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「DeepMindのAlphaFoldによる生体分子予測の革命」

生体分子の理解を進めましょう DeepMindは先駆的なAI研究所です。Google DeepMindは画期的なAlphaFoldシステムの最新バージョンを発表しました。これは生体分子の理解において重要な飛躍となります。AlphaFoldは、タンパク質の構造を正確に予測する能力で話題になっています。最近、彼らは新しいモデルを発表し、その拡張機能を備えました。これらの機能は、リガンド、核酸、翻訳後修飾を含む、広範な生物学的に関連する分子に適用されます。 Google DeepMindのAlphaFoldは、2020年の初版リリース以来、タンパク質とその相互作用を認識する方法を変革してきました。この先端技術は、DeepMindとIsomorphic Labsの協力のもとで生み出されました。彼らは分子の予測におけるAIの限界を押し上げるために共同で取り組んできました。また読む： Google DeepMindはChatGPTを超えるアルゴリズムに取り組んでいます新しいAlphaFoldモデルの主なハイライト新しいGoogle DeepMindのAlphaFoldモデルの主なハイライトは以下の通りです：高い精度とカバレッジ：最新のAlphaFoldモデルは、ほぼProtein Data Bank（PDB）データベース内のすべての分子に対して予測を生成し、原子レベルの精度を実現します。この画期的な精度は、リガンド、タンパク質、核酸（DNAおよびRNA）、翻訳後修飾を含むさまざまな生物分子クラスにまで広がります。バイオメディカルのブレークスルーの加速：拡張された能力により、AlphaFoldはバイオメディカルの発見を加速し、新たな「デジタルバイオロジー」の時代を切り開く準備が整っています。病気の経路、ゲノミクス、生物再生可能材料、植物免疫、治療の標的、薬剤設計のメカニズム、タンパク質エンジニアリングと合成生物学の革新的なアプローチなど、研究者はより深い洞察を得ることができます。薬物探索の進歩：AlphaFoldは、特に薬物探索への影響が大きいです。このモデルは、リガンドとタンパク質の相互作用を決定するために広く使用される最もよく知られたドッキング法よりも優れた性能を発揮します。さらに、参照タンパク質構造を必要とせずにタンパク質リガンドの構造を予測できるため、新しい分子や潜在的な薬剤の設計に貴重なツールとなります。最近の進展報告では、このモデルの驚異的な精度と生物分子全般への能力が示され、多くの科学領域での進歩が確認されました。 AlphaFold：画期的なタンパク質構造予測 AlphaFoldの旅は、単一鎖タンパク質の予測から複数のタンパク質鎖を持つ複雑な構造の予測へと進化し、ついに2022年にAlphaFold 2.3がリリースされました。特筆すべきは、Google DeepMindのAlphaFoldがほぼすべてのカタログ化されたタンパク質の構造予測をAlphaFold Protein Structure…

オープンソースベクターデータベースの正直な比較

「それぞれのデータベースの使用例、主要な機能、性能メトリックス、サポートされているプログラミング言語などを探求し、包括的かつ偏りのない概要を提供します」

language models

SSDを使用したリアルタイム物体検出：シングルショットマルチボックス検出器

イントロダクションリアルタイムオブジェクト検出では、従来のパラダイムは通常、バウンディングボックスの提案、ピクセルまたは特徴のリサンプリング、高品質の分類器の適用など、複数のステップの手法を採用してきました。このアプローチは高い精度を実現していますが、計算上の要求がリアルタイムアプリケーションには適さないことがしばしばありました。しかし、シングルショットマルチボックスディテクター（SSD）は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出の革新的な飛躍を表しています。SSDは、バウンディングボックスの提案段階でピクセルや特徴のリサンプリングが不要なため、高い速度で例外的な精度を維持します。代わりに、SSDは小さな畳み込みフィルタを使用して、特徴マップ上でオブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。研究者は、このプロセスの異なるステージを最適化することでより高速な検出器を作ろうと試みましたが、通常は精度の低下につながります。しかし、この論文では、精度を維持しながら高速化を実現する画期的なディープラーニングベースのオブジェクト検出器であるSSD（シングルショットマルチボックスディテクター）を紹介しています。SSDは、バウンディングボックスの提案においてピクセルや特徴のリサンプリングが不要であり、小さな畳み込みフィルタを特徴マップに適用することで、オブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。学習目標画像や動画のオブジェクト検出のためのSSDの原則とアーキテクチャを理解する。速度と精度の観点で、SSDが従来のオブジェクト検出モデルに対してどのような利点を持つのかを探求する。デフォルトのバウンディングボックスの概念とそれらがSSDにおけるマルチスケールオブジェクト検出で果たす役割を把握する。 SSDの効率的なオブジェクト検出機能によって恩恵を受けるさまざまなアプリケーションや産業の洞察を得る。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。シングルショットディテクター（SSD）とは何ですか？シングルショットディテクター（SSD）は、コンピュータビジョンの革新的なオブジェクト検出アルゴリズムです。画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを迅速かつ正確に検出して位置を特定する能力によって注目されています。SSDの特徴は、これをディープニューラルネットワークの一通りで実現できることであり、非常に効率的でリアルタイムアプリケーションに理想的です。 SSDは、特徴マップの複数の位置に異なるアスペクト比を持つアンカーボックスを使用しています。これらのアンカーボックスにより、異なるサイズや形状のオブジェクトを効果的に扱うことができます。さらに、SSDはマルチスケールな特徴マップを使用して、画像内の小さなオブジェクトや大きなオブジェクトを正確に識別します。SSDは複数のオブジェクトクラスを同時に検出する能力を持つため、単一の画像内で多数のオブジェクトカテゴリを扱うタスクにおいて有用なツールです。速度と精度のバランスが取れているため、歩行者や車両の検出などのアプリケーション、そして自動運転、監視、ロボティクスなどの領域におけるより広いオブジェクト検出において人気の選択肢となっています。 SSDはリアルタイムでのオブジェクト検出能力で知られており、自動運転、監視、拡張現実などのさまざまなアプリケーションで広く採用されています。 SSDの主な特長シングルショット：一部の従来のオブジェクト検出モデルが2段階のアプローチ（まず関心領域の提案をし、それからそれらの領域を分類する）を使用するのとは異なり、SSDはネットワークを通じて一度にオブジェクト検出を行います。オブジェクトの存在とバウンディングボックスの座標を一度のショットで直接予測し、より速く効率的に行います。マルチボックス：SSDは、入力画像の複数の場所に異なるスケールとアスペクト比のデフォルトのバウンディングボックス（アンカーボックス）のセットを使用します。これらのデフォルトボックスは、オブジェクトが現れる可能性が高い場所についての事前知識となります。SSDはこれらのデフォルトボックスの調整を予測し、オブジェクトを正確に位置づけます。マルチスケール検出：SSDは異なる解像度の複数の特徴マップで操作を行うことで、さまざまなサイズのオブジェクトを検出することができます。異なるスケールで予測を行い、さまざまな粒度でオブジェクトを捉えます。クラススコア：SSDはバウンディングボックスの座標だけでなく、各デフォルトボックスにクラススコアを割り当てます。これは特定のカテゴリ（例：車、歩行者、自転車など）に属するオブジェクトの可能性を示します。ハードネガティブマイニング：トレーニング時にSSDはハードネガティブマイニングを使用して、困難な例に焦点を当ててモデルの精度を向上させます。 SSDのキーポイントは何ですか？ Single Shot MultiBox Detector（SSD）は、効率的かつ正確なパフォーマンスを可能にするいくつかのキーポイントを持つ複雑な物体検出モデルです。以下はSSDのキーポイントです：…

データエンジニアリングとマシンラーニングパイプライン

データエンジニアリングと機械学習パイプラインは非常に異なるが、不思議なことに非常に似た感じがする場合があります過去に話をした多くのMLエンジニアは、Airflowのようなツールを使用してバッチモデルを展開していることが多いですしたがって、データエンジニアリングと機械学習パイプラインの違いについて議論したいと思います...

「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

「PythonでCuPyを使ってGPUのパワーを最大限に活用する」

「機械学習、科学計算、または巨大なデータセットを扱っている場合でも、CuPyはまさにゲームチェンジャーです」

Python

「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:…

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「DeepMindのAlphaFoldによる生体分子予測の革命」

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SSDを使用したリアルタイム物体検出：シングルショットマルチボックス検出器

データエンジニアリングとマシンラーニングパイプライン

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「人間の労働が機械学習を可能にする方法」

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「AIがデジタルツインを2024年にどのように変えているか」

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