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タイトルの通りである。昨日、以下のような記事を書いた。この記事で紹介している出品物同様、私は「自分が個人開発で作ったプログラムを他のサイトやアプリでも使えるようにして出品する」というのをメインの出品物にしていきたいと考えている。そのためココナラでの出品に向けて自分のスキルの棚卸しのようなことをしているのだけれど、タイトルのプログラムをどういう形で出品しようか悩んでいる。のだけれど、悩んでも悩んでも答えが出ない。なので、これ以上悩んで時間を無駄にするくらいならいっそブログに書いて意見を聞いてみよう！と思った次第である。タイトルの通り、「ディープラーニングを使ったレコメンドプログラム」である。私はこれを「リストに表示されたアイテムA群の中から好きなものを選んでもらってプログラムを実行すると、アイテムB群の中でオススメのアイテムを表示する」という個人開発のWebアプリで使っている。ソースコードは公開していないが、ディープラーニングのライブラリを使用している。そう、AIだ。一時期、AIと言えば何でもできそう、すごいことができそう、という思いがあり、勉強してライブラリの使い方を覚え、とりあえずできそうなところからということで上記のようなWebアプリを開発した。だが、開発当時は気付いていなかった。このAIの弱点に。そう、AIを使うためにはデータが必要ということだ。いわゆる教師データというやつだ。ツイッターで手伝ってくれる人をかき集めてみたが、教師データとして十分な数なのかそうでないのかもわからない。アイテムA群とアイテムB群に、自分が全然詳しくなかったからだ。レコメンド結果が妥当なのかどう

スマートフォンやデジタルカメラの性能が上がったとはいえ、大切な写真にノイズが入ってしまったり、拡大すると画質が荒れてしまったりすることってありますよね。特に、夜景や古い写真、動画から切り出した画像などは、せっかくの思い出が台無しになることも。 「どうにかして、もっとキレイにできないかな…」 そんな悩みを抱えている方に朗報です。一般的な無料ソフトでは難しい、**「高画質で自然なノイズ除去・補正」**を実現する画期的なツールが登場しました。 # このツールで何ができる？フリーソフトとの決定的な違い 一般的な無料ソフトの多くは、単純な「ぼかし処理」でノイズをごまかしたり、「シャープ処理」で不自然な輪郭を強調したりすることがほとんどです。その結果、被写体が「のっぺり」した、のっぺらぼうのような質感になりがちです。 一方で、本ツールはAI技術（ディープラーニング）を駆使した高度なアルゴリズムを採用しています。これにより、以下のような自然で美しい仕上がりを実現します。 ディープラーニング補完:欠けてしまった画素をAIが学習データから推定し、より自然な細部を再構築します。例えば、髪の毛の一本一本や、服の繊細な模様までくっきりと表現します。 ノイズ抑制＋ディテール保持:不要なザラつき（ノイズ）だけを賢く除去し、被写体の質感や背景の細かい線・模様はそのままに残します。 色彩補正の最適化:AIが元画像のトーンを分析し、補正後も不自然な色味にならず、本来の色合いを保ちます。 この高度な技術によって、「ただ拡大しただけの画像」とは一線を画す、**シャープで自然な高画質画像**を手に入れることができます

AWS Certified Machine Learning - Specialty（MLS-C01）対策向け AWS認定 Machine Learning - スペシャリティ (MLS-C01)対策向けの日本語問題集です。海外の大手問題共有サイトを参考に整理・改編した実戦レベルの問題を収録しています。 サンプルページで内容をチェック まずは表紙、目次、問題ページ、解説ページが伝わるサンプルを見て、教材の雰囲気をつかめるようにしています。 この教材の特徴 ・実戦レベルの問題を日本語で学びやすい形へ整理・改編。 ・問題文・選択肢・正解・解説がセットで演習と復習を一度に。 ・AWS公式試験ガイドのドメイン区分に沿って分類。 ・日本語訳と英語原文を併記、用語の正確な理解に対応。 ・約369問を収録、継続学習しやすい分量。 この教材の使い方 ・苦手ドメインから重点的に取り組み、弱点を効率よく克服。 ・解説を読んだ後に再挑戦し、理解の定着を確認。 ・PDFでスキマ時間に繰り返し演習。 ご購入はこちら こちらの教材にご興味をお持ちいただけましたら、以下のリンクからPDF版をご購入いただけます。 https://coconala.com/contents_market/pictures/cmn4blrt508d3ah0hemklkwzp

はじめに：AI技術の驚異的な進化2025年、AI（人工知能）の世界は前例のない速度で進化し続けています。AI市場は2022年の約18.7兆円から2030年には約12倍の規模になると予測されており、私たちの生活とビジネスを根本的に変革しようとしています。この変化の波に乗り遅れることは、もはや許されません。2025年のAI業界を席巻する三強モデルGPT-5：OpenAIの最高傑作GPT-5はコーディング分野で最高スコアを記録し、Aider polyglotベンチマークで88%という驚異的なスコアを達成しています。特に注目すべきは：感情的知能（EQ）の向上：より人間らしい対話が可能ハルシネーションの大幅減少：信頼性が飛躍的に向上創造性と直感力の強化：複雑な推論を必要としない洞察的な回答Claude 4：安全性と長文処理のスペシャリストClaude 3.7は特に複雑な問題解決や高度な推論能力に優れた大規模言語モデルとして、2025年2月にリリースされました。最大100,000トークン以上の入力対応：他のAIを大幅に上回る長文処理能力憲法AI設計：データプライバシー保護を重視した倫理的利用コーディング支援の強化：開発者からの評価が特に高いGemini 2.5 Pro：Googleの逆襲Gemini 2.5 ProがChatbot Arenaのランキングでトップとなり、数学領域のベンチマーク「AIME 2025」で約86.7％の正答率を達成し、業界に衝撃を与えました。100万トークンの超巨大コンテキストウィンドウ：本一冊分の情報を一度に処理Google製品との完全統合：Gmail、Docs

オークス楽しみですね＾＾前回ソダシを外すという飛んでもないモデルを作ってしまったので反省も含めて今回は該当レースまでに獲得した総賞金額も特徴量として入れてみたいと思います。間に合えばまたレース前に予想をアップします

競馬予想はpython機械学習でしています。モデルの正解率をこれから記載しようと思います。ちなみに、、、・桜花賞：７２％　★的中・皐月賞：なぜか予想できておらずorz・マイラーズカップ　：８０％　★的中・天皇賞春：６２％　★的中・ＮＨＫマイル：６９％（今のところ、でももう上がらんかも・・）6着（全馬の優先順位は付く）までに入る馬を予想して、その中で馬券を選んで購入するスタイルです。（本当はもっと絞りたい）なので天皇賞は当たっても儲け無し( ；∀；)競馬をギャンブルと捉えないで投資として少額でも儲かる買い方しないとダメですね・・モデルのチューニングにどうしても時間が掛かるので1週間に1レースしか予想できないなぁ~なにかやり方考えないとなぁ~

　本日、NHK総合テレビにてDOCN2023の本選放送がありました。　DOCN2023とは、全国高専ディープラーニングコンテスト２０２３のことをいいます。今年で第4回目の開催です。最近、AI発明の検討する機会が増えました。第2期AIブームの時は、特許事務所において大企業の研究・開発成果のAI関連出願の特許明細書を作成していました。　AI技術のブレークスルーには、パワーを感じます。DOCNも今年で4回目のようですが、発明内容が洗練されてきたように感じます。これからは、意識的にDOCNを確認したいと思いました。DCON2024のエントリーも開始したようです。全国の高専の過去のエントリー状況を見ると、まだエントリーゼロの高専もあるようなので、チェレンジして欲しいです。AIの第一人者の松尾豊氏も出演していました。　このテレビ番組には、AI発明のヒントが含まれており、創造性開発の参考になると思われます。投資家の評価も含まれていますので、これからAIビジネスを考えている方には、事例としては最適です。　番組名：「世界を変える！ＡＩ起業家をめざせ～全国高専ディープラーニン　　　グコンテスト２０２３」　NHK＋にて見逃し視聴ができます。配信期限 :7/24(月) 午前11:45 まで（NHK公式サイトの紹介記事を下記引用）若者たちが、本気の起業をめざしたビジネスアイデアを競う、新しいコンテストが始まった。高専生ならではの「ものづくりの技術」×「柔軟な発想力」×「ＡＩ」という強みを生かせば、世界にも類のない新たなイノベーションを起こせると、期待されている。審査員を務めるベンチャー投資家からは、いき

６頭のワイドボックス買いでした。余りにも人気薄に印打ったんでビビッてワイドです(笑)馬連買えてたら大きかったな~(結果論・・・）でもナミュール外すんだな・・・、機械学習を進化させなくては！！あとlearning-horseというブログで公開予想してるので気になる方は見に来てください。アドレス欄でブログ名の後ろにドットコム付けると検索できるかと。。

AIの台頭昨今はAIの驚異的な成長にともなってか、多くのアプリケーションが発売されてビビッとビビってしまう今日この頃。どのソフトも基本的なプログラムは同じようで、ただ優劣は使ってみないとわからないかなと。ですが、写真の修復・編集・合成してきた自分からしますとようやく痒い所に手が届いたと素直にうれしいです、はい。ただまだまだ極端に画質が低く鮮明度も低いものに関しては、どのソフトもイラストの様な修復を施してしまいます。ようするに程よくピンボケや画質が粗めなものに関してはちょうどいい具合に修復してくれます。極端に画質が低く鮮明度も低いもの低画素の上に手振れ（九州の屋台で飲んだ後なのでしょうがない）おまえは誰だｗと言いたくなる補正された画像ただ、おでこの角度はなかなか正確だなとブツブツ独り言を言いつつ。程よくピンボケや画質が粗めなものうん、とても素敵に補正してくれましたな。ただ・・・・ホクロも削除。ホクロ～もカラダ～のイチブ～です～♪少なからず今現時点では写真の鮮明度が粗すぎるとイラストになってしまうという事ですが、それもまたポジティブに受け入れてイラストにして保存してデジタルフレームやキャンバスにプリントアウトして楽しむのも一興かなと。（画素数が低いものは何処となくアップスケールすると油絵に近い風合いになると思いますので。）そしてオリジナルは残しておく💛必ず粗く画素数の低いモノでもきれいな一枚に生まれ変われる日が来ると思うので。その日が来ることを願って今日も又編集編集編集編集編集編集編集......。きれいな一枚に生まれ変われる日を待っている写真見方を変えれば失敗を成功に変えられる訳

CHATGPT知ってる？はい、知っています。CHATGPTとは、自然言語処理を活用したチャットボットを開発するために開発されたオープンソースのツールキットです。このツールキットを使用することで、自然言語対話を活用した複雑なチャットボットを開発できます。openaiの可能性は？OpenAIは、機械学習を使用して計算機が自然言語を理解し、人間と話すことができるようにするソフトウェアのプラットフォームです。OpenAIを使用することで、複雑なチャットボットを開発することが可能です。OpenAIはまた、自然言語処理を活用した自然な対話と文字起こしを支援するツールキットなどの他のツールを提供しています。これからどんな未来になりますか？自然言語処理技術は、これからの未来でより多くの業界で活用されると予想されます。自然言語処理を活用することで、人工知能（AI）テクノロジーを用いた複雑なチャットボットの開発が可能になります。これらのチャットボットは、複雑な問題を解決し、自然な会話を提供することができます。また、自然言語処理を活用した文章の生成など、他の複雑なタスクも実現できるようになるでしょう。AIによって奪われる仕事は？AIによって奪われる仕事として、人間が実行する作業の自動化によるものがあります。例えば、銀行の自動口座開設や自動請求書処理、診断検査などの病院での診断支援、コールセンターでの質問への対応、バックオフィス処理の簡素化、自動運転技術などがあります。AIと共存するには？

今回のモデルには「全獲得賞金」を追加してみました詳しく説明すると、オークスまでに獲得した賞金です。ですので過去のデータも生涯獲得賞金ではなく、オークス前までの獲得した賞金を説明変数として加えました。現在の正解率は６０％です( ；∀；)おそらくこれ以上は上がらない気がします。他の学習モデルも視野に入れて予測進めないとダメかな~あ、個人的にはプレサージュリフトに期待してます☆彡

なんとか間に合ったので今日も予想してみました。これも面白い予想結果だと思います。ディープラーニングでの正解率は６９％でした。

結果：１，２，３，４着馬を着順通りに予測出来てました。考察・ディープラーニングなので３番人気を予想から外した理由が分かりまんｗ・ディープボンドを圧倒的に支持してました。おそらく菊花賞の賞金が寄与しているように思えます。NHKマイルも時間が間に合えば予想をブログで公開します。

ディープラーニングでの予想です。なかなか面白い予想ですね。当たるかな。

　１着　ソダシ〇２着　ファインルージュ●３着　レシステンシアソダシを外す学習なんて出来てないのと一緒やん( ；∀；)まぁ買い方で損はしてないけど👍まぁ今回は正解率が６２％だったから仕方ないかな。２着３着は予想通りでナイスでした（(・・?）

予測は、14:40時点のデータからなかなか破天荒な予測。これはさすがに当たってないかもしれないな~でも来たら面白いですよね