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HLTH 2023 AIを責任を持って医療に導入する

今年、AIについて話す人々が増えています医療の課題を解決するためには技術だけではなく、AIも必要ですが、AIこそが私たちが現在取り組んでいる最も重要な技術であることも知っています過去数週間にわたり、国内の主任医師や医療CEO、取締役会と話をしている間も、そして今週のHLTHでもそのことが頭にあります AIに関する私たちの取り組みは新しいものではありません私たちは数年にわたり、製品全体でこの技術を使用してきました毎日何億人もの人々がGoogleに健康の質問をする際に高品質な情報を提供したり、心拍数を腕時計や呼吸数をスマートフォンでモニタリングするのをサポートしたりしていますWHOなどのパートナーと協力して、信頼性のある健康情報を何百万人に提供してきましたまた、私たちの研究チームは、医療診療試験のような質問において専門家と同等の成績を収めるMed-PaLMやMed-PaLM 2などの医療調整大規模言語モデルの構築や、X線などの医療画像や他の種類の入力も扱える多様な医療AIの開発を急速に進めてきました医療と生命科学をサポートする生成型AI 患者の健康記録は時に複数のシステムに分散しているため、医療従事者が必要な情報を迅速に見つけることは困難ですGoogle Cloudは本日、医療および生命科学企業向けに、幅広いデータタイプで関連情報を検索するための新しいVertex AI検索機能を導入しました現在のツールがさまざまな種類のドキュメントやその他のデータソースを検索できる能力に加えて、新機能は組織がより効率的に正確な臨床情報を見つけるのをサポートします大胆かつ責任あるアプローチ業界のサポート方法について話すだけでなく、テクノロジー＆社会のSVPであるジェームズ・マニカ氏はHLTHのメインステージで、私たちのAIに対する大胆かつ責任あるアプローチと、私たちの操作原則について強調しました彼は、科学的なブレイクスルーや臨床医や一般の人々の日常の問題の解決において、AIが人々の健康を世界的に向上させる可能性について話しましたこれを可能にするための要素には、臨床医、コンピュータ科学者、研究者、健康格差の専門家など、さまざまな専門知識があります私たちは常に自分自身に挑戦し、次のように問いかけていますAIの社会的利益を最大化するにはどうすればよいのか、同時に責任を持ってリスクを評価する必要があるでしょうか研究をベンチからベッドサイドへ移動させるために、ジェームズは技術が何ができるべきかを理解するためにパートナーシップが重要であると強調しましたパートナーとの緊密な連携によって、AIが人々と社会に有益な影響を与えることが保証されますたとえば、iCADとのパートナーシップにより、乳がんの診断を世界的に迅速化するための乳房画像AIモデルのスケール拡大を実現しています

ランダムフォレストの解釈

近年、大型言語モデルについて大いに盛り上がりがありますが、それは従来の機械学習手法が絶滅の運命を辿るべきだということではありません私は、ChatGPTがデータセットを与えられた場合に役立つとは疑っています...

「ジェネレーティブAIによる先進的なトランスフォーマーで創造性を解き放つ」

導入人工知能の絶え間なく進化する風景において、近年際立った存在となっている名前があります。それがトランスフォーマーという強力なモデルです。これらのモデルは、AIにおける生成タスクのアプローチ方法を変革し、機械が創造し想像することのできる範囲を広げました。本記事では、トランスフォーマーの生成AIにおける高度な応用について掘り下げ、その内部構造、現実世界での使用事例、そしてこの分野への画期的な影響について探求します。学習目標トランスフォーマーの生成AIにおける役割と、さまざまな創造的な領域への影響を理解する。テキスト生成、チャットボット、コンテンツ作成、さらには画像生成などのタスクにトランスフォーマーを使用する方法を学ぶ。 MUSE-NET、DALL-Eなどの高度なトランスフォーマーについて学ぶ。トランスフォーマーの使用に伴う倫理的考慮事項と課題を探求する。トランスフォーマーベースのモデルの最新の進展と現実世界での応用について洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として掲載されました。トランスフォーマーの台頭先転げする前に、トランスフォーマーがどのようなものであり、なぜAIにおいて力強い存在になったのかを理解するための時間を取りましょう。トランスフォーマーは、その中核となるのは、シーケンシャルなデータに適用されるディープラーニングモデルです。これらは、2017年にVaswaniらによる画期的な論文「Attention Is All You Need」で紹介されました。トランスフォーマーの特徴は、予測を行う際にシーケンス全体の文脈を見つけたり認識したりすることができる注目メカニズムです。このイノベーションは、自然言語処理（NLP）と生成タスクの革命を助けます。トランスフォーマーは固定されたウィンドウサイズに頼るのではなく、シーケンスの異なる部分に動的に焦点を当てることができるため、コンテキストと関係をキャプチャするのに非常に適しています。自然言語生成への応用トランスフォーマーは、自然言語生成の領域で最も有名です。この領域でのいくつかの高度な応用について探求しましょう。 1. GPT-3とその先 Generative…

「迅速な最適化スタック」

編集者注釈：マイク・テイラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでのスピーカーです彼のトーク「GPT-4とLangchainを使用したプロンプト最適化」をぜひチェックしてください！AIを使用する一般の人とプロンプトエンジニアの違いは、テストです大抵の人は2〜3回プロンプトを実行します...

West 2023

「テキストから音声を生成する方法：AIモデルBarkを使用する」

紹介 Barkは、Suno.aiが作成したオープンソースの完全生成的なテキストから音声へのモデルであり、背景音、音楽、単純な効果音を含む非常にリアルな多言語音声を生成することができます。GPTスタイルのアーキテクチャに従い、与えられたスクリプトから予期せぬ方法で逸脱することができます。通常のテキスト読み上げ（TTS）エンジンは、ロボットのようで機械生成の単調な音声を生成します。Barkは、GPTスタイルのモデルを使用して非常にリアルで自然な声を生成し、実際の人間のように素晴らしい体験を提供します。学習目標 Barkモデルの基本的な使用法と機能、制限、アプリケーションについて学ぶ。 Pythonコードを使用してテキストからオーディオファイルを生成する方法を学ぶ。 NLTKとBarkライブラリを使用して大量の音声を生成する。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掲載されました。 Barkのインストール Barkの機能とアプリケーションを理解するために、Google Colabノートブックを使用しましょう。 Barkをインストールするには、コマンドpip install git+https://github.com/suno-ai/bark.gitを使用します。 pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git 注意：Suno.aiによって管理されていない異なるパッケージがインストールされる可能性のある’bark’を使用しないでください。 Barkを使用してオーディオを生成する Barkは、英語、中国語、フランス語、ヒンディー語、ドイツ語などさまざまな言語をサポートしています。また、サポートされている言語のための複数の音声プロンプトを含むBarkスピーカーライブラリもサポートしています。こちらのスピーカーライブラリのリストをご確認ください。こちら。 Barkには、バックグラウンドノイズ、オーディトリウム、開始時の静寂などの事前定義されたタグ/ノートがあり、スピーカーの使用方法を理解するのに役立ちます。ユーザーの要件に基づいてこれらのタグを使用してPythonコードで適切なプロンプトを設定することができます。以下のPythonコードは、選択したスピーカーに基づいてオーディオファイルを生成します。 from bark import…

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

「私たちの10の最大のAIの瞬間」

過去25年間の私たちのトップ10のAIの瞬間をまとめました

AI

「Matplotlibのマスタリング：データ可視化の包括的なガイド」

こんにちは、データ愛好家👋 データはビジュアライゼーションを通じてより理解しやすくなることを知っていますそれは洞察を得るのに役立つだけでなく、ビジュアライゼーションはクライアントに洞察を説明するのも簡単にします...

人工知能における最良優先探索

人工知能は私たちの生活の一部となり、日常の活動を支援しています。コンピュータ、ガジェット、その他の機器に関しても、AIベースのアルゴリズムモデルは私たちのタスクと時間管理を容易にするのに役立ちます。AIの分野で特定のアルゴリズムの1つは、最良優先探索です。これは、各ステップで正しいパスの選択を支援するスマートなエクスプローラのように振る舞います。人工知能の最も優れた探索は、私たちのタスクを簡素化し、取り組みやすく時間を節約し、効率的な意思決定とより速い目標達成を実現します。最良優先探索とは何ですか？最良優先探索（BFS）は、特定のルールで機能し、優先度付きキューとヒューリスティック探索を使用する探索アルゴリズムです。これはコンピュータが迷路の可能性の中で適切で最短のパスを評価するのに理想的です。迷路に閉じ込められてどのようにして素早く出口に到達すればよいかわからない場合を想像してみてください。ここで、人工知能の最良優先探索は、システムプログラムがゴールにできるだけ早く到達するために、毎回のステップで正しいパスを評価して選択するのを支援します。例えば、スーパーマリオや魂斗羅のビデオゲームをプレイしているとしましょう。最良優先探索はコンピュータシステムがマリオや魂斗羅を制御し、最も速いルートや敵を倒す方法を調べるのを支援します。異なるパスを評価し、ゴールに到達し敵をできるだけ早く倒すための他の脅威のない最も近いパスを選択します。最良優先探索は、数多くの利用可能なノードの中から有望なノードを選択するために評価関数を利用する知識のある探索です。最良優先探索アルゴリズムは、グラフ空間を検索する際にトラバースするノードを監視する2つのリスト、つまりオープンリストとクローズドリストを使用します。オープンリストは現在トラバース可能なノードを監視し、クローズドリストは既に転送されたノードを監視します。 BFSの主要な概念以下は最良優先探索の主要な特徴です：パスの評価最良優先探索を使用する場合、システムは常に選択可能なノードまたはパスを探し、最短距離のノードまたはパスをトラバースしてゴールに到達し迷路を脱出するために最も有望なノードまたはパスを選択します。ヒューリスティック関数の使用最良優先探索はヒューリスティック関数を使用して知識のある意思決定を行います。これにより、ゴールに向かう正しいかつ迅速なパスが見つかります。迷路内のユーザーの現在の状態がこの関数の入力となり、ユーザーがゴールにどれだけ近いかを推定します。分析に基づいて、最短の時間と最小のステップでゴールに到達するのを支援します。トラックの保持最良優先探索アルゴリズムは、コンピュータシステムがトラバースしたりトラバースする予定のパスやノードを追跡するのを支援します。これにより、システムが以前にテストしたパスやノードのループに巻き込まれるのを防ぎ、エラーを回避します。プロセスの繰り返しコンピュータプログラムは、上記の3つの基準のプロセスを目標に到達し迷路を脱出するまで繰り返します。したがって、最良優先探索はヒューリスティック関数に基づいて最も有望なノードやパスを繰り返し評価します。ヒューリスティック関数とは何ですか？ヒューリスティック関数は、ゴールに至る最良のパス、ルート、または解を知識のある探索および評価に使用される関数を指します。これにより、最短時間で正しいパスを推定するのに役立ちます。ただし、ヒューリスティック関数は常に正確な結果や最適化された結果を提供するわけではありません。時にはサブオプティマルな結果を生成することもあります。ヒューリスティック関数はh(n)と呼ばれ、状態のペア間の最適ルートまたはパスのコストを計算し、その値は常に正の値です。アルゴリズムの詳細探索アルゴリズムには基本的に2つのカテゴリがあります：非統一アルゴリズムこれは盲目的な方法または網羅的な方法とも呼ばれます。追加情報なしで検索が行われるため、問題の記述で既に与えられた情報に基づいています。例えば、深さ優先探索と幅優先探索があります。情報利用アルゴリズムコンピューターシステムは、追加の情報に基づいて検索を実行し、ソリューションや目標への経路の評価のための次のステップを記述することができます。このような方法はヒューリスティックメソッドまたはヒューリスティック探索として広く知られています。情報利用アルゴリズムは、費用対効果、効率性、総合的なパフォーマンスの面で、盲目的な方法よりも優れています。情報利用アルゴリズムには、一般的に2つのバリアントがあります。…

「AI規制、キャピトルヒルで初歩的な進展を見せる」

「その会議は、AIの立法に関する忙しい1週間の中で行われました」

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