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不正行為はこれで終わり！Sapia.aiがAIによる回答をリアルタイムで検出！

Sapia.aiは、ChatGPTなどの生成AIモデルによって作成された応答をリアルタイムで特定およびフラグ付けする新機能を発表し、興奮を呼んでいます。Sapia.aiは、深層学習AIによって駆動される世界最先端のスマートチャットプラットフォームです。この先駆的な機能により、Sapia.aiは競合他社と差別化され、AIパワードチャットプラットフォームの領域で重要なアドバンテージを提供します。この革新的な開発がオンラインチャット面接の景色を変える方法を深く理解しましょう。また、2023年のデータサイエンス面接の準備方法を読むゲームチェンジング機能を発表する Sapia.aiの最新機能は、生成AIモデルからの応答を素早く検出およびフラグ付けするという前例のない能力を導入します。Sapia.aiは、2.5百万人の候補者による壮大な12百万応答から収集された10億語の独自のデータセットを活用することで、AIによる対話型プラットフォームで驚異的なマイルストーンを達成しました。グローバルブランドの信頼世界的に有名なブランドは、採用や昇進プロセスを迅速かつ効果的にするためにSapia.aiを利用しています。会話型自然言語処理（NLP）に基づくAI面接により、Sapia.aiは大規模に候補者をスクリーニングおよび評価します。使いやすいメッセージングプラットフォームがこの技術を実現します。この新技術により、無意識的な偏見を取り除き、多様性の結果を改善します。また、企業は候補者のスクリーニングに費やす数時間を、より価値のあるタスクに再割り当てすることができます。また、EUはDeepfakesおよびAIコンテンツの識別措置を求めています。正確な応答をするための候補者のエンパワメント Sapia.aiによって新たに導入された機能は、候補者がプラットフォーム内のプロンプトに応答するために生成AIツールを使用することを防止します。リアルタイムで、候補者は回答がAI生成コンテンツ（AGC）である可能性があるときにアラートを受け取り、最終提出前に修正して正確な回答を提供する機会を得ることができます。変更されなかった場合、システムはすぐに決定者に候補者の応答にAGCの存在がある可能性を通知し、徹底的なレビュープロセスを確保します。バーブ・ハイマンのビジョン Sapia.aiのCEO兼創業者であるバーブ・ハイマンは、この革新的な機能の独自性に重点を置き、競合他社とは異なると述べています。ハイマンは、「これは競合他社ができないことです。これが私たちの競争上の優位性です。ChatGPTを分析して生成AIを検出することは可能ですが、リアルタイムで実行しています。また、私たちのデータセットにより、新しい生成AIのイテレーションにすぐに適応できます」と述べています。無類の精度と専門知識 Sapia.aiのチーフデータサイエンティストであるDr. Buddhi Jayatillekeは、AGCフラグの信頼性を確保するために行われた厳密なテストプロセスを強調しています。チームは、異なる役割ファミリーに関連するさまざまなプロンプトに対して、GPT-2、GPT-3、ChatGPTなどの人気のある生成AIモデルを使用して数千の生成された回答を広範囲にテストしました。ROC-AUC（受信者動作特性-曲線下面積）スコアが95％以上という驚異的な成果は、分類器の優れた精度を示しています。この驚異的な精度は、Sapia.aiの人間が書いた応答データの豊富な収集によって磨かれた、人間が書いたテキストとAIモデルによって生成されたコンテンツの公式化された性質との微妙な違いを区別する能力によるものです。また、AI-Detectorは米国憲法をAI生成としてフラグ表示しました。当社の見解 Sapia.aiによるオンラインチャット面接でのAI生成コンテンツの検出能力は、AIパワード会話型プラットフォームの分野を革新しています。生成AIモデルからの応答をリアルタイムで特定するという前例のない能力により、Sapia.aiは競合他社よりも重要なアドバンテージを確保しています。この成果により、チャットベースの面接の信頼性が向上し、候補者のより正確かつ信頼性の高い評価が提供されます。新しい生成AIのイテレーションにシームレスに適応するAI革新の限界を押し広げ続けるSapia.aiにご期待ください。

PyTorchを使った転移学習の実践ガイド

この記事では、転移学習と呼ばれる技術を使用して、カスタム分類タスクに事前学習済みモデルを適応する方法を学びますPyTorchを使用した画像分類タスクで、Vgg16、ResNet50、およびResNet152の3つの事前学習済みモデルで転移学習を比較します

Machine learning

OpenAIのWhisper APIによる転写と翻訳

この記事では、OpenAIのWhisper APIを使用してオーディオをテキストに変換する方法を紹介しますまた、自分自身のプロジェクトでの使用方法やデータサイエンスプロジェクトへの統合方法も説明します

Python

「尤度」と「確率」の違いは何ですか？」

尤度（Likelihood）と確率（Probability）は、データサイエンスやビジネス分野でよく使われる相互関連する用語であり、定義や用法が異なり、しばしば混同されます。この記事は、それぞれの分野での理解と応用のために、確率の定義、用法、誤解を明確にすることを目的としています。尤度とは何ですか？ A. 尤度の定義と統計的推論における役割尤度は、モデルや仮説が観測データに適合する度合いを示す量的評価または測定として定義することができます。また、特定のパラメータセットで所望の結果またはデータ収集を見つける確率として解釈することもできます。統計的推論において基本的な役割を果たし、尤度の究極の目的は、データの特性に関する結論を出すことです。同じことを達成するための役割は、パラメータ推定を通じて見ることができます。パラメータ推定には、最尤推定法（MLE）を利用してパラメータ推定を行います。仮説検定では、尤度比を使用して帰無仮説を評価します。同様に、モデル選択とチェックには尤度が貢献します。研究者は、モデル選択の測定として、ベイズ情報量規準（BIC）と赤池情報量規準（AIC）を一般的に使用します。尤度ベースの方法は、パラメータを推定するための信頼区間の構築に重要な役割を果たします。 B. 尤度関数を用いた尤度の計算尤度関数は、データ分布を特定するのに役立つ数式表現です。関数は、尤度（|x）と表記され、|は所望のモデルのパラメータを表し、Xは観測されたデータを表します。例を挙げて説明しましょう。たとえば、色つきのビー玉の入った袋があるとします。赤いビー玉を取り出す確率を予測したいとします。ランダムに引くことから始め、色を記録し、次に上記の式を使用して尤度を計算します。赤いビー玉を引く確率を表すパラメータを計算または推定します。先に述べたように、尤度関数を表すことにします。尤度関数は、特定の値に対して観測されたデータxを観察する確率を示すものです。独立かつ同一に分布すると仮定すると、尤度関数は次のようになります。 L(|x)=k(1-)(n-k)、ここでnは引き出す回数、kは観測されたデータ中の赤いビー玉の数です。5回引いた場合、赤、赤、青、赤、青の順であったと仮定します。 L(0.5|x)=0.53(1-0.5)(5-3) L(0.5|x)=0.530.52 L(0.5|x)=0.015625 したがって、= 0.5の場合、上記の玉を上記の順序で観察する尤度は0.015625です。 C. 尤度の特定の仮説やモデルに適合する度合いを示す測定としての解釈上記の式で値を保持する場合、値の範囲は状況に応じて異なります。しかし、高い尤度値は、良好な結果と観測値と計算値の間の高い関連性を示します。 D. 尤度の概念を説明する例コイントスの例を取り上げましょう。あなたは10回ほど公平なコインを投げます。今、コインの公平性または偏りを評価する必要があります。パラメータを設定する必要があります。8つの表と2つの裏は、コインが公平であることを示しています。高い尤度は、公平なコインを表し、公平性の仮説をさらに支持します。ガウス分布の例を取ると、同じ分布に従う100個の測定データセットがあるとします。分布の平均値と標準偏差を知りたいとします。パラメータに基づいて異なる組み合わせが設定され、高い確率推定は、最良のガウス分布の最大尤度を示します。…

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SRGANs：低解像度と高解像度画像のギャップを埋める

イントロダクションあなたが古い家族の写真アルバムをほこりっぽい屋根裏部屋で見つけるシナリオを想像してください。あなたはすぐにほこりを取り、最も興奮してページをめくるでしょう。そして、多くの年月前の写真を見つけました。しかし、それでも、あなたは幸せではないです。なぜなら、写真が薄く、ぼやけているからです。写真の顔や細部を見つけるために目をこらします。これは昔のシナリオです。現代の新しいテクノロジーのおかげで、私たちはスーパーレゾリューション・ジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワーク(SRGAN)を使用して、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することができます。この記事では、私たちはSRGANについて最も学び、QRコードの強化のために実装します。出典: Vecteezy 学習目標この記事では、以下のことを学びます: スーパーレゾリューションと通常のズームとの違いについてスーパーレゾリューションのアプローチとそのタイプについて SRGAN、その損失関数、アーキテクチャ、およびそのアプリケーションについて深く掘り下げる SRGANを使用したQRエンハンスメントの実装とその詳細な説明この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。スーパーレゾリューションとは何ですか？多くの犯罪捜査映画では、証拠を求めて探偵がCCTV映像をチェックする典型的なシナリオがよくあります。そして、ぼやけた小さな画像を見つけて、ズームして強化してはっきりした画像を得るシーンがあります。それは可能ですか？はい、スーパーレゾリューションの助けを借りて、それはできます。スーパーレゾリューション技術は、CCTVカメラによってキャプチャされたぼやけた画像を強化し、より詳細な視覚効果を提供することができます。 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 画像の拡大と強化のプロセスをスーパーレゾリューションと呼びます。それは、対応する低解像度の入力から画像またはビデオの高解像度バージョンを生成することを目的としています。それによって、欠落している詳細を回復し、鮮明さを向上させ、視覚的品質を向上させることができます。強化せずに画像をズームインするだけでは、以下の画像のようにぼやけた画像が得られます。強化はスーパーレゾリューションによって実現されます。写真、監視システム、医療画像、衛星画像など、さまざまな領域で多くの応用があります。 ……….. スーパーレゾリューションの従来のアプローチ従来のアプローチでは、欠落しているピクセル値を推定し、画像の解像度を向上させることに重点を置いています。2つのアプローチがあります。補間ベースの方法と正則化ベースの方法です。補間ベースの方法スーパーレゾリューションの初期の日々には、補間ベースの方法に重点が置かれ、欠落しているピクセル値を推定し、その後画像を拡大します。隣接するピクセル値が類似しているという仮定を使用して、これらの値を使用して欠落している値を推定します。最も一般的に使用される補間方法には、バイキュービック、バイリニア、および最近傍補間があります。しかし、その結果は満足できないものでした。これにより、ぼやけた画像が生じました。これらの方法は、基本的な解像度タスクや計算リソースに制限がある状況に適しているため、効率的に計算できます。正則化ベースの手法一方で、正則化ベースの手法は、画像再構成プロセスに追加の制約や先行条件を導入することで、超解像度の結果を改善することを目的としています。これらの技術は、画像の統計的特徴を利用して、再構築された画像の精度を向上させながら、細部を保存します。これにより、再構築プロセスにより多くの制御が可能になり、画像の鮮明度と細部が向上します。しかし、複雑な画像コンテンツを扱う場合には、過度の平滑化を引き起こすため、いくつかの制限があります。これらの従来のアプローチにはいくつかの制限があるにもかかわらず、超解像度の強力な手法の出現への道を示しました。…

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