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SparkとTableau Desktopを使用して洞察に富んだダッシュボードを作成する

データの視覚的表現として、データの可視化はデータ分析において広く採用されている手法であり、有益なビジネスの洞察（トレンド、パターン、外れ値、相関関係など）を得るための手段です

Matice創業者であり、ハーバード大学の教授であるジェシカ・ホワイトが、再生医療の進歩において再生能力のある生物とAIの活用について語ります

Matice Biosciencesの科学者たちは、AIを使用してサンショウウオやプラナリアなどのスーパーリジェネレーターとして知られる動物の組織再生を研究しています。この研究の目標は、人間が傷を治癒する際に瘢痕ができない新しい治療法を開発することです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラフティッツが、ハーバード大学の再生生物学者でありMatice Biosciencesの共同創業者であるジェシカ・ホワイトと対談しました。ホワイトは、息子が自転車で重傷を負った後、会社を起こすことにインスピレーションを受けました。彼女は、自身の研究が最終的には肢体再生に向けられていたが、それによって得られた情報が、彼女の息子や他の多くの人々のような一般の人々の手に渡って、彼らの心の傷跡を残さずに済む局所的な治療法に利用できると気付いたのです。これにより、彼女は再生と瘢痕の関連性を調査することになりました。ホワイトと彼女のチームは、スーパーリジェネレーターの再生と瘢痕形成を制御する分子および細胞のメカニズムを解析するためにAIを使用しています。彼らは、これらのメカニズムを理解することによって、傷を瘢痕なしで治癒させるための新しい治療法を開発できると考えています。 Maticeについて詳しくは、www.maticebio.comをご覧いただくか、Instagram、Twitter、Facebook、LinkedInでフォローしてください。関連記事 Jules Anh Tuan NguyenがAIが切断者が義手やビデオゲームを制御することを説明ミネソタ大学の博士研究員が、義手を指の動きまで思考で制御できるようにする取り組みについて説明します。 OverjetのAi Wardah Inamが歯科にAIを導入することについて語る NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、AIを歯科医院に導入するために急速に進んでいます。同社のCEOであるDr. Wardah…

The AI Podcast

ChatGPTでお金を稼ぐ5つの方法

もしChatGPTでお金を稼げるとは信じていないなら、この記事の終わりまでには信じるようになるでしょう

アナリティクスを台無しにするステークホルダーの不適切な管理

新しい役割としてアナリストを始めたばかりです例えば、猫用家具という、あなたが深い情熱を持っている業界についてのデータに内部アクセスを得ることにワクワクしています最初の依頼が届きます：一つの...

評価から啓示へ：クロスバリデーションにおける外部サンプル予測の探求

クロスバリデーションの理解と実践における適用は、すべてのデータサイエンティストにとって必須のスキルですクロスバリデーションの主な目的はモデルの性能を評価することであり、...

ロッテン・トマト映画評価予測のデータサイエンスプロジェクト：最初のアプローチ

数値およびカテゴリカルな特徴に基づく映画の状態予測

Machine learning

Googleはチャットボットの使用について従業員に警告、ここにその理由があります

Googleの親会社であるAlphabet Inc.は、ChatGPTや自社製品であるBardを含むチャットボットの使用について従業員に注意を促しています。この警告は、同社がチャットボットプログラムの範囲をグローバルに拡大するにつれて行われました。この開発の詳細について探求し、懸念事項を理解してみましょう。また読む：セキュリティ上の懸念から、Samsungが従業員にジェネレーティブAIの使用を禁止機密情報の保護問題に詳しい情報源によると、Alphabetは従業員に対して、Bardを含むAIチャットボットに機密資料を入力しないよう指示しています。この指示は、同社の情報保護ポリシーと一致しています。BardやChatGPTなどのチャットボットは、ユーザーとの会話を行い、応答を提供するために設計されていますが、AIモデルは吸収したトレーニングデータを再現する可能性があるため、データ漏洩の潜在的なリスクがあります。また読む：専門家によると、AIがあなたのデータを盗んでいるエンジニアとプログラマの注意事項機密情報の入力を避けることに加えて、Alphabetはエンジニアに対して、チャットボットのコンピュータコードを直接使用しないよう警告しています。Bardは提案を行うかもしれませんが、プログラマは注意を払うことが重要です。Googleは、自社の技術の制約を認識し、意図しない結果を引き起こさないようにするために、透明性を維持することを目指しています。また読む：ライバルのSamsungに続いて、Appleがプライバシーの懸念からChatGPTを禁止競争の激しい環境とビジネスへの影響 Googleのチャットボットの使用に対する警戒感は、OpenAIとMicrosoft Corp.がバックアップしているChatGPTとの競争に起因しています。これらのAIプログラムの成功には、数十億ドルの投資、潜在的な広告収益、クラウド収益がかかっています。Googleの予防措置は業界全体のトレンドであり、Samsung、Amazon.com、Deutsche Bankなどの他の企業もAIチャットボットのガードレールを導入しています。また読む：MicrosoftとOpenAIがAI統合で対立従業員のAIツールとセキュリティ基準の使用米国のトップ企業の専門家を対象とした調査によると、回答者の約43%がChatGPTなどのAIツールを使用しており、上司に通知せずに使用していることが明らかになりました。潜在的なリスクを軽減するため、Apple（未確認）を含む世界の企業は、公開されているチャットプログラムの使用について従業員に警告するためにセキュリティ基準を採用しています。プライバシーの懸念と規制に関する対話 Googleはアイルランドのデータ保護委員会と詳細な協議を行い、プライバシーに関連する懸念を解消し、規制要件に準拠するための対策を講じています。Politicoの最新の報告書によれば、Bardの欧州連合での導入は、プライバシーの影響に関する追加情報が得られるまで延期されました。Googleの更新されたプライバシー通知では、ユーザーに対して、Bardの会話に機密情報や個人情報を含めないようにアドバイスしています。また読む：欧州データ保護委員会がChatGPTプライバシータスクフォースを設立革新的なソリューションによるリスクの軽減企業は、これらの懸念に対処するためのソフトウェアソリューションの開発に積極的に取り組んでいます。たとえば、サイバーセキュリティおよびクラウドサービスの主要なプロバイダであるCloudflareは、特定のデータを外部への送信からタグ付けおよび制限することができます。GoogleやMicrosoftもビジネス向けの対話ツールを提供し、公開されているAIモデルに組み込まないことでデータのプライバシーを確保しています。ただし、BardとChatGPTのデフォルト設定では、ユーザーの会話履歴が保存されますが、ユーザーは削除することができます。私たちの意見 GoogleがBardを含むチャットボットの使用に関して従業員に警告することは、同社がデータのプライバシーとセキュリティに対する取り組みを反映しています。AI技術が進化し続ける中、組織がセーフガードを実施し、責任ある使用を促進することが重要です。AIチャットボットのダイナミックな環境では、イノベーションとリスク軽減の繊細なバランスが求められます。Googleなどの企業がこれらの懸念に取り組むことで、AI技術が安全かつ倫理的に活用される未来に向けて取り組んでいます。

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

機械学習とは何か？メリットとトップMLaaSプラットフォーム

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成するために統計分析を使用します。データセットの関係を解釈するために学習するアルゴリズムの連鎖を使用して目標を達成します。残念ながら、ほとんどのデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアではないため、成長する企業のニーズに応えるためにスケールアップすることが困難になることがあります。データサイエンティストは、Machine Learning as a Service（MLaaS）のおかげでこれらの複雑さを簡単に処理できます。 MLaasとは何ですか？機械学習をサービスとして提供する（MLaaS）は、最近、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、およびその他の機械学習専門家にとっての利点から、多くの注目を集めています。「機械学習をサービスとして提供する」という用語は、機械学習技術を採用して回答を提供するクラウドベースのプラットフォームの幅広い範囲を指します。顧客は、MLaaSを使用することで、社内の機械学習チームの構築のオーバーヘッドや関連するリスクを負わずに、機械学習の利点を享受することができます。予測分析、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインターフェース、データ可視化、自然言語処理など、さまざまなサプライヤーから提供されるサービスがあります。サービスプロバイダーのデータセンターがすべてのコンピューティングを処理します。機械学習のコンセプトは何十年も前から存在していますが、最近になってメインストリームに入り、MLaaSはこの技術の次世代を表しています。MLaaSは、組織内で機械学習を実装する複雑さとコストを削減し、より迅速で正確なデータ分析を可能にすることを目指しています。一部のMLaaSシステムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特定のタスクに特化して設計されていますが、他のものは、セールスやマーケティングなどの業界を横断した使用を想定して構築されています。 MLaaSはどのように機能しますか？ MLaaSは、各企業が必要に応じてカスタマイズできる、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションです。ここでは、データ可視化、APIの豊富さ、顔認識、NLP、PA、DLなどがすべて提供されています。MLaaSアルゴリズムの主なアプリケーションは、データパターンの発見です。これらの規則性は、数学モデルの基礎として使用され、新しい情報に基づく予測を作成するために使用されます。 MLaaSは、最初のフルスタックAIプラットフォームであり、モバイルアプリ、ビジネスデータ、産業用自動化制御、LiDarなどの最新のセンサーを含むさまざまなシステムを統合します。パターン認識に加えて、MLaaSは確率的推論も容易にします。これにより、独自の要件に合わせたワークフローを設計する際に、組織がさまざまなアプローチから選択できる包括的かつ信頼性の高いMLソリューションが提供されます。 MLaasの利点は何ですか？ MLaaSを使用する主な利点は、基盤をゼロから構築する必要がないことです。多くの企業、特に中小企業、ボイジャイズ企業（SME）は、大量のデータを保管および処理するためのリソースと能力を持っていない場合があります。この情報を収容するための大量のストレージスペースを購入または構築する必要性は、さらに費用がかかります。ここで、MLaaSインフラストラクチャがデータの保存と管理を引き継ぎます。 MLaaSプラットフォームはクラウドプロバイダーであるため、クラウドストレージを提供し、機械学習の実験用データ、データパイプラインなどのデータを適切に管理する手段を提供し、データエンジニアがデータにアクセスして分析することが容易になります。企業は、MLaaSプロバイダの予測分析およびデータ可視化ソリューションを使用することができます。さらに、感情分析、顔認識、クレジットリスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途に対するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も提供されています。 MLaaSを使用すると、データサイエンティストは、ほとんどの他のクラウドコンピューティングサービスとは異なり、長時間のソフトウェアインストールや独自のサーバーの調達を待つ必要がなく、すぐに機械学習を使用できます。 MLaaSでは、実際のコンピューティングは、企業にとって非常に便利です。トップMLaaSプラットフォーム 1. AWS Machine Learning クラウドサービスに関しては、AWS…

Earth.comとProvectusがAmazon SageMakerを使用してMLOpsインフラストラクチャを実装する方法

このブログ記事は、ProvectusのMarat AdayevとDmitrii Evstiukhinと共同で執筆されました機械学習（ML）モデルが本番環境に展開され、ビジネス上の意思決定に活用される場合、課題はしばしば複数のモデルの運用と管理にあります機械学習運用（MLOps）はこの問題の技術的な解決策を提供し、組織が管理するのを支援します[…]

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