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機械学習とは何か？メリットとトップMLaaSプラットフォーム

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成するために統計分析を使用します。データセットの関係を解釈するために学習するアルゴリズムの連鎖を使用して目標を達成します。残念ながら、ほとんどのデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアではないため、成長する企業のニーズに応えるためにスケールアップすることが困難になることがあります。データサイエンティストは、Machine Learning as a Service（MLaaS）のおかげでこれらの複雑さを簡単に処理できます。 MLaasとは何ですか？機械学習をサービスとして提供する（MLaaS）は、最近、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、およびその他の機械学習専門家にとっての利点から、多くの注目を集めています。「機械学習をサービスとして提供する」という用語は、機械学習技術を採用して回答を提供するクラウドベースのプラットフォームの幅広い範囲を指します。顧客は、MLaaSを使用することで、社内の機械学習チームの構築のオーバーヘッドや関連するリスクを負わずに、機械学習の利点を享受することができます。予測分析、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインターフェース、データ可視化、自然言語処理など、さまざまなサプライヤーから提供されるサービスがあります。サービスプロバイダーのデータセンターがすべてのコンピューティングを処理します。機械学習のコンセプトは何十年も前から存在していますが、最近になってメインストリームに入り、MLaaSはこの技術の次世代を表しています。MLaaSは、組織内で機械学習を実装する複雑さとコストを削減し、より迅速で正確なデータ分析を可能にすることを目指しています。一部のMLaaSシステムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特定のタスクに特化して設計されていますが、他のものは、セールスやマーケティングなどの業界を横断した使用を想定して構築されています。 MLaaSはどのように機能しますか？ MLaaSは、各企業が必要に応じてカスタマイズできる、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションです。ここでは、データ可視化、APIの豊富さ、顔認識、NLP、PA、DLなどがすべて提供されています。MLaaSアルゴリズムの主なアプリケーションは、データパターンの発見です。これらの規則性は、数学モデルの基礎として使用され、新しい情報に基づく予測を作成するために使用されます。 MLaaSは、最初のフルスタックAIプラットフォームであり、モバイルアプリ、ビジネスデータ、産業用自動化制御、LiDarなどの最新のセンサーを含むさまざまなシステムを統合します。パターン認識に加えて、MLaaSは確率的推論も容易にします。これにより、独自の要件に合わせたワークフローを設計する際に、組織がさまざまなアプローチから選択できる包括的かつ信頼性の高いMLソリューションが提供されます。 MLaasの利点は何ですか？ MLaaSを使用する主な利点は、基盤をゼロから構築する必要がないことです。多くの企業、特に中小企業、ボイジャイズ企業（SME）は、大量のデータを保管および処理するためのリソースと能力を持っていない場合があります。この情報を収容するための大量のストレージスペースを購入または構築する必要性は、さらに費用がかかります。ここで、MLaaSインフラストラクチャがデータの保存と管理を引き継ぎます。 MLaaSプラットフォームはクラウドプロバイダーであるため、クラウドストレージを提供し、機械学習の実験用データ、データパイプラインなどのデータを適切に管理する手段を提供し、データエンジニアがデータにアクセスして分析することが容易になります。企業は、MLaaSプロバイダの予測分析およびデータ可視化ソリューションを使用することができます。さらに、感情分析、顔認識、クレジットリスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途に対するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も提供されています。 MLaaSを使用すると、データサイエンティストは、ほとんどの他のクラウドコンピューティングサービスとは異なり、長時間のソフトウェアインストールや独自のサーバーの調達を待つ必要がなく、すぐに機械学習を使用できます。 MLaaSでは、実際のコンピューティングは、企業にとって非常に便利です。トップMLaaSプラットフォーム 1. AWS Machine Learning クラウドサービスに関しては、AWS…

より速い治療：Insilico Medicineが生成型AIを使用して薬剤開発を加速する方法

生成AIは比較的新しい家庭用語ですが、薬剤研究会社Insilico Medicineは、長年にわたってこれを使用して、深刻な疾患の新しい治療法を開発しています。同社の初期の深層学習への投資は実を結んでおり、AIプラットフォームを使用して発見された薬剤候補は、現在、進行性の肺機能低下を引き起こす比較的まれな呼吸器疾患である特発性肺線維症を治療するための第2相臨床試験に入ることになっています。 Insilicoは、前臨床薬剤発見プロセスの各段階で生成AIを使用し、薬剤化合物がターゲットとする分子を特定し、新規薬剤候補を生成し、これらの候補がターゲットにどの程度結合するかを評価し、さらに臨床試験の結果を予測するために使用しました。従来の方法でこれを行うと、400億ドル以上かかり、最大6年かかることになります。しかし、生成AIを使用することで、Insilicoは1/10のコストと1/3の時間でこれらのプロセスを実現し、プロジェクトを開始してからわずか2年半で第1相臨床試験に到達しました。「第2相試験に進む最初のこの薬剤候補は、深層学習で生物学と化学を結びつける私たちのエンドツーエンドアプローチの真のハイライトです」と、Insilico MedicineのCEOであるAlex Zhavoronkovは述べています。「これは、AIによる薬剤発見分野のすべての人々にとって、私たちだけでなく、重要なマイルストーンです。」 Insilicoは、AIプラットフォームの指導、技術トレーニング、マーケティングサポートを提供する無料プログラムであるNVIDIA Inceptionの優れたメンバーの1つです。同社は、生成AI薬剤設計エンジンであるChemistry42でNVIDIA Tensor Core GPUを使用して、新しい分子構造を生成しています。2015年には、NVIDIA DGXシステムの初期の前身の1つを採用した最初の採用者の1人でした。 AIがエンドツーエンドの前臨床薬剤発見を可能にします InsilicoのPharma.AIプラットフォームには、さまざまなタスク用に数百万のデータサンプルでトレーニングされた複数のAIモデルが含まれています。PandaOmicsという1つのAIツールは、COVID-19を引き起こすウイルスの悪名高いスパイクタンパク質のように、疾患の有効性に重要な役割を果たすターゲットを迅速に特定し、優先順位を付けます。 Chemistry42エンジンは、PandaOmicsを使用して特定されたタンパク質を標的にする新しい潜在的な薬剤化合物を数日以内に設計できます。生成化学ツールは、ゼロから薬剤のような分子構造を生成するために深層学習を使用します。 InsilicoのAIプラットフォーム責任者であるPetrina Kamyaは、「通常、薬剤発見におけるAI企業は、生物学または化学のどちらかに焦点を当てています」と述べています。「Insilicoは最初から、AIを使用して薬剤のターゲットを発見し、小分子の化学構造を生成するために、両方の分野に同じ深層学習アプローチを適用しています。」 Insilicoチームは、生成対抗ネットワークやトランスフォーマーモデルなど、さまざまな種類の深層ニューラルネットワークを薬剤発見に採用してきました。彼らは現在、生成AIで初期薬剤発見プロセスを加速するためにNVIDIA BioNeMoを使用しています。 AIスタック内の針を見つける Insilicoは、肺線維症の薬剤候補を開発するために、Pharma.AIを使用して約80の分子を設計および合成し、前臨床薬剤候補の前例のない成功率を達成しました。このプロセスは、ターゲットの特定から試験用の有望な薬剤候補を指名するまで、18か月以内に行われました。第2相臨床試験では、Insilicoの肺線維症薬は、米国と中国の数百人の患者でテストされます。このプロセスは数か月かかりますが、同社は並行して、がんを含む他の疾患を対象とする30以上のプログラムを進めています。…

Twitterの後

問題を抱えたTwitterに挑戦するために、新しいソーシャルアプリが現れている

より多くの人々が失明していますAIはそれを戦うのに役立つことができます

眼疾患の治療には早期発見が重要ですAIを活用した眼のスキャン分析により、警告サインをより早く発見し、多数の患者に届けることができます

テーブル内の重複した値を見つけるための最高のSQLトリック2つ

まず、重複行の基準を定義してくださいテーブルから重複レコードを見つける方法の一つは、GROUP BYとHAVINGですもう一つの方法はROW_NUMBER()です詳細はこちらをご覧ください

Cox回帰の隠されたダークシークレット：Coxを解きほぐす

もし以前のブログ投稿をフォローしていた場合、ロジスティック回帰が完全に分離されたデータにフィットしようとすると問題が発生し、オッズ比が無限大になることを思い出すかもしれません

Pythonを使用して北極の氷の傾向を分析する

Pythonは、データサイエンスのための卓越したプログラミング言語として、計測データを収集・クリーニング・解釈することが容易になりますPythonを使って、予測をバックテストし、モデルを検証することができますそして...

理論から実践へ：k最近傍法分類器の構築

k-最近傍法分類器は、新しいデータポイントを、k個の最も近い隣人の中で最も一般的なクラスに割り当てる機械学習アルゴリズムですこのチュートリアルでは、Pythonでこの分類器を構築および適用する基本的な手順を学びます

Machine learning

アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）

Otter.AI Otter.aiは、効率的なミーティングや会話の録音と記述を行うためのAIパワードプラットフォームです。自動音声認識を使用して、リアルタイムで暗号化され、簡単にアクセス可能で共有可能なノートを任意の議論から書き留めます。Otterは、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの一般的なプラットフォームで即座にミーティングに出席して録音することができます。私たちは、簡単に共有でき、重要なトピックを強調し、責任を割り当てる要約を作成します。Otterは、ビジネス、教育、個人の文脈で使用されているiOS、Android、Chromeの時間節約アプリです。精度、適応性（異なるスピーカーからの転写が可能）、時間節約の自動スライドキャプチャ機能に高い評価を受けています。 Runway 人工知能（A.I.）がRunwayを駆動する、コンテンツ作成プラットフォームで、人々がコンテンツを公開、編集、協力できるようにします。無制限の写真、テキストから画像の生成、消去と置換、テキストからカラーグレーディング、スーパースローモーション、A.I.トレーニングなど、AIが駆使された革新的な機能があります。グリーンスクリーン、インペインティング、モーショントラッキングは、ビデオ編集の機能の一部です。Runwayは、コンテンツ作成とビデオ編集の骨の折れる作業を効率化し、ユーザーが最終製品に完全に決定権を持つようにします。ソフトウェアには、安全に作曲、リソース、プロジェクトデータを共有するためのツールも含まれています。さらに、Runwayは、数分で変更できる専門的にデザインされたテンプレートの大規模なライブラリにアクセスできるようにしています。 DreamStudio DreamStudioは、テキストに基づいて画像を生成するために人工知能を使用するコンピュータプログラムです。プラットフォームは、高品質の画像を作成する能力でよく知られているStable Diffusionと呼ばれる生成対抗ネットワーク（GAN）技術を使用しています。DreamStudioの多くの有用な機能は、アーティストやデザイナーにとって優れたリソースとなっています。テキストの説明から画像を作成する、インスピレーションとしての画像のインポート、スタイルバリアントの探索などが利用可能です。組み込みのアーカイブにより、ユーザーは以前の貢献を振り返ることができます。DreamStudioは、まだ開発初期の段階ではありますが、クリエイティブなタイプの間で人気が急速に高まっています。このプラットフォームは、画像作成プロセスを根本的に変える可能性があるため、注目されています。 Synthesia Synthesiaは、A.I.ビデオを生成するためのプラットフォームで、A.I.ビデオを簡単かつ低コストで作成することができます。編集プログラムに触れることなく、誰でも本物の人物が主演のプロフェッショナルなビデオを作成できるブラウザ拡張機能です。 Synthesiaには、85種類以上の異なるタイプのA.I.アバター、120種類の異なる言語と方言、55種類の事前設計されたテンプレート、独自のA.I.アバターの作成が可能です。このプラットフォームには、カスタマーサポートや製品マーケティング映像から新しい従業員向けの内部トレーニング映像まで、さまざまな用途があります。 Synthesiaは、ビデオ制作コストを最大80％削減できる能力を持つため、様々な規模の30,000以上の企業が信頼しています。 Raw Shorts Raw Shortsは、テキストからビデオを作成するクリエイターや、Webやソーシャルメディア向けの説明映像、アニメーション、プロモーション映像を作成するためのテキスト-to-videoクリエーターと人工知能によるビデオエディターを提供することで、組織が作成を支援します。機械学習技術を使用して、脚本を読み取り、プロットポイントを抽出して適切なメディアを見つけます。任意のWebブラウザからアクセスできるプラットフォームには、テキストtoスピーチ、ダイナミックグラフィック、100万以上のメディアファイルなどの高度なツールが備わっています。A.I.があなたの映画の初期カットを生成し、ドラッグアンドドロップエディターで細かく調整して、望むように見せることができます。Capital One、American Airlines、Coca-Cola、IBM、Ocean Spray、Nielsen、Sony、Pfizerなどの有名企業が、Raw Shortsを信頼しています。 Murf AI Murf…

人工知能によって設計された薬剤が、人間の試験のために準備ができました

中国の複合企業フォン・グループとプライベートエクイティ企業ウォルバーグ・ピンカスに支援されたバイオテック企業Insilico Medicineは、人工知能（AI）だけで発見および設計された薬剤の中でも初めての中間段階の人間試験の1つを開始しました。Insilicoは、生成AIを使用して新しい薬剤のターゲットを選択し、特定の疾患に対処することができる分子を設計します。これは医療産業にとって重要なマイルストーンです。これらの臨床試験と医療産業への影響について知っておく必要があるすべてがここにあります。また読む：画期的ニュース：FDAがイーロン・マスクのニューラリンクに人間試験の承認を与える初めてのAI設計薬剤が第2相臨床試験に入る Insilicoは、INS018_055という薬剤の中間段階の人間試験を開始し、重要な成果を上げました。これにより、完全に人工知能によって発見および設計された最初の薬剤が第2相臨床試験に入ることになります。この驚異的なマイルストーンは、薬剤開発における重要なステップを表し、製薬業界の新しい可能性を開くものです。 InsilicoとAI産業全体にとって重要な瞬間この画期的な薬剤の背後にあるバイオテック企業であるInsilicoは、今や真実の瞬間に直面しています。同社CEOのアレックス・ジャボロンコフ博士によると、この試験はInsilicoのテストであり、AIが製薬業界全体の可能性を批判的に検証するものです。ジャボロンコフ博士は、Insilicoが大手製薬会社の生産性を2倍にできると大胆に主張し、薬剤発見におけるAIの変革的な力を示しています。また読む：2023年の医療における機械学習とAI AIを活用したバイオテック企業の出現 Insilicoは、AIツールを応用して薬剤開発を革新しようとして数十億ドルを調達した新しいバイオテック企業の一つです。Morgan Stanleyによると、製薬部門におけるAIの市場機会は約500億ドルと推定されており、これらの企業はその市場機会を活用しています。Insilicoの薬剤試験は、医学の未来を形作る人工知能の潜在能力を証明しています。また読む：ギャップを埋める：薬剤発見とAI InsilicoのAIプラットフォーム：コスト削減と時間短縮ジャボロンコフ博士は、彼らのプラットフォームが薬剤発見にかかる時間を半分にし、市場に投入する平均費用を大幅に削減できると断言しています。Deloitteによると、治療法1つあたりの平均費用は23億ドルと推定されています。Insilicoの先進的なプラットフォームは、生成AIを利用して、体内の新しい薬剤のターゲットを迅速に特定し、特定の疾患に効果的に対処できる分子を設計します。膨大な量のデータを処理できるこの能力により、薬剤発見プロセスが迅速化され、前臨床の発見に何年もの時間を節約できる可能性があります。臨床開発中に節約できる時間は限られていますが、AIによる改善された化学およびターゲット選択は、薬剤の成功の可能性を大幅に向上させます。主要製薬会社との戦略的パートナーシップ InsilicoのAIによる薬剤開発に対する取り組みは注目されています。Sanofi、Fosun、Johnson & Johnsonなどの大手製薬会社は、InsilicoのAIプラットフォームの潜在力を認め、戦略的パートナーシップを締結しました。これらの協力関係により、これらの業界リーダーの薬剤発見パイプラインにInsilicoの先進的な技術を統合することができ、製薬研究開発の革新的な可能性がさらに確認されました。 AIの力を解き放つ：迅速な薬剤ターゲットの特定薬剤発見における人工知能の真の強みは、体内の疾患関連タンパク質を迅速に特定し、効果的な薬剤に変換できる分子を特定することができる能力にあります。膨大な量のデータを処理できるAIプラットフォームは、薬剤ターゲットの特定において貴重なサポートを提供し、研究者がより効率的に革新的なソリューションを開発するのを支援します。また読む：ライフブループリントの解読：AIのジーンフォーマー薬剤開発におけるAIの台頭：有望なイノベーション Insilicoは、AIおよび機械学習ツールの支援を受けて進展した薬剤を発表した、Exscientia、Verge Genomics、Recursion…

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