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研究者たちは、アルゴリズムに「味覚」を教えることに成功しました

科学者たちは、アルゴリズムによって個々の人のワインの好みをより正確に予測する方法を教えました

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

「Pythonのif not文は、プログラムのフローを制御するための強力なツールです特定の条件が偽であるかどうかをテストしたり、条件式の結果を反転させるためによく使用されますこのセクションでは、if not文の構文と例について探求します...」

機械学習を革新する：たった7行のコードでAutoGluonを使ってKaggleのトップ4％を達成

Slalom _buildで新しいデータエンジニアリングの役割を始めてから、数年前のMLの経験を最新化する必要があることに気付きましたデータエンジニアリング/データの経験を積んでから数年が経ちましたが...

「MLOps をマスターするための5つの無料コース」

「機械学習の基礎を学び終え、次は何をすべきか悩んでいますか？ここは正しい場所です！」

MLOps

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

「人間の活動認識におけるディープラーニング：このAI研究は、Raspberry PiとLSTMを使用した適応的なアプローチを導入し、位置に依存しない正確性を高めます」

ヒューマンアクティビティ認識（HAR）は、さまざまなセンサから収集したデータに基づいて、自動的に人間の活動を識別および分類する方法と技術の開発に焦点を当てた研究領域です。HARは、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、またはスマート環境などのマシンがリアルタイムで人間の活動を理解し解釈することを目指しています。従来は、ウェアラブルセンサに基づく方法やカメラに基づく方法が使用されていました。ウェアラブルセンサはユーザにとって不快で不便です。カメラに基づく方法は侵入的な設置が必要で、プライバシーの懸念があります。既存のHAR技術は、位置依存性、ノイズへの感度、さまざまなアプリケーション（スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなど）で多様な活動をより柔軟に認識するための必要性などの課題に直面しています。UTeMが使用する方法は、正確で適応性があり、位置に依存しない解決策を提供します。マラッカ工科大学（UTeM）の研究者は、従来の制約に対処するためのヒューマンアクティビティ認識（HAR）の手法を作り出しました。彼らはChannel State Information（CSI）と高度な深層学習技術を活用したシステムを導入しました。このシステムは、Channel State Information（CSI）をLong Short-Term Memory（LSTM）ネットワークと組み合わせて使用します。システムは、無線通信チャネルの状態を抽出し、リアルタイムな分類と絶対的な位置に依存しないセンシングを可能にします。LSTMネットワークは、活動の特徴の連続的な学習を実現し、異なる人と環境における人間の活動の変動に対応することで、識別プロセスを容易にします。研究者は、まずRaspberry Pi 4と専用ファームウェアを使用して原始的なチャネル状態情報（CSI）データを収集および前処理し、MATLABを使用して品質と応用を最適化するためにデータを改善したと強調しました。 Long Short-Term Memory（LSTM）ネットワークを使用して、CSIデータから重要な特徴を抽出し、複雑な人間の活動を正確に認識できるようにしました。彼らはLSTMモデルと分類プロセスに厳密なトレーニングを行いました。オンラインフェーズではパターン認識、オフラインフェーズではパフォーマンスの向上が含まれています。このシステムは、LSTMアルゴリズムを使用して信号のセグメンテーション方法を導入し、人間の活動の開始点と終了点を正確に決定します。研究者は、このシステムは人間の活動の認識において驚異的な97％の正確さを達成しました。新しい環境に適応する能力を示し、HAR技術の重要な進展を示しました。研究者は、システムの顕著な適応性を強調しました。再学習や大幅な変更を必要とせずに異なる設定に簡単に統合することができます。この柔軟性により、さまざまな分野に実用的な解決策となり、スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなどの様々な実世界の要件に効果的に対応することができます。この手法は、HAR技術の重要な進展を表し、スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなどの多くの業界に大きな影響を与える可能性があります。

「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

イントロダクション人工知能の領域への貢献があなたの情熱ですか？このフィールドへの夢の入り口には、自然言語処理の専門知識と実践的な経験が必要です。さまざまなLarge Language Model (LLM)の知識と応用スキルを習得して、即戦力になりましょう。人間の知能を模したGPT-4、Llama、Falconなど、多くのLLMが注目を浴びています。さらには、企業の58%が既にその恩恵を受けています。実際にはしかし、ここがネックです！多くの企業がまだ移行の段階にある中、スキルを習得して自分の位置を確保するのに今が最適な時期です。数百万から数十億のパラメータで訓練された言語モデルは驚くべきスコアと未開発のポテンシャルを持っています。正しいスキルを頭に備え、それらを現実のプロジェクトに適用することで、知識の山を簡単に越えることができます。LLMのエキサイティングな世界で即戦力になるための詳細は以下をお読みください！主要なスキルと知識領域 LLMの世界で成功するための候補者を進化させる基本は、自然言語処理、機械学習、深層学習です。 NLPと機械学習の理解：LLMの能力の根源はNLPと機械学習にあります。これらはテキストの理解と生成の能力を提供します。NLPは言語理解を通じて人間とコンピュータの対話を結びつけます。命名エンティティ認識、感情分析、機械翻訳、対話分析などのNLPアプリケーションについての深い知識に加えて、異なる言語の言語構造に対する高度な理解が必要です。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルにも重点を置くことが重要です。機械学習はデータの学習を容易にするためのアルゴリズムと統計モデルの開発を可能にします。LLMの世界では、ニューラルネットワークや教師あり・教師なし学習など、機械学習の概念に関する深い情報が必要です。MLフレームワークのPyTorchやTensorFlowでスキルを磨きましょう。深層学習の取り込み：深層学習はニューラルネットワークの開発に焦点を当て、複雑な言語構造とデータ依存関係を捉えるために使用されます。学習することで、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーの最大の潜在能力を活用することができます。候補者は深層学習のアーキテクチャやメモリネットワーク、注意機構などの高度な技術について深い知識を持っている必要があります。ツール：Pythonなどのプログラミング言語の習熟度と、NumPy、pandas、scikit-learnなどの関連するライブラリの専門知識は必須です。また、GPUアクセラレーションの活用技術やGPUアーキテクチャに対してモデルを最適化する能力も非常に役立ちます。独自のLLMの構築：医療、テキスト翻訳、コーディングなどの分野で、自分自身のLLMを構築することで経験を積みましょう。このプロセスでは、コアスキルに加えて注釈付け、ラベリング、他の人との協力などの専門知識を得ることができます。教育の選択肢どんなキャリアでも成功するための魅力的なコースは、目指すドメインの厳格なバックグラウンドを持つ候補者と、キャリア転換を希望する候補者の両方に柔軟性を提供します。必要な概念を基礎から理解し、より深い知識を習得することは、LLMのドメインでのキャリア準備には欠かせません。仕事に関するタスクの複雑さによると、適切なスキルを持つことも同様に重要です。Analytics Vidhyaでは、最高のLLMのエキスパートを育成するための1対1のメンターシッププログラムを提供するGenAI Pinnacle Programを提供しています。ここでは、コアコンセプトについての洞察を得ることができ、200時間以上の学習体験と10以上のハンズオンの実世界プロジェクトで知識を応用する機会があります。進展に合わせて進捗をテストするための課題で26以上のGenAI専門ツールとフレームワークを使いこなすことにも慣れていきましょう。週に一度のメンターシップセッションは、GenAIプロフェッショナルになるためのカスタマイズされたものです。また、75以上の専門家セッションでは、業界の最新情報をリアルタイムで提供します。Analytics Vidhyaとともに、革新を力にして将来の明るい未来をLLMのフィールドで築きましょう。ハンズオンプロジェクト…

シンガポールがAIワークフォースを3倍に増やす予定

シンガポールは、人工知能の分野に目を向けています。国家AI戦略（NAIS）2.0の発表により、この都市国家は次の3〜5年でAIの労働力を15,000人にまで増やす計画です。この野心的なイニシアチブは、シンガポールの技術的な風景だけでなく、社会の構造も再構築するものとなるでしょう。見習いによる人材育成才能のプールを強化するために、シンガポール政府はすでに300人以上の卒業生を輩出した見習いプログラムを改革することを目指しています。多様な産業のAIプロダクト開発チームとの強化された協力により、参加者には実世界の経験が提供されます。この多角的なアプローチは、クリエイターとユーザーのギャップを埋めるダイナミックなエコシステムを育成することを目指しています。戦略的なAIの統合 NAIS 2.0では、すべての企業でのAIの導入を奨励することに重要な重点を置いています。産業変革マップと職業変革マップによってガイドされるターゲットトレーニングプログラムは、労働力のスキルアップに不可欠です。その目標は、製造業、金融サービス、輸送、物流、バイオ医学などのセクターにAIをシームレスに統合することです。未開のAI領域副首相のローレンス・ウォンは、発表会で変革の道程について強調しました。人間の認知能力に似た機械によって特徴づけられるAIの進化する風景は、包括的な国家戦略を要求しています。フラッグシッププロジェクトからシステムアプローチへのシフトにより、AIは単なる機会ではなく、シンガポールの未来にとって必要不可欠なものとして位置付けられています。倫理的なAIガバナンス AIの倫理的な影響についての懸念に対処するため、シンガポールの規制アプローチはイノベーションの促進とセーフガードの実施の微妙なバランスを求めています。更新されたモデルガバナンスフレームワークとAI Verifyツールキットは、責任ある開発を確保することを目指しています。ウォン副首相は、定期的なレビューと調整が行われる「目的に適した」規制環境の必要性を強調しました。私たちの意見シンガポールのグローバルリーダーシップへのコミットメントは、変革的な技術の課題と機会に対する積極的なアプローチを反映しています。この国がさまざまな領域で優れた研究、基盤整備、国際パートナーシップを追求することは、先例を打ち立てています。シンガポールカンファレンスの開催はその意義があり、全世界での協力とアイデア交換の場を提供します。シンガポールの国家AI戦略2.0は、単なるアップデート以上のものです。この国はAIの力をどのように認識し活用するかを再定義しています。この未開の領域に進む中、シンガポールは世界に招待し、関与することを求めています。この変革的な旅は、グローバルなAIの未来を形作っています。

このQualcomm AI ResearchのAIペーパーは、EDGIを公開しました：先進的なモデルベースの強化学習と効率的な計画のための画期的な不変拡散器

あらゆるところに対称性があります。物理学の普遍的な原則は、空間と時間の両方において成り立ちます。空間座標が変換、回転、時間的にシフトされると、対称性が現れます。さらに、システムは、いくつかの似ているまたは同等のアイテムが番号でラベル付けされた場合、そのラベルの置換に関して対称です。具現化エージェントはこの構造に直面し、多くの日常的なロボット活動が時間的、空間的、または置換シンメトリーを示しています。四足歩行の動作は、運動の方向に依存しません。同様に、ロボットグリッパーはラベルに関係なく、複数の同一のアイテムと接触するかもしれません。ただし、この豊かな構造は、ほとんどの計画および強化学習（RL）アルゴリズムに考慮される必要があります。十分なトレーニングを受けた後、明確に定義された問題に対して印象的な結果を示しているにもかかわらず、これらのアルゴリズムは頻繁にサンプリングの非効率性や環境変化への耐性の欠如を示します。研究チームは、RLアルゴリズムが対称性を理解していることでサンプル効率と耐性を向上させることが重要であると考えています。これらのアルゴリズムは、2つの重要な要件を満たす必要があります。まず、世界とポリシーモデルは関連する対称性グループについて同変である必要があります。これは、離散時間シフトZの部分群、空間対称性グループSE(3)の積集合グループ、および具現化エージェントの1つ以上の対象置換群Snです。第二に、実際の問題の解決のために、対称性グループの(一部の)緩やかな崩壊が可能であるべきです。ロボットグリッパーの目標は、空間の指定された位置にオブジェクトを移動することであり、これにより対称性グループSE(3)が崩壊します。同変RLの初期の試みは、この技術の潜在的な利点を明らかにしました。ただし、これらの作品は通常、Cnなどの小規模な有限対称群のみを考慮し、テスト中の仕事に応じてソフトな対称性の崩壊を許可することはありません。この研究では、Qualcommの研究チームが、Equivariant Diffuser for Generating Interactions (EDGI) と呼ばれるモデルベースの強化学習および計画のための同変方法を提案しています。EDGIの基礎要素は、研究チームが具現化された文脈で遭遇することを予想している、SE(3) × Z × Snという完全な積集合群に関して同変です。さらに、EDGIはテスト時に柔軟なソフト対称性の崩壊を許可します。彼らの方法論は、以前に研究者から提案されたDiffuserメソッドに基づいており、ダイナミクスモデルの学習とその内部での計画の課題に対処しています。Diffuserの主な概念は、状態-行動の軌跡のオフラインデータセットで拡散モデルをトレーニングすることです。このモデルからの1つのサンプルは、現在の状態に条件付けられて計画されます。彼らの主な貢献は、多様な表現データを許容し、空間的、時間的、および置換対称性の積集合群SE(3) × Z × Snについて同変な拡散モデルを可能にすることです。研究チームは、個々の対称性に作用する革新的な時間、オブジェクト、および置換レイヤー、および複数の入力表現を単一の内部表現に埋め込む革新的な方法を提案しています。クラス分類の案内と条件付けと組み合わせることで、計画アルゴリズムに含まれるテスト時のタスク要件によって対称性グループを柔軟に崩壊させることができます。研究チームは、ロボットのアイテムハンドリングと3Dナビゲーションの設定を使用して、EDGIの客観的な検証を示しています。研究チームは、訓練データが桁違いに少ない状況で、EDGIが低データドメインでの性能を著しく向上させ、最良の非同変ベースラインと同等のパフォーマンスを発揮することを発見しました。さらに、EDGIは以前に発見されていない配置にも効果的に適応し、環境の対称性変化に対して明らかに耐性があります。

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