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データサイエンスの職名の進む道：データアナリスト vs データサイエンティスト vs データエンジニア

いいえ、それは同じ仕事ではありません！責任やスキル、使われる道具が異なるのを学びましょうそして、あなたに合ったキャリアパスを選びましょう

Career Advice

TensorFlow Recommendersを使用した暗黙のフィードバックからのレコメンダーシステム

「おすすめをすることは実際にはそれほど難しくありません顧客が製品をどのように評価したかを確認し、例えば1から5つ星を使って、それを基に回帰モデルを訓練するだけですねえ…」

「Pythonにおける構造化LLM出力の保存と解析」

イントロダクションジェネラティブAIは現在、世界中で広く使用されています。大規模言語モデルのテキスト理解能力とそれに基づいたテキスト生成能力により、チャットボットからテキスト分析まで様々なアプリケーションが生まれました。しかし、これらの大規模言語モデルは非構造化な形式でテキストを生成することが多いです。時には、LLM（大規模言語モデル）によって生成された出力を、構造化された形式、例えばJSON（JavaScript Object Notation）形式にしたいケースもあります。例えば、LLMを使用してソーシャルメディアの投稿を分析し、LLMによって生成された出力をJSON/python変数としてコード内で扱い他のタスクを実行する必要があるかもしれません。このような場合に、プロンプトエンジニアリングを使ってこれを実現することは可能ですが、プロンプトの調整には多くの時間がかかります。そこで、LangChainでは出力パースを導入しており、これによりLLMの出力を構造化された形式に変換することができます。学習目標大規模言語モデルによって生成された出力の解釈 Pydanticを使用したカスタムデータ構造の作成プロンプトテンプレートの重要性とLLMの出力を整形してプロンプトを生成する方法の理解 LangChainを使用してLLMの出力のフォーマット指示を作成する方法の学習 JSONデータをPydanticオブジェクトにパースする方法の理解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。 LangChainと出力パースとは？ LangChainは、大規模言語モデルを使用したアプリケーションを短時間で構築できるPythonライブラリです。OpenAI GPT LLM、GoogleのPaLM、そしてFalcon、LlamaなどのHugging Faceのオープンソースモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。LangChainを使用すると、大規模言語モデルへのプロンプトのカスタマイズが容易になり、組込みのベクトルストアを提供するため、入出力の埋込みを保存することができます。そのため、数分でドキュメントをクエリできるアプリケーションを作成することができます。 LangChainは、大規模言語モデルがインターネットから情報を取得できるようにするためのエージェント機能も提供しています。また、出力パーサーも提供しており、大規模言語モデルによって生成されたデータを構造化することができます。LangChainには、リストパーサー、日時パーサー、列挙型パーサーなどさまざまな出力パーサーがあります。この記事では、LLMが生成した出力をJSON形式にパースすることができるJSONパーサーについて説明します。以下の図は、LLMの出力がPydanticオブジェクトにパースされる一般的なフローを示しており、Python変数で即座に使用できるデータが作成されます。はじめに – モデルのセットアップこのセクションでは、LangChainを使用してモデルをセットアップします。この記事全体を通して、PaLMをLarge Language Modelとして使用します。環境としてGoogle Colabを使用しますが、PaLMを他のどのLarge…

「暖かい抱擁の向こう側：ハグの奥深くに迫る」

「Hugging Faceは、さまざまな自然言語処理（NLP）および自然言語理解（NLU）のタスクのためのツールと事前学習済みモデルを提供するプラットフォームです前回の記事で、ウォームな…」

「Amazon SageMaker Canvasで構築されたMLモデルをAmazon SageMakerリアルタイムエンドポイントに展開します」

『Amazon SageMaker Canvasは、機械学習（ML）モデルをリアルタイム推論エンドポイントにデプロイできるようになりましたこれにより、MLモデルを本番環境に持ち込み、MLによる洞察に基づいたアクションを推進することができますSageMaker Canvasは、アナリストや市民データサイエンティストがビジネスニーズに合わせた正確なML予測を生成できるノーコードのワークスペースですこれまでのところ、SageMaker Canvas […]』

チャットGPTを使用して複雑なシステムを構築する

イントロダクション ChatGPTなどのLLMにより、人工知能は期待を超えて進化しました。先進的な言語モデルであるGPT-4は、この技術の進化の基盤として存在しています。AIによる意思決定の時代において、データパイプラインと意思決定パイプラインの対照的な領域を理解することは基本です。本記事では、技術と意思決定、そしてGPT-4が従来のパラダイムを再構築する上で持つ変革的なポテンシャルとの相互関係について明らかにすることを目的としています。学習目標：データパイプラインと意思決定パイプラインの違いを理解する。 GPT-4を意思決定パイプラインで活用する方法を学ぶ。プロンプトの調整を通じてGPT-4の効率を最大化する方法を学ぶ。データ駆動型意思決定とは何ですか？データ駆動型意思決定（DDDM）は、データ分析と証拠に基づいて情報を把握し、問題を解決するアプローチです。DDDMでは、データが収集され、分析され、ビジネス、医療、教育、政府など、さまざまな領域で意思決定プロセスのガイドとして使用されます。このアプローチは、直感や勘に頼るのではなく、データと実証的な証拠に依存することの重要性を強調しています。データパイプラインと意思決定パイプライン基本的な違いは、データパイプラインと意思決定パイプラインの間にあります。データパイプラインは、主にPythonとSQLを使用してデータを異なる形式に変換することに焦点を当てています。一方、意思決定パイプラインは、データに基づいた自動化された意思決定についてのものです。通常、PythonとGPT-4のような大規模な言語モデルの組み合わせを使用します。現実世界の応用：ChatGPTを使った意思決定パイプライン実際のビジネスアプリケーションにおいて、GPT-4の意思決定能力は明白です。たとえば、モデルを営業の意思決定パイプラインで使用することは非常に生産的です。具体的な例として、潜在的な顧客にメールで連絡することがあります。GPT-4は自動化プロセスを通じて返信を選別し、関心を持っている見込み客と関心のない当事者を特定し、適切な追跡メールを作成することができます。意思決定パイプラインの優れた使用例は、データベースから最適な顧客を特定するためにGPT-4を活用することです。このプロセスでは、関連するデータを抽出するための構造化クエリを生成し、データベースをフィルタリングし、指定された基準に基づいて正確な応答を提供します。さらに、もう1つの興味深い例は、GPT-4を出会い系アプリの領域で活用することです。プロフィールの詳細を送信し、モデルからメッセージを受け取ることにより、GPT-4の応答に基づいて個人が望む条件に合致するかどうかを見極めるのに支援を求めることができます。それに応じて、自動化されたアクションを実行できます。テキスト分類は、GPT-4などのLLMの存在により、機械学習（Machine Learning、ML）における長い間の課題が大幅に緩和されています。従来のMLソリューションでは、感情分析を行うには包括的なデータセットと入念なトレーニングが必要でした。しかし、GPT-4では簡素化されます。テキストがポジティブかネガティブかを決定するようにモデルに直接問い合わせることができ、従来のラベリングプロセスを大幅に削減することができます。 GPT-4は、要約タスクや自然言語ベースのデータベースのインタラクションにおいて、優れた解決策です。さらに、制約の中でビジネスの応答、セールス、または特定のクエリを自動化する意思決定パイプラインで美しく機能します。課題、セキュリティ上の懸念、およびモデルの信頼性 GPT-4には驚くべき有用性がありますが、制約も存在します。特に、非常に複雑なシナリオや未知の情報を扱う際には課題が生じます。GPT-4を効果的に活用するための鍵は、プロンプトの調整の技術にあります。望ましい応答やアクションに導くため、正確で明確なプロンプトを作成することが重要です。これは試行錯誤の旅であり、GPT-4を導くための指示を洗練させるプロセスです。意思決定のために言語モデルを使用する際のセキュリティは重要な関心事です。これらのモデルのトレーニングプロセスには複数の情報源が関与するため、機密性の高いデータをこれらのモデルを通じて送信しないことが最善の方法です。Enterprise版のChatGPTであっても、データ入力には注意を払うことが重要です。Samsungの独自のコードの問題などの事例は、共有するデータに対する警戒が必要であることを強調しています。 ChatGPTによって影響を受けたプログラミングの将来 GPT-4の登場により、プログラミングにおける言語モデルの認識が革命的に変わりました。転移学習のアーキテクチャが成功裏に実装され、ユーザーは特定のデータセットや目的に合わせてモデルを微調整することができるようになりました。さらに、言語モデルは進化し続けることにより、様々なタスクにおいてより賢くなり、機械学習モデルの評価やより良い結果を提供するためのガイダンスも行うようになっています。将来を見据えると、ChatGPTのプログラミングの進化に対する影響力は注目に値します。GPT-4によってコーディングの時間が短縮されることで、開発プロセスにおいてパラダイムシフトがもたらされ、構文に関する苦労が最小限に抑えられます。AIによる支援として、開発者の概念的な入力に合わせたコードの断片やフレームワークを提供することで、コーディングの効率が向上します。この進歩により、プログラマーがコードと対話する方法が変わり、生産性が向上することが予測されています。特定の企業データ向けにChatGPTを変革するリトリーバル拡張生成…

「2024年に注目すべきトップ10のソフトウェアアウトソーシング企業」

2024年のトップ10ソフトウェア委託革新者を探索し、ソフトウェア開発の成長と変革を推進してください

Tech

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

(sekai no toppu 10 no sōsei AI sutātappu)

はじめに生成AIは現在、世界中の人々の好奇心を引きつけています。私たちのソーシャルネットワーキングフィード内の仮想キャラクター、テキストから画像へのリソースの優位性、そしてChatGPTの成功は、そのハイプの理由のほんの一部です。より高速な処理速度と低コストにより、生成AIは人間の創造性に追いつきつつあります。生成AIに精通した熱狂的な愛好家の中には、このソフトウェアの助けを借りて優れた生成AIソリューションを作り上げた人々もいます。では、このソフトウェアの助けを借りて世界に優れた体験を提供してきたトップ10の生成AIスタートアップをご紹介しましょう。トップ10の生成AIスタートアップ名前設立年評価 OpenAI 2015 $28 million Hugging Face 2016 $15 million Anthropic 2021 $100 million　（年間売上高） Inflection AI 2022 $1.3 billion　（調達資金）…

AI対データアナリスト：分析の未来に影響を与えるトップ6の制約

「AIは推論能力を持ち、Python、SQL、Rなどの言語で機能するコードを生成できますデータ分析において驚くべき価値を提供することができるでしょうしかし、それらはデータアナリストの代わりになることができるのでしょうか？」

Data science

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