AI/MachineLearning 【BitNet b1.58】1ビットなのにLLaMAよりもすごいって本当？
Microsoftの研究チームがモデルのウェイトを3つの値にすることで大規模言語モデルの計算コストを激減させることに成功したと発表しました。これは、本当なのか？どういう技術を利用することでこの成果を得たのか論文を翻訳して要約しました。
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。
matplotlib matplotlibの応用: グラフを複数配置する
この記事では、matplotlibのsubplot機能を使用して、1つの図に複数のプロットを配置する方法について詳しく解説しました。subplotを使用することで、データの比較や関係性の可視化を容易に行うことができます。応用として、上の行に1つのグラフを配置し、下の行に2つのグラフを並べる方法を示しました。これにより、より実践的に1つの図にグラフを自由に配置することができます。
資産運用 高配当ETF「JEPI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？
の記事では、JEPI（JPMorgan Equity Premium Income ETF）について、その概要や特徴、投資対象、パフォーマンス、メリットとデメリットなどについて詳しく解説しました。投資に関する決定をする際には、慎重な検討と情報収集が重要です。JEPIに関するこの記事が、投資家の方々にとって有益な情報源となることを願っています。
PEP 【Python】PEPを訳して読むｰPEP10
この記事では、PEP10の和訳を行い概要やその重要性、そしてPEPの詳細な構造や内容について理解していきます。本記事を通じて、PEPの理解を深め、Pythonの発展に貢献する一助となれば幸いです。
PEP 【Python】PEPを訳して読むｰPEP1
この記事では、PEP1の和訳を行い概要やその重要性、そしてPEPの詳細な構造や内容について理解していきます。本記事を通じて、PEPの理解を深め、Pythonの発展に貢献する一助となれば幸いです。
AI/MachineLearning プログラマの三大美徳とその真意
プログラマの三大美徳とは、怠慢（Laziness）、短気（Impatience）、傲慢（Hubris）です。
WordPress 【ConoHaWING】プラン選びと申し込み方法
ConoHaWINGのプラン選びと申し込み方法について解説しました。高速な表示速度とウェブサイト・アプリケーションのパフォーマンス向上のために、WINGパックがおすすめです。独自ドメインが2つまで永久無料で利用できる点も魅力です。
Kaggle Seabornの基礎：データの可視化をより美しく、効果的に
この記事では、Seabornの基本的な使い方として、pairplot、catplot、countplot、FacetGridの4つの例を紹介しました。これらの機能を活用することで、データの傾向や関係性を視覚的に把握できることを実演しました。