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「2023年の機械学習モデルにおけるトップな合成データツール/スタートアップ」

実際の出来事の結果ではなく、意図的に作成された情報は、合成データとして知られています。合成データはアルゴリズムによって生成され、機械学習モデルのトレーニング、数学モデルの検証、テストプロダクションや運用データのテストデータセットの代替として使用されます。合成データを使用する利点は、プライベートまたは制御されたデータを使用する際の制約の緩和、正確なデータでは満たせない特定の状況にデータ要件を調整すること、DevOpsチームがソフトウェアテストや品質保証に使用するためのデータセットを生成することなどです。元のデータセットの複雑さを完全に複製しようとする際の制約は、不一致につながる可能性があります。実用的な合成例を生成するには、正確で正確なデータが依然として必要であるため、正確なデータを完全に代替することは不可能です。合成データの重要性ニューラルネットワークをトレーニングするために、開発者は広範で細心の注意を払ったデータセットが必要です。AIモデルは通常、より多様なトレーニングデータを持っているほど正確です。問題は、数千から数百万のアイテムを含むデータセットを編集し、識別するのに多くの労力がかかり、頻繁に手頃な価格ではないことです。ここで偽のデータが登場します。AI.Reverieの共同創設者であるPaul Walborsky氏は、ラベリングサービスから6ドルかかる単一の画像を、6セントで合成的に生成できると考えています。お金を節約することは始まりに過ぎません。Walborsky氏は、「合成データは、プライバシーの懸念や偏見を減らすため、現実世界を正確に反映するためのデータの多様性を確保することが重要です。」と述べています。合成データセットは、時には現実のデータよりも優れている場合があります。合成データは自動的にタグ付けされ、意図的に一般的ではないが重要な特殊な状況を含めることができます。合成データのスタートアップおよび企業のリスト Datagen イスラエルの企業Datagenは2018年に設立され、2,200万ドルの資金調達を行っています。そのうち1,850万ドルのシリーズAが2月に行われ、その時が同社の公式な登場の機会でした。Datagenは、人間の動きに明らかな専門知識を持ち、フォトリアリスティックな視覚シミュレーションと自然界の再現に特化しており、その特異な合成データを「シミュレートデータ」と呼んでいます。Datagenは、合成データを扱う多くの他の企業と同様に、生成的敵対的ネットワーク（GAN）というAI手法を使用しています。これは、2つのシステム間のコンピューター将棋のようなものであり、一方が架空のデータを生成し、他方が結果の真実性を評価します。Datagenは、GANを物理シミュレーターと組み合わせ、強化学習ヒューマノイドモーションテクニックとスーパーレンダリングアルゴリズムを使用しています。 Datagenは、小売業、ロボット工学、拡張現実、仮想現実、モノのインターネット、自動運転車など、様々な産業をターゲットにしています。例えば、Amazon Goの場所のような小売自動化では、コンピュータービジョンシステムが買い物客を監視して、誰もが不正行為をしないことを確認しています。 Parallel Domain 自動運転車のための環境シミュレーションは、現在最も一般的なユースケースの1つです。それがSilicon ValleyのスタートアップであるParallel Domainの主要な事業領域です。Parallel Domainは2017年に設立され、その後約1,390万ドルの資金調達を行っています。その中には、昨年末の1,100万ドルのシリーズAも含まれています。トヨタはおそらく最大の支援者および顧客です。Parallel Domainは、合成データプラットフォームを使用して自動運転車に人々を殺すことを避ける方法を教えるために、最も困難なユースケースに焦点を当てています。最近の開発では、トヨタリサーチインスティチュートとのパートナーシップにより、合成データを使用して物体の恒久性について自律システムに教えています。現在の認識システムは、Parallel Domainのおかげで一時的に消える場合でもオブジェクトを追跡できるようになりましたが、まだpeek-a-booのようなものです。さらに、同社は完全に注釈付きの合成カメラとLiDARデータセットのデータビジュアライザを一般に公開しています。同社は、自律型ドローンデリバリーや自動運転のための人工的なトレーニングデータも提供しています。 Mindtech…

アラウカナXAI：医療における意思決定木を用いたローカル説明性

「人工知能の領域において、複雑なAIシステムの透明性や理解可能性の欠如に関する懸念が増えています最近の研究は、これに対処することに取り組んでいます...」

「AIは忘れることも学ぶべきです」

「忘れることは、脳が新しい情報を獲得し、より効率的な判断をするための能動的なプロセスです同様のことは、人工知能にも言えます」

合成データプラットフォーム：構造化データの生成AIの力を解き放つ

この記事では、合成データのさまざまな使用例について紹介しています具体的には、機密データの生成、不均衡なデータの調整、欠損データポイントの補完などが挙げられますまた、MOSTLY AI、SDV、YDataなどの人気のある合成データ生成ツールに関する情報も提供しています

Data science

合成データプラットフォーム：構造化データのための生成AIの力を解き放つ

この記事では、合成データのさまざまな使用例について説明しています例えば、機密データの生成、不均衡なデータの再バランス、欠損データポイントの補完などですまた、MOSTLY AI、SDV、YDataなどの人気のある合成データ生成ツールに関する情報も提供しています

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「GPT-4はこの戦いで449対28で敗北した」

過去2〜3年間に、新興企業のOpenAIやCohereからGoogleやMetaといった巨大企業まで、さまざまな会社によって基盤モデルの開発が左右されてきましたこれらの...

「ジェネレーティブAIがプライバシーとセキュリティにおいて現在どのような位置にいるのか」

「生成AIは、一連の入力から新しいものを作り出すことに優れた革新的な技術であり、データの世界に大胆な一歩を踏み出しましたリアルなテキストを生成したり、創造的なアートワークを制作したり、現実世界のシナリオをシミュレートしたりすることができるツールです今日では、その役割はさまざまな産業を超えています...」

効果的にMLソリューションを比較する方法

「機械学習ソリューションを評価および比較する際には、おそらく最初に評価指標として予測力を使用することになるでしょう異なるモデルを1つの指標で比較するのは簡単であり、これが...」

実践におけるFew-shot学習：GPT-Neoと🤗高速推論API

多くの機械学習のアプリケーションでは、利用可能なラベル付きデータの量が高性能なモデルの作成の障害となります。NLPの最新の発展では、大きな言語モデルで推論時にわずかな例を提供することで、この制限を克服することができることが示されています。これはFew-Shot Learningとして知られる技術です。このブログ投稿では、Few-Shot Learningとは何かを説明し、GPT-Neoという大きな言語モデルと🤗 Accelerated Inference APIを使用して独自の予測を生成する方法を探ります。 Few-Shot Learningとは何ですか？ Few-Shot Learningは、機械学習モデルに非常に少量の訓練データを与えて予測を行うことを指します。つまり、推論時にいくつかの例を与えるということです。これは、標準的なファインチューニング技術とは異なり、事前に訓練されたモデルが所望のタスクに適応するために比較的大量の訓練データが必要とされるものです。この技術は主にコンピュータビジョンで使用されてきましたが、EleutherAI GPT-NeoやOpenAI GPT-3などの最新の言語モデルを使用することで、自然言語処理（NLP）でも使用することができるようになりました。 NLPでは、Few-Shot Learningは大規模な言語モデルと組み合わせて使用することができます。これらのモデルは、大規模なテキストデータセットでの事前トレーニング中に暗黙的に多くのタスクを実行することを学習しています。これにより、モデルはわずかな例だけで関連するが以前に見たことのないタスクを理解することができます。 Few-Shot NLPの例は主に以下の3つの主要な要素から構成されます：タスクの説明：モデルが行うべきタスクの短い説明、例えば「英語からフランス語への翻訳」例：モデルに予測してほしいことを示すいくつかの例、例えば「sea otter => loutre de mer」…

Hugging Faceがフランスのデータ保護機関の強化サポートプログラムに選ばれました

このブログ投稿は元々LinkedInで2023年05月15日に公開されました。お知らせです。Hugging Faceは、CNIL（フランスのデータ保護機関）によってそのエンハンストサポートプログラムの対象に選ばれました！この新しいプログラムは、40社以上の候補者の中から「経済的発展の強いポテンシャルを持つ」と評価された3社を選出し、データ保護に関する義務の理解と実装においてサポートを受けることができます。このようなサポートは、急速に進化する人工知能の分野において、データ保護に関する困難で必要不可欠な取り組みです。個人のプライバシー権を尊重するという点では、機械学習と人工知能の最近の進展は新たな問題を提起し、新たな課題をもたらしています。Hugging Faceの取り組みや協力関係において、これらの課題に特に敏感であることを認識しています。私たちが主催するBigScienceワークショップは、多くの異なる国や機関からの数百人の研究者との協力により、データ選択とガバナンス、データ処理、モデル共有をカバーした、プライバシーを中心に置いた初の大規模な言語モデルトレーニングの取り組みでした。また、ServiceNowと共同主催した最近のBigCodeプロジェクトも、プライバシーのリスクに対処するための重要なリソースを割り当て、他のプロジェクトにも恩恵をもたらす擬名化をサポートする新しいツールの開発に注力しました。これらの取り組みにより、AI開発プロセスのさまざまなレベルで技術的に必要で実現可能なことをより良く理解し、個人データに関連する法的要件とリスクに対処することができます。 CNILからの支援プログラムは、フランスのデータ保護機関としての専門知識と役割を活かし、GDPRの順守を前進させるための私たちの広範な取り組みをサポートする上で重要な役割を果たします。また、プライバシーやデータ保護に関するユーザーコミュニティの質問に対して明確な回答を提供することも期待しています。より先見の目を持ってこれらの問題に取り組み、個人のデータ権利を尊重する素晴らしい新しい機械学習技術の開発に貢献できることを楽しみにしています！

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