t04894ty
@t04894ty現在東京銭湯お遍路MAPにはまっております。プロフィールの写真は浜降祭の様子をプロットしたもの。
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公平性 利用者や顧客に対して偏りや差別を引き起こさないように配慮してAIシステムの開発・運用を行う 包括性 様々な背景を持つユーザー(障害を持つユーザーや多様な文化的、言語的背景を持つユーザー)が利用できるAIシステムを設計、開発する qiita.com/Tett/items/2e8…
顔検出と顔認識 (複数の顔を検出しその位置を四角い枠で表示し特徴・感情・年齢等を予測します) 光学式文字認識 (複数の文字を認識しそれらを抽出します。いわゆるOCR)
セマンティック セグメンテーション (複数の物体を検出しその位置をピクセル単位で表示する) 画像解析 (「銃を構えて路上で戦う人」のように画像の内容に基づいてキャプションとタグを生成する)
コンピュータビジョンの用途 (6つの用途と違いを覚える) qiita.com/zakky/items/03… 画像分類 (「この画像は戦車」のように画像1枚に対して1つのタグを付ける) 物体検出 (複数の物体を検出しその位置を境界ボックスという四角い枠で表示する)
Language Understanding learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai… カスタムの機械学習インテリジェンスをユーザーの自然言語での会話テキストに適用して、全体の意味を予測し、関連性のある詳細な情報を引き出す、クラウドベースの会話型 AI サービス
Azure AI Vision learn.microsoft.com/ja-jp/training… 光学式文字認識 (OCR) - 画像からのテキストの抽出。 画像のキャプションと説明の生成。 画像内の何千もの一般的なオブジェクトの検出。 画像内の視覚的特徴のタグ付け
Azure OpenAI の使用方法 learn.microsoft.com/ja-jp/training… GPT-4 モデル。自然言語とコードの最新の生成モデルを表します。 埋め込みモデル。テキストを分析用の数値ベクトルに変換します DALL-E モデル。自然言語の説明に基づいて、画像を生成します。
責任ある生成AIの基礎 learn.microsoft.com/ja-jp/training… ①モデル ②安全システム ③メタプロンプトおよびグラウンディング ④ユーザー エクスペリエンス
ドル円介入で破れなかった157円前半ラインをあっさりと下抜けて、156円前半まで急落。この辺りまで下がってくるとLは厳しそうにみえる。ただ、今月末の日銀会合は無理して利上げしないような気がする。
ドル円狭いレンジを下抜けして、147円台まで下落。3月は弱そうな感じだが、このままアメリカ金利が落ちる感じはしないんだけどな。
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