1: 名無しのメタバースさん 0000/00/00(※) 00:00:00.00 ID:metaversesoku
— shi3z (@shi3z) June 3, 2023
データサイエンティストに必要なスキル、担当ロールごとに求められるスキルの濃淡、おすすめの学習法や書籍がまとまっている。
— QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 (@developer_quant) June 3, 2023
データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10https://t.co/IPZddxf0Yd pic.twitter.com/6xvIW7J92Z
※: 本日のおすすめサイト記事一覧 0000/00/00(※) ID:metaversesoku
#時系列解析 を学びたい方！
— みきてぃ｜AI/データ分析のプロ目指して奮闘中🔥 (@SkillupAi) June 3, 2023
NTTコミュニケーションズ イノベーションセンター無料公開の「時系列データ分析」の学習ページをご存知ですか？💫
・データ分析の基礎
・データの前処理
・モデリング
・異常検知の基礎
などが学べる！
オープンデータセットやPythonコードも！https://t.co/yOoFq2glot pic.twitter.com/J6ZbmkPvce
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— 早瀬アキラ (@akira39) June 3, 2023
時系列データ分析
— yypiece＠datascientist (@y2yuuuki) June 3, 2023
これはありがたや https://t.co/Ypx14Ik2p5
総務省統計局による完全無料の「社会人のためのデータサイエンス入門」が凄い。
— じゅじゅ (@jujulife7) June 3, 2023
元McKinseyで慶應義享受の安宅氏が講師の一人に。統計学基礎からデータの見方/表し方、公的統計データの取得方法/使い方が学べるって贅沢すぎでは...
6/13から開講されるので勉強させていただくhttps://t.co/7jU8z5XNN0 pic.twitter.com/WtxwNGIbKj
4: 名無しのメタバースさん 0000/00/00(※) 00:00:00.00 ID:metaversesoku
内閣府から「生成AIと著作権」に関するとても分かりやすい資料が公開されていた。
— KAJI | 梶谷健人 (@kajikent) June 3, 2023
まずこのテーマを語る上では学習と生成/利用に分けて考えるべきであり、現状は原則学習は著作権者の許諾なしに利用が可能、生成物をアップロードしたり販売する場合は通常の著作権侵害の判断と同様。 pic.twitter.com/LBcPp82NxU
出典はこちらですね。 AIと著作権の関係について（PDF：380KB）AI戦略チーム（関係省庁連携）（第３回） - 総合科学技術・イノベーション会議 - 内閣府 https://t.co/xivJHMvMGD
— アベ先生 (CV: 阿部和広) (@abee2) June 3, 2023
これ難しいな。従来の制作だと既存作品のリサーチをしてからやるはずだし、自分も公募に出す作品の制作時に (過去の作品集などを) ざっとは調べる。が、プロンプトでなんとなく生成しちゃうと、「既存の画像等 (著作物) との類似性や依拠性」の可能性を探るのが地獄だな。まぁ、でもそうだよな。 https://t.co/iwQRFDlFgF
— derwind (@s_derwind) June 3, 2023
まぁ今までの解釈通り
— リヴリル🧝🏼vERA１期生 (@Livryl) June 3, 2023
丸パクりのI2Iとか、露骨なパクりLoraとか、
そういうんでなければ違法じゃないってことだね
あとは判例とかによると思うけど、法改正とか個別の規制とかはなさそうだね^ヮ^ https://t.co/AfVJ6xvm75
国の指針でも、迷惑かけない程度の学習と生成なら合法、ということか。迷惑かけない程度をきっちり守っていかねば・・。 https://t.co/jZknqumSqg
— ごん@おじさんゲーマー (@gooooooooooon) June 3, 2023
このガイドライン、微妙だなぁ。既存絵師視点だと「依拠性と類似性の立証が現実的に不可能」ってなるし、i2iはこれまで通り著作権でカバーされていた範囲だということを考えるとt2iの現状にまで踏み込めていない。 https://t.co/cbY6FWprHE
— ふろど@kronedays.eth (@BoufrawFrodo2) June 3, 2023
5: 名無しのメタバースさん 0000/00/00(※) 00:00:00.00 ID:metaversesoku
国立情報学研究所の一般向けイベントで所長が紹介していた、文章生成AIに重要な技術である大規模言語モデル(LLM)に関する勉強会のサイト。参加者がガチすぎるため資料は一般向けではないが、最先端の現状が知れる良い資料と思う。ウォッチしておくか：第1回 LLM 勉強会 https://t.co/NdsYMUQRrg
— 水田孝信 (@takanobu_mizuta) June 3, 2023
資料ページには勉強会で使ってない資料も掲載されている。こちらもウォッチしておくか。：勉強会で使用されたサーベイ・講演資料を公開しています。サーベイ等に有用なリンク集も順次更新予定です。 https://t.co/a7irICryv0
— 水田孝信 (@takanobu_mizuta) June 3, 2023
参加者がマジでガチ中のガチだった。
— ねねこ / Kanna (@9821xvi) June 3, 2023
所長でもあるし、黒橋先生が音頭を取ったのかな。 https://t.co/WnVzdFXipm
LLMはコードでも当前hallucinationするが、むしろLLMが吐き出したコードが"言語モデル的に自然"と考えると、新しいAPIを実装する参考にすべきかもしれないと思った。
— odashi (@odashi_t) June 3, 2023
例えば下記の2行目は動かず、実際はもっと面倒なコードになるが、ユーザとしては明らかにこう書けるとありがたい。 pic.twitter.com/n6VyTFDPUT
そしてLMが流暢性の評価に使用されるモデルであることを今思い出した。こういう用途は当然考えられるべきだった。
— odashi (@odashi_t) June 3, 2023
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