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データサイエンスのプロフェッショナルにおすすめのトップ5のAIツール

イントロダクション今日のデータ主導の世界では、データサイエンスは情報の活用とイノベーションにおいて重要な分野となっています。データの量が増えるにつれて、データサイエンスのツールの重要性はますます高まっています。データサイエンスのツールは、データの収集や前処理から分析や可視化まで、職業の多くの側面で不可欠です。これらのツールにより、データの専門家は複雑な情報を解釈し、洞察力のある知識を得て、データ主導の選択に影響を与えることができます。AIとNLPの統合は、データサイエンスのツールの能力を拡大しました。AIによるツールはタスクを自動化でき、NLP技術は自然言語の理解力を高め、データサイエンティストとツールとのより高度なコミュニケーションを可能にします。本記事では、これらのツールの重要性について掘り下げ、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）技術との相乗効果に焦点を当てています。データサイエンスプロフェッショナルのためのトップ5のAIツール 1. ChatGPT ChatGPTはOpenAIによって開発された多目的な言語モデルであり、データサイエンスで貴重な役割を果たしています。テキスト生成と会話のために最初に設計されたChatGPTは、その優れた自然言語理解能力により、データ分析の強力なツールに進化しました。データサイエンスにおけるChatGPTの役割多目的なデータ分析ツール： ChatGPTは、自然言語理解における優れた能力により、データの解釈、計算、データ操作、モデル構築のサポートなど、データ解釈の多目的でユーザーフレンドリーなツールとして重要な役割を果たします。高度な自然言語処理： ChatGPTの高度な自然言語処理の機能により、データ関連のクエリに効果的に理解し、応答することができます。データサイエンティストはChatGPTを活用してデータセットを理解し、解釈し、洞察を得たり、計算を行ったりすることができます。これにより、さまざまなデータに関連するタスクが効率化されます。データタスクの効率化： ChatGPTは、計算を実行したり、データに変換を適用したり、データセットから有益な洞察を生成したりすることができます。これにより、繰り返しや複雑なデータ操作が簡素化されます。データのプロフェッショナルが生産性を向上させるのに便利な機能です。使いやすいインターフェース： ChatGPTの使いやすいインターフェースにより、技術的な専門知識のレベルに応じたデータサイエンティストを含む幅広いユーザーにアクセスできます。これにより、より直感的でアクセスしやすい方法でデータと対話することができます。 ChatGPTの欠点偏った応答： ChatGPTはインターネットからの広範なテキストデータでトレーニングされているため、偏ったまたは不正確な回答を生成する場合があります。トレーニングデータのバイアスにより、ChatGPTはこれらのバイアスを反映した回答を提供する可能性があります。したがって、ステレオタイプや不正確さを助長する可能性があります。高度なデータ分析には適さない： ChatGPTは強力な言語モデルですが、高度なデータ分析タスクには、専門ツールや深いドメイン知識が必要です。データサイエンスには、複雑な統計分析、機械学習アルゴリズム、詳細なドメイン知識などが関わることが多くあり、これらはChatGPTの能力を超えています。知識の制約： ChatGPTの専門知識は、トレーニングに使用されたデータに制約されます。さらに、特に2021年までのデータで最後にトレーニングされていたため、最新の情報にアクセスできませんでした。この制約は、データサイエンスにおいて、ニュースやトレンドについて現在の状況を把握することが重要な、賢明な判断や信頼性のある結論の導出に支障をきたす可能性があります。 2. Bard…

AIにおける継続的学習の現状について

なぜchatGPTは2021年までの訓練しかされていないのですか？この記事では、深層学習における継続的な学習の現状を解説し、特に大規模な言語モデルとチャットボットに焦点を当てています

「Amazon Rekognition Custom LabelsとAWS Step Functionsを使用して、PurinaのPetfinderアプリケーションのペットプロファイルを最適化する」

ネスレの子会社であるPurina USは、Petfinderを通じて人々がより簡単にペットを飼うことができるようにするという長い歴史を持っていますPetfinderは、アメリカ、カナダ、メキシコにわたる1万1千以上の動物保護施設やレスキューグループのデジタルマーケットプレースであり、ペットの里親探しのリーディングプラットフォームとして、数百万匹のペットが永遠の家族を見つけるお手伝いをしていますPurinaは一貫して[…]

「大規模言語モデルにおける早期割れに打ち勝てるか？Google AIがパフォーマンス向上のためにバッチキャリブレーションを提案」

大規模な言語モデルは、最近、自然言語理解や画像分類のさまざまなタスクにおいて強力なツールとして登場しています。しかし、これらのLLMは、プロンプトの脆弱性や入力の多重バイアスなど、さまざまな課題を抱えています。これらのバイアスは、フォーマット、話法の選択、およびコンテキスト内での学習に使用される例によって引き起こされることがあります。これらの問題は、予期しないパフォーマンスの低下につながる可能性があるため、効果的に対処することが重要です。これらの課題に取り組むための既存の取り組みにより、バイアスを緩和し、LLMのパフォーマンスを回復するためのキャリブレーション手法が生まれました。これらの手法は、問題の微妙さに対処しながら、より統一的な視点を追求してきました。このようなソリューションの必要性は、LLMがプロンプトの与え方に敏感であり、テンプレートや話法、ICLの例の順序とコンテンツによって予測が影響を受けることがあるという事実によって強調されます。 Googleの研究者チームは、Batch Calibration（BC）と呼ばれる新しいアプローチを提案しています。BCは、バッチ入力における明示的なコンテキストバイアスを対象とする、直感的で直接的な方法です。他のキャリブレーション手法とは異なり、BCはゼロショットであり、推論フェーズ中にのみ適用されるため、追加の計算コストは最小限です。このアプローチは、少数のラベル付きデータからコンテキストバイアスを適応的に学習するため、数ショットのセットアップに拡張することもできます。 BCの効果は、10以上の自然言語理解と画像分類のタスクを対象とする幅広い実験によって示されています。ゼロショット学習と少数ショット学習の両方のシナリオにおいて、BCは従来のキャリブレーションベースラインを上回ります。その設計のシンプルさと、限られたラベル付きデータから学習する能力により、BCはプロンプトの脆弱性やLLMのバイアスに対処するための実用的な解決策となります。これらの実験によって得られたメトリクスは、BCが最新のパフォーマンスを提供し、LLMと共に作業する人々にとって有望な解決策であることを示しています。バイアスの緩和と堅牢性の向上により、BCは強力な言語モデルからより効率的で信頼性の高いパフォーマンスを実現するためのプロンプトエンジニアリングのプロセスを簡略化します。結論として、大規模な言語モデルにおけるプロンプトの脆弱性とバイアスの課題は、バッチキャリブレーション（BC）などの革新的なキャリブレーション手法で効果的に取り組まれています。これらの手法は、コンテキストバイアスを軽減し、LLMのパフォーマンスを向上させるための統一的なアプローチを提供します。自然言語理解と画像分類が進化し続ける中で、BCのような解決策は、バイアスと脆弱性の影響を最小限に抑えながら、LLMのフルポテンシャルを引き出すために重要な役割を果たします。

「AIにおけるアメリカのリーダシップの確かな基盤を築く方法」

Googleが報告書を共有します：AIにおけるアメリカのリーダーシップのための安全な基盤の構築' (Google ga hōkokusho wo kyōyū shimasu AI ni okeru Amerika no rīdāshippu no tame no anzenna kiban no kochiku.)

「NVIDIAは創造的AIの台頭に対応するため、ロボティクスプラットフォームを拡大する」

強力な生成型AIモデルとクラウドネイティブのAPIおよびマイクロサービスがエッジに導入されています。生成型AIは、トランスフォーマーモデルと大規模な言語モデルの力をほぼすべての業界にもたらしています。その範囲は、エッジ、ロボット、物流システムなどの領域にも及んでおり、欠陥検出、リアルタイム資産追跡、自律計画とナビゲーション、人間とロボットの相互作用などに活用されています。 NVIDIAは本日、エッジAIとロボティクスのためのNVIDIA Jetsonプラットフォーム上の2つのフレームワークを大幅に拡張しました。NVIDIA Isaac ROSロボティクスフレームワークが一般提供開始され、次にJetson上でのNVIDIA Metropolisの拡張が控えています。 AIアプリケーションの開発と展開をエッジで加速するために、NVIDIAは最新のオープンソース生成型AIモデルを利用するためのJetson生成型AIラボを開設しました。 Amazon Web Services、Cisco、John Deere、Medtronic、Pepsico、Siemensなど、120万人以上の開発者と1万以上の顧客がNVIDIA AIとJetsonプラットフォームを選んでいます。急速に進化するAIの世界では、ますます複雑なシナリオに対応するため、開発者はエッジ向けのAIアプリケーションを構築するために長い開発サイクルに直面しています。環境、製造ライン、お客様の自動化ニーズの変化に対応するために、ロボットとAIシステムを素早く再プログラムすることは時間がかかり、専門的なスキルが必要です。生成型AIは、トレーニング中に明示的に見たことのないものを特定するモデルのゼロショット学習を提供し、自然言語インターフェースによってエッジでのAIの開発、展開、管理を簡素化します。 AIの景色を変える生成型AIは、ヒトの言語プロンプトを理解してモデルの変更を行うことで使いやすさを大幅に向上させます。これらのAIモデルは、検出、セグメンテーション、トラッキング、検索、さらには再プログラムなどにおいて、従来の畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを上回る柔軟性を持っています。 ABI Researchによると、生成型AIは2033年までに世界の製造業の収益に105億ドルを追加すると予測されています。「生成型AIは、従来の方法では実現不可能であったよりも優れた汎化能力、使いやすさ、高い精度により、エッジでのAIの展開を大幅に加速させます」とNVIDIAのエンベデッド・エッジコンピューティング担当バイスプレジデントのDeepu Talla氏は述べています。「これはJetson上でMetropolisとIsaacのフレームワークの最大拡張ですが、トランスフォーマーモデルと生成型AIの力を組み合わせることで、このニーズに対応しています。」エッジでの生成型AI開発 Jetson生成型AIラボでは、最適化されたツールとチュートリアルにアクセスして、オープンソースのLLMs、ディフュージョンモデルを展開するための支援を開発者に提供しています。それには、インタラクティブな見事な画像を生成するためのビジョン言語モデル（VLM）やビジョントランスフォーマー（ViTs）も含まれ、ビジョンAIと自然言語処理を組み合わせてシーンの包括的な理解が可能です。開発者は、ViTやビジョン基盤モデルなどの基礎的なモデルのカスタマイズや微調整を行い、非常に少量のデータで高精度なビジョンAIモデルを作成することができる、NVIDIA…

AIを活用したエネルギー効率：今日の電気技師をどのようにスキルアップするのか？

画像元 Unsplash AI主導の世界では、技術の変化が唯一の定数です電気技師にとって、これらの変化は圧倒的であり、追いつくのが難しいと感じるかもしれませんしかし、このデジタルトランスフォーメーションこそ、成長と探求のための豊かな機会でもありますこのガイドでは、電気技師がスキルアップするための主要な戦略を提供します... エネルギー効率をAIで向上させるには：今の電気技師をどのようにスキルアップさせるのでしょうか？もっと読む »