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「2024年のデータサイエンティストにとってのトップ26のデータサイエンスツール」

イントロダクションデータサイエンスの分野は急速に進化しており、最新かつ最もパワフルなツールを活用することで、常に最先端に立つことが求められます。2024年には、プログラミング、ビッグデータ、AI、可視化など、データサイエンティストの業務のさまざまな側面に対応した選択肢が豊富に存在します。この記事では、2024年のデータサイエンスの領域を形作っているトップ26のデータサイエンスツールについて探っていきます。データサイエンティストのためのトップ26のツールプログラミング言語によるツール 1. Python Pythonは、そのシンプルさ、多様性、豊富なライブラリエコシステムのため、データサイエンティストにとって必須の言語です。主な特徴：豊富なライブラリサポート（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。広範なコミュニティと強力な開発者サポート。 2. R Rは統計プログラミング言語であり、データ分析と可視化に使用され、頑健な統計パッケージで知られています。主な特徴：包括的な統計ライブラリ。優れたデータ可視化機能。 3. Jupyter Notebook Jupyter Notebookは対話型のコンピューティング環境であり、データサイエンティストがライブコード、数式、可視化、ナラティブテキストを含むドキュメントを作成し共有することができます。主な特徴：複数の言語（Python、R、Julia）のサポート。インタラクティブで使いやすい。…

物議を醸している：GrokがOpenAIのコードを訓練に使用

Elon Muskの最新の事業は、生成AIベースのチャットボットGrokです。しかし、OpenAIのコードが訓練に使用されているという告発が浮上し、この論争が生じています。この論争は、Elon Musk、OpenAI、そして現在のOpenAIのCEOであるSam Altmanとの複雑な歴史に新たな要素を加えています。告発が明らかに最近の主張によれば、Grokは誤ってOpenAIのコードベースで訓練されている可能性があります。この憶測は、ユーザーであるJax WinterbourneがGrokからOpenAIのChatGPTに似た異常な応答を受けたことから燃え上がりました。ユーザーは、xAIがGrokの訓練にOpenAIのコードを利用している可能性に懸念を抱いています。 xAIの説明告発に対して、xAIと関係のあるIgor Babuschkinは、Grokの訓練に使用された膨大なウェブデータが問題の原因であると説明しました。Babuschkinは、訓練プロセスがChatGPTの出力を誤って取得したことを認めつつも、将来のGrokのバージョンではこの問題が発生しないようにすると保証し、Grokの作成にOpenAIのコードは使用しなかったことを強調しました。 Elon Muskの反論 Twitterの論争に慣れたElon Muskは迅速に告発に反論しました。Muskは、Grokの応答が訓練時の大量のデータ収集によるものであると主張しました。Muskらしいスタイルで「さて、息子よ、このプラットフォームからデータを集めて訓練を行った以上、あなたは知っているはずだ」と反論しました。 Grok vs. ChatGPTの詳細比較 GrokとChatGPTの比較は、それぞれのユニークな特徴を明らかにします。GrokはXプラットフォームを通じたリアルタイムの情報アクセスが特徴であり、最初のChatGPTにはこの能力が欠けていました。しかし、この論争は、Grokの訓練データの出所に関する疑問を浮上させました。 xAIの共同研究と将来の展望 xAIはElon Muskの発案だけでなく、GoogleのDeepMindやMicrosoftからの経験を持つチームによって支えられています。xAIはTeslaや他のさまざまな企業との契約を公にし、Oracleとのクラウド活用のための契約が最近明らかになり、xAIがAI技術の進歩に対する取り組みを強調しています。私たちの意見これらの告発と反論の中で、ユーザーはAIの開発の複雑さを理解する必要があります。Grokの訓練データに関する論争は懸念すべきですが、それは同時にインターネットの広大な領域におけるデータの純粋性を保証するための課題を浮き彫りにしています。技術の進化とともに、AI開発者はこのような問題に迅速に対処し修正することが極めて重要になってきます。

「このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #77」

今週のAIのニュースは、Google（ジェミニ）とミストラル（8x7B）による新しい大規模言語モデルのリリースが主でしたモデルの発表におけるアプローチは、プレスイベントとデモによるもので、非常に異なっていました...

「技術的な視点からのGoogleの最強のマルチモーダルモデルGeminiの紹介」

ジェミニは、マルチモーダルな事前学習を通じて、さまざまな入力の理解と推論を達成しますこれは、マルチモーダルなベンチマークで人間の専門家を超える最初のモデルであり、優れた能力を示しています...

「意思決定の解放：AIが理論的な枠組みと技術の進歩をつなぐ」

私たちの生活は絶え間ない決断と選択から成り立っていますなぜなら、私たちの決定の結果は相当な経済的および社会的影響をもたらすことがあるため、意思決定に関する研究は非常に重要です...

「NVIDIAがゲームチェンジャーとマーケットメーカーへの投資でAI革命を推進する方法」

偉大な企業は物語によって繁栄します。NVIDIAのベンチャーキャピタル担当であるシド・サイディックは、これをよく知っています。サイディックは、最初の仕事のひとつで、投資家のミーティングからプレゼン資料を運び回り、トレーラーでの仕事中に、ドアが開くと「揺れる」トレーラーで、スタートアップのCEOとマネジメントチームが物語を伝えるのを手伝いました。そのCEOはJensen Huangであり、スタートアップはNVIDIAでした。サイディックは、投資家と起業家として働いた経験から、顧客やパートナー、従業員や投資家など、会社の物語を早い段階で共有するために適切な人々を見つけることがどれほど重要かを知っています。この原則こそが、NVIDIAが次世代イノベーションを支援するために取り組んでいる多面的なアプローチの基盤です。この戦略は、NVIDIAの企業開発責任者であるヴィシャル・バグワティも支持しています。この取り組みは、今年に入ってこれまでに2ダース以上の投資を果たしました。AIと加速コンピューティングのイノベーションのペースが加速するにつれ、さらに加速しています。 AIエコシステムを支援するNVIDIAの三本の戦略 NVIDIAがエコシステムを投資する方法は3つあります。まず、バグワティが監督するNVIDIAの企業投資によるもの。次に、サイディックが率いる私たちのベンチャーキャピタル部門であるNVenturesによるもの。そして最後に、ベンチャーキャピタルとスタートアップを結び付ける私たちのNVIDIA Inceptionです。 PwCによれば、AIだけで2030年までに世界経済に15兆ドル以上の寄与ができる可能性があります。したがって、現在AIと加速コンピューティングに取り組んでいる場合、NVIDIAは手助けする準備ができています。あらゆる業界の開発者が加速コンピューティングアプリケーションを作成しています。そして、まだ始まったばかりです。その結果、AIの物語を日々進化させている企業のコレクションが生まれました。Cohere、CoreWeave、Hugging Face、Inflection、Inceptiveなどが含まれます。私たちは彼らと一緒にいます。「NVIDIAと提携することはゲームチェンジャーです」とMachina LabsのCEOであるEd Mehrは言いました。「彼らの類まれな専門知識が、私たちのAIとシミュレーション能力を飛躍的に向上させます」。企業投資：エコシステムの成長 NVIDIAの企業投資部門は戦略的な協力に焦点を当てています。これらのパートナーシップは共同イノベーションを促進し、NVIDIAプラットフォームを強化し、エコシステムを拡大します。2023年の始め以来、14件の投資に関する発表が行われています。これらのターゲット企業には、チップ間の光接続に特化したAyar Labsや、先進的なAIモデルのハブであるHugging Faceなどがあります。ポートフォリオには、次世代のエンタープライズソリューションも含まれています。Databricksは、機械学習のための業界をリードするデータプラットフォームを提供しており、CohereはAIを通じた企業自動化を提供しています。他の注目すべき企業にはRecursion、Kore.ai、Utilidataなどがあり、それぞれが薬物発見、会話型AI、スマート電力グリッドのユニークなソリューションを提供しています。消費者サービスも投資の焦点です。Inflectionは、クリエイティブ表現のためのパーソナルAIを作り上げており、Runwayは生成AIを通じたアートと創造性のプラットフォームとして機能しています。…

「スピークAI転写ソフトウェアのレビュー（2023年12月）」

この詳細なSpeak AIレビューで、Speak AIについての真実を発見してくださいそれは最も優れたAI転写ソフトウェアですか？この記事で確認してください！

2024年のインフラストラクチャー予測

企業はAIの導入の転換点を見ているランサムウェアの脅威が罰則と衝突し、ハイブリッドクラウドアーキテクチャが主流となり、インフラのアップグレードが重要です

「PowerBIでのデータ操作のためのPower Queryの使用」

はじめに Power Queryは、PowerBIの強力なデータ変換および操作ツールであり、ユーザーがさまざまなソースからデータを抽出、変換、ロードすることを可能にします。コーディングの必要なく、複雑なデータ変換を行うためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しています。この記事では、Power QueryのPowerBIでの利点を探り、データ操作に使用する方法を教えます。 PowerBIでのPower Queryの利点 Power Queryは、PowerBIでのデータ操作に以下の利点を提供します。データの抽出：Power Queryは、データベース、Excelファイル、Webページ、APIなど、さまざまなデータソースに接続することを可能にします。これにより、複数のソースからデータを抽出し、分析のための単一のデータセットに結合することができます。データの変換：Power Queryは、データのクリーンアップ、フィルタリング、ソート、および変形のための多様な変換オプションを提供します。重複の削除、列の分割と結合、クエリのマージと追加、およびデータのピボットおよびアンピボットなどの操作を行うことができます。データのロード：Power QueryはPowerBIとシームレスに統合されており、変換されたデータをレポートやダッシュボードのデータモデルにロードすることができます。また、データの更新とリフレッシュもサポートしており、レポートが常に最新の状態を保つことができます。 Power Queryの使い方 Power QueryはPowerBIに組み込まれた機能ですので、別個のインストールは必要ありません。単にPowerBIを開き、ホームタブの「データの取得」オプションに移動してPower Queryにアクセスします。 PowerBIでPower Queryを使用するためには、次の手順に従ってください：データソースへの接続：Power Queryは、Excelファイル、データベース、Webページ、APIなど、さまざまなデータソースをサポートしています。データソースに接続するには、「データの取得」メニューから適切なオプションを選択し、接続を確立するためのプロンプトに従ってください。 Power…

「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」

イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか？もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。学習目標詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか？ llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です！ AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…

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