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「Amazon SageMakerでのMLOpsによる堅牢な時系列予測」

データ駆動の意思決定の世界では、時系列予測は企業が過去のデータのパターンを利用して将来の結果を予測するための重要な要素です資産リスク管理、トレーディング、天気予報、エネルギー需要予測、バイタルサインモニタリング、交通分析などの分野で働いている場合、正確に予測する能力は成功に不可欠ですこれらの応用では、[…]

「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェントドキュメント処理」

ヘルスケア、ファイナンス、法律、小売、製造などの業界の企業は、日々の業務の一環として大量の書類を扱うことがよくありますこれらの書類には、タイムリーな意思決定を促進し、一流の顧客満足度を確保し、顧客の離反を減らすために不可欠な重要情報が含まれています伝統的には、書類からのデータの抽出は...

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「モノのインターネット」から「すべてのインターネット」へ：AIと6Gの融合によるつながる知性

「人工知能や6Gなどの最先端技術が、すべてがインターネットに接続される新しい時代を招く方法を学びましょう」

「ジェネレーティブAIによる先進的なトランスフォーマーで創造性を解き放つ」

導入人工知能の絶え間なく進化する風景において、近年際立った存在となっている名前があります。それがトランスフォーマーという強力なモデルです。これらのモデルは、AIにおける生成タスクのアプローチ方法を変革し、機械が創造し想像することのできる範囲を広げました。本記事では、トランスフォーマーの生成AIにおける高度な応用について掘り下げ、その内部構造、現実世界での使用事例、そしてこの分野への画期的な影響について探求します。学習目標トランスフォーマーの生成AIにおける役割と、さまざまな創造的な領域への影響を理解する。テキスト生成、チャットボット、コンテンツ作成、さらには画像生成などのタスクにトランスフォーマーを使用する方法を学ぶ。 MUSE-NET、DALL-Eなどの高度なトランスフォーマーについて学ぶ。トランスフォーマーの使用に伴う倫理的考慮事項と課題を探求する。トランスフォーマーベースのモデルの最新の進展と現実世界での応用について洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として掲載されました。トランスフォーマーの台頭先転げする前に、トランスフォーマーがどのようなものであり、なぜAIにおいて力強い存在になったのかを理解するための時間を取りましょう。トランスフォーマーは、その中核となるのは、シーケンシャルなデータに適用されるディープラーニングモデルです。これらは、2017年にVaswaniらによる画期的な論文「Attention Is All You Need」で紹介されました。トランスフォーマーの特徴は、予測を行う際にシーケンス全体の文脈を見つけたり認識したりすることができる注目メカニズムです。このイノベーションは、自然言語処理（NLP）と生成タスクの革命を助けます。トランスフォーマーは固定されたウィンドウサイズに頼るのではなく、シーケンスの異なる部分に動的に焦点を当てることができるため、コンテキストと関係をキャプチャするのに非常に適しています。自然言語生成への応用トランスフォーマーは、自然言語生成の領域で最も有名です。この領域でのいくつかの高度な応用について探求しましょう。 1. GPT-3とその先 Generative…

「AIと.NETの連携による現実世界のソリューションを強化する」

テクノロジーの絶えず進化する風景において、人工知能（AI）と.NETフレームワークの融合は、画期的な革新の道を切り開いてきました

Diginiのスマートセンスの社長、ガイ・イエヒアブによるインタビューシリーズ

ガイ・イハイアヴ氏は、ビジネスの成功に最も重要な資産を保護するためにインターネット・オブ・シングス（IoT）の力を活用するために作成されたSmartSenseの社長ですガイ氏は小売り、CPG、サプライチェーン、複雑な製造における思想リーダーとして認識されており、成功を収めてきた証明された実績を持っています

AIによるなりすましからの戦い

声のメッセージが本物か人工知能によって生成されたものかを判断する方法を見つけること

言葉の解明：AIによる詩と文学の進化’ (Kotoba no kaimei AI ni yoru shi to bungaku no shinka)

イントロダクション人工知能の時代において、創作活動は変革の時を迎えています。アルゴリズムが感情を呼び起こす詩や物語を作り上げる時代。人間の創造性を再定義する芸術性と技術の融合、AIによる詩や文学の世界へようこそ。この記事では、AIが文学界へ進出する様子を探り、アルゴリズム、品質、倫理について深く掘り下げます。機械が人間の創造性を模倣できるかどうか、文学の未来におけるその影響についても考えてみましょう。機械が人間と人工的な創造性の境界に挑む、「人工の想像力」という領域に、ぜひご一緒に足を踏み入れてください。学習目標作者の創造活動を支援し、コンテンツを作り上げる際にAIが果たす創造的な役割を発見する。 AIが物語性を再構築し、対話型ストーリーテリングを可能にする方法を調査する。模倣や倫理的な問題、そして人間の作者の進化する役割に取り組む。ストーリーテリングを高めるための人間とAIの協力関係。文学が人間とAI双方にとって情感との深いつながりを持つかどうか。本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。文学におけるAIの台頭文学は創造性の表現として人間に特有のものとされてきましたが、人工知能の登場により魅力的な進化を遂げています。AIが文学界に参入することは、革新と実験、そして議論の連続です。文学界におけるAIの短い歴史文学におけるAIの旅は、AIの成長の広い文脈に基づいています。それはテキスト生成の初期実験から始まりました。コンピュータが単語の羅列を生成し、時には無繋無意味で人間の表現の深みに欠けるものでした。しかし、このささやかな始まりがより深いものの礎となりました。21世紀初頭、AIの文学への役割は主に、マーケティングやニュース記事のための自動生成コンテンツなどのタスクに限られていました。それは実用的で効率的であったが、詩やフィクションの世界を形作る創造性とはほど遠いものでした。 AIによる文学の登場転機が訪れたのは、深層学習、自然言語処理（NLP）、ニューラルネットワークの進歩により、より洗練されたAIモデルが作成されるようになった時でした。これらのモデルは大量のテキストコーパスを分析し、文脈を理解し、人間のような散文や詩を生成する能力を持ちました。AIによる文学は、作家や読者、研究者の想像力をかきたてました。機械が本物のストーリーテリングの微妙なニュアンスを再現できるのか？詩に織り込まれた生の感情を捉えることができるのか？という興味深い問いが投げかけられました。 AIによって生成された作品が文芸雑誌やオンラインプラットフォームに現れ始めると、これらの問いは学術界で議論を呼び起こしました。今日、AIによる文学は単なる目新しさではありません。それは創造性の境界を絶えず押し広げる、探求のダイナミックな領域となりました。詩的な詩篇や機械によって織り成されるストーリーという形で、AIは文学の風景において自らの場所を見つけました。 AIによって書かれる詩の芸術性詩は常に文学における人間の感情や表現の深さを証明するものとして存在してきました。言語の壁を超えて単語を織り交ぜ、感情の模様を織り成すものです。人工知能はこの領域に果敢に挑戦し、詩の詩篇を世界に提供しています。 AIの詩的な能力の探求最初には不可能な仕事に見えるかもしれません。アルゴリズムが何世紀もの間自分たちの詩に心を注いだ詩人の芸術性をコード化して再現することは、どう考えても不可能に思えます。しかし驚くべきことに、AIは詩の本質を捉えることに大きな進歩を遂げています。特に深層学習に基づくAIモデルは、大量のテキストを理解し、文の内部に隠れたパターン、隠喩、感情を識別する驚異的な能力を持っています。彼らは言語の微妙なニュアンスを理解し、有名な詩人たちのスタイルを模倣することができます。彼らは読者を魅了し、魅了したままにする詩を作り出すのに役立つことがあります。以下は、AIモデルが詩を生成するPythonのシンプルなコードスニペットの例です： “`html from transformers import…

「FC-CLIPによる全局セグメンテーションの革新：統一された単一段階人工知能AIフレームワーク」

イメージセグメンテーションは、画像を意味のある部分や領域に分割する基本的なコンピュータビジョンのタスクです。それは、コンピュータが画像内の異なるオブジェクトや領域を識別して理解できるように、絵を異なるピースに分割することのようなものです。このプロセスは、医療画像解析から自律走行車までのさまざまな応用において重要であり、それによりコンピュータが人間のように視覚的な世界を解釈し、相互作用することができます。セグメンテーションは、基本的にセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの2つのトピックに分けることができます。セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルにオブジェクトの種類に応じたラベルを付けることを意味し、後者はそれらが近くにある場合でも、同じタイプの個々のオブジェクトをカウントします。そして、セグメンテーションの王様であるパノプティックセグメンテーションがあります。それはセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの両方の課題を組み合わせ、それぞれのクラスラベルに対応する非重複のマスクを予測することを目指しています。これまでのところ、研究者たちはパノプティックセグメンテーションモデルの性能向上について重要な進展を遂げてきました。ただし、高精細なデータセットの注釈コストのためにセマンティッククラスの数が制限されているという基本的な課題が、これらのモデルの実世界での応用を制限しています。これはかなりの問題です。数千の画像を確認してそれぞれのオブジェクトをマークするのは非常に時間がかかります。何らかの方法でこのプロセスを自動化できたらどうでしょうか？これに対する統一的なアプローチを持つことができたらどうでしょうか？そんな時が来ました。FC-CLIPに会いましょう。 FC-CLIPは、前述の制限に対処する統一された単一ステージのフレームワークです。これにより、パノプティックセグメンテーションの革新と、オープンボキャブラリーシナリオへの適用が可能になります。封じられた語彙のセグメンテーションの課題を克服するため、コンピュータビジョンコミュニティはオープンボキャブラリーセグメンテーションの領域を探求してきました。このパラダイムでは、自然言語で表現されたカテゴリ名のテキスト埋め込みをラベル埋め込みとして使用します。このアプローチにより、モデルはより広範な語彙からオブジェクトを分類することができ、より広範なカテゴリに対応する能力を大幅に向上させることができます。事前学習されたテキストエンコーダを使用することがよくあり、意味のある埋め込みが提供されることが保証されます。これにより、モデルはオープンボキャブラリーセグメンテーションにおいて重要な単語やフレーズの意味的なニュアンスを捉えることができます。 ViTベースとCNNベースのCLIPの両方が意味のある特徴を生成します。出典： https://arxiv.org/pdf/2308.02487.pdf…

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