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「AIサービスへの大胆な進出：億万長者ビンニー・バンサールの大局変革」

テクノロジーと電子商取引の世界では、Binny Bansalの名前はよく知られています。オンライン小売り大手Flipkartの共同創設者として、彼はインドの電子商取引業界に大きな影響を与えました。しかし、彼の最新のベンチャーは異なる方向に進んでおり、新しいスタートアップで人工知能（AI）の領域に飛び込んでいます。このブログでは、Binny BansalのAI-as-a-serviceスタートアップのキーポイントと抱負について詳しく調査し、彼の大胆な行動の可能性と影響を探っていきます。ビジョンと抱負 Flipkartの共同創設者であり、壮観な160億ドルでWalmartに売却した彼は新たな地平を見据えています。彼のスタートアップは、タタ・コンサルタンシー・サービシズ・リミテッドやインフォシス・リミテッドのような巨大企業によって先駆けられたアウトソーシングモデルに従って、企業顧客向けにAIの専門人材、製品、サービスを提供することを目指しています。15人のAI専門家チームと急速な拡大計画を持ち、Bansalのビジョンはグローバルで、彼は手を引いていません。ステルスモード Binny Bansalのスタートアップは、戦略的位置づけがなされており、主要な業務はベンガルールに、本社はシンガポールにあります。現在はステルスモードであり、数ヵ月後に製品を発売し、アメリカへの拡大を見据えています。この低調なアプローチは、大きな発表を行う前に製品やサービスを構築することを好む成功したテックスタートアップと似ています。 AIの需要を満たす ChatGPTのような、マイクロソフトの支援を受けたOpenAI社による革新的なAIツールの登場により、AI専門家の需要は急増しています。Bansalは、インドの広大で英語を話す若い人口を活用することに焦点を当て、AIサービスの専門家を育成する計画です。法律、電子商取引、金融サービス、データサイエンスなど、さまざまな産業に対応する可能性から、このスタートアップはAIのフィールドで汎用性のあるプレイヤーとして位置づけられています。 Binny Bansalの遺産 Binny BansalがFlipkartを創業し、このAIスタートアップを立ち上げるまでの道のりは驚くべきものです。彼の起業家精神と機会に対する執着心は、彼をテクノロジーと電子商取引の業界で重要なプレイヤーにしました。彼が提供する具体的な製品についてはある程度の秘密を保っているものの、彼がAIの世界に深い影響を与える準備をしていることは明白です。私たちの意見 Binny BansalがAI-as-a-serviceセクターに進出することは、テクノロジー界における興奮すべき展開です。彼の成功の実績とAI専門知識への需要の増大は、このベンチャーが莫大なポテンシャルを秘めていることを示しています。2024年の後半に製品とサービスを展開する予定であるこのスタートアップがもたらす革新的なソリューションに注目していきます。電子商取引の巨人からAIの先駆者への道は、テクノロジーと起業の絶え間ない進化の証です。

『circ2CBAを紹介 circRNA-RBP結合サイトの予測を革新する新しい深層学習モデル』

最近、中国の研究チームが、circular RNAs（circRNAs）とRNA-binding proteins（RBPs）の結合部位の予測を革新すると約束する、deep learningモデルであるcirc2CBAを開発しました。この進展は、特にがんなどのさまざまな病気の複雑なメカニズムを理解するための重要な示唆を持っています。 circRNAsは、最近、細胞プロセスの調整やいくつかの病気、特にがんとの関連性の可能性など、その重要な役割のために多大な注目を浴びています。circRNAsとRBPsの相互作用は、病気のメカニズムに関する貴重な洞察を提供するとして、この分野で焦点となっています。最近のFrontiers of Computer Scienceに詳細が記載されたcirc2CBAモデルは、circRNAsの配列情報のみを使用して結合部位を予測する能力において際立っています。これにより、これらの重要な相互作用を特定する作業が容易で迅速になる大きな一歩です。 circ2CBAは、circRNAsの配列の核酸間の文脈情報と重要な位置の重みを統合するユニークなプロセスに従います。モデルは、2つの層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用してcircRNA配列から局所的な特徴を抽出することで始まります。このステップは、認識領域を拡張し、より広範な分析の範囲を提供します。バイオメトリックマネージャ（BiLSTM）ネットワークを使用することで、circ2CBAは配列内の複雑な関係をより良く認識できるようになります。モデルの能力をさらに高めるための手法として、注意機構を組み込んでいます。この注意深いディテールへの注意が、モデルがデータの細部を把握できるように保証します。最終的な予測結果は、softmax関数を適用することで導き出され、circRNA-RBP結合部位の非常に正確な予測が行われます。 circ2CBAの効果を検証するために、研究チームはCircInteractomeデータベースからcircRNA配列を入手し、その後、データセットを構築するために8つのRBPsを選択しました。それに続くモデリングプロセスで互換性のある形式に変換するために、ワンホットエンコーディングメソッドが使用されました。比較実験と欠損実験の結果は、circ2CBAの効果を支持しています。その性能は他の既存の手法を上回り、circRNA-RBP相互作用の予測の分野を大きく進展させる可能性を示しています。特定のサブデータセットでcirc2CBAが優れたパフォーマンスを発揮する理由を説明するために、追加のモチーフ解析が行われました。実験の結果からは、circ2CBAがcircRNAsとRBPsの結合部位を予測するための強力で信頼性のあるツールを表していることが明白になります。結論として、circ2CBAの深層学習モデルは、circRNA-RBP相互作用の研究における注目すべき成果です。circ2CBAは、配列情報のみを使用して結合部位を予測する優れた精度を実現し、特にがんなどのさまざまな病気におけるcircRNAsの役割を理解するための新しいアプローチを提供します。この新しい手法により、将来的にはより正確で効率的な介入研究への道を加速することができるでしょう。

「スタンフォードのこのAI論文では、スパースで解釈可能なニューラルネットワークのためのコードブック特徴が紹介されています」

ニューラルネットワークは、画像認識、自然言語処理、予測分析など、さまざまな分野で欠かせないツールとなっています。しかし、ニューラルネットワークの操作を解釈し制御するという、特に入力の処理方法や予測の仕組みを理解するという点で、長年課題となっています。従来のコンピュータとは異なり、ニューラルネットワークの内部計算は密で連続的であり、意思決定プロセスを理解することが難しいためです。研究チームは画期的なアプローチを導入し、「コードブック特徴」という新しい手法を提案しており、ニューラルネットワークの解釈性と制御性を向上させることを目指しています。ベクトル量子化を活用して、この手法ではネットワークの隠れた状態をベクトルのまばらな組み合わせに分割し、ネットワークの内部操作をより理解しやすい形で表現します。ニューラルネットワークはさまざまなタスクにおいて強力なツールとなっていますが、その透明性と解釈可能性の欠如が、広範な採用における重要な障害となっています。研究チームが提案する「コードブック特徴」の解決策は、ニューラルネットワークの表現力と従来のソフトウェアに一般的に見られるまばらで離散的な状態を組み合わせることで、このギャップを埋めることを試みています。この革新的な手法では、トレーニング中に学習された一連のベクトルからなるコードブックを作成します。このコードブックは、ネットワークの層のすべての潜在的な状態を任意の時点で指定し、ネットワークの隠れた状態をより解釈可能な形にマッピングするための手がかりとなります。この手法の核心は、コードブックを利用してネットワークの活性化に対して類似度の高い上位k個のベクトルを特定することです。これらのベクトルの総和は次の層に渡され、ネットワーク内にまばらで離散的なボトルネックを作ります。このアプローチにより、ニューラルネットワークの密で連続的な計算をより解釈可能な形に変換することができます。これにより、ネットワークの意思決定メカニズムをより包括的かつ一貫した視点で理解することができます。コードブック特徴の手法の有効性を示すために、研究チームはシーケンスモデリングタスクや言語モデリングのベンチマークなど、一連の実験を行いました。シーケンスモデリングのデータセットで行われた実験では、チームは各層でコードブックを使用してモデルをトレーニングし、その結果、MLP層のコードブックにほぼすべての有限状態機械（FSM）状態に別々のコードが割り当てられました。この割り当ては、コードがアクティベートされるかどうかを状態機械が特定の状態にあるかどうかを判別する分類子として扱い、97%以上の精度でFSMの状態を分類することに成功しました。これは、個々のニューロンよりも性能が優れています。さらに、研究者はコードブック特徴の手法が言語モデルにおいて多様な言語現象を効果的に捉えることができることを発見しました。特定のコードの活性化を分析することで、研究者は句読点、構文、意味、トピックなど、さまざまな言語的特徴の表現を特定しました。特に、この手法は、単純な言語的特徴の分類において、モデル内の個々のニューロンよりも優れた結果を示しました。この観察結果は、コードブック特徴のニューラルネットワークの解釈性と制御性を向上させる可能性を示しており、特に複雑な言語処理タスクにおいて活用できることを示しています。まとめると、この研究はニューラルネットワークの解釈性と制御性を向上させる革新的な手法を提案しています。ベクトル量子化を活用し、まばらで離散的なベクトルのコードブックを作成することで、ニューラルネットワークの密で連続的な計算をより解釈可能な形に変換します。研究チームによる実験は、コードブック特徴の手法が有限状態機械の構造を捉え、言語モデルにおける多様な言語現象を表現する能力を示しています。全体として、この研究はより透明で信頼性の高い機械学習システムの開発に向けた貴重な洞察を提供し、この分野の進歩に貢献しています。

「HuggingFaceのデータ収集者たち」

「HuggingFaceを学び始めた時、データコレーターは私にとって最も直感的でない要素の1つでした彼らを理解するのに苦労し、十分な説明が提供されているリソースを見つけることができませんでした...」

トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年11月6日の1週間

11月6日の週ですので、今週のトップ5リポをチェックする時間です今週は、教育に重点を置いた生成型AIのリポから、オープンソースの支払いプロセッサまで、新しいエントリのセットがありますでは、どれが上位になったかを見てみましょう...

スタビリティAIは、ステーブルディフュージョンに新しい3Dエンハンスメントを導入します

スタビリティAIは、そのStable Diffusionプラットフォームに新しい機能を導入しました特に、新しいStable 3Dモデルが大きな注目を集めていますVenturebeat.comの報道によると、この動きは、AIパワードの画像生成器における3Dコンテンツの創造に焦点を当てた初めての大きな取り組みですしかし、これに限らず、さらなる改善が展開される予定です...

このAIペーパーは、東京大学で深層学習を超新星シミュレーションの問題に応用しました

東京大学の研究者チームは、3D-Memory In Memory (3D-MIM) と呼ばれる深層学習モデルを開発しました。このモデルは、超新星(SN)の爆発後にSNのシェルの拡大を予測するためのものです。この革新的な手法は、高解像度の銀河シミュレーションにおける重要な問題を解決するものであり、SNが要求する短い積分ステップが大きなボトルネックとなることに対処しています。超新星爆発は、膨大なエネルギーを放出し、星間物質(VoAGI)を加熱し、掃き出します。これは、さまざまな銀河のプロセスと進化に影響を与えます。これらのSN爆発を正確にモデル化することは、銀河の形成を理解するために不可欠です。ただし、重力力、放射加熱と冷却、星形成、化学進化などの複雑な相互作用により、銀河の形成は数値計算法が必要な困難な課題となっています。既存の手法の限界を克服し、銀河シミュレーションにおけるSN爆発を正確にモデル化するために、研究者たちはHamiltonian splitting methodの使用を提案しています。この方法は、Hamiltonianを短い時間スケールと長い時間スケールのコンポーネントに分割することで、SNによって影響を受ける粒子を別々に統合することを可能にします。しかし、このアプローチでは、その後のグローバルステップでSNにより影響を受けるシェルの拡大を事前に予測する必要があります。研究者たちは、この目的のために、3D-MIM深層学習モデルを開発しました。彼らは、分子雲の不均質な密度分布内でのSN爆発のスムーズ粒子流体力学(SPH)シミュレーションデータを使用してモデルを訓練しました。シミュレーションは、高密度のコントラストを持つものであり、1 solar mass (M⊙)の質量を持つガス粒子が含まれています。 3D-MIMモデルは、SN爆発後に密度が10%以上減少する場所を正確に予測し、異方性のシェルの形状を再現することに成功しました。さらに、トレーニングデータを超えた均一な媒体におけるシェルの半径を予測する能力も示しており、その一般化能力を高めています。研究者たちは、画像再現のための平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)や平均構造相似度(MSSIM)などの指標を使用してモデルの性能を評価しました。その結果、モデルは高い収束値を達成し、強力な一般化能力を示しました。 3D-MIMモデルの1つの実用的な応用例は、大規模な高解像度の銀河形成シミュレーションにおいて短い時間ステップを必要とするSNによって影響を受ける粒子を識別することです。モデルをHamiltonian splitting methodと組み合わせることで、研究者はこれらの粒子を別々に統合することができ、計算オーバーヘッドを削減することができます。この研究は、近年積極的に探求されている、時間のかかるSNの計算を機械予測で置き換える可能性についても議論しています。ただし、このアプローチには、トレーニングデータを生成するための大規模なシミュレーションや、さまざまな条件下で物理量を学習するための適切な変換関数の見つけ方などの技術的な課題が伴います。結論として、3D-MIM深層学習モデルは、銀河シミュレーションにおけるSNシェルの拡大を正確に予測する有望な解決策を提供します。SNによって影響を受ける領域を予測する能力は、銀河の形成と進化のより効率的かつ正確なシミュレーションへの道を開くものであり、研究の対象を超えた潜在的な応用可能性を持っています。

プロデジーHFをご紹介します：Hugging Faceと直接連携

プロディジーは、Explosionという会社が作成したアノテーションツールです。この会社はspaCyのクリエイターとしてよく知られています。プロディジーは、スクリプトから完全に操作可能な製品であり、その周りには大きなコミュニティが存在しています。この製品には、spaCyとの緊密な連携やアクティブ・ラーニング機能など多くの機能があります。しかし、この製品の主な特徴は、Pythonでプログラム的にカスタマイズ可能であることです。このカスタマイズ性を促進するために、Explosionはプラグインのリリースを開始しました。これらのプラグインは、ユーザーが独自のアノテーションワークフローに取り組むことを奨励するオープンな方法で、サードパーティのツールと統合されます。しかし、特にこのカスタマイズについては明示的に称賛される価値があります。先週、ExplosionはProdigy-HFを導入しました。これはHugging Faceスタックと直接統合するコードレシピを提供します。これはProdigyサポートフォーラムで多く要望された機能であり、我々はとても興奮しています。特徴最初の主な特徴は、このプラグインにより、アノテーションしたデータでHugging Faceモデルをトレーニングして再利用できることです。つまり、名前付きエンティティ認識のために当社のインターフェースでデータをアノテーションしている場合、それに対してBERTモデルを直接ファインチューニングできます。これがプロディジーNERインターフェースの見た目です。プラグインをインストールした後、コマンドラインからhf.train.nerレシピを呼び出して、独自のデータ上でトランスフォーマーモデルを直接トレーニングすることができます。 python -m prodigy hf.train.ner fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model "distilbert-base-uncased" これにより、distilbert-base-uncasedモデルがProdigyに保存されたデータセットについてファインチューニングされ、ディスクに保存されます。同様に、このプラグインはテキスト分類用のモデルも非常に似たインターフェースでサポートしています。 python -m prodigy hf.train.textcat fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model…

「AIrtist：芸術における共創とコンピューターと人間の協力」

「創造的なプラクティショナーの多くは、人工知能によって脅かされるどころか、既にそれを受け入れていると言っても過言ではないそんな彼らの取り組みには、新しい、そして予想だにしない結果が生まれている」

アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス

「H1は医療関係者、研究者、業界パートナーをつなぎ、臨床、科学、研究情報と洞察力を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進します私たちは、Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者に、AIを活用した医療に関するインタビューシリーズに参加していただき、感謝していますこのインタビューでは、ArielがH1の持続的なサポート活動について議論しています... Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者 — イスラエルとガザの支援、GenosAI、臨床試験のイノベーション、AIの医療への影響、現代医療におけるデータの役割、スタートアップへのアドバイス詳細はこちら »」

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