短文解析に自信アリという触れ込みのBTMの実力を試してみましょう。 使用データの確認 使用するデータは、せっかく前回ワールドカップの話題に触れましたので、...

こんにちは！sodaの古橋です。 サッカーワールドカップ、日本代表が凄い盛り上がりでしたね！ 私自身はサッカーあまり詳しくないので、Twitterで細々とW杯関連のタイムラインを見て盛り上がりを感じていた程度なのですが、〇ドイツ→×コスタリカ→〇スペインの流れは素人ながらに非常に興奮しまし...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 Stable Diffusionがオープンソース化されたことで、テキストを入力するだけで画像を生成する手法は生成AIの一般的な手法となりつつあります。当ブログでも様々な生成モデルを取り上げていますが、その全てがテキストのみで生成するモデルというわけではありませ...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 Stable Diffusionのオープンソース公開から早1ヶ月半が経過しようとしています。最近では次々とハイクオリティなモデルもリリースされ、二次元キャラクター画像に特化したNovelAIなんて有料サービスも登場してきております。生成AIがブログやSNS上で...

どうも！！ sodaエンジニアの國田です！！！生成AIが熱い！！熱すぎます！！！これまで、様々な生成AIを紹介してきましたが、ついに大きな動きがありました。 なんとイギリスのAI会社stability.aiがテキストから画像を生成できるAIを一般公開したのです。その名も「Stable Diffusi...

どうも、sodaエンジニアの國田です。 いきなりですが、まずはこちらをご覧ください。 この画像、当然AIによるものですが、どうやって作ったと思います？ぱっと見、写真→イラストの変換モデルに見えますよね？ただ、この猫のイラストを生成するのに、実はイラスト画像は一切使ってません。 学習時、モデルに与えた...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 突然ですが、皆さま、CLIPってご存じですか！？ CLIPは画像と文章を結びつけることができるAIモデルです。ある画像に対し、その説明文がどの程度合っているかを出力することができます。(これを難しい言葉で画像とテキストの類似度と言います。)例えば、「たわわに実...

こんにちは！sodaの古橋です。 SLDAを用いたレビュー解析、3本目の記事になります。 今回は番外編として、モデルが学習されていく様子の可視化をしてみたいと思います。 前回まででSLDAでどんな事が出来るのかはなんとなくイメージ出来たかなと思うのですが、結果の部分がイマイチ釈然としない、「そもそも...

どうも、sodaエンジニアの國田です！突然ですが、皆さま、CLIPってご存じですか！？ CLIPは2021年1月にOpenAIにより公開されたモデルで、「画像」と「画像の説明文」４億組を学習させているという、大規模モデルです(*1)。CLIPを使いますと、ある画像に対し、その説明文がどの程度合ってい...

こんにちは！sodaの古橋です。 「SLDA」を用いたレビュー解析後編、実践編の記事になります。 [前回記事](https://www.nico-soda.jp/blog/post/20220325_000113.html)で予告した通り、劇場版鬼滅の刃のレビューデータにSLDAを適用してみます...

とある日の友人との会話友人「GANの生成画像って本当に現実世界に存在しないの？」私　「そうだよ。そもそも生成画像ってのは、ネットワークの構造からして～(略)」友人「わかった。でも、学習画像と生成画像を全部見比べたわけじゃないんでしょ？本当に存在しないって確かめたの？」私　「いや、そこまではしてないけ...

初めまして！ sodaプランナーの古橋と申します。 これから業務の中で有用だったモデルや個人的に気になったものを色々発信していこうと思っていますので、見て下さった方に少しでも「面白そう！」「何か使えそう！」と思って頂けたら幸いです。 では早速、最初のお題目はSLDA（Supervised L...

こんにちは、sodaエンジニアの國田です！ 最近、GANの技術に夢中な私ですが、今回もまたGANを使って実験してみたいと思います。題しまして、「顔面ミックス！私の顔に海外の人の顔を混ぜてみる」です。 さて、前回、「GANは私の顔を作れるのか？」というテーマで実験しました。そこでできた私の顔画像は、G...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！ 前回、前々回とGANの記事を書き連ねておりましたが、今回もまたGANに関する記事です。タイトル通り、GANの生成器を使って私自身の顔を作る実験を行います！ そもそも、「GANって何？」って方は、こちらの記事を参照いただけますと幸いです。 GANが学習し...

こんにちは！sodaエンジニアの國田です！ 今回はGANの変換タスク編に関する記事になります。そもそも、「GANって何？」って方は、こちらの記事を参照いただけますと幸いです。 GANの変換タスクとは？ GANを用いた変換タスクで有名なものとしましては、「人物写真をアニメ風に変換」、「馬の写真をシマウ...

お久しぶりです！sodaエンジニアの國田です！ 突然ですが、GAN（ギャン、ガン）ってご存じでしょうか？最近では、「AIに絵を描かせる」とか「存在しないアニメ画像を生成する」、「ディープフェイク」といったワードを中心に非常に有名になりつつありますので、「ちょっと耳にしたことがある！」なんて方もけっこ...

soda入社2年目の國田です！つい先日、JDLA E資格を受けてきたので、その所感をお伝えできればと思います。 JDLA E資格 とは "JDLA Deep Learning for ENGINEER"日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、日本で唯一のAIに関する資格試験で、2018年に...

BERTは2018年末頃にgoogleが発表した、自然言語処理における深層学習を用いた画期的なモデルです。(BERTはBidirectional Encoder Representations from Transformersの略) 何故注目されているのか？ 自然言語処理の分野には、色々なタスクが...

トピックモデルは、自然言語処理の分野で用いられる統計的潜在意味解析の一つで「言葉の意味」を統計的に解析していく手法です。 統計的潜在意味解析では、文章を複数の単語の集まりであると捉え、それら単語の共起性に着目して文章をいくつかのクラスに分類していきます。そのクラスに集まっている単語が意味する内容を「...

インパルス応答関数とは、複数の要因（変数）が影響しあっている時系列分析に用いられる手法のひとつで、ある変数にショックを与える（値を変動させる）と、それが他の変数に与える影響を分析することができます。主に工学分野で利用されていますが、ファイナンスやマーケティングでも応用されます。 例えば、円/ドルの為...

まずベイズの定理とベイズ推定について説明します。 ベイズの定理とは、Aという事象が起こった場合に、Bの事象が起こる確率など、ある条件下での確率である、条件確率について適用できる定理で、以下の式のような単純な形で表されます。 この式は「Bが起こった後にAが起こる条件確率」は、「Aが起こった後にBが起こ...

状態空間モデルとは、時系列分析に用いられるモデルの一つです。 時系列分析は過去データが時間とともにどう変動したかを分析し、将来のデータを予測を行う分析ですが、ある時点で得られたデータは、その前の時点から影響を受けており、データが独立していないという点で通常の回帰分析などの手法とは異なります。 例え...

11月22日に東京・品川で開催された「数理システム ユーザーコンファレンス2019」にて事例紹介の講演をしてきました。本稿では発表した講演内容の紹介とコンファレンスの簡単なレポートをしていきます。 数理システムのソフトウェアユーザーによる事例発表や講演を通じて、ユーザー間での情報共有や交流が行われ...

8月4日～8日にアンカレッジで開催されたデータマイニングの国際学会「KDD2019」で論文を発表してきましたので簡単にレポートしていきます。 KDDは今年で25回目を迎えたデータマイニングの国際会議で、毎年世界中から多くの研究者が集まるトップカンファレンスの1つです。2019年は51ヶ国から3,15...