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Ayako Omori
「ノンコーディング開発大集合!一気に学ぼうPowerApps、MS Flow、Logic Apps」 Cognitive Services 概要資料 https://connpass.com/event/90477/
Cogbot 勉強会 #13: クラウド地獄にならない Azure の使い方
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Azure Webinar : Microsoft Bot Framework ではじめるチャットボット開発_20180301
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Ayako Omori
2018年3月1日開催:Azure Webinar「Microsoft Bot Framework ではじめるチャットボット開発」資料 https://info.microsoft.com/JA-PowerBI-WBNR-FY18-03Mar-01-BotFramework-MCW0002739_01Registration-ForminBody.html
Azure On-site Seminar: AI 最新技術と Microsoft AI Platform
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Ayako Omori
2018/2/26 開催 Azure オンサイトセミナー 資料 音声・画像認識技術でマーケティング・売り上げを伸ばすAI活用最前線 ~最新のAI活用事例から学ぶ、おもてなしサービス・業務効率化Botサービスとその開発高速化手法~ https://www.microsoftevents.com/profile/form/index.cfm?PKformID=0x3257703abcd
HACH-CHU 2018: "人工知能パーツ" Microsoft Cognitive Services_20180217
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Ayako Omori
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使ってみよう!”人工知能パーツ” Microsoft Cognitive Services_20180216
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JSAI2024の発表スライドです.
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Toru Tamaki
Xinhong Ma, Yiming Wang, Hao Liu, Tianyu Guo, Yunhe Wang, "When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation" NeurIPS2023 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/157c30da6a988e1cbef2095f7b9521db-Abstract-Conference.html
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
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Matsushita Laboratory
浜松で開催されたJSAI2024(第38回)での発表.
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
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Yuuitirou528 default
CS集会でお話した、通信技術のひとつである「変調」について解説した資料です。 https://x.com/vrc_cpu_science/status/1724784316738355560
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
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Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
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使ってみよう!Cognitive Services Container_20190122
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2019/01/22
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Cognitive Services サービス内容 DockerHub Custom Vision
カスタム画像解析 --- (※ customvision.ai からDL) Computer Vision 活字 OCR - 画像→文字の認識 ※Private Preview 公開 Face 顔認識 - 顔のパーツの位置 (目, 鼻, 口, ...), 性別/年齢, etc 顔認証(同一人物の判定) 顔識別(DBからの識別) ※Private Preview 公開 Text Analytics キーフレーズの抽出 https://hub.docker.com/_/microsoft- azure-cognitive-services-keyphrase Text Analytics 言語判定 https://hub.docker.com/_/microsoft- azure-cognitive-services-language Text Analytics センチメント分析 https://hub.docker.com/_/microsoft- azure-cognitive-services-sentiment
5.
6.
0. Computer Vision
& Face は Preview Request に登録
7.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/face-how-to-install- containers#request-access-to-the-private-container-registry
8.
9.
10.
11.
>docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive- services/sentiment:latest
12.
>docker run --rm
-it -p 5000:5000 --memory 8g --cpus 1 mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/sentiment Eula=accept Billing=https://YOUR_ENDPOINT.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2. 0 ApiKey=YOUR_API_KEY
13.
>docker run --rm
-it -p 5000:5000 --memory 4g --cpus 2 --mount type=bind,src=c:YOUR_WORK_DIR,target=/input --mount type=bind,src=C:YOUR_WORK_DIR,target=/output mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/luis Eula=accept Billing=https://westus.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0 ApiKey={YOUR_API_KEY}
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15.
16.
https://blogs.msdn.microsoft.com/bluesky/2018/11/15/container- support-for-cognitive-services-ja/ https://qiita.com/annie/items/21bb726e9bbc8db56e54 https://qiita.com/annie/items/e8fd635cae849ca349ba https://qiita.com/annie/items/718884672ff1b6def80b
17.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/cognitive-services- container-support https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer- vision/computer-vision-how-to-install-containers https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/face-how-to-install- containers https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how- tos/text-analytics-how-to-install-containers https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-container-howto
18.
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