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アテンションメカニズムを利用した時系列予測

はじめに時系列予測は、金融、気象予測、株式市場分析、リソース計画など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。正確な予測は、企業が情報に基づいた決定を行い、プロセスを最適化し、競争上の優位性を得るのに役立ちます。近年、注意機構が、時系列予測モデルの性能を向上させるための強力なツールとして登場しています。本記事では、注意の概念と、時系列予測の精度を向上させるために注意を利用する方法について探求します。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。時系列予測の理解注意機構について詳しく説明する前に、まず時系列予測の基礎を簡単に見直してみましょう。時系列は、日々の温度計測値、株価、月次の売上高など、時間の経過とともに収集されたデータポイントの系列から構成されます。時系列予測の目的は、過去の観測値に基づいて将来の値を予測することです。従来の時系列予測手法、例えば自己回帰和分移動平均（ARIMA）や指数平滑法は、統計的手法や基礎となるデータに関する仮定に依存しています。研究者たちはこれらの手法を広く利用し、合理的な結果を得ていますが、データ内の複雑なパターンや依存関係を捉えることに課題を抱えることがあります。注意機構とは何か？人間の認知プロセスに着想を得た注意機構は、深層学習の分野で大きな注目を集めています。機械翻訳の文脈で初めて紹介された後、注意機構は自然言語処理、画像キャプション、そして最近では時系列予測など、様々な分野で広く採用されています。注意機構の主要なアイデアは、モデルが予測を行うために最も関連性の高い入力シーケンスの特定の部分に焦点を合わせることを可能にすることです。注意は、すべての入力要素を同等に扱うのではなく、関連性に応じて異なる重みや重要度を割り当てることができるようにします。注意の可視化注意の仕組みをよりよく理解するために、例を可視化してみましょう。数年にわたって日々の株価を含む時系列データセットを考えます。次の日の株価を予測したいとします。注意機構を適用することで、モデルは、将来の価格に影響を与える可能性が高い、過去の価格の特定のパターンやトレンドに焦点を合わせることができます。提供された可視化では、各時間ステップが小さな正方形として描かれ、その特定の時間ステップに割り当てられた注意重みが正方形のサイズで示されています。注意機構は、将来の価格を予測するために、関連性が高いと判断された最近の価格により高い重みを割り当てることができることがわかります。注意に基づく時系列予測モデル注意機構の理解ができたところで、時系列予測モデルにどのように統合できるかを探ってみましょう。人気のあるアプローチの1つは、注意を再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と組み合わせることで、シーケンスモデリングに広く使用されている方法です。エンコーダ・デコーダアーキテクチャエンコーダ・デコーダアーキテクチャは、エンコーダとデコーダの2つの主要なコンポーネントから構成されています。過去の入力シーケンスをX = [X1、X2、…、XT]、Xiが時間ステップiの入力を表すようにします。エンコーダエンコーダは、入力シーケンスXを処理し、基礎となるパターンと依存関係を捉えます。このアーキテクチャでは、エンコーダは通常、LSTM（長短期記憶）レイヤを使用して実装されます。入力シーケンスXを取り、隠れ状態のシーケンスH = [H1、H2、…、HT]を生成します。各隠れ状態Hiは、時間ステップiの入力のエンコード表現を表します。 H、_= LSTM（X）…

トヨタのAIにより、電気自動車の設計がより迅速になりました

トヨタ研究所（TRI）は、車両設計の世界で発表を行いました。彼らは、画期的な生成型人工知能（AI）技術を発表し、電気自動車（EV）の設計方法を変革することを目指しています。この新しい技術により、トヨタは、EVの設計の手動開発がしばしば妨げられる制約を克服することを目指しています。このエキサイティングなブレークスルーについて詳しく見ていきましょう。また読む： Tech Mahindra CEO Accepts Sam Altman’s AI Challenge クリエイティブプロセスの強化デザイナーは、既に公開されているテキストから画像を生成するAIツールを、創造プロセスの早い段階で利用することができます。 TRIの革新的な技術は、初期の設計スケッチとエンジニアリングの制約をこのプロセスに組み込むことができ、設計とエンジニアリングの考慮事項を調整するために必要な反復回数を大幅に減らすことができます。これにより、設計プロセスの効率が向上するだけでなく、時間も節約できます。また読む：Meta Launches ‘Human-Like’ Designer AI for Images より速く、より効率的な設計 TRIの新しい技術を実装することで、電気自動車の設計を革命することができます。このツールにより、エンジニアリングの制約を設計プロセスに直接組み込むことができ、トヨタはこれまで以上に迅速かつ効率的に電動車を設計することができます。設計時間を短縮することは、EVの革新の最前線にいるトヨタを優位に立たせる重要な利点です。また読む：zPod, India’s…

予測の作成：Pythonにおける線形回帰の初心者ガイド

最も人気のある機械学習アルゴリズムである線形回帰について、その数学的直感とPythonによる実装をすべて学びましょう

Machine learning

PDFの変換：PythonにおけるTransformerを用いた情報の要約化

はじめにトランスフォーマーは、単語の関係を捉えることにより正確なテキスト表現を提供し、自然言語処理を革新しています。PDFから重要な情報を抽出することは今日不可欠であり、トランスフォーマーはPDF要約の自動化に効率的な解決策を提供します。トランスフォーマーの適応性により、これらのモデルは法律、金融、学術などのさまざまなドキュメント形式を扱うのに貴重なものになっています。この記事では、トランスフォーマーを使用したPDF要約を紹介するPythonプロジェクトを紹介します。このガイドに従うことで、読者はこれらのモデルの変革的な可能性を活かし、広範なPDFから洞察を得ることができます。自動化されたドキュメント分析のためにトランスフォーマーの力を活用し、効率的な旅に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトでは、読者は以下の学習目標に沿った重要なスキルを身につけることができます。トランスフォーマーの複雑な操作を深く理解し、テキスト要約などの自然言語処理タスクの取り組み方を革新する。 PyPDF2などの高度なPythonライブラリを使用してPDFのパースとテキスト抽出を行う方法を学び、さまざまなフォーマットとレイアウトの扱いに関する複雑さに対処する。トークン化、ストップワードの削除、ユニークな文字やフォーマットの複雑さに対処するなど、テキスト要約の品質を向上させるための必須の前処理技術に精通する。 T5などの事前学習済みトランスフォーマーモデルを使用して、高度なテキスト要約技術を適用することで、トランスフォーマーの力を引き出す。PDFドキュメントの抽出的要約に対応する実践的な経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、Pythonトランスフォーマーの可能性を活かして、PDFファイルの自動要約を実現することを目的としています。PDFから重要な詳細を抽出し、手動分析の手間を軽減することを目指しています。トランスフォーマーを使用してテキスト要約を行うことで、文書分析を迅速化し、効率性と生産性を高めることを目指しています。事前学習済みのトランスフォーマーモデルを実装することで、PDFドキュメント内の重要な情報を簡潔な要約にまとめることを目指しています。トランスフォーマーを使用して、プロジェクトでPDF要約を合理化するための専門知識を提供することがプロジェクトの目的です。問題の説明 PDFドキュメントから重要な情報を抽出するために必要な時間と人的労力を最小限に抑えることは、大きな障壁です。長いPDFを手動で要約することは、手間のかかる作業であり、人的ミスによる限界と、膨大なテキストデータを扱う能力の限界があります。これらの障壁は、PDFが多数存在する場合には効率性と生産性を著しく阻害します。トランスフォーマーを使用してこのプロセスを自動化する重要性は過小評価できません。トランスフォーマーの変革的な能力を活用することで、PDFドキュメントから重要な洞察、注目すべき発見、重要な議論を包括する重要な詳細を自律的に抽出することができます。トランスフォーマーの展開により、要約ワークフローが最適化され、人的介入が軽減され、重要な情報の取得が迅速化されます。この自動化により、異なるドメインの専門家が迅速かつ適切な意思決定を行い、最新の研究に精通し、PDFドキュメントの膨大な情報を効果的にナビゲートできるようになります。アプローチこのプロジェクトにおける私たちの革新的なアプローチは、トランスフォーマーを使用してPDFドキュメントを要約することです。私たちは、完全に新しい文を生成するのではなく、元のテキストから重要な情報を抽出する抽出的テキスト要約に重点を置くことにします。これは、PDFから抽出された重要な詳細を簡潔かつ分かりやすくまとめることがプロジェクトの目的に合致しています。このアプローチを実現するために、以下のように進めます。 PDFのパースとテキスト抽出: PyPDF2ライブラリを使用してPDFファイルをナビゲートし、各ページからテキストコンテンツを抽出します。抽出されたテキストは、後続の処理のために細心の注意を払ってコンパイルされます。テキストエンコードと要約: transformersライブラリを使用して、T5ForConditionalGenerationモデルの力を利用します。事前に学習された能力を持つこのモデルは、テキスト生成タスクにとって重要な役割を果たします。モデルとトークナイザを初期化し、T5トークナイザを使用して抽出されたテキストをエンコードし、後続のステップで適切な表現を確保します。要約の生成:…

PyTorchを使った転移学習の実践ガイド

この記事では、転移学習と呼ばれる技術を使用して、カスタム分類タスクに事前学習済みモデルを適応する方法を学びますPyTorchを使用した画像分類タスクで、Vgg16、ResNet50、およびResNet152の3つの事前学習済みモデルで転移学習を比較します

Machine learning

一度言えば十分です！単語の繰り返しはAIの向上に役立ちません

大規模言語モデル（LLM）はその能力を示し、世界中で話題になっています今や、すべての大手企業は洒落た名前を持つモデルを持っていますしかし、その裏にはすべてトランスフォーマーが動いています...

量産自動運転におけるBEVパーセプション

BEVの認識技術は、ここ数年で非常に進歩しました自動運転車の周りの環境を直接認識することができますBEVの認識技術はエンド・トゥ・エンドと考えることができます

PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—Part2

これは、GPU上で実行されるPyTorchモデルの分析と最適化に関する一連の投稿の第二部です最初の投稿では、プロセスとその重要な可能性を示しました...

SRGANs：低解像度と高解像度画像のギャップを埋める

イントロダクションあなたが古い家族の写真アルバムをほこりっぽい屋根裏部屋で見つけるシナリオを想像してください。あなたはすぐにほこりを取り、最も興奮してページをめくるでしょう。そして、多くの年月前の写真を見つけました。しかし、それでも、あなたは幸せではないです。なぜなら、写真が薄く、ぼやけているからです。写真の顔や細部を見つけるために目をこらします。これは昔のシナリオです。現代の新しいテクノロジーのおかげで、私たちはスーパーレゾリューション・ジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワーク(SRGAN)を使用して、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することができます。この記事では、私たちはSRGANについて最も学び、QRコードの強化のために実装します。出典: Vecteezy 学習目標この記事では、以下のことを学びます: スーパーレゾリューションと通常のズームとの違いについてスーパーレゾリューションのアプローチとそのタイプについて SRGAN、その損失関数、アーキテクチャ、およびそのアプリケーションについて深く掘り下げる SRGANを使用したQRエンハンスメントの実装とその詳細な説明この記事は、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。スーパーレゾリューションとは何ですか？多くの犯罪捜査映画では、証拠を求めて探偵がCCTV映像をチェックする典型的なシナリオがよくあります。そして、ぼやけた小さな画像を見つけて、ズームして強化してはっきりした画像を得るシーンがあります。それは可能ですか？はい、スーパーレゾリューションの助けを借りて、それはできます。スーパーレゾリューション技術は、CCTVカメラによってキャプチャされたぼやけた画像を強化し、より詳細な視覚効果を提供することができます。 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 画像の拡大と強化のプロセスをスーパーレゾリューションと呼びます。それは、対応する低解像度の入力から画像またはビデオの高解像度バージョンを生成することを目的としています。それによって、欠落している詳細を回復し、鮮明さを向上させ、視覚的品質を向上させることができます。強化せずに画像をズームインするだけでは、以下の画像のようにぼやけた画像が得られます。強化はスーパーレゾリューションによって実現されます。写真、監視システム、医療画像、衛星画像など、さまざまな領域で多くの応用があります。 ……….. スーパーレゾリューションの従来のアプローチ従来のアプローチでは、欠落しているピクセル値を推定し、画像の解像度を向上させることに重点を置いています。2つのアプローチがあります。補間ベースの方法と正則化ベースの方法です。補間ベースの方法スーパーレゾリューションの初期の日々には、補間ベースの方法に重点が置かれ、欠落しているピクセル値を推定し、その後画像を拡大します。隣接するピクセル値が類似しているという仮定を使用して、これらの値を使用して欠落している値を推定します。最も一般的に使用される補間方法には、バイキュービック、バイリニア、および最近傍補間があります。しかし、その結果は満足できないものでした。これにより、ぼやけた画像が生じました。これらの方法は、基本的な解像度タスクや計算リソースに制限がある状況に適しているため、効率的に計算できます。正則化ベースの手法一方で、正則化ベースの手法は、画像再構成プロセスに追加の制約や先行条件を導入することで、超解像度の結果を改善することを目的としています。これらの技術は、画像の統計的特徴を利用して、再構築された画像の精度を向上させながら、細部を保存します。これにより、再構築プロセスにより多くの制御が可能になり、画像の鮮明度と細部が向上します。しかし、複雑な画像コンテンツを扱う場合には、過度の平滑化を引き起こすため、いくつかの制限があります。これらの従来のアプローチにはいくつかの制限があるにもかかわらず、超解像度の強力な手法の出現への道を示しました。…

コールセンターにおけるAIソフトウェアが顧客サービスを革命化します

人工知能（AI）技術の急速な進歩により、チャットボットの導入を特に受けた顧客サービスとサポートに変革的なシフトがもたらされました。通信、保険、銀行、公共事業、政府機関など、さまざまな業界が、今後数年間でAIによるソリューションの導入を進める予定です。この次世代の自動化されたサポートシステムの提唱者たちは、比類のない利益を想像していますが、その他の人々は潜在的な落とし穴について懸念を表明しています。この記事では、コールセンターにおけるAIの影響について掘り下げます。それは、優れた顧客体験を提供するか、既存の課題を悪化させるかを検討します。また読む：ChatGPTは、医師よりも質の高い医療アドバイスを提供する AIによるコールセンターの台頭人工知能は、近年著しい進歩を遂げ、専門家たちは、顧客サービス業務での広範な採用を予想しています。従来のチャットボットに頼るのではなく、新しい世代のAI駆動システムは、驚異的な能力を示します。彼らは、個々の顧客のニーズに合わせたカスタマイズされた応答を提供するために、継続的に学習し、適応し、膨大な情報を活用することができます。また読む：Sanctuary AIのPhoenixロボットとTeslaの最新ローンチ、Optimus!に会いましょう！自動化サポートの二重性高度なAIに基づく顧客サービスの見通しは有望ですが、その実装と潜在的な欠点については、正当な懸念があります。十分な準備なしに採用に急いだ場合、顧客の体験が失望する可能性があります。自動ループは、人道的支援にアクセスできず、困り果てた顧客が自分自身を取り囲んでいるという現実的な懸念があります。また、意図しない冒涜的または不正確なAIの応答も検討する必要があります。また読む：ChatGPTがラジオホストに対して偽の告発を生成するため、OpenAIが名誉毀損訴訟に直面していますコールセンターの労働者への影響コールセンターにおけるAIの導入は、今後10年間で何百万ものコールセンター労働者の大量失業を引き起こすことが予想されています。短期間では、状況は同じくらい厳しいようです。労働者は、クエリの処理に関する提案を提供し、パフォーマンスについて報告する機械による常時監視の見通しに直面しています。この増加した監視は、彼らの仕事の既に厳しい性質を強化し、より高いストレスレベルを引き起こす可能性があります。また読む：人工知能の急速な上昇は、仕事の喪失を意味します：テックセクターで何千人もの人々が影響を受けていますコスト削減と生産性向上のバランス潜在的な欠点にもかかわらず、ビジネスにとって生成的AIの魅力は否定できません。最近のマッキンゼーの報告によると、顧客サービス機能の改善だけでも、世界中で4,040億ドルの驚異的な利益が得られる可能性があります。これらの潜在的な節約と生産性の向上は、組織がAI駆動のソリューションをさらに探求することを推進するでしょう。したがって、彼らはコスト効率と顧客満足度のバランスを慎重に維持する必要があります。また読む：生成的AIは年間4.4兆ドルの貢献ができる：マッキンゼー消費者のAIへの信頼 OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、そしてMicrosoftのAI駆動のBing検索エンジンなどのAIチャットボットの出現は、一般大衆を魅了し、その応用についての多くの議論を引き起こしました。しかし、消費者の感情は分かれています。最近の調査によると、74％の回答者が、AIに基づく顧客サービスはライブ代表者とのやり取りよりも悪い体験を提供すると考えています。同様に、63％の人々が人間のエージェントをAIよりも信頼し、わずか6％がチャットボットに傾いています。さらに、カナダ人の大多数（63％）は、パンデミック中にチャットボットを雇用した企業が、ポストパンデミック時にライブ代表者に戻ることを期待しており、そうしない企業には否定的な影響があります。私たちの意見人工知能をコールセンターの運用に統合することは、機会と課題の両方を示します。潜在的な利益は、改善された顧客体験や巨大なコスト削減を含みますが、サービスの質やコールセンターの従業員への影響については正当な懸念があります。人間のタッチとAI駆動のサポートの適切なバランスを打つことは、AI時代において顧客サービスを最適化しようとする組織にとって重要です。コールセンターの景色がこの変革的なシフトを経験するにつれ、効率的で共感的な顧客体験の提供を優先し、AI駆動のテクノロジーの利点を受け入れることが不可欠です。

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