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LLM活用サービスのデザインパターン5選（システム編）
大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスが次々と現れていますが、そんなLLM活用サービスにおいて、「誤った情報の呈示（Hallucination）」の回避が重要であることは、前回の記事で触れました。特に、顧客対応や医療・教育関連の「正確性」が強く求められるサービスでは、Hallucinationが致命的です。
この記事では、Hallucinationを抑えるための対策として知られているものを、
レプリケータダイナミクスとベイズ学習の等価性(1)
レプリケータダイナミクスとベイズ学習の数理的な等価性について、日本語で解説されている例が見つからなかったので、書いておきます。英語だと Czégel, et. al., 2022 がまとまっています。本記事も同様の構成にしています。
確率的推論と進化ダイナミクスの等価性適応度が頻度に依存しない場合の離散時間レプリケータ方程式は、時刻$${t}$$の表現型$${i}$$の頻度を$${q_i(t)}
DNA描画ツールを公開しました
DNA Drawer学生時代に使っていたDNA模式図描画ツールのweb版を公開しました。
環状DNAとかPowerPointでつくるの面倒なときにどうぞ。
こんな感じです。左右のスライダーとパレットの値を変えて、好みの核酸にします。
画像としてエクスポートする機能は無いので、スクショして保存してください。
DNAの色、線の太さ、背景色、長さ、らせんの幅、回転の数などを好きに変えられます。
二重
180万艇のデータから分かった競艇で利益を出す単純な法則
結論：単勝万舟券に賭ける2017年から2022年の31万レース（180万艇）のデータを分析して「競艇は単勝の万舟券に急いで賭け続ければ勝てそう」ということが分かりましたので、その詳細を説明します。
まず、下のグラフを見てください。
これは、単勝のオッズと回収率の関係を示しています。
180万艇のレース結果をオッズの水準ごとに60分割し、平均オッズに対する回収率をプロットしています。
見ての通
![[Python編] Google Earth EngineとGoogle Colaboratoryで衛星画像から火災を可視化する方法](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/76183704/rectangle_large_type_2_09b694285a9414e4b4dec3578487d1ae.png?width=800)
[Python編] Google Earth EngineとGoogle Colaboratoryで衛星画像から火災を可視化する方法
前回は、JavaScriptで衛星データを加工して表示する方法を紹介しましたが、Pythonの画像処理や機械学習のライブラリを用いて解析したいときもあるかもしれません。
そこで、Google Earth Engine（GEE）を使ってGoogle Colabから衛星データを取得して火災を可視化してみます。
今回作成したアプリは以下に公開しました。
画面は以下のような感じです。
2022年3月
![[JavaScript編] EO Browserと人工衛星データで火災を可視化する方法](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/76183665/rectangle_large_type_2_975606e10ae1cf4917412e3423a9473d.jpeg?width=800)
[JavaScript編] EO Browserと人工衛星データで火災を可視化する方法
人工衛星データを使ってウクライナ侵攻の状況を可視化する方法のEO Browser編です。
衛星データを取得して、火災を可視化する方法について書きます。
今回の作成したアプリは以下に公開しました。
以下のような画像を観られます。
衛星データの観察EO Browserは、Sentinelを始めとする様々な衛星のデータを地図上に重畳して閲覧できるウェブサービスです。
EO Browserでは、好