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ギル・ジェロン、Orca SecurityのCEO＆共同創設者-インタビューシリーズ

ギル・ゲロンは、オルカ・セキュリティのCEO兼共同設立者ですギルは20年以上にわたりサイバーセキュリティ製品をリードし、提供してきた経験を持っていますCEOとしての役割に先立ち、オルカの創設時から最高製品責任者を務めていました彼はお客様の満足度に情熱を持って取り組み、お客様との緊密な連携を通じて彼らが...

コア42とCerebrasは、Jais 30Bのリリースにより、アラビア語の大規模言語モデルの新たな基準を設定しました

CerebrasとCore42は、G42の企業であり、クラウドおよび生成AIのためのUAEベースの国家規模の活性化促進者である。彼らは、彼らのオープンソースのArabic Large Language Model（LLM）の最新かつ最も優れたバージョンであるJais 30Bの発売を発表しました。 Jais 30Bは、2023年8月にリリースされた前モデルのJais 13Bと比較して、大幅なアップグレードです。この新しいモデルは300億のパラメータを持ち、Jais 13Bの130億と比較して、大幅に大きなデータセットでトレーニングされました。これにより、言語生成、要約、およびアラビア語-英語翻訳の大幅な改善が実現しました。 Jais 30Bは、現在単一言語の英語モデルと同等であり、Foundation Modelの評価ではほとんどのオープンソースモデルを凌駕しています。このモデルは、アラビア語と英語の両方でより長く、より詳細な応答を生成することもできます。 Core42は、責任ある安全なAIの実践に取り組んでおり、Jais 30B開発チームは、バイアスやモデルによる憎悪や有害なコンテンツの生成を防止するためにプロセスとポリシーをさらに強化しました。 Jais 30BはHugging Faceでダウンロード可能です。 Hugging Face foundational model: https://huggingface.co/core42/jais-30b-v1 Hugging Face…

2024年に注目すべきAIを活用したヘルスケア業界のトップ8企業

2024年における人工知能（AI）が医療を変革する方法を、リーディングカンパニー8社が牽引する様子を探検してくださいAIが医療業界を変え続ける過程での最先端の革新に触れ、患者ケア、医用画像、病理学などでの画期的なイノベーションを発見してください

ハリソン.aiのCEOであるエンガス・トラン博士による、健康チェックにAIをスペルチェックとして使用することについての記事

臨床家主導の医療AI企業 Harrison.ai は、放射線科医にとって「スペルチェッカー」として機能するAIシステムを開発しました。このシステムは臨床画像の分析において重要な所見を示し、放射線学のイメージ分析のスピードと精度を向上させ、誤診を減らす効果があります。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードで、ホストのノア・クラビッツはHarrison.aiの共同創業者兼CEOのAengus Tran氏と、同社が自律型AIシステムによって世界の医療能力を拡大させる使命について話しました。 Harrison.aiの初期製品であるAnnalise.aiは、放射線学のイメージ分析を自動化するAIツールであり、より迅速で正確な診断を可能にします。Annalise.aiは124-130種類の異なる診断を行い、重要な所見を示して放射線科医の最終診断の支援を行います。現在、Annalise.aiは胸部X線と脳のCTスキャンに対応しており、今後もさらなる対応が進められています。 The AI PodcastHarrison.ai CEO Aengus Tran on Using AI as a Spell Check for Health Checks – Ep.…

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

この記事では、Amazon CloudWatchを活用した高度なダッシュボードを使用して、AWSのコストを効率的に管理および分析する方法について深く掘り下げます

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

「AIベースのサイバーセキュリティがビジネスの強靭性を高める方法」

世界の50億人以上のインターネットユーザーとおよそ540億個のデバイスが、IDCによると1秒あたり3.4ペタバイトのデータを生成しています。デジタル化が加速する中、企業のITチームは、ビジネスの運用やサービスが中断されないように、入ってくるサイバー脅威を特定してブロックするための頼りになる手段として、AIベースのサイバーセキュリティを利用しています。 サイバー脅威から免れる業界はごく一部です。今年だけでも、国際ホテルチェーン、金融機関、フォーチュン100社の小売業、航空管制システム、アメリカ政府などが脅威と侵入を報告しています。 内部のミス、サイバー犯罪者、ハクティビスト、その他の脅威からのリスクにより、サイバーランドスケープでの損害は企業の評判や収益に影響を与えることがあります。セキュリティ侵害は業務を麻痺させ、特許や顧客データを危険にさらし、規制違反に対する罰金を申し受けることになったり、顧客の信頼を損ねる結果になることもあります。 AIと高速計算を活用することで、ビジネスはサイバー脅威を検出しブロックするために必要な時間と運用費用を削減できるだけでなく、リソースをコアビジネスの価値創造活動や収益を生み出す活動に集中させることができます。 以下では、様々な業界がどのようにAI技術を活用してデータを保護し、より早い脅威の検出を可能にし、攻撃を緩和して顧客やパートナーへのサービスの一貫した提供を保証しているかをご紹介します。 公共部門：身体の安全、エネルギーの安全、市民サービスの保護 AI搭載の分析ツールと自動化ツールは、政府機関が市民に情報やサービスに即時アクセスさせ、データに基づいた意思決定を行い、気候変動をモデル化し、自然災害を管理するなどの支援をしていますが、デジタルツールとインフラストラクチャーを管理する公的機関は、規制の遵守要件、公的監査、大規模で相互に接続されたネットワーク、機密データや重要な標的の保護の必要性を含む、複雑なサイバーリスクの環境に直面しています。 敵対する国家は、ネットワークの中断、知的財産の窃取、機密政府文書の盗難などのためにサイバー攻撃を開始する可能性があります。内部のミスや複雑な外部スパイ活動により、公共機関はデータ侵害の高いリスクにさらされます。スパイ活動者は内部の協力を受けることもあり、16％の公共行政の侵害事件では、共謀の証拠が見られます。重要なインフラ、市民データ、公的記録などの機密情報を保護するために、連邦機関はAIに頼っています。 アメリカエネルギー省（DOE）のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応（CESER）事務局は、新興の脅威に対応し、エネルギーインフラのセキュリティを向上させることにより、国のエネルギーセクターの耐性を強化することを目的としています。DOE-CESERは2010年以来、サイバーセキュリティの研究、開発、デモンストレーションプロジェクトに2億4,000万ドル以上を投資しています。 その一環として、同省はエネルギー供給システムのセキュリティの脆弱性とパッチ管理をAIで自動化し最適化するツールを開発しました。また、エネルギー供給システムの状況認識を向上させるためにソフトウェア定義ネットワークを利用した人工多様性とディフェンスセキュリティのための別のプロジェクトも行っており、エネルギーの連続的な流れを確保しています。 国家安全保障のための画期的な技術の研究と投資を担当している国防高等研究プロジェクト局（DARPA）は、機械学習とAIを複数の領域で使用しています。DARPAのCASTLEプログラムは、AIを訓練して高度で持続的なサイバー脅威から防御することを目的としています。この取り組みの一環として、研究者たちは自動化、繰り返し可能性、測定可能性を持つアプローチでサイバーセキュリティの評価を迅速化することを意図しています。また、サプライズ攻撃や敵対的攻撃に耐性のあるAIモデルの開発を支援するためのプラットフォーム、ライブラリ、データセット、トレーニング資料を提供するためのDARPA GARDプログラムもあります。 脅威の変化に対応し、身体の安全、エネルギーの安全、データの安全性を確保するために、公共機関はAIを統合し、ダイナミックで予防的かつ広範なサイバーディフェンスの姿勢を維持する必要があります。 金融サービス：デジタルトランザクション、支払い、ポートフォリオのセキュリティ確保 銀行、資産運用会社、保険会社などの金融機関は、AIと機械学習を活用して、不正検知、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、セルフサービスバンキングなどで優れたパフォーマンスを提供しています。 デジタルトランザクション、支払い、融資、投資取引などが絶え間なく行われる金融サービス機関は、最も大規模で、複雑で、機密性の高いデータセットを取り扱っています。医療業界に次ぐデータ漏洩のコストは第二位であり、一件あたりのコストは約600万ドルです。規制当局からの罰金が発生した場合や、回復に法的費用や訴訟解決費用がかかるとコストは上昇します。さらに悪いことに、信頼が修復されなければ、失われたビジネスを回復することはありません。 銀行や金融機関は、AIを使用して内部の脅威を検知し、フィッシングやランサムウェアを検出し、機密情報を安全に保つための対策を講じています。 MastercardとEnel Xによる共同事業であるFinSec Innovation Labは、顧客がランサムウェアに対抗するためにAIを活用しています。FinSecとの協力前に、1つのカード処理顧客は1時間半で200社のサーバーがLockBitランサムウェアの攻撃を受けました。会社はサーバーをシャットダウンし、業務を一時停止しなければならず、推定で700万ドルのビジネスの損失が生じました。 FinSecは、この攻撃を研究所で再現し、NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワーク、NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワーク、およびNVIDIA…

「ナイトシェードの仕組み」

最近の「ナイトシェード」の出現は、混乱させる画像生成AIモデルに対する敵対的攻撃に関する議論に新たな息吹を与えましたナイトシェードは、毒入りデータの作成を可能にするアルゴリズムです

「Python タイムスタンプ：初心者のための変換とフォーマットの基本」

「ジュニアおよびシニアデベロッパーに共通する最も重要なことを知っていますか？両者とも、マニュアルを参照せずに日付を操作する方法を知りません何か理由があって、覚えるのが難しいんですねしかし、もう大丈夫です！Python タイムスタンプは重要な役割を果たし...」

ランダムフォレストにおける変数の重要性

ランダムフォレストと一般化（特に、一般化ランダムフォレスト（GRF）と分布ランダムフォレスト（DRF））は、強力で使いやすい機械学習手法であるため、…

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