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Amazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントを使用して、Veriffがデプロイ時間を80％削減する方法

「Veriffは、革新的な成長志向の組織、金融サービス、フィンテック、仮想通貨、ゲーム、モビリティ、オンラインマーケットプレイスなどのパイオニアを対象とした身元確認プラットフォームのパートナーですこの投稿では、Amazon SageMakerを使用してVeriffがモデルの展開ワークフローを標準化し、コストと開発時間を削減した方法を紹介します」

「DiffPoseTalk（デフポーズトーク）をご紹介：新しい音声対応3Dアニメーション人工知能フレームワーク」

音声による表現アニメーションは、コンピュータグラフィックスと人工知能の交差点で複雑な問題であり、話し言葉の入力に基づいてリアルな顔のアニメーションとヘッドポーズを生成することを意味します。このドメインにおける課題は、話し言葉と顔の表情の複雑な多対多のマッピングから生じます。個々の人は異なる話し方を持っており、同じ文はトーン、強調、および関連する顔の表情の変化によって表現される様々な方法で述べることができます。さらに、人間の顔の動きは非常に複雑で微妙ですので、話し言葉だけから自然なアニメーションを作成することは困難な課題です。近年、研究者たちによってさまざまな手法が試みられ、音声による表現アニメーションの複雑な課題に取り組まれています。これらの手法は一般的に、音声と顔の表情の複雑なマッピングを学習するための高度なモデルとデータセットに頼っています。重要な進展がなされていますが、人間の表現や話し方の多様性と自然さを捉えるという点では改善の余地がまだあります。この分野で、DiffPoseTalkは先駆的な解決策として浮上しています。専門の研究チームによって開発されたDiffPoseTalkは、音声による表現アニメーションのフィールドを変革するために拡散モデルの優れた能力を活用しています。既存の手法が多様で自然なアニメーションを生成するのに苦労するのに対し、DiffPoseTalkは直接的にこの課題に取り組むために拡散モデルの力を利用しています。 DiffPoseTalkは拡散ベースのアプローチを採用しています。フォワードプロセスでは、顔の表情やヘッドポーズなどの初期データサンプルにガウスノイズを系統的に導入し、注意深く設計された分散スケジュールに従います。このプロセスは、話し言葉中の人間の顔の動きの固有の変動を模倣しています。 DiffPoseTalkの真の魔法は、逆プロセスで展開されます。フォワードプロセスを支配する分布はデータセット全体に依存するため、不可解ですが、DiffPoseTalkは巧妙にノイズ除去ネットワークを用いてこの分布を近似します。このノイズ除去ネットワークは、ノイズの観測に基づいてクリーンなサンプルを予測するために厳密なトレーニングを受け、拡散プロセスを効果的に逆にします。生成プロセスを正確に制御するために、DiffPoseTalkには話し方エンコーダが組み込まれています。このエンコーダは、短いビデオクリップから個人の独特な話し方をキャプチャするために設計されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを持っています。モーションパラメータのシーケンスからスタイル特徴を抽出することで、生成されるアニメーションが話者の独自のスタイルを忠実に再現することを保証します。 DiffPoseTalkの最も注目すべき点の一つは、多様性とスタイルを具現化する豊富なスペクトラムの3D顔のアニメーションとヘッドポーズを生成するという固有の能力です。DiffPoseTalkは、拡散モデルの潜在的な能力を活用して多様な形態の分布を再現することで、様々な顔の表情とヘッドの動きを生成することができます。これにより、人間のコミュニケーションの微妙なニュアンスを包括的に表現することができます。パフォーマンスと評価の観点では、DiffPoseTalkは顕著に際立っています。生成された顔のアニメーションの品質を測定する重要な指標の一つは、各フレームのすべての口の頂点に対する最大L2エラーによるリップシンクです。DiffPoseTalkは常に高度に同期されたアニメーションを提供し、仮想キャラクターの口の動きが話された言葉に合っています。さらに、DiffPoseTalkは個々の話し方を忠実に再現する能力にも優れています。これにより、生成されるアニメーションがオリジナルの話者の表現や言動を忠実に反映し、アニメーションに真正性の一層を加えることができます。さらに、DiffPoseTalkによって生成されるアニメーションは、その本来の自然さが特徴です。顔の動きに滑らかさが漂い、人間の表現の微妙なニュアンスを巧みに捉えています。この固有の自然さは、現実的なアニメーション生成における拡散モデルの有効性をより強調しています。結論として、DiffPoseTalkは、音声による表現アニメーションの画期的な手法として登場し、音声入力を多様なスタイルの顔のアニメーションやヘッドポーズにマッピングするという複雑な課題に取り組んでいます。拡散モデルと専用の話し方スタイルエンコーダを活用することで、DiffPoseTalkは人間のコミュニケーションの数多くの微妙なニュアンスを的確に捉えることができます。AIとコンピュータグラフィックスが進歩する中で、私たちは楽しみにしています。将来的には、仮想のパートナーやキャラクターが人間の表現の微妙さと豊かさを備えて生命を吹き込まれる日が来ることを。

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

イントロダクション COVID-19の間、ホスピタリティ産業は売上の大幅な減少を経験しました。したがって、人々がより多く旅行する中でも、顧客の獲得は課題であり続けます。我々はこの問題に対処するためにMLツールを開発し、適切な価格設定を行い、宿泊率を向上させ、ホテルの収益を増やすためのフィッティングルームを提供します。ホテルのデータセットを使用して、正しい部屋の価格を選択し、宿泊率を増加させ、ホテルの収益を増やすAIツールを構築します。学習目標ホテルの部屋の適切な価格設定の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。ホテルの予約データを使用したマップと視覚化プロットの作成。データサイエンスで使用されるホテルの予約データ分析の現実世界への応用。 Pythonプログラミング言語を使用したホテルの予約データ分析の実施。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。ホテルルーム価格データセットとは何ですか？ホテルの予約データセットには、ホテルタイプ、成人の人数、滞在時間、特別な要件など、異なる情報源からのデータが含まれています。これらの値は、ホテルの部屋の価格予測やホテルの収益の増加に役立ちます。ホテルルーム価格分析とは何ですか？ホテルの部屋の価格分析では、データセットのパターンやトレンドを分析します。この情報を使用して、価格設定や運営に関する意思決定を行います。これらの要素はいくつかの要因に依存します。季節性：繁忙期（祝日など）において、部屋の価格は著しく上昇します。需要：イベントの祝賀やスポーツイベントなど、需要が高まると部屋の価格も上昇します。競争：近くのホテルの価格がホテルの部屋の価格に大きく影響を与えます。エリア内のホテルの数が多いほど、部屋の価格は低くなります。設備：プール、スパ、ジムなどの設備があるホテルは、これらの施設に対してより高い料金を請求します。場所：中心地のホテルは、郊外のホテルと比べて高い料金を請求することがあります。適切なホテルの部屋の価格設定の重要性…

トレンドのAI GitHub リポジトリ 2023年10月9日の週

「GitHubは人気のあるコードホスティングプラットフォームであり、開発者がさまざまなプログラミング言語やフレームワークのプロジェクトを共有し、共同作業することができますデータサイエンスの最新動向を知りたいという興味があるなら、GitHubは必須のプラットフォームですでは、さあ...」

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マイクロソフトとETHチューリッヒの研究者が「HoloAssist」を紹介：物理世界の次世代AIコパイロットのためのマルチモーダルデータセット

人工知能の分野において、対話型のAIアシスタントを開発し、現実世界のタスクを効果的にナビゲートし、支援することは、ずっと課題となっていました。言語モデルなどのデジタルドメインでは重要な進展がなされてきましたが、物理的な世界にはAIシステムにとって困難な要素があります。研究者たちがよく直面する主な障害は、AIアシスタントが物理的な世界での直接の経験を持たないことであり、それによって物理的なタスクの認識、推論、アクティブな支援ができないというものです。この制約は、物理的なタスクのAIモデルの訓練に特定のデータが必要であるという点によるものです。この問題に対処するため、マイクロソフトとETHチューリッヒの研究チームは、画期的なデータセット「HoloAssist」を開発しました。このデータセットは、現実世界の第一人称視点でのヒューマンインタラクションのシナリオに焦点を当てて構築されています。タスク実行者がミックスリアリティヘッドセットを着用し、タスクインストラクターがリアルタイムで観察し、言語による指示を提供する状況を含んでいます。 HoloAssistは、222人の多様な参加者と共に166時間の録音データを収集し、20のオブジェクト中心の操作タスクを完了する350のインストラクターとパフォーマーよるユニークなペアを形成しました。これらのタスクには、日常の電子機器から特殊な産業用品まで幅広いオブジェクトが含まれています。データセットは、RGB、デプス、ヘッドポーズ、3Dハンドポーズ、アイゲイズ、オーディオ、IMUなど、7つの同期したセンサーモダリティをキャプチャし、ヒューマンアクションと意図の包括的な理解を提供しています。さらに、テキストの要約、介入タイプ、間違いの注釈といった第三者によるマニュアルアノテーションも提供されています。 HoloAssistは、従来のデータセットとは異なり、複数の人物が関わる対話型のタスク実行環境を持つという特徴があります。これにより、予測的で主体的なAIアシスタントの開発が可能となります。これらのアシスタントは、環境に根ざしたタイムリーな指示を提供し、従来の「チャットベース」のAIアシスタントモデルをより高度にすることができます。研究チームは、データセットのパフォーマンスをアクション分類と予測タスクで評価し、さまざまなタスクにおける異なるモダリティの重要性を示す経験的な結果を提供しました。さらに、間違い検出、介入タイプの予測、および3Dハンドポーズの予測といった、インテリジェントアシスタントの開発に不可欠な要素に焦点を当てた新たなベンチマークを導入しました。まとめると、この研究は、インテリジェントエージェントが現実世界のタスクで人間と協力する方法を探求するための初のステップを踏み出したものです。HoloAssistデータセットと関連するベンチマークとツールは、日常の現実世界のタスクに強力なAIアシスタントを構築するための研究の推進に寄与し、数多くの未来の研究方向を開くことが期待されています。

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます

「UCSDとByteDanceの研究者が、アクターズネルフ（ActorsNeRF）を発表：未知の俳優にも対応するアニメータブルな人間アクターネルフモデルで、フューショット設定の環境に汎化する」という意味です

Neural Radiance Fields（NeRF）は、2D画像またはまばらな3Dデータから3Dシーンとオブジェクトをキャプチャするための強力なニューラルネットワーク技術です。NeRFは、「NeRF in」と「NeRF out」の2つの主要なコンポーネントから構成されるニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。「NeRF in」ネットワークは、ピクセルの2D座標と関連するカメラのポーズを入力し、特徴ベクトルを生成します。「NeRF out」ネットワークは、この特徴ベクトルを入力として受け取り、対応する3Dポイントの3D座標と色情報を予測します。 NeRFベースの人物表現を作成するには、通常、さまざまな視点から人物被写体の画像またはビデオをキャプチャします。これらの画像はカメラ、深度センサー、または他の3Dスキャニングデバイスから取得できます。NeRFベースの人物表現には、ゲームや仮想現実のための仮想アバター、アニメーションや映画制作のための3Dモデリング、診断と治療計画のための患者の3Dモデル作成など、さまざまな応用があります。ただし、計算負荷が高く、大量のトレーニングデータが必要です。それには、同期したマルチビュービデオと特定の人物ビデオシーケンスでトレーニングされたインスタンスレベルのNeRFネットワークの組み合わせが必要です。研究者は、ActorsNeRFと呼ばれる新しい表現方法を提案しています。これは、見知らぬアクターにも対応するカテゴリレベルの人物アクターNeRFモデルであり、数枚の画像（例：30フレーム）のみでAIST ++データセットの見知らぬポーズで新しいアクターの高品質な新規ビューを合成します。研究者は、2つのレベルのカノニカル空間の方法に従っています。特定のボディポーズとレンダリング視点に対して、3D空間のサンプリングポイントは、スキンウェイトネットワークによって生成されるスキンウェイトを使用して最初にカノニカル空間に変換されます。スキンウェイトは、キャラクターをアニメーションする際に、キャラクターをどのように変形させるかを制御します。スキンウェイトネットワークは、3Dコンピュータグラフィックスでリアルなキャラクターの動きや変形を実現するために重要です。異なる個人間で汎化するために、研究者はカテゴリレベルのNeRFモデルをさまざまな被験者の多様なセットでトレーニングしました。推論フェーズでは、対象のアクターのわずかな画像のみを使用して、事前トレーニングされたカテゴリレベルのNeRFモデルを微調整しました。これにより、モデルをアクターの特定の特徴に適応させることができます。研究者は、ActorsNeRFがHumanNeRFアプローチを大幅に上回り、HUmanNeRFシステムと比較して未観測の体の部位に対して有効な形状を維持することを発見しました。ActorsNeRFは、カテゴリレベルを活用して、体の未観測部分をスムーズに合成することができます。ActorsNeRFは、ZJU-MoCapやAIST ++データセットなどの複数のベンチマークでテストされると、未知のポーズを持つ新しい人物アクターを複数のフューショット設定で上回ります。

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Amazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントを使用して、Veriffがデプロイ時間を80％削減する方法

「DiffPoseTalk（デフポーズトーク）をご紹介：新しい音声対応3Dアニメーション人工知能フレームワーク」

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

トレンドのAI GitHub リポジトリ 2023年10月9日の週

マイクロソフトとETHチューリッヒの研究者が「HoloAssist」を紹介：物理世界の次世代AIコパイロットのためのマルチモーダルデータセット

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

「UCSDとByteDanceの研究者が、アクターズネルフ（ActorsNeRF）を発表：未知の俳優にも対応するアニメータブルな人間アクターネルフモデルで、フューショット設定の環境に汎化する」という意味です

「AWS上でクラウドネイティブなフェデレーテッドラーニングアーキテクチャを再発明する」

「GPU上の行列乗算」.

Lovo.ai レビュー：2023年10月の最高のAI音声生成器ですか？

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