Search Results 6. 結論

数秒で見事なデータビジュアライゼーションを作成するためにChatGPTを使いましょう

データサイエンティストはこれが大好きです！ChatGPTがたった数語で驚くべきデータの可視化を作り出す様子をご覧ください - どれだけ簡単かはほとんど不公平です

Data science

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

複雑なAIモデルの解読：パデュー大学の研究者が、ディープラーニングの予測を位相マップに変換

複雑な予測モデルの高度なパラメータ化の性質により、予測戦略の説明と解釈が困難です。研究者たちは、この問題を解決するために、トポロジックデータ解析（TDA）を利用した新しいアプローチを導入しました。これらのモデルは、機械学習、ニューラルネットワーク、AIモデルを含むさまざまな科学分野で標準的なツールとなっていますが、広範なパラメータ化のために解釈が難しいことがよくあります。パデュー大学の研究者たちは、これらの複雑なモデルをより理解しやすい形式に変換できるツールの必要性を認識しました。彼らはTDAを活用してリーブネットワークを構築し、予測戦略の解釈を容易にするトポロジックな視点を提供しました。この方法はさまざまな領域に適用され、大規模データセットでもスケーラビリティが実証されました。提案されたリーブネットワークは、予測ランドスケープを視覚化することができる、トポロジック構造の離散化です。リーブネットワークの各ノードは、似た予測を持つデータポイントのクラスタとして計算された予測空間の局所的な単純化を表します。ノードは共有されたデータポイントに基づいて接続され、予測とトレーニングデータの間の有益な関係を示します。このアプローチの重要な応用の一つは、トレーニングデータのラベリングエラーの検出です。リーブネットワークは、曖昧な領域や予測の境界を特定するために効果的であり、潜在的なエラーのさらなる調査を導く役割を果たしました。この方法は、画像分類における一般化や、BRCA1遺伝子における病原性変異に関連する予測の理解にも有用性を示しました。 tSNEやUMAPなどの広く使用されている可視化技術との比較を行い、リーブネットワークが予測間の境界やトレーニングデータと予測の関係についてより多くの情報を提供できることが強調されました。リーブネットワークの構築には、未知のラベルを持つ大量のデータポイント、データポイント間の既知の関係、および各予測値に対する実数値のガイドなどの前提条件があります。研究者たちは、グラフベースのTDA（GTDA）と呼ばれる再帰的な分割と統合手順を使用して、元のデータポイントとグラフからリーブネットを構築しました。この方法は、ImageNetの130万枚の画像を分析することで、スケーラブル性を実証しています。実用的な応用では、Amazonのレビューに基づいて製品タイプを予測するグラフニューラルネットワークにリーブネットワークフレームワークを適用しました。これにより、製品カテゴリの曖昧さが明らかになり、予測の正確性の限界とラベルの改良の必要性が強調されました。同様の洞察が、Imagenetデータセット上の事前学習済みResNet50モデルにフレームワークを適用することで得られ、画像のビジュアルタクソノミーが明らかにされ、真のラベリングエラーが明らかにされました。研究者たちはまた、リーブネットワークを使用して、特にBRCA1遺伝子に関連する悪性遺伝子変異に関連する予測を理解するためにリーブネットワークの適用を紹介しました。ネットワークはDNA配列の局所的なコンポーネントとその二次構造へのマッピングをハイライトし、解釈を支援しました。結論として、リーブネットワークなどのトポロジック検査技術が、複雑な予測モデルを行動可能な人間レベルの洞察に変換する上で重要な役割を果たすと研究者は予想しています。この方法は、ラベリングエラーからタンパク質構造まで、さまざまな問題を識別する能力を示し、予測モデルの早期診断ツールとしての広範な適用性と潜在能力を示唆しています。

「PythonのSet union() – 5分で完全ガイド」

「Pythonプログラマーには、2つのセットを結合するためのいくつかの方法がありますこのブログ記事では、セットのunion()メソッドを紹介し、その使用方法のいくつかの例も見ていきますさらに、set union()の利点についても話し合い、Pythonで人気のあるツールである理由についても見ていきます...」

ペンシルバニア大学の研究者たちは、OpenAIのChatGPT-Visionに対して、一連のテストを実施することで、ビジョンベースのAI機能の有効性を評価するための機械学習フレームワークを開発しました

GPT-Visionモデルは、多くの人の注目を集めています。人々は、テキストや画像に関連するコンテンツを理解し生成する能力に興奮しています。しかし、課題があります – GPT-Visionが得意とすることと苦手なことが正確にわかりません。この理解の欠如は危険を伴う可能性があります、特にミスが深刻な結果をもたらす可能性のある重要な分野でモデルが使用される場合には。従来、研究者はGPT-VisionのようなAIモデルを評価するために、広範なデータを収集し、自動的な指標を使用して測定します。しかし、研究者によって導入されたもう一つの手法である例に基づく分析では、データの大量分析ではなく、特定の数の具体的な例に焦点を当てます。この手法は科学的に厳密で、他の分野でも効果が証明されています。 GPT-Visionの機能を理解する課題に対処するために、ペンシルベニア大学の研究者チームは、社会科学と人間コンピュータインタラクションに触発された形式化されたAIメソッドを提案しました。この機械学習ベースの手法は、モデルのパフォーマンスを評価するための構造化されたフレームワークを提供し、その実世界での機能に対する深い理解を重視しています。提案された評価手法には、データ収集、データレビュー、テーマの探索、テーマの開発、テーマの適用という5つのステージが含まれています。社会科学の基礎理論と主題分析から引用し、比較的小規模なサンプルサイズでも深い洞察を提供するために設計されています。この評価プロセスの効果を示すために、研究者たちは特定のタスクにそれを適用しました – 科学的な図表のための代替テキストの生成。代替テキストは視覚障害を持つ個人に画像の内容を伝えるために重要です。分析の結果、GPT-Visionは印象的な能力を示す一方で、テキスト情報に過度に依存し、プロンプトの表現に敏感で、空間的な関係の理解に苦労することが判明しました。結論として、研究者は、知識不足-drivenの質的分析がGPT-Visionの限界を特定するだけでなく、新しいAIモデルの理解と評価に対する緻密なアプローチを示していることを強調しています。目標は、特にエラーが重大な結果をもたらす可能性のある状況で、これらのモデルの潜在的な誤用を防ぐことです。この記事はUniversity of Pennsylvaniaが、OpenAIのChatGPT-Visionにテストを実施することで、視覚ベースのAI機能の有効性を測定するための機械学習フレームワークを開発しました。

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数秒で見事なデータビジュアライゼーションを作成するためにChatGPTを使いましょう

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

複雑なAIモデルの解読：パデュー大学の研究者が、ディープラーニングの予測を位相マップに変換

「PythonのSet union() – 5分で完全ガイド」

ペンシルバニア大学の研究者たちは、OpenAIのChatGPT-Visionに対して、一連のテストを実施することで、ビジョンベースのAI機能の有効性を評価するための機械学習フレームワークを開発しました

WhatsAppチャットで言語モデルを構築しましょう

『React開発の向上：ChatGPTの力を解き放つReact開発者』

「Amazon Textractの新しいレイアウト機能は、一般的な目的と生成型のAIドキュメント処理タスクに効率をもたらします」

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したスケーラブルなテキスト埋め込みと文の類似性検索」

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