Microsoft・Azure・ビルゲイツ MicrosoftがKOSMOSを発表:人間レベルの80%のパフォーマンスを持つAI
Microsoftが開発した自律型AI科学者Cosmosは、12時間連続で1,500本以上の論文を読み、40,000行のPythonコードを書き、実際の科学的発見を成し遂げる。同時にMicrosoftは人類に奉仕する「ヒューマニスト超知能」...
データサイエンス
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AI入門 セッション6:教師なし学習アルゴリズム – K-meansクラスタリング、PCA、SVD
本動画は、機械学習の基礎を学ぶシリーズの第6回目であり、教師なし学習アルゴリズムに焦点を当てている。これまでのセッションで扱ってきた教師あり学習とは異なり、ラベル付けされていないデータセットを扱う手法について詳しく解説する。主要なアルゴリズ...
AIエージェント エージェントデータシステム：自動化された知識発見
この研究は、データサイエンス作業の80%を占める煩雑な前処理作業を自動化するため、特定ドメイン向けに事前訓練されたデータエージェントシステムを提案している。生物学者や経済学者などの専門家が、プログラミング知識なしに高度なデータ分析を実行でき...
AI入門 セッション第3回：教師あり学習 – 線形回帰の理解
この動画は機械学習における教師あり学習の基礎概念として線形回帰を詳しく解説している。猫と犬の分類例から始まり、教師あり学習の回帰と分類の違い、線形回帰の数学的基礎、損失関数、勾配降下法の仕組みを視覚的に説明する。特に住宅価格予測を例に、最適...
AI入門 第1回：機械学習と人工知能入門：基礎を築く
本動画は機械学習と人工知能の基礎を学ぶ教育セッションの記録である。講師は機械学習シリーズ全12回の初回として、AIの概念から始まり、機械学習、深層学習の関係性を明確に説明している。猫の画像分類を例に、従来のルールベースアプローチから機械学習...
OpenAI・サムアルトマン ビルドアワー：強化ファインチューニング
この動画は、OpenAIのBuild Hoursシリーズの一環として、強化ファインチューニング（RFT）の実践的な応用について詳しく解説した技術セッションである。法的文書の分類タスクを例に、RFTの設定方法から実際のトレーニング、評価までの...
OpenAI・サムアルトマン OpenAI A to Z チャレンジ
この動画は、OpenAIが主催した「A to Z Challenge」の決勝に進出したチーム「Black Bean」による考古学的発見システム「AKOS」の発表である。チームはアマゾン熱帯雨林における考古学的遺跡の発見を効率化するため、深層...