AI/MachineLearning AIはtotoを当てられるようになるのか？その１
このブログ記事シリーズでは、AIがtotoを当てる可能性に迫ります。totoはスポーツ予測やギャンブルの不確実性の高い領域であり、AIがそのような予測を行うことは一般的に難しいとされています。記事では、まずtotoの概要について説明し、次にこれまでのAIによるtoto予測の試みや結果について検証します。
AI
AI/MachineLearning 
AI/MachineLearning StableDiffusionとは？AIの次世代画像生成技術
本記事では、StableDiffusionという注目されている生成モデルについて詳しく解説します。StableDiffusionは、画像や動画の生成に用いられ、従来の手法と比較して高品質な画像生成が可能であるとされています。基本原理から各ブロックの役割、そして応用例までをわかりやすく説明します。StableDiffusionの仕組みや特徴に興味がある方、または生成モデルに関心がある方にとって、参考になる情報を提供します。
AI/MachineLearning 【DCGAN】AIはピクセルアートを描けるようになるのか
DCGAN（Deep Convolutional GAN）についての解説と、ピクセルアート生成の実験結果を通じて、生成モデルの構築や学習のプロセスを紹介しました。初めは乱雑な画像から始まり、学習を進めるごとにキャラクターらしい特徴が現れてきますが、一定の学習回数を超えると過学習が起こり、意図しない結果が生じることもあります。今後はさらに高度な生成モデルを探求し、新たなアート作品の創造に挑戦していきます。
AI/MachineLearning Titanicをニューラルネットワークで予測する
この記事は、KaggleのことはじめであるTitanicの生存者予測というコンペティションに焦点を当てています。Kaggleは機械学習コミュニティの中心的存在であり、データ分析のコンペティションを通じて参加者がスキルを磨く場として知られています。Kaggleでの機械学習コンペティションに参加する際の手法やプロセスを理解し、自身のスキル向上に役立てることができます。
AI/MachineLearning GPTとは？人工知能の新星を理解する
この記事では、GPT（Generative Pre-trained Transformer）について、その基本的な仕組みや応用例について詳しく解説しました。GPTは、自然言語処理の分野で革新的な進歩をもたらし、文章の理解や生成といった能力を持つAIです。記事では、GPTの全体像や各ブロックの役割、学習プロセス、そして応用例についてわかりやすく説明しました。
AI/MachineLearning 【GoogleHome】仮想通貨のレートを喋らせてみた#1
この記事は、スマートスピーカーを活用して仮想通貨の価格を取得する方法について解説しています。具体的には、Google Homeを例にして、DialogFlowを使用してユーザーの音声入力を処理し、CoincheckのAPIを介して仮想通貨の価格情報を取得し、その結果を音声で返す仕組みを構築する手順が示されています。
AI/MachineLearning 【GoogleHome】仮想通貨のレートを喋らせてみた#2
この記事では、GitHubからHerokuへのデプロイおよびWebhookの設定について説明されています。具体的には、CoincheckのAPIを使用して仮想通貨のレートを取得し、それをJSON形式で返すPythonスクリプトをHeroku上にデプロイする方法が解説されています。これにより、スマートスピーカーとDialogFlowを組み合わせて、リアルタイムな情報を取得および返信するシステムを構築することが可能となります。
AI/MachineLearning 【Kaggle】データの読み込み方
KaggleにおけるCompetition（コンペ）への参加方法を詳細に解説した記事です。タイタニックを題材にして、Competitionへの参加登録方法からKernelの作成、Datasetの準備までを丁寧に説明しています。Kaggle初心者にとって役立つ手順をわかりやすく示しています。