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「転移学習を探求しましょう…」(Ten’i gakushū o tankyū shimashou…)

転移学習については、多くの定義があります基本的には、事前学習済みモデルの知識を活用して新しい問題を解決することを指します転移学習には数多くの利点があります...

「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

「人工知能の領域において、公の演説にAIツールを応用することは大きな進歩を意味しますこれらのツールは、スピーキングスキルの向上に役立つ実用的なソリューションを提供し、あらゆるレベルのスピーカーが直面する共通の課題に対処しますAI技術を活用することで、これらのツールはスピーチのデリバリー、コンテンツの構成、聴衆の関与に関する貴重な洞察を提供します私たちの探究...」

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自然言語処理：AIを通じて人間のコミュニケーションの力を解き放つ

この記事では、NLPの理解と進化について取り上げますAIがコミュニケーションの世界にどのように貢献できるかを学びましょう

ビジネスにおけるAIの潜在的なリスクの理解と軽減

「この技術を導入する際に遭遇する可能性のあるAIのリスクを学びましょうビジネスオーナーとして、そのようなリスクを避けるためにできることを理解しましょう」

がん診断の革命：ディープラーニングが正確に識別し再分類することで、肝臓がんの組み合わせを強化された治療判断につながります

“` 肝臓癌は、肝細胞癌（HCC）と肝内胆管癌（ICCA）を含む原発性肝癌は、それぞれ異なる特徴を持つため、重要な課題を抱えています。肝細胞・胆管細胞癌（cHCC-CCA）の出現により、HCCとICCAの特徴を表す特徴を持ち、診断上の複雑さと臨床管理のジレンマが生じています。この稀な病態が正確な治療戦略の派生を複雑化させ、患者の予後に寄与しています。このジレンマに対処するため、本研究では人工知能（AI）の適用により、cHCC-CCA腫瘍を純粋なHCCまたはICCAとして再分類し、改善された予後予測と分子的な洞察を提供することを目指しています。 cHCC-CCAは、肝癌の稀な変異型であり、肝細胞と胆管細胞の形態の組み合わせにより病理学者を困惑させます。複雑なブレンドは診断を難しくし、臨床管理に曖昧さをもたらします。さらに、共識ガイドラインの欠如が治療の決定を複雑化させます。この複雑性は、HCCとICCAの境界が曖昧であり、cHCC-CCAがこれらの実体に類似した遺伝子プロファイルを示すことから、その分子的なアイデンティティについての論争を引き起こします。本研究は、病理学画像解析の強力なツールであるAIを活用し、cHCC-CCA腫瘍をHCCまたはICCAとして識別および再分類することで、臨床的な予後予測および分子的な遺伝子パターンに対する解釈を明確にすることを目指しています。国際的な研究者チームによるこの研究では、セルフスーパーバイズドフィーチャーエクストラクタと注意機構ベースの集約モデルを組み合わせたAIパイプラインを使用しました。このAIフレームワークは、純粋なHCCとICCAを識別し、発見コホート内で有望な結果を示すことを目指しました。モデルは、クロスバリデーションされた受信者操作特性曲線下の面積（AUROC）が0.99である堅牢な分離能力を示しました。独立したTCGAコホートでの後続の検証では、モデルの有効性が補強され、AUROCが0.94になり、高い汎化能力が示されました。特筆すべきは、AIモデルがICCに似た表現型に近い特徴に強い注目を払っていることであり、微細な組織学的ニュアンスを識別する能力を示しています。 AIモデルの純粋なHCCとICCAの区別能力は、その臨床および分子的な意義の更なる探索を促します。この分割によって、cHCC-CCAと診断された患者に対する治療の効果のギャップを埋めるための正確な予後予測および治療戦略のガイドが可能となります。さらに、ICCに似た特徴への注目は、モデルが異なる組織構造を捉える能力を示しており、cHCC-CCAと既知の肝癌タイプとの病理学的な関連性と一致しています。これらの研究結果は、AIがcHCC-CCAのより正確な診断と予後マーカーの指南において潜在力を持っていることを強調しています。論文の主なポイント: 診断の潜在能力：AIは、cHCC-CCAをHCCまたはICCAの明確なカテゴリに再分類することで、診断の突破口を提供する可能性を示しています。臨床的な意義：AIによる分類は、cHCC-CCA患者の個別化された治療戦略と予後予測において有望な成果をもたらします。分子的な洞察：モデルがICCに似た特徴に注目することは、微細な組織学的構造を捉える能力を示しており、cHCC-CCAと既知の肝癌タイプの間の分子的な類似性に光を当てています。 “`

Google AIがMedLMを導入：医療業界の利用事例に特化したファミリー型基盤モデル

Googleの研究者たちは、現在米国で利用可能な医療業界のために調整されたモデルの基礎であるMedLMを紹介しました。これは、Googleの医療と医学における以前の研究であるMed-PaLM 2という医用に調整された大規模言語モデルに基づいて構築されています。MedLMには、別々のエンドポイントを持つ2つのモデルがあり、顧客にさまざまなユースケースに対する柔軟性を提供します。MedLMは、医療の質問応答や要約に優れた性能を発揮します。最初のモデルは大きなバリアントで、複雑なタスクを処理するために設計されています。一方、二番目のVoAGIサイズのモデルは、微調整やさまざまなアプリケーションへのスケーラビリティに対して柔軟性を提供します。特定の医療と生命科学の要件に基づいて設計されたこれらのモデルは、基本的な機能から洗練されたワークフローまで、医療におけるAIの採用を強化することが期待されています。 Googleは、HCA Healthcare、BenchSci、Accenture、およびDeloitteと協力し、既存のプロジェクトでのパフォーマンスと効率を向上させるためにMedLMを活用しています。HCA Healthcareとの協力により、MedLMはAugmedixのプラットフォームに統合されています。MedLMの技術を活用したこのアプリは、自然言語処理を使用してクリニシャンと患者の会話をドラフト医療ノートに変換し、医療規制に準拠します。この自動化は、パフォーマンスを向上させるだけでなく、時間の節約、バーンアウトの軽減、そして患者ケアの向上にも貢献します。 BenchSciは、前臨床の研究開発の領域で、ASCENDプラットフォーム内でMedLMを活用しています。目標は、前臨床研究のスピードと品質を向上させることにより、薬の発見を加速することです。ASCENDは、AIパワーのエビデンスエンジンであり、MedLMと協力してバイオマーカーの識別と分類を強化し、科学的な発見プロセスを効率化しています。 Accentureとの協力により、Googleは生成型AIを活用して患者のアクセス、体験、および結果を向上させることを目指しています。Google CloudのClaims Acceleration SuiteとMedLMを統合することで、医療機関は新しい洞察を発見し、最終的にはより良い患者結果につながることができます。MedLMの機能をパイロット導入することにより、DeloitteとGoogle Cloudは、プロバイダディレクトリや福利厚生文書からの情報の簡素化を図り、さまざまな基準に基づいて適切なプロバイダを特定する際にコンタクトセンターエージェントをサポートしています。これらのプロジェクトすべてが示しているように、MedLMの利用は医療および医学産業におけるAIの成長を支援することができます。Google Researchは、今後数ヶ月間にさらなる機能を提供するために、Geminiベースのモデルを組み込んでMedLMスイートを拡大する予定です。業界のリーダー企業との協力努力は、医療における生成型AIの変革的な可能性を示しています。技術が進化するにつれて、Googleは医療現場の開業医、研究者、および医療組織と緊密に連携し、健康・生命科学における画期的な研究を推進するためにAIの安全かつ責任ある使用を確保することに取り組んでいます。この投稿は、Google AI Introduces MedLM: A Family of Foundation Models Fine-Tuned…

「AIおよび自動化により、2030年に存在しなくなるであろう6つのテクノロジージョブ」

「現在の進行方向に基づいて、バランスを保っているいくつかのテック系の職種をご紹介します」

「アウトライア検出手法の比較」

外れ値検出は、与えられたデータセット内の異常値（珍しい観測値）を特定するための教師なしの機械学習タスクですこのタスクは、私たちの利用可能なデータが多い現実世界のケースで役立ちます…

Pythonの地図を使って貿易流をビジュアライズする – 第1部：双方向貿易流マップ

商品やサービスの交換は、それらの対応する価値と引き換えに私たちの日常生活の重要な一部です同様に、国々はさまざまな種類の貿易関係を築いています

チャットGPTプラグインとの安全なインタラクションの変換ガイド

イントロダクションかつては静的なコンテンツの領域であったChatGPTは、ChatGPTプラグインの注入によって革命的な変革を遂げています。これらのプラグインは仮想の鍵として機能し、デジタルストーリーテリングの未踏の領域を開拓し、ユーザーエンゲージメントを再構築しています。このガイドでは、ChatGPTプラグインがブログの世界にシームレスに統合される過程を探求し、創造性を育み、コミュニティを構築し、絶えず変化する景観での進歩を予測する可能性を明らかにします。学習目標 ChatGPTプラグインを有効化およびインストールする手順を学び、言語モデルの機能を向上させる方法を理解する。 ChatGPTプラグインのアクティブなステータスを確認し、シームレスなユーザーエクスペリエンスのためにそのパフォーマンスを監視する方法を理解する。 APIキーの取得と必要なパッケージのインストールを含む、アプリケーションにChatGPTプラグインを統合するための簡略化されたガイドを探索する。医療、金融、製造などの実際の応用に焦点を当て、ChatGPTプラグインが効率と意思決定に与える影響を示す。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。 ChatGPTプラグインの世界に飛び込むことは、会話ツールキットに個人のタッチを加えることと同じです。これらのモジュール拡張機能は、ユーザーが相互作用を調整し、特定のブログ目標を達成する力を与えています。コンテンツを生成するだけでなく、オーディエンスに対してユニークでダイナミックな体験を作り上げることに関わるのです。 ChatGPTプラグインの変革的な役割 ChatGPTプラグインの変革的な役割について掘り下げることで、ユーザーエンゲージメントへのその変革的な影響が明らかになります。ChatGPTは単体の形態で印象的な自然言語処理を提供しますが、プラグインは専門機能を導入することにより、その体験をさらに向上させます。これらの機能は、トリガーされる応答や文脈に気を配った相互作用から外部APIによるリアルタイム情報の取得まで、さまざまなものです。この革新的なダイナミックは、静的な会話モデルから多目的かつ適応性のあるツールへの進化を示しており、ChatGPTとの相互作用の方法において新たな次元を開くものです。これらのプラグインの具体的な内容に探求していくことで、会話型AIの世界を再構築する可能性がますます明らかになります。プラグインの影響を活用する私たちの探求では、これらの多才なツールの深い意義と安定性を慎重に検証します。ChatGPTプラグインが重要であり続ける理由を探求し、ユーザーとの相互作用の形成と豊かさを探ります。このセクションでは、ChatGPTフレームワーク内でChatGPTプラグインの安定性を詳細に検証し、その信頼性と堅牢性について洞察を提供します。これらのプラグインの影響を探ることによって、さまざまな会話シナリオでの安定したパフォーマンスと重要性について包括的な理解を提供することを目指しています。制約と技術の理解実践的な側面について見てみましょう。安定性と制約は重要な考慮事項です。これらのプラグインはChatGPTフレームワーク内でどのように動作するのでしょうか？ニュアンスを理解し、エクスペリエンスを最適化し、情報を得るための情報を得るための知識を活用しましょう。同時に使用できるプラグインの数にはどのような制約がありますか？効果的なカスタマイズに関する実践的な考慮事項を探索しましょう。 ChatGPTプラグインの能力とパフォーマンスに影響を与える、GPT-4の興味深い影響について。基礎となるモデルの次のイテレーションとして、GPT-4の進歩はプラグインの機能に影響を与えます。この探求により、技術の発展がChatGPTプラグインの機能にどのように影響するかが示されます。これらの制約と技術的なニュアンスを包括的に理解することで、ユーザーはChatGPTプラグインの領域を知識を活用して安全かつ効果的に進めることができます。安全性とモニタリング安全性は最重要です。ChatGPTプラグインに関連する安全性について掘り下げ、安全な相互作用のための対策を概説します。安全性に関するよくある質問について、簡潔なFAQ形式で説明し、分かりやすさと安全性を築き上げます。 ChatGPTプラグインの安全性に焦点を当てたよくある質問（FAQ）を提示します。これらはChatGPT体験にプラグインを組み込むことに関するユーザーの疑問をカバーします。FAQは、安全に関する側面に関する明確化を求めるユーザーにとって貴重なリソースとなります。このステップバイステップの検証ガイドにより、ユーザーは自分のプラグインが会話に積極的に貢献していることを確認できるようになります。安全性を重視し、効果的なモニタリングのためのツールを提供することで、このセクションではユーザーがChatGPTプラグインの世界を安全かつ自信を持って進むために必要な知識を提供します。費用、アクセス、およびインストール…

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