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In this article, we will explore the fascinating world of NOIR, Stanford University’s mind-controlled AI robot.

「物事がもうこれ以上狂ったことになり得ないと思っていたときに、スタンフォード大学が心の力で動かせるロボットを発表しましたしかし、それはどのように機能するのでしょうか？」

「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」

この記事は、スプリント2で終了したところから旅を続けますここでは、前の記事で提案した数学モデルを取り上げ、Pyomoを使用してPythonで実装します

退屈なプレゼンテーションを素晴らしいものに変える：プレゼンテーションを改善する7つのハック

イントロダクション HBrが言うように、「良いプレゼンテーションにはデータが必要ですが、データだけでは良いプレゼンテーションを保証することはできません。」PowerPointやCanvaの時代にあって、情報を提示することがこれまで以上に容易になった中で、プレゼンターが「この図表は見づらいかもしれませんが、〜を示しています」と言うのを聞いたことがない人は手を挙げてください。本質を伝えるのに苦労するプレゼンテーションよりも最悪な状況は何でしょうか？働くプロフェッショナルは、タスクの向上と完璧さに取り組むために重要な努力が必要であることを知っています。例えば、データアナリストとして、データ分析の完璧さを追求するために非常に努力し、最新の技術トレンドについて学び、機械学習モデルを構築することに専念しています。しかし、よく見落とされがちな重要なスキルの一つは魅力的なプレゼンテーションを作り上げる能力です。自分の努力と取り組みを明確かつ効率的に観衆に伝えるために、プレゼンテーションを改善し、観衆を引き込むものにしなければなりません。また、情報に基づいた意思決定を促進する必要があります。効果的なプレゼンテーションの力プレゼンテーションは、グラフ、図表、地図などのさまざまな手法を用いて情報を視覚的に表現することで、視覚的な補助を通じて理解を促進します。データの視覚的表現は、形式、ツール、利用可能なデータ、データセットのサイズなどの要素に依存します。プレゼンテーションを作成する際には、ターゲット観衆、明確な内容、必要なグラフィックス、表や図表、簡単に理解できる情報、明確な説明など、重要な要素を考慮してください。効果的なプレゼンテーションの力は見過ごすことができず、自分の努力を表示し、組織の変革を促すことができます。超魅力的なプレゼンテーションを作るための7つのヒント効果的なプレゼンテーションを作成する際に考慮すべき重要なポイントは多岐にわたります。しかし、プレゼンテーションを改善し、超魅力的なものにするための7つの主要なヒントは以下の通りです。 1. 観衆を知るあくまで結果に重点を置くのではなく、プレゼンテーションを観衆に合わせて作成することが重要です。観衆のバックグラウンドや彼らがあなたの結果から求めるものを理解することは、プレゼンテーションを効果的に構成するのに役立ちます。このアプローチはデータを無視するものではありません。むしろ、データを理解しやすくプレゼンテーションを行うことで観衆の議論や主張を支持する方法です。アナリストの結果の伝達方法が観衆にとって理解しづらい場合、最も優れたプレゼンテーションであっても失敗する可能性があります。プレゼンテーションを作成する前に、以下の質問を考えることでプレゼンテーションを改善することができます。このプレゼンテーションの観衆は誰ですか？彼らはあなたの分野の技術的な熟練度をどれくらい持っていますか？彼らは対象の内容にどれくらい精通していますか？彼らはどんな特定の興味、ニーズ、期待を持っていますか？観衆のメンタル状態はどうですか？以前のミーティングや長時間のカンファレンスで疲れている可能性がありますか？設定は形式的ですか非形式的ですか？これらの質問に答えることで、重要な情報を強調すべきかどうか、データがプレゼンテーションに最も役立つ方法を知ることができます。観衆の専門知識に合わせてコンテンツを適応し、望ましい要点を定義し、プレゼンテーションの設定を考慮することで、より効果的なプレゼンテーションを作成することができます。 2. データを使ったストーリーテリングビジネスプレゼンテーションでは、「Situation-Complication-Resolution（SCR）」というアプローチが効果的なフレームワークとして機能し、プレゼンテーションを改善する助けとなります。この方法は、バーバラ・ミントがマッキンゼー・コンサルティングでの任期中に著書「ピラミッド・プリンシプル」で人気を博し、魅力的なビジネスストーリーを構築するための効果的な構造を提供します。このシンプルな方法は、行動志向の結果を促進し、コンテンツを整理し、Rule of…

アイドルアプリの自動シャットダウンを使用して、Amazon SageMaker Canvasのコストを最適化する

『Amazon SageMaker Canvas』は、豊富なノーコードの機械学習（ML）と生成型AIのワークスペースで、視覚的かつノーコードのインターフェースを通じて、世界中のお客様が既存および新たな課題を解決するためにML技術をより簡単に採用できるようにしましたこれは、MLワークフローを終端までカバーしており、強力なデータの検索が必要な場合でも、[…]

「アマゾンベッドロックを使った商品説明の自動生成」

今日の常に進化するeコマースの世界では、魅力的な製品の説明の影響は過小評価できませんそれは潜在的な訪問者を支払いをする顧客に変えるか、競合他社のサイトにクリックして離れてしまう決定的要因になるかもしれません膨大な数の製品にわたる説明の手動作成は、労働集約的なものです...

「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」

この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです

「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）におけるポイントワイズ畳み込みの探求：全結合層の置き換え」

はじめに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像とパターンを理解する上で重要な役割を果たし、深層学習の世界を変えました。この旅は、YanがLeNetアーキテクチャを紹介したころから始まり、今日ではさまざまなCNNを選択できます。従来、これらのネットワークは、特に異なるカテゴリに分類する場合には、全結合層に依存していました。しかし、そこに変化の風が吹いています。私たちは異なるアーキテクチャを探求しており、畳み込みニューラルネットワークにおける新しい方法であるPointwise Convolutionを使用しています。まるで新しい道を進むような感覚です。このアプローチは、通常の全結合層の使用方法に挑戦し、ネットワークをよりスマートで高速にするいくつかのクールな利点をもたらします。私たちと一緒にこの探求に参加し、Pointwise Convolutionの理解に深入りし、ネットワークの効率的な動作と優れたパフォーマンスの向上がいかに役立つかを発見しましょう。学習目標 LeNetなどの初期モデルから現在使用されている多様なアーキテクチャまで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の歴史を理解する CNNにおける従来の全結合層に関連する計算の重さと空間情報の損失について探求する Pointwise Convolutionの効率的な特徴抽出方法を探求するネットワークの変更やハイパーパラメータのチューニングなど、CNNにおけるPointwise Convolutionの実装に必要な実践的なスキルを開発する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。全結合層の理解従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、全結合層は重要な役割を果たし、ある層のすべてのニューロンを次の層のすべてのニューロンに接続する密な相互接続構造を形成しています。これらの層は、画像分類などのタスクで使用され、ネットワークが特定の特徴と特定のクラスを関連付けることを学習します。要点グローバルコネクティビティ：全結合層はグローバルな接続を作成し、ある層の各ニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続されることを可能にします。パラメータの重さ：全結合層には非常に多くのパラメータが含まれるため、モデルのパラメータ数が大幅に増加することがあります。空間情報の損失：全結合層に入力データを平坦化することで、元の画像から空間情報が失われる場合があり、特定のアプリケーションで欠点となる可能性があります。計算の重さ：全結合層に関連する計算負荷は、ネットワークの規模が拡大するにつれて特に大きくなる場合があります。実践における使用法畳み込み層の後：全結合層は通常、畳み込み層の後に使用されます。畳み込み層は入力データから特徴を抽出します。密な層：一部の場合、全結合層は「密な」層と呼ばれ、すべてのニューロンを接続する役割が強調されます。変更の必要性とは？通常の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における全結合層の基本的な理解ができたので、なぜ一部の人々が異なるものを探しているのかについて話しましょう。全結合層は役割を果たしていますが、いくつかの課題を抱えています。コンピューターに負荷がかかり、多くのパラメータを使用し、時には画像から重要な詳細を失うことがあります。…

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。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。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

イントロダクション現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。ジェネレーティブAIのビジネス面ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。 2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤージェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。 McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。 Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。 GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。…

このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています

LLMモデルは、さまざまなプログラミング関連の活動を実行できる強力な言語エージェントとして、ますます展開されています。これらの驚異的な進展にもかかわらず、静的な実験環境でこれらのモデルが示した能力と、実際のプログラミングシナリオの絶えず変化する要求との間には、相当な隔たりがあります。標準のコード生成ベンチマークは、LLMがゼロから新しいコードを生成する能力をテストします。しかし、プログラミングの慣行は滅多にすべてのコードコンポーネントをゼロから生成する必要はありません。実世界のアプリケーションのコードを書く際には、既存の公開されているライブラリを使用することが一般的な慣習です。これらの開発済みライブラリは、さまざまな課題に対する堅牢で実践済みの回答を提供します。そのため、コードLLMの成功は、機能の生成だけでなく、正しいパラメータの使用方法でオープンソースライブラリから派生したコードの実行能力など、さまざまな方法で評価されるべきです。イェール大学、南京大学、北京大学の新しい研究では、ML-BENCHという現実的で包括的なベンチマークデータセットを提案しています。このデータセットは、LLMの利用者の指示を理解し、GitHubのリポジトリをナビゲートし、実行可能なコードを生成する能力を評価するものです。ML-BENCHは、指示の要件を満たす高品質で指示可能な正解コードを提供しています。ML-BENCHは、130のタスクと14の人気のある機械学習のGitHubリポジトリからなる9,444の例を含んでいます。研究者たちは、Pass@kとParameter Hit Precisionを調査の指標として使用しています。これらのツールを使用して、彼らはGPT-3.5-16k、GPT-4-32k、Claude 2、およびCodeLlamaがML-BENCH環境での能力を探求します。ML-BENCHはLLMのための新しいテストを提案しています。経験的な結果は、GPTモデルとClaude 2がCodeLlamaを大きく上回っていることを示しています。GPT-4は他のLLMよりも明らかに性能が向上していますが、実験でのタスクのうち39.73%しか完了していません。他のよく知られたLLMは幻覚を経験し、期待通りの成果を上げていません。調査の結果からは、LLMはコードの記述だけでなく、長いドキュメンテーションの理解も必要としていることが示唆されています。その主要な技術的貢献は、彼らのエラー分析を通じて発見された不足点に対処するために設計された自律型の言語エージェントであるML-AGENTの提案です。これらのエージェントは、人間の言語と指示を理解し、効率的なコードを生成し、困難なタスクを遂行する能力を持っています。 ML-BenchとML-Agentは、自動化された機械学習プロセスの最先端の進歩を表しています。研究者たちは、この成果が他の研究者や実務家にも興味を持ってもらえることを期待しています。

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