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フォローありがとうございます！一緒に、note活動頑張りましょう(^_-)-☆自分は、カタツムリのブログ「こつむ日記」の運営者😊自然とカタツムリとダンスミュージック🎧を愛す者です。AIプログラミングやWebマーケティングなど興味は多岐にわたります😎

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AIで分析した、悲鳴をあげるくらい、ブログで稼ぐ方法 【極秘】

2024年8月6日を起点にすると、X（旧Twitter）では30日間で、約2000件の「ブログ　稼ぐ」を含むコメントが投稿されています。今回の記事では、この2000件以上のコメントをChatGPTで分析し「ブログで稼ぐ方法」を最新のAI技術で解析しました🧐 ブログで稼ぎたい方は、必見の内容ですが、ぜひ他言は無用でお願いします🤫 テキスト全体のイメージ 副業やアフィリエイトというワードがキーワードのようです。なお、稼ぎたい金額は10万円の方が多い傾向にあります💸 AI文章

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    • 11月9日（土）荻窪音楽祭のボランティア活動の記録

      私は社会貢献活動としてさまざまなボランティア活動に参加しています。今回は、11月7日～11月10日まで開催中の荻窪音楽祭のボランティア活動をご紹介します🎺 イベントの概要 荻窪音楽祭は、「クラシックを楽しむ街・荻窪」の会が主催するもので、 今年は、11月7日～11月10日までの 4 日間、荻窪駅周辺のさまざまな会場で気軽にクラシックの生演 奏に親しむことができるイベントです。 「クラシックを楽しむ街・荻窪」の会は、クラシック音楽を通じて、荻窪のまちづ くりや活性化を目指し

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      • 11月2日（土）神田カレーグランプリ決定戦2024ボランティアの記録

        私は社会貢献活動としてさまざまなボランティア活動に参加しています。今回は、11月2日～11月3日に開催された神田カレーグランプリ2024のボランティア活動をご紹介します🍛 イベントの概要 400店以上のカレー店が軒を連ねる東京の神田は、「カレーの聖地🍛」と言われています。そして神田では、毎年「われこそは！」と手を挙げたお店から予選を勝ち抜いたカレー店だけが出場し、皆さんの投票でNO.1のカレー店を決定するイベント「神田カレーグランプリ」が開催されています😆 参加日 私

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        • 10月27日（日）高円寺フェス2024ボランティアの記録

          私は社会貢献活動として様々なボランティア活動に参加しています。今回は、10月26日～10月27日に開催された高円寺フェスのボランティア活動をご紹介します(^_-)-☆ 参加日 私が参加したのは、10月27日（日）でした。この日は、前日の天気予報では雨の心配がありましたが、ぎりぎり曇りでした。 担当したボランティア活動 担当は、南口から徒歩５分ほどのイベント会場でした。担当したイベント会場では福島県の南相馬とのコラボフェス開催され、自衛隊の方の展示もあるイベント会場でし

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        AIで分析した、悲鳴をあげるくらい、ブログで稼ぐ方法 【極秘】

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          【拡散希望】呪術廻戦における「ある負のエネルギーと出会って3年で人生が変わった」話を頼むから拡散してくれ🙏

          マンガ「呪術廻戦」が、2024年9月30日発売の「週刊少年ジャンプ」44号にて完結を迎えましたね🥺私は、呪術廻戦はアニメより、本誌が好きな方だったので、とても残念です。ちなみに、単行本はAmazonのKindleで全巻揃えています📚ところで、「呪術廻戦」のような負のエネルギーをテーマにした有名な本が海外で出版されているをご存知でしょうか？今回は、マンガ「呪術廻戦」とロシア在住の作家で、元量子物理学者のヴァジム・ゼランドの振り子の法則を比較しながら、両方の作品の共通点をご紹介し

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          「リアリティ・トランサーフィン」と「生成 Deep Learning」を読んで、どこかで見た、どこにもない２つの空間の共通性とは🤔

          私は、今2冊の本を読んでいます。一冊は、ヴァジム・ゼランド著：「リアリティ・トランサーフィン」【Reality transurfing. Steps I-V (English Edition)】 です。そしてもう一冊は、David Foster著：「生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする（第２版）」です。両者は分野が違いますが、どこか共通する部分もあり、とても興味深く拝読しています。今回は、２つの図書を比較して、それぞれの共通のポ

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          アナログな仮想現実とデジタルな仮想空間のはざまで

          秋は読書欲が高まりますね🍂今回は、最近読んだ２冊の本の考察をご紹介したいと思います😊 ２冊の本の紹介 私は最近、２冊の本を読みました。一つは、ヴァジム・ゼランド氏の「タフティ・ザ・プリーステス」、そして、もう一冊は、ダグラス・ラシュコフ氏の「デジタル生存競争: 誰が生き残るのか 」です。ともに、大きな意味では人間の認識をテーマにしています。 ヴァジム・ゼランド氏は、この現実の世の中を、ある意味で量子力学的な、仮想現実として捉えている印象があります。一方で、ダグラス・ラシ

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          オッペンハイマーとメアリーの部屋の共通点とは🤔

          今年はクリストファー・ノーラン監督の映画「オッペンハイマー」が日本で公開されましたね🎥私は先日Amazonプライムビデオで、映画「オッペンハイマー」を観ました。今回は、大変優秀な理論物理学者である、オッペンハイマー氏の苦悩について、ある考察をしましたので、その内容をご紹介したいと思います😊 オッペンハイマーとメアリーの部屋：異なる視点からの共通点 オッペンハイマーの核兵器開発とAIの思考実験として有名な「メアリーの部屋」は、一見異なるテーマですが、深く掘り下げると、知の探

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          【ステップ10備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ10 拡散モデルの応用を読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ10では、拡散モデルの応用をテーマに、条件付き拡散モデルやStable Diffusionを紹介しています。本記事では、条件付き拡散モデルの概要や、本書のテーマである「生成AI」の最新なツールであるStability Matrixをご紹介します。 条件付き拡散モデルについて 条件付き拡散モデルは、近年注目されている生成モデルの一種です。通常の拡散モデルがノイズから画像を生成するのに対し、条件付き拡散モデルは

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          【ステップ9備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ9 拡散モデルの実装を読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ9では、拡散モデル（Diffusion model）をニューラルネットワークの「U-Net」を用いて実装をしています。本記事では、本書を参考にして、更に実装を改良した内容をご紹介します😃 モデルをUNetからImprovedUNetに変更する UNetからImprovedUNetに変更することで得られるメリットは、主にモデルの性能向上とトレーニングの安定性に関連しています。以下に、具体的なメリットを挙げます

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          【ステップ9備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ9 拡散モデルの実装を読む

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          【ステップ8備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ8 拡散モデルの理論を読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ8では、近年注目を集めている生成モデルの一種である拡散モデル（Diffusion model）の理論をVAEとの対比を踏まえながら解説しています。この記事では、本書を読むための予備知識として、拡散モデル（Diffusion model）の概要とVAEとの比較を簡単にご紹介します😄 拡散モデルとは？ 拡散モデルは、近年注目を集めている生成モデルの一種です。画像生成、テキスト生成など、様々な分野で高品質な生成結

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          【ステップ8備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ8 拡散モデルの理論を読む

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          【ステップ7備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ7 変分オートエンコーダー（VAE）を読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ7では、変分オートエンコーダー（VAE）を解説しています。この記事では、本書を読むための予備知識のご紹介と、本書とは別のデータセット（Fashion-MNIST）を使用して、変分オートエンコーダー（VAE）を実装します👨‍🎓 変分オートエンコーダー（VAE）について 変分オートエンコーダー（VAE）は、生成モデルの一種で、深層学習を用いて複雑なデータを生成したり、潜在空間を学習したりするモデルです。 VA

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          【ステップ7備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ7 変分オートエンコーダー（VAE）を読む

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          【ステップ6備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ6 ニューラルネットワークを読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ6ではPytorch の初歩的な使用方法とニューラルネットワークの実装方法を解説しています。この記事は、本書を読むためのPyTorchの予備知識の解説と、本書とは別のデータセットを使用して、ニューラルネットワークを実装します👨‍🎓 PyTorchとは？ Pythonベースの科学計算ライブラリ：Pythonで書かれており、NumPyのような操作が可能です。 深層学習フレームワーク：ニューラルネットワークを簡

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          【AIと考察】社会人のための本気のAIとゲーム理論学習法

          私は、社会人になってから大学で経済学を学びました。経済学では、ゲーム理論という分野があり、最近、そのゲーム理論の構造とAIの学習の構造には共通点があるのではと考えるようになりました。今回の記事では、Google Geminiと考察した、「ゲーム理論とAI学習の共通点」の備忘録をご紹介します。なお、今回のテーマは、AIのアルゴリズムである、ニューラルネットワークとゲーム理論の繰り返しゲームの共通点です😊 ニューラルネットワークと繰り返しゲームの共通点 ●状態と行動の繰り返

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          【ステップ5備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ5 EMアルゴリズムを読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ5ではEMアルゴリズムをテーマに、KLダイバージェンスと最尤推定の関係を踏まえて解説しています。この記事は本書を読むための予備知識としてお読み頂ければと思います。なお、本記事では機械学習のライブラリ「scikit-learn」を用いて EMアルゴリズムを実装します👨‍🎓 EMアルゴリズムとは？ 潜在変数がある場合の最尤推定を行うための反復アルゴリズムです。EステップとMステップを交互に繰り返すことで、パラメ

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          【ステップ5備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ5 EMアルゴリズムを読む

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          【ステップ4備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ4 混合ガウスモデルを読む

          ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ4では混合ガウスモデルをテーマに自然の多峰性分布をふまえて混合ガウスモデルを解説しています。この記事は、本書を読むための予備知識としてお読み頂ければと思います。なお、本記事では機械学習のライブラリ「scikit-learn」を用いて 混合ガウスモデルを実装します👨‍🎓 多峰性分布とは？ 多峰性分布とは、ヒストグラムで見ると複数の山を持つような分布のことです。つまり、データの中に複数の異なるグループが存在して

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