#データセット
Text
BigQueryの「承認されたビュー」と「承認されたデータセット」の機能解説
BigQueryには「承認されたビュー」と「承認されたデータセット」という機能がある。前者は利用者にビューへのアクセス権限を与えつつ、ビューの元となるテーブルへのアクセスは制限できる。後者はデータセット単位でビューを承認できる。これらの機能を利用することで、IAMの運用を楽にしたり、利用者に見せるデータの範囲を制限したりできる。
両機能ともIAM運用の手間を減らしたり、閲覧可能なデータを制限できるため便利である。ただしデータ粒度が細かい場合、ビューの作成が手間になる懸念がある。そのような場合は代替案も検討すべきではないだろうか。また承認されたデータセットの場合、一度承認後の変更が面倒になるリスクがあるので、慎重な判断が求められる。
0 notes
Text
【DeepLeaning】エポックとは？
Deep Learning…
View On WordPress
1 note
·
View note
Quote
作曲AIというものも少し出てきたけれど、僕が触った範囲だとあまり面白くなくて。なぜかというと学習しているデータセットが著作権切れのクラシックとかフリー音源とかだから、面白くなるはずがないんですよね。
アーティストは「AI以降の人類」に期待していいのか 渋谷慶一郎×岸裕真が語りあう“生成AIとの理想的な関係”｜Real Sound｜リアルサウンド テック
16 notes
·
View notes
Text
パーマリンクを変更しましたので、以前のリンクアドレスは無効になりました。こちらの新しいページにアクセスして、ブックマークをよろしくお願いいたします。
We have changed the permalink, so the previous link address is no longer valid. Please visit this new page and bookmark it.
8 notes
·
View notes
Text
MEMO 24.04.16
・ComPotte
コンピュータを操る数理的思考力と、それを美しく具現化するクラフトマンシップを融合させた陶磁器ブランド「ComPotte」。デザイナー深地宏昌とプログラマー堀川淳一郎により結成されたクリエイティブスタジオ「DIGRAPH」に陶芸作家・横山成美をメンバーに加え2023年から活動を開始しているそうです。
無機質な中に生っぽさもあってマイクラの巨大建築のような感じもしてどれも素敵です。
https://www.compotte.jp/
https://www.instagram.com/compotte.jp/
・AIが生成する画像を「ネコ」にするサイバー攻撃 絵師らを守る技術「Nightshade」 米シカゴ大が開発
ターゲットにする単語を設定しておくことでそれを含むプロンプトを投げられた際に代わりに設定しておいたものに変更して生成させるというツールを米シカゴ大学所属の研究者が発表。
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2404/15/news037.html#utm_term=share_sp
こういった取り組み自体は現状必要なものだと思うのでいいとか悪いとかの話ではないという前提で書きますが後の生成AIに大きな影響を与えているLAIONがgoogleが公開したAIを使って女の子の画像を生成しようとすると論文上は生成できるのに実際は犬に置き換えられる、鳥に置き換えられるみたいなことに対抗してデータセットを自分たちで作ろうとgithubで呼びかけたことで発生したことを考えると当然これをどうにか突破しようとする動きも出てくるはずです。
繰り返しますが保護のためにこういった取り組みが出てくることは必然だと思いますし守られるべきものは守られるだと思いますが個人的にはその中でどうにか壁を突破してかわいいイラストが出したいんだという一心で動く大いなる暇人たちの行動力みたいなものに熱くなってしまうというところもあります。ただそういった中でも筋みたいなものはあってそれがお金になるからというような動機ではなくもっと純粋ななにもなくてもただやるみたいな趣味人としての立ち振る舞いはあって欲しいなというところもありますが。その辺りの話はもう少しまとめてからまた今度。
2 notes
·
View notes
Quote
日産オセアニアは、2023年12月にアキラランサムウェア作戦によるサイバー攻撃を受け、10万人に影響を与えたデータ侵害について警告している。
12月初旬、オーストラリアとニュージーランドで流通、マーケティング、販売、サービスを担当する日本の自動車メーカーの地域部門は、 サイバー攻撃を調査していると発表した。 自社システムに対する
その時点ではデータ侵害は確認されていなかったが、日産は顧客に対し、アカウント全体に警戒し、潜在的な詐欺行為に注意するよう提案した。
2週間後、Akiraランサムウェア集団が 攻撃の責任を負い 、従業員の個人情報、NDA、プロジェクトデータ、パートナーや顧客の情報を含む文書を含む100GBのデータを盗んだと主張した。
日産の最新アップデートはアキラ氏の主張の一部を裏付けるもので、ハッカーが一部の現・元従業員と、この地域の日産、三菱、ルノー、スカイライン、インフィニティ、LDV、RAM販売店の顧客のデータを盗んだことを認めた。
「日産は今後数週間のうちにサイバー侵害について約10万人に正式に通知する予定だ」と書かれている 日産の最新の声明には、 。
「連絡先の詳細が検証され、重複する名前がリストから削除されると、この数は減少する可能性があります。」
これらの個人の最大 10% は、メディケア カード、運転免許証、パスポート、納税申告書番号などの政府の身分証明書が侵害されました。
「関係する情報の種類は人によって異なります。現在の推定では、個人の最大 10% が何らかの形で政府による身分証明書を侵害されたことがあります。」と日産の声明は続けています。
「データセットには、約 4,000 枚のメディケア カード、7,500 枚の運転免許証、220 枚のパスポート、および 1,300 件の納税ファイル番号が含まれています。」
残りの 90% には、ローン関連の書類、雇用詳細、生年月日など、その他の個人情報が影響を受けていました。
日産は、影響を受けた顧客に個別に通知し、どのような情報が流出したのか、何ができるのか、どのようなサポートが受けられるのかを正確に伝えると約束した。
残念ながら、アキラはすでにダークウェブ上の恐喝ページを通じて盗んだデータを漏洩させています。
日産、ランサムウェア攻撃で10万人分のデータが流出したことを確認
2 notes
·
View notes
Text
米保守系大手The Hill紙が、アメリカ人の謎の早死現象を報道 これはコロナより大きい：なぜ多くのアメリカ人が早死にするのか？ 生命保険会社は、こうした予期せぬ、あるいは超過死亡に一貫して警鐘を鳴らしてきた。これは、ベトナム戦争以降のすべての戦争でアメリカが被った損害の合計を上回るものだ。議会は保険の専門家と協力して、この厄介な傾向を早急に調査すべきである。 COVIDによる最悪の事態が去った今、すべての死因による年間死亡者数はパンデミック以前の水準に戻るか、多くの病弱なアメリカ人を失ったのだからパンデミック以前の水準を下回るはずである。それどころか、保険業界の記事によれば、死者数は依然として「憂慮すべき」、「憂慮すべき」、そして「緊急の注意」に値するという。 保険会社が意思決定に用いる保険数理レポートでは、死亡者は若い現役世代に偏っている。 それにもかかわらず、アメリカの健康管理責任者であるアメリカ疾病予防管理センターは9月、「これらのデータセットは今後更新されない」という注意書きを添え、超過死亡のウェブページをアーカイブ化することを選択した。 ワクチンは2億7000万人以上に投与され、そのなかには乳幼児、妊婦、雇用義務下の労働者も含まれていた。パンデミック後の全要因死亡数の増加の分析には、ワクチンの「ワープスピード」による緊急使用承認の影響を含めなければいけない。ワクチン有害事象報告システムに寄せられた100万件以上の被害報告や、慢性的なワクチン接種後症候群を検証するイェール大学の新しい研究結果を踏まえ。 https://thehill.com/opinion/healthcare/4354004-this-is-bigger-than-covid-why-are-so-many-americans-dying-early/
DNA混入かもね、バ〜カ
2 notes
·
View notes
Text
大規模言語モデルのチューニング
2000件ほどのデータセットを使ってチューニングしたRinna社の7.5Bパラメーターの言語モデル。学習には24時間かかりました。
GPUはRTX 3060というVRAMを12GB積んだエントリーグレードのものでCPUはCore i5…
View On WordPress
2 notes
·
View notes
Text
概念辞典
ふとドゥルーズが哲学を交えながらアルファベット順に色々な概念をまとめたそのまんまアベセデールという映像作品が有ったな、と思いだした。実はこの作品は噂でだけは知っているが本編を拝見した機会が無い。なにせ販売価格が1万円を超えていたりするので、とてもじゃないが手が出ない（マニアと専門家以外に需要が無いのだろう）。
しかし概念を思いつく次第に自らの視座に基づいてまとめてみる、いわば概念辞典の作成は極めて面白い仕事だと常々思っている。
なぜ面白いのか？その理由は人工知能が各々の主観が解釈する「形の無い概念」を学習するのに必要な材料になるからだ。
具体的にはデータセットだ。概念を説明せしめるデータセットの存在は一般的で多くの人が理解している概念だけ無く、特殊な嗜好を持つ一般的でない概念まで無数に網羅されなければそれを活用するシステム開発が格段に困難で偏ったものになる恐れが有る。
語り尽くせないぐらいのアベセデールが必要だ。ただし1万円以上は勘弁してくれ。
4 notes
·
View notes
Text
LLMエージェントが人間と同じ認知バイアスに陥る事が判明
LLMエージェントの認知バイアスとは
LLM（大規模言語モデル）エージェントは、膨大なデータを基に学習し、自然言語処理を行うAIシステムです。しかし、これらのエージェントが人間と同じ認知バイアスに陥ることが研究で明らかになりました。認知バイアスとは、情報処理や意思決定において無意識に偏った判断をしてしまう現象です。LLMエージェントがこのバイアスを持つことで、予測や推論の精度に影響を及ぼす可能性があります。
認知バイアスの種類と影響
認知バイアスには様々な種類があります。例えば、確認バイアスは、自分の信念を支持する情報ばかりを集める傾向を指します。LLMエージェントがこのバイアスに陥ると、特定のデータセットに偏った結果を生成する可能性があります。また、アンカリング効果は、最初に得た情報に強く影響される現象です。これにより、初期のデータがエージェントの判断に過度に影響を与えることがあ…
View On WordPress
0 notes
Text
Netflix社内におけるプロダクト開発や意思決定の際の因果推論活用事例
Netflixはプロダクト開発や意思決定プロセスにおいて、実験やクエイジ実験、因果推論を幅広く活用している。本記事では、同社内で開催された因果推論サミットで紹介された、メトリクス予測、ゲーミングイベント評価、メトリクストレードオフの分析、調査のサンプリングバイアス補正、プロダクトデザインと実験プラットフォームの関係など、多様な事例が共有されている。因果推論の手法を適切に活用することで、ビジネスに対する大きな価値創出につながっていることがうかがえる。
Netflixの事例は示唆に富んでいる。プロダクト開発においては、実験結果と観測データの双方を活用することで、より正確な意思決定ができる。また、異なるデータセットや問題設定においてさまざまな因果推論の手法を使い分けることで、幅広い課題に取り組める点が重要である。特に、サンプリングバイアスの補正やメトリクストレードオフの分析のように、複雑な問題設定においても的確な手法を見出している点が高く評価できる。さらに、因果推論の結果を適切にプロダクトへ反映することも欠かせない。プロダクトデザインと因果推論を融合させることで、分析結果の情報伝達が効率化され、最終的に正しい意思決定につながるのではないか。
0 notes
Text
第4回プロジェクト(5/8)
前回同様引き続きグループごとでの作業を進めた。
ゲーム班
・黄金バナナの数とポイントの見直し
・出来事カードを増やしてもいいかも
・クエストを一つに絞って、やるか
・黄金バナナの噂カード
・二度同じ目が出た時の対処
・どこに行ったかをわかるようにする
AI Vtuber班
専修大学ネットワーク情報学部のイメージキ��ラクターである煌木颯斗（きらき そうと）の設定を考えましょう。名前から受ける印象や、学部の特徴に合わせた性格や外見、趣味・特技について提案します。
<名前の由来>
この名前は、"煌"（きらめく）、"木"（情報や知識を意味する）、「颯斗」（かっと駆けるようなイメージ）のそれぞれの意味を持ち、キャラクターの活動的で明るい性格を表現しています。
<性格>
- 明るくて活動的でありながら、情報学やネットワーク技術に対して深い興味と知識を持っています。
- チャレンジ精神旺盛で、新しい技術やトレンドに敏感。
- 人とのコミュニケーションを大切にし、チームでの協力やプロジェクトの進行が得意。
- 探求心旺盛で、情報の分析や創造的なアイデアの発掘を楽しむ。
<外見>
- 髪の色はキラキラとした輝きを持つ明るい色で、活動的な印象を与えます。
- 服装はスマートカジュアルなスタイルで、専修大学のロゴや色を取り入れています。
- 知的で親しみやすい表情を持ち、眼鏡をかけていることもあります。
<趣味・特技>
- プログラミングやデータ分析、ネットワーク構築など、情報技術に関する幅広いスキルを持っています。
- 趣味は最新のテクノロジーやデジタルアートの研究・作成。
- 特技はデータの可視化や、複雑な情報を分かりやすく説明するスキル。
- 趣味の一環でeスポーツやオンラインゲームを楽しんでいるかもしれません。
<性格>
- 落ち着いていて、リスナーや視聴者の話をよく聞くことができる。
- 優しい雰囲気で、親しみやすいコミュニケーションスタイル。
- 教えることが得意で、初心者にもわかりやすく情報を説明するスキルを持っている。
- 人と共感し、リスナーの意見や質問を大切にする。
<親しんでもらいやすい特徴>
- リスナーからの質問やリクエストに積極的に答えるコーナーを設ける。
- ゲーム実況や技術関連の話題だけでなく、大学生活や趣味などの身近な話題にも触れる。
- 視聴者と一緒にプロジェクトやチャレンジに取り組む企画を展開する。
- 伝え方や話し方が優しく、リラックスできる雰囲気を作り出す。
<煌木颯斗の口癖>
- 「なるほどね！」
- 「わかるわかる！」
- 「いい質問だね！」
- 「ちょっと考えてみよう」
- 「じゃあ、こうしてみようか！」
<煌木颯斗だからこそのユニークな口癖>
- 「さて、データとダンスでもしますか！」
- 「ここからが面白いところだよ！」
- 「このパターン、次のステップへ行こう！」
- 「お、情報の花が咲いた！」
- 「新しいチャレンジの時間だ！」
<煌木颯斗が視聴者と一緒にプロジェクトやチャレンジに取り組む企画を展開するアイデア>
1. **コードチャレンジ:** 簡単なプログラミング課題を視聴者に出し、解答を共有してもらう。最もクリエイティブな解決策を見つけた視聴者を表彰する。
2. **データ分析コンペ:** 視聴者にデータセットを提供し、分析結果や視覚化されたデータの共有を依頼する。優れた分析に対して評価やフィードバックを行う。
3. **ゲーム開発コンテスト:** 短い時間でシンプルなゲームを開発してもらう。完成品を配信でプレイし、視聴者と一緒に評価する。
4. **ネットワークプロジェクト:** 視聴者と一緒にネットワーク構築やセキュリティの実験を行う。プロジェクトの進行を配信で共有し、視聴者と意見交換をする。
5. **AIトレーニング:** 視聴者と一緒にAIモデルをトレーニングする。データの選択や結果の分析を通じて、視聴者がAIの学習プロセスを体験できる。
6. **デジタルアートコンテスト:** テクノロジーや情報学をテーマにしたデジタルアート作品を募集し、視聴者と一緒に作品を鑑賞・評価する。
7. **ハッカソン風イベント:** 視聴者と一緒に短期間でアイデアを出し合い、プロトタイプを作成する。完成したプロトタイプをプレゼンテーションし、互いに意見を交換する。
これらの企画は視聴者のスキルレベルや興味に合わせて調整し、みんなが楽しみながら学べるように工夫できます。煌木颯斗のリードのもと、視聴者とのコラボレーションが成功することを願っています。
<煌木颯斗が少し不機嫌になった時>
- **沈黙:** 普段より口数が少なくなるかもしれません。少し考え事をしているような雰囲気で、コメントへの反応が遅れることもあるでしょう。
- **穏やかな説明:** 不機嫌な原因については、必要であれば簡単に説明し、視聴者に状況を理解してもらおうとするかもしれません。
- **落ち着いたトーン:** 普段より声のトーンが低くなったり、話し方がゆっくりになったりすることで、少し感情を抑えているような印象を与えるかもしれません。
- **お互いにリラックス:** 視聴者に自分のペースを伝えつつ、皆がリラックスできるように努めるかもしれません。「ちょっとゆっくりいきましょうか」などのフレーズで、視聴者とのペースを調整するかもしれません。
煌木颯斗は、不機嫌なときも視聴者に対して礼儀正しく、優しい対応を心掛けるでしょう。視聴者との良好な関係を保ちながら、不機嫌な気持ちをできるだけ早く切り替えるよう努めるかもしれません。
<一人称>
僕
<煌木颯斗がリスナーたちのことを配信で何と呼ぶかについて>
- **「煌っ子（きらっこ）」:** 颯斗の名前の「煌」とリスナーを表す「っ子」を組み合わせた名前です。親しみやすく、颯斗のファンを特別な存在として扱っている感じが出ます。
- **「ネットワークメイト」:** 颯斗の活動のテーマである情報技術やネットワークにちなんだ名前です。リスナーたちを颯斗と同じ「ネットワークメイト」として一緒に楽しむ仲間としています。
- **「颯友（そうとも）」:** 颯斗の名前から「颯」と、友達を意味する「友」を組み合わせた名前です。リスナーを颯斗の友人や仲間として温かく迎え入れる感じがします。
<誕生日>
- **7月23日:** この日は「ネットワークの日」として、日本で知られています。颯斗の活動と直接関連している日付であり、リスナーにも覚えやすいでしょう。
VR班
VRの実機に触れる
0 notes
Quote
ケニアの「Sama」というクラウドソーシングの請負企業がOpen AI社の依頼を受けて『ChatGPT』のデータセットのブラッシング、精査を行っているらしいんです。
Samaが具体的に何をしているかというと、『ChatGPT』は基本的に大量のテキストデータを集めて学習するわけですが、ソースの中から政治的に問題のある文章とか、交通事故の詳しいレポートとか、性的虐待にまつわるようなテキストを弾く仕事をしている。
つまりOpen AIは生成結果として出たらまずい内容のテキスト、自社が損をするようなテキストをSamaにアウトソースして排除しているわけです。
こういった事実は搾取として当然批判を受けているわけですが、生成内容もこうした状況を踏まえるとおそらく、どんどん「プロダクトっぽいこと」しか言わなくなる。
AIに期待するのは「人間を超越すること」｜Real Sound｜リアルサウンド テック
4 notes
·
View notes
Text
From: Worktank [email protected]
Reply-To: [email protected]
Subject: 年収30%の紹介手数料は不要。SESの単価・派遣料への上乗せもいたしません。
いつもお世話になっております。
株式会社ワークタンクの関戸と申します。
mailto:[email protected]
TEL : 03-5324-2815
○電話 平日月～金８：３０～１８：００まで
それ以外の時間は、お手数ですがメールでご連絡下さい。
申し訳ございませませんが、
ZOOMやWeb会議は制限があるため行っておりません。
【今すぐ採用予定あり 】
【または近日中の予定あり】
の方はすぐ、ご対応いたします。
【今週の登録者】
☆33才 Python開発経験
☆31才 JAVA開発経験
☆33才 Objective-C開発経験
他にもJAVA .net C++ Linux Oracle サーバー構築 ネットワーク等のエンジニア
が登録しておりますので、何なりとお申し付けください。
①SESの場合
エンジニアの所属会社を直接ご紹介します。
単金に上乗せはいたしません。
②エンジニアを採用する場合
年収３０％の紹介手数料は不要です。
案件情報がありましたら、メールしてください。
すぐに候補者を返信いたします。
案件情報を頂く際は、
★開発言語
★ご連絡先携帯番号
ご提示頂きますようお願い致します。
ID 020
性別 男性
出身地 熊本県
現住所 東京都
年齢 33
最終学歴 ４年制理系大学卒
勤務先の業種 ソフトウェア・情報処理
現勤務先の従業員規模 100～299名
現在の年収 550 ～ 600 万円
現在の勤務状況 在職中
経験職種・経験年数 プログラマー(Web・モバイル関連)
Java SE 4年
C/C++ 5年
VB.NET 4年
Python 4年
ネットワークエンジニア(設計・構築)
ルータ(Cisco) 5年
語学関連のキャリア 検定資格
会話能力
所有資格
希望雇用形態 契約社員
委託社員
希望職種 プログラマー(Web・モバイル関連)
希望の勤務地 東京23区
横浜・川崎
熊本県
職務経歴
業務内容/プロジェクト 開発ジャンル 規模 担当 開発環境 使用言語
ソフトウェア・情報系
AI検知システム作成 業務系(ＷＥＢ系)
[ その他：その他システム ] 100人以下
基本設計
詳細設計
プログラミング
OS：
Linux
Java
【工事現場作業者の安全帯検知システム作成】
○安全帯検知精度の向上
・YOLOv2、FSSDなど複数の物体検出手法を組み合わせた物体検出手法の精度向上
・追加撮影データを元にデータセットを拡張し、学習
○AWS上でのアプリケーション実装
・安全帯検知システムをAmazon EC2上に構築
・検知結果の画像、動画をAmazon S3にアップロードする処理実装
・安全帯が正しく装着されていない場合に、アラートメールを投げる処理を実装(Amazon SES使用)
【壁材の欠陥検出】
・壁材の品質検査のため、キズなどの欠陥を検出
・大量の壁材画像をYOLOv2に学習させ、欠陥検出を目指した
・壁材は巨大なため、画像入力の際に分割を行い、それぞれについて欠陥検出を実施
・学習データセットの画像のサイズ変更、分割を行いながら学習を試行
【パッケージの欠陥検出システム作成】
○キズや凹みなどの欠陥を検出
・大量の製品画像の撮影を実施し、データセットとして、学習
○複数台の業務用カメラを用いた同時撮影機能を実装
・6台のカメラで製品を同時撮影し、欠陥の検出を行う機能を実装
ID 117
性別 男性
出身地 神奈川県
現住所 東京都
年齢 31
最終学歴 ４年制理系大学卒
勤務先の業種 ソフトウェア・情報処理
現勤務先の従業員規模 100～299名
現在の年収 450 ～ 500 万円
現在の勤務状況 在職中
経験職種・経験年数 プログラマー(Web・モバイル関連)
Java SE 5年
JavaScript 4年
データベース設計・構築
MySQL 5年
Webサーバー設計・構築
Linux 4年
語学関連のキャリア 検定資格
TOEFL 601～650点
会話能力
所有資格
希望雇用形態 契約社員
委託社員
希望職種 プログラマー(Web・モバイル関連)
希望の勤務地 埼玉県
千葉県
東京23区
東京都下
横浜・川崎
神奈川県下
職務経歴
業務内容/プロジェクト 開発ジャンル 規模 担当 開発環境 使用言語
ソフトウェア・情報系
■大手恋愛ソーシャルゲームのWeb API開発 業務系(ＷＥＢ系)
[ 広告出版：その他システム ] 100人以下
基本設計
詳細設計
プログラミング
データベース設計
サーバ設計/構築
OS：
Linux
データベース：
MySQL
Java
JavaScript
≪担当業務≫
要件定義から設計、実装、テストまでを一貫して担当
≪習得スキル≫
Scalaでの開発
Play Frameworkを用いた開発
Javaでの開発
JavaScriptでの開発
Vue.jsを用いた開発
Gitを用いたチーム開発
≪コメント≫
関数型言語を扱う際の思想が身につき、
またアクセス集中による負荷対策や仕様変更・機能追加に強い設計や
ソースコードを書くよう日々意識しながら業務に取り組んでおりました。
ID 380
性別 男性
出身地 北海道
現住所 東京都
年齢 33
最終学歴 専門学校卒
勤務先の業種 ソフトウェア・情報処理
現勤務先の従業員規模 50～99名
現在の年収 500 ～ 550 万円
現在の勤務状況 在職中
経験職種・経験年数 プログラマー(Web・モバイル関連)
Java EE 4年
プログラマー(スマートフォン)
Android 4年
Objective-C 3年
語学関連のキャリア 検定資格
TOEIC 601～700点
会話能力
所有資格
希望雇用形態 契約社員
委託社員
希望職種 プログラマー(Web・モバイル関連)
希望の勤務地 北海道
東京23区
東京都下
横浜・川崎
神奈川県下
職務経歴
業務内容/プロジェクト 開発ジャンル 規模 担当 開発環境 使用言語
ソフトウェア・情報系
発券機システム開発 業務系(ＷＥＢ系)
[ ＥＣ：販売系システム ] 100人以下
要件定義/顧客折衝
基本設計
詳細設計
OS：
Linux
C
C++
Java
Java SE/Java EE(Servlet)
EJB
JSP
STRUTS
Java, Kotlin, C言語, Android Javaで組み込み系の開発を得意とし、
15名から20名のPL経験があります。
Webオープン系でもJavaスキルを伸ばしつつ、PLとしてさらに経験
2024.4.23 From: Worktank [email protected]
0 notes
Quote
良いデータセットをいかに作っていくかというのがより重要度を増しているので、大学ではアノテーションの仕方とかデータセット作成周りの泥臭い工程を一通り体験する授業を作ってデータセット作成つよつよ人材を輩出しつつ、作ってもらったデータを蓄積していくと良い説はありそう
XユーザーのSeitaro Shinagawaさん
3 notes
·
View notes
Last Seen Blogs
kiravera8
✨Kira Kira✨
scooter-pooder-blog
scooterpooder
2411game
24
reptiliahmusic
Reptíliah
bodyproject
ボディプロジェクト