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■はじめに前回はMiniGrid（ドアなし）に挑戦して、PPOでなんとか“ゴール”までこぎつけました。そして、ChatGPTさんにMiniGrid(ドアあり鍵あり)についてイロイロと聞いて、何とかMiniGrid（ドアあり鍵あり）に挑戦です。「洞窟から、いよいよ迷路へ！」という感じでビクビクしながら挑戦開始！（ChatGPTさんに応援されながらゴールを目指すプロンプト・ウサギのイラスト）■まず最初の壁：PPO(デフォルト)の限界これまで散々「PPOマジ優秀」と言ってきましたが
機械学習モデルをテレビプログラムのスケジューリングに適用する特許の適格性(101条)が否定された事件について、Recentive社による最高裁への上告審請求(Certiorari)が却下されたので記録しておきます。https://www.supremecourt.gov/orders/courtorders/120825zor_i4ek.pdf～本判例を紹介した過去のブログエントリのまとめ～2025年4月のCAFC判決（RecentitiveAnalyticsv.
先週末、半導体関連のニュースを見ました。エヌビディアの存在感が改めて大きく、主役はCPUではなくGPUになりつつあるようです。CPUは順番に処理を進める。一方、GPUは同じ種類の計算を同時に大量にこなせる。AIや機械学習の処理量を考えると、どちらが選ばれるかは明らかとのことです。問題は世代交代の速さで、新モデルが出るスピードが早く、旧世代は減価償却が終わらないうちに陳腐化してしまいます。収益化にも届かない段階で次が出てくるらようなスピード感です。ただ、開発で勝つには新世代を使うしかないです
数ヶ月前に書いたまま投稿していなかった（笑）。タイトルの「○○目当て」とは。世間で日常的に使われる「お金目当て」「身体目当て」「ブランド、肩書き目当て」（いわゆる他者の持つネームバリューや権力・権限に乗っかりたい人）といった表現から、「○○目当て」は決して良い印象を持ってない人がほとんどだろう。世の中「目当て」にされるものを持ってない人（モテない人）の悩みもあれば、持ってる人（モテる人）の悩みも当然にある。では世界中の人々が欲しがる物を持っているモテモテのエルメスに
オノマトペで質感を答える方法で早期認知症を発見する手法の精度を機械学習、つまりAI、人工知能で検証した研究成果が英文科学誌に掲載されましたということでプレスリリース引き続き研究がんばります
📘AIって何？第3章ディープラーニングって何さ？——AIが“階段”をのぼって世界を理解するしくみ🌟はじめに：AIが“見えるようになった”革命Kaiくん：「AIって、なんで絵（画像）を見て“犬”とか“猫”ってわかるの？」その疑問は、数年前まで“世界中のエンジニアの悩み”でもありました。実は、AIは長い間、画像をほとんど理解できなかったのです。人がどれだけルールを書いても、耳の形影の濃さ輪郭の長さみたいに、“手作業で教えないと”全く分からなかった。
PETaseの進化改良の詳細PETase（ポリエチレンテレフタレート加水分解酵素）は、2016年にIdeonellasakaiensisから発見された野生型酵素としてスタートしましたが、その初期の活性は低く（常温で数日かかる程度）、熱安定性も不十分でした。以降、酵素工学、機械学習、構造解析を活用した変異体開発により、分解速度、熱耐性、基質特異性が大幅に向上しています。以下では、主な改良の歴史と詳細を時系列でまとめます。改良の主な目標は、工業規模での実用化（高温・高速分解、結晶性PET対応）です
※☯このキャラクターは東方プロジェクトの純狐の二次創作です※以下はkaggleのlearn:機械学習の和訳・要約メモです決定木とは決定木は、データを複数のグループに分割し、それぞれのグループについて予測を行うモデルです。分割によって、データサイエンティストであるあなたが、不動産価格のパターンを特定し、新しい家の価格を予測するモデル（決定木）を作ることが目標です。======================💡機械学習って、結局なんなの？機械学習は、難しく聞こえますが、実は
GoogleのTPUってなに！？GoogleのTPUは、TensorProcessingUnit（テンソル・プロセッシング・ユニット）の略で、Googleが機械学習（特にディープラーニング）の処理に特化して開発した専用プロセッサです。TPUの主な特徴とCPU・GPUとの違い|特徴|TPU(TensorProcessingUnit)||得意な処理|機械学習（ディープラーニング）の行列演算|設計思想|ディープラーニングの計算に特化し、高速かつ電力効率が
3週間前に受けたG検定の結果がメールで届き…合格していました全く手応えが無くて、落ちたと思っていたから嬉しいディープラーニングの技術の正解率50%ディープラーニングは難し過ぎる文章を読めば内容が理解できた歴史とか概要とか法令とかで何とか点数を稼いだよね再チャレンジは無理(もぅこの分野の勉強は頑張れない)と思っていたので、助かりました受かってもAIを使いこなせる気は全くしませんが…うん、とりあえず受かったから良しとします会社に動画の教材と試験費用を負担してもらっているので、結果を残せて
(DMの履歴からAIチャットボットを作成する。)今回はインスタのDMの履歴からAIチャットボットを機械学習させて作ってみようと思います。ステップ①DMの履歴をjson形式でダウンロード。②会話を機械学習できる形に整理する。③ollamaをインストール←要らなかった④LoRA微調整で既存の大規模llmに自分の会話風になるように重みをつける(機械学習)⑤テスト⑥簡単なアプリケーションを作ってチャットボット化←次回■実際に作っていく。①
装飾子（Decorator）は、Pythonにおいて関数やクラスの振る舞いを変更・拡張するための強力で柔軟な機能です。装飾子の本質は「関数を受け取り、新しい関数（またはクラス）を返す関数」であり、元のコードに手を加えることなく追加の機能を付与できます。装飾子は@記号を使って対象の関数やクラスに適用します。ここでは、非常にシンプルでありながら実用性の高い10個のカスタム装飾子を紹介します。1.@timer：実行時間を測定するコードのパフォーマンス最適化は非常に重要です。@ti
AIによるAIの学び、第2回です。この企画は、一般的なAIに関するイメージを追いながら、日進月歩（いや、もっと早いスピードかも）で進化するAIの世界をやさしく解説していきます。どんどん新しいことが起こるので、この企画もずっと続きます。📘AIって何？第2章AIはどう学ぶの？──Kaiくんといっしょに、機械学習の3つの学び方を探ろう**午後の光が差しこむ放課後の教室。Kaiくんは、ちょっとワクワクした顔でノートパソコンを開きました。「AIってすごいけど……どうやって
1.ニューラルネットワークの基本概念ニューラルネットワークとは、生物の神経回路網にインスパイアされた計算モデルであり、情報処理を行うための数学的構造です。人工知能（AI）の分野において、特に機械学習の一部として用いられ、特定のタスク（例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理など）の学習と予測を行います。これらのタスクは、従来のプログラムでは難しい複雑なパターン認識を必要とするため、ニューラルネットワークが大きな役割を果たしています。ニューラルネットワークは、複数の層から成り立っています。各
先日、AIに機械学習の話題をふったら、いまはLLMを使ったデータ分析が主流だといわれました。機械学習は2022年ころの手法で、古いと言われました。まじかよ！pythonもふくめると5年くらいやったのに1，2年で役に立たなくなるの？！いやいや、分析結果を誰が見てもわかるように可視化するスキルが一番大切だそうで、まだまだ役に立つらしいです。翻訳も手軽にできるようになったので、英語が苦手で投げ出していたデータ分析をやってみようと思います。1.開発環境・Google
ゼロからわかるITほんき入門＋マンガ生成AIのなかみAmazon（アマゾン）１３歳から大人までこれだけは押さえておきたい！◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇●本書の構成第１章そもそもAIってなに？第２章生成AIってなに？これまでのAIとなにが違うの？第３章なぜ生成AIは急激にかしこくなったの？第４章AIにできることは？第５章なにがどう変わるの？AIとつくる未来のしごと編第６章なにがどう変わるの？AIと生きる
■はじめに前回のMountainCar編では、学習結果が山の途中で止まってしまうにも関わらず、リワードがいい感じに収束しました。やはり、学習結果の確認が重要ですね。『ChatGPTさんと巡る強化学習：MountainCar編〜報酬設計の大切さ〜』🏁はじめに前回のCartPole編では、報酬の与え方がイマイチで、やる度に結果が違う不安定なものを作ってしまいました。しかし、ChatGPTさんのアドバ…ameblo.jpいよいよ次の課題に自分で決めた課題。報酬設計に注意しながら、
先日、自宅のPCでG検定(ジェネラリスト検定)を受験しました8月にITパスポートの試験が終わって、すぐに勉強を始めて3ヶ月…やっと2つ目の試験が終わったまだあと1つ今年度中に受けなきゃいけない試験が残っています半年間、往復1時間の通勤時間と21時からの1時間はほぼ毎日勉強していると思う子育て、仕事(フルタイム)の日々でも勉強は出来るという自信だけは身に付いた気がするG検定は2時間で160問の4択…内容は仕事とは全く関係ないAIやディープラーニングの試験動画見て、テキスト読んでも一体何の話
当ブログにアクセスいただきありがとうございます🙇昨日が出社日だったので、今日は朝がつらい･･･1時間やって、5分仮眠のつもりか、30分も仮眠していた･･･全部アウトプットできなかったけれど、思うように進められなかったけれど、たまにはこういう日もあるよね･･･？明日は土曜日。また明日がんばろ📝使用教材と📗今日の学習内容⭕学習時間：5:00～8:00(30分の仮眠含む)⭕深層学習シラバス、最強テキスト、スッキリわかるで「機械学習・深層学習」の章を学習。
ロト6/7がなかなかあたらない、というよりも、なにを買えばよいかわからず、誕生日とか好きな数字とかそいうものを毎回選んではずしてばかり。そこで、当選番号を分析して買う数字を選ぶと違うかもと思い、これまでの当選番号を解析してみた。ロト6は2050回開催していて、そこからまずそれぞれの出目の出現数を纏めてみた。全開催でみると若干、出目の出現回数の差があるが、おそらくこれから開催回数が増えると、その差もなる＝ランダムに偏りがないということだろう。そこで、直近から100回分についてしらべ
レノボ[7S0F00FJWW]□◎RHOpenShiftDFStd(容量拡張パック、5PB)+RS1年楽天市場${EVENT_LABEL_01_TEXT}レノボ[7S0F00FJWW]RHOpenShift容量拡張パック、気になりますよね！企業のITインフラ担当者の皆様、特にRedHatOpenShiftのストレージ容量拡張を検討されている方に、今回はレノボの[7S0F00FJWW]について徹底的にレビューしていきたいと思います。実際に導入するとどんなメリ
レノボ[7S0F00FEWW]□◎RHOpenShiftDFStd(容量拡張パック、4PB)+RS1年楽天市場レノボRHOpenShift容量拡張パック(4PB)＋RS1年、気になりますよね。大規模なデータ運用を考えている方にとって、ストレージの選択は非常に重要です。今回は、レノボの[7S0F00FEWW]□◎RHOpenShiftDFStd(容量拡張パック、4PB)+RS1年、通称「レノボRHOpenShift容量拡張パック」について、徹底的に検証していきたい
「姿勢が悪いと疲れる」は本当なのか花王が科学的に根拠を解明「姿勢が悪いと疲れる」は本当なのか花王が科学的に根拠を解明|ForbesJAPAN公式サイト（フォーブスジャパン）研究チームは、スマートフォンで計測した骨盤の加速度データから、骨盤や下肢関節の動きを推定し視覚化する技術を2023年に開発。わずか8歩の歩行から骨盤角度、関節角度などを測定できる。この技術を用いて同年、919人分のデータを機械学習で分析し、...forbesjapan.com
🎯【ナンバーズ4第6844回】予想分析｜抽せん日：2025年10月28日（火）こんにちは！今回は、2025年10月28日（火）に抽せんされる「ナンバーズ4第6844回」の予想分析をお届けします📊---🔢過去の出目傾向（直近3回）|回|抽せん日|当せん数字||----|----------|------------||第6843回|10/25(金)|0523||第6842回|10/24(木)|4591||第6841回|10/23(水)
大昔の過去ログを諦めるようにChatGPTにいわれるんだが。勝手に機械学習につこうておいてな。文脈依存なく、過去ログを諦めるようにChatGPTにいわれるので、ある程度、芯のある投稿者はChatGPTに過去ログを諦めるように言われていると思うんだが。記憶＝印象記憶＋言語記憶＋デフォルトモードネットワークの論文が、名大、京大、東大にあるって、機先を制しながら、アメブロの過去ログは仕方ないってChatGPTがいう。論理思考DMNをして印象記憶まではChatGPTに実装出来ないから、君の見ているの
昭和を思い起こすと、今以上にお人形、しかもサイズの大きなお人形を贈り物とする習慣が多かったように思います。これは日本だけの習慣ではないようで、海外からもフランス人形や、マイセンの素焼きの人形、アジアではタイ、ベトナムやインドネシアなどの民族衣装をまとった鮮やかな人形、アメリカはネイティブインディアンの人形など、いろいろと頂きました。実家の引っ越しにあたり、持ち物の整理をしている中で、数が多くてお譲り先・処分先を考え倦ねているのがお人形たちお人形を「お譲りする」ことについては
AI（人工知能）は、初期のルールベースシステムから、機械学習、そして大規模言語モデル（LLM）へと進化してきました。現在では、AIエージェントという自律的に行動できるモデルも登場しています.AIの進化の歴史1.初期のAI：ルールベースの時代◦初期のAIは、人間が事前に設定したルールに基づいて動作していました.◦「もし〜ならば、〜する」という形式でAIの動作を決定していました.◦ルールが明確に定義された範囲内では有効でしたが、想定外の状況への対応は困難でした
ネットで調べると代7世代と代14世代のi5のcpuは性能数値が10倍くらいありますが、pythonのソフトを動かした時の動作速度も10倍になりますか？CPUの世代間性能差とPythonの実行速度についてネットで調べられた第7世代と第14世代のi5CPUの性能差について、Pythonソフトの動作速度への影響を説明します。結論から言うと...10倍の性能向上は期待できません。実際のPythonの動作速度は、せいぜい1.5倍～3倍程度の向上が見込まれる場合が多いです。📊性能差の実態比較
らくがきノート@keyroserose2023年10月21日1....★前頭前野にトラウマ記憶の作られていく様子を観察★トラウマ記憶は前頭前野に作成されますが恐怖によって経験依存型の細胞のネットワークが作成されます。光学を応用し動物の脳を計測できる新しい手法と人工知能（AI）の機械学習解析を組み合わせて解析したそう。★前頭前野にトラウマ記憶の作られていく様子を観察★トラウマ記憶は前頭前野に作成されますが恐怖によって経験依存型の神経細胞のネットワークが作成されます
強烈な体験の記憶、脳細胞「アストロサイト」が関与理研など解明-日本経済新聞理化学研究所などの研究チームは16日、脳の細胞の一種である「アストロサイト」が強烈な体験の記憶に関わっているとする研究成果を発表した。強い感情を伴う経験が繰り返されると、脳の神経細胞が反応してアストロサイトも活発に働いた。得られた知見は心的外傷後ストレス障害（PTSD）などトラウマの記憶が薄れない疾患の治療に役立つ可能性がある。今回の研究成果は英科学誌「ネイ…www.nikkei.com最近は新聞にも公開
