Search Results ドキュメンテーション

「グローバル人工知能市場は31％の急成長を見せる」

ベンジンガリサーチによると、2020年までに世界のAI市場は31%の年間成長率（CAGR）を記録し、北米と中国が最も大きな利益を得ると予測されています2019年のAI関連サービスの世界市場規模は約299億ドルでしたが、今後飛躍的に増加する見込みです...

ベスト5のRコース（2024年）

私たちは最高のRコースを見ていきますこれらのコースによって、Rプログラミングの経験を積むために必要なすべてのスキルを学ぶことができます

(LLMを活用したこきゃくセグメンテーションのマスタリング)

LLMを使用して高度な顧客セグメンテーション技術を解除しましょう高度な技術を用いてクラスタリングモデルを向上させ、エキスパートになりましょう

「読むべき創造的エージェント研究論文」

見逃せないエキサイティングな分野に関する研究論文

Artificial Intelligence

イントロダクション ChatGPTの登場は、AIの歴史において前例のない瞬間を迎えました。ChatGPTや他の多くの生成型AIツールは、驚異的な能力を持っており、私たちの働き方を劇的に変える可能性があります。AI革命に続いて、データサイエンスにおけるSQLの記述は既に変化しています。この記事では、自然言語を使用してSQLデータベースと接続し、対話する具体的な例を提供します。PythonのオープンソースパッケージであるVannaを使用します。ノートブックへのリンクはこちらです。Generative AIを使用して複雑なSQLクエリの作成方法をマスターしましょう。この洞察に富んだガイドでは、自然言語のプロンプトを使用してデータベースの相互作用を効率化する方法を学びます。学習目標この記事では、以下のことを学びます：データ駆動型プロジェクトにおいて、なぜSQLの記述が一般的な課題となるのか生成型AIがSQLをより簡単かつアクセスしやすくする可能性自然言語のプロンプトを使用してSQLを記述するためにLLMをどのように実装できるか PythonのパッケージであるVannaを使用してSQLデータベースと接続し、対話する方法 Vannaやより広範な意味でのLLMがSQLの記述において抱える制約この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。データ駆動型プロジェクトにおけるSQL：一般的な課題 SQLは最もポピュラーで広く使用されているプログラミング言語の一つです。ほとんどの現代企業は、エンタープライズデータの格納と分析にSQLアーキテクチャを採用しています。しかし、会社内の全員がそのデータを活用する能力を持っているわけではありません。技術的なスキルが不足しているか、データベースの構造やスキーマに馴染みがないかもしれません。どんな理由であれ、これはデータ駆動型プロジェクトにおいてしばしばボトルネックとなります。ビジネスの質問に答えるためには、SQLデータベースの使用方法を知っているごく少数の人々の存在に依存しています。会社の全員が、SQLの専門知識にかかわらず、一度にいつでもどこでもデータを活用できたら素晴らしいですよね？これは、生成型AIの助けを借りれば、近いうちに実現することができるかもしれません。開発者や研究者は、SQLの目的でトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）の異なるアプローチを既にテストしています。たとえば、LLMベースのアプリケーションを開発するための人気フレームワークであるLangChainは、自然言語のプロンプトに基づいてSQLデータベースと接続し、対話することができます。しかし、これらのツールはまだ初期段階にあります。大規模で複雑なデータベースで作業する場合、精度の低い結果を返したり、いわゆるLLM幻覚を経験することがよくあります。また、非技術的なユーザーにとって直感的に理解しにくい場合もあります。したがって、改善の余地はまだ大いにあります。 Vannaの概要 Vannaは、SQLの使用を民主化するために設計されたAIエージェントです。OpenAIとGoogleのサードパーティLLMの組み合わせに基づいた事前学習モデルを元に、データベースに特化したカスタムモデルを微調整することができます。モデルが準備できたら、自然言語でビジネスの質問を投げかけると、モデルがそれをSQLクエリに変換します。また、クエリを対象のデータベースに対して実行したい場合もあります。モデルに尋ねるだけで、クエリと結果のpandas DataFrame、plotlyのチャート、および追加の質問のリストが返されます。カスタムモデルを作成するためには、VannaはSQLの例、データベースのドキュメント、およびデータベーススキーマ（データ定義言語（DDL））など、文脈に関連する情報をトレーニングデータとして使用する必要があります。モデルの精度は、トレーニングデータの品質と量に最終的に依存します。良いニュースは、モデルが使用されるたびに生成されたSQLクエリが自動的にトレーニングデータに追加されるため、モデルが以前のミスから学び、徐々に改善していくことです。全体のプロセスは、以下のイメージで示されています： LLMの技術的な詳細や他の種類のニューラルネットワークについて詳しくは、この記事をご覧ください。…

ディープラーニングライブラリーの紹介：PyTorchとLightning AI

PyTorchとLightning AIの簡単な説明

Machine learning

PROsに対する推論

今日は、PROユーザー向けのInferenceを紹介します。これは、最もエキサイティングなモデルのAPIへのアクセス、無料Inference APIの使用に対する改善されたレート制限を提供するコミュニティオファリングです。PROに登録するためには、以下のページをご利用ください。 Hugging Face PROユーザーは、テキスト生成推論による超高速推論の恩恵を受けるパワフルなモデルのカリキュレーションエンドポイントに独占的にアクセスすることができます。これは、すべてのHugging Faceユーザーが利用できる無料の推論APIの上にある特典です。PROユーザーは、これらのモデルに対してより高いレート制限を享受するだけでなく、今日最も優れたモデルへの独占的なアクセスも楽しむことができます。目次サポートされているモデル PRO向けInferenceの始め方アプリケーション Llama 2とCode Llamaでのチャット Code Llamaを使用したコード補完 Stable Diffusion XL 生成パラメータテキスト生成の制御画像生成の制御キャッシングストリーミング PROに登録する…

物体検出リーダーボード

リーダーボードとモデルの評価の世界へようこそ。前回の投稿では、大規模言語モデルの評価について説明しました。今日は、異なるが同じくらい挑戦的な領域、つまり物体検出に乗り出します。最近、オブジェクト検出のリーダーボードをリリースしました。このリーダーボードでは、ハブで利用可能な物体検出モデルをいくつかのメトリックに基づいてランキングしています。このブログでは、モデルの評価方法を実証し、物体検出で使用される一般的なメトリック、Intersection over Union (IoU)、Average Precision (AP)、Average Recall (AR)の謎を解き明かします。さらに重要なことは、評価中に発生する可能性のある相違点や落とし穴に焦点を当て、モデルのパフォーマンスを批判的に理解し評価できる知識を身につけることです。すべての開発者や研究者は、正確に物体を検出し区別できるモデルを目指しています。私たちのオブジェクト検出リーダーボードは、彼らのアプリケーションのニーズに最も適したオープンソースモデルを見つけるための正しい場所です。しかし、「正確」とはこの文脈では本当に何を意味するのでしょうか？どのメトリックを信頼すべきでしょうか？それらはどのように計算されるのでしょうか？そして、さらに重要なことは、なぜいくつかのモデルが異なるレポートで相違した結果を示すことがあるのかということです。これらのすべての質問にこのブログで答えます。では、一緒にこの探求の旅に乗り出し、オブジェクト検出リーダーボードの秘密を解き明かしましょう！もしも紹介を飛ばして、物体検出メトリックの計算方法を学びたい場合は、メトリックセクションに移動してください。オブジェクト検出リーダーボードを基に最良のモデルを選ぶ方法を知りたい場合は、オブジェクト検出リーダーボードセクションを確認してください。目次はじめに物体検出とはメトリック平均適合率（Average Precision）とは、どのように計算されるのか？平均再現率（Average Recall）とは、どのように計算されるのか？平均適合率と平均再現率のバリエーションとは？オブジェクト検出リーダーボードメトリックに基づいて最適なモデルを選ぶ方法は？平均適合率の結果に影響を与えるパラメータは？結論…

顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース

どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。顧客サービスに生成型AIを使用する利点改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。出典：Hubspot 生成型AIツールについてすべて知り、それらをどのように使用し、日常の業務にどのように役立てるかなどを知るために、独占的な生成型AIプログラムに登録してください！顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。異なる生成型AIモデル言語モデル（例：GPT-3）これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。チャットボットと仮想アシスタントこれらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。カスタマイズされた生成型モデルカスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。顧客サービスのニーズに適したモデルの選択上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます：処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する…

「2023年の写真とビデオのための10のAIディープフェイクジェネレーター」

AIのディープフェイク生成器や人工知能を使用したソフトウェアツールを使うと、言ったりしたこともしなかったこともない人々のビデオや音声の録音が作成できます。このために、ターゲットとなる個人の実在するメディアの大量のコレクションを使ってニューラルネットワークがトレーニングされます。ウェブは個人を認識し、その外見、話し方、行動を模倣するようにトレーニングされます。 AIのディープフェイク生成器には、さまざまな良い使い方と悪い使い方があります。コメディ動画や教材を作るために使用することもできます。以下は、写真やビデオのためのいくつかのAIのディープフェイク生成器です。 Zao 私たちのトップピックはZaoで、映画での顔の置き換えにおいて非常に優れた性能を発揮しています。このソフトウェアでは、コンピュータビジョンを使用してビデオから自動的に顔を抽出します。ユーザーはギャラリーやビデオフィードから顔を選び、Zaoを使用して簡単にセルフィービデオに組み込むことができます。Zaoは、洗練されたトラッキングとスムージングの技術によって可能になるリアルな顔の入れ替え能力で注目されています。このソフトウェアは、ユーザーが頭を動かしたり照明が変わったりしても信頼性があります。ユーザーは多くの有名人、架空のキャラクター、ミームテーマのクローンテンプレートにアクセスできます。Zaoは、特にモバイルデバイス上でのディープフェイク体験の専門的な使いやすさによって際立っています。 Reface 顔の交換や変形において、Refaceは最も優れたディープフェイクツールの一つとなっています。シンプルなデザインと高速なレンダリング時間が人気を集めています。Refaceは、ユーザーがターゲットとなる顔を選び、それをビデオにスムーズに挿入することを簡単にします。アラインメントが完璧でなくても、結果の品質は優れています。Refaceのユーザーは、様々な有名人の顔のテンプレート、GIF、バイラルなミームを選ぶことができます。自動的なスムージングにより、効果の変動が抑えられます。また、ユーザーはAIを利用してお気に入りの有名人の姿をセルフィーに重ねることで、風刺画を思わせるような結果を生み出すことができます。Refaceは、精密な手動コントロールが必要な特殊なアプリケーションには欠けているものの、驚くほどの速さとシンプルさにより、人気のある選択肢となっています。無料版には広告がありますが、基本的なディープフェイキングの機能を必要とする個人にはリーズナブルな価格で提供されています。 Deep Face Lab データサイエンティストのIPerovがキュレーションするDeep Face Labは、説得力のある顔の入れ替えを実現するために最新のアルゴリズムを使用しています。ユーザーは幅広い手動設定を提供され、ディープフェイクを細かく調整することができます。このツールは、GANのトレーニングに加えて、マルチターゲットフィルムの処理、カラーコレクション、スタビライゼーション、音声クローニングなどを扱う能力が特に印象的です。バッチ処理を可能にする自動化機能により、顔をシームレスに複数のフォルダやビデオコレクション全体に置き換えることができます。豊富なGitHubコミュニティは、DeepFaceLabサービスを改善するために新しいモデルやチュートリアルを絶えず追加しています。ただし、その複雑さやユーザーが追加のライブラリをダウンロードしたり設定を変更する必要があるため、DeepFaceLabは初心者には理想的ではありません。この複雑なプログラムをマスターするために時間と努力を惜しまないビデオ編集者は、説得力のあるディープフェイクを作成することができます。 Avatarify ZoomやSkype、Google Meetなどのサービスで使用するために、Avatarifyはリアルタイムのディープフェイクフェイシャルフィルターを提供します。このソフトウェアは、ブラウザでディープラーニングモデルを実行するための新しいWebGLの実装を使用しています。ユーザーが操作するための顔を選び、アプリにカメラへのアクセスを許可すると、Avatarifyはライブビデオフィード上にカスタマイズされた顔のアニメーションをシームレスに重ねることができます。この楽しいインタラクティブな機能により、ユーザーはライブ通話中にミームの顔や有名人のルックを作成することができます。ブラウザ互換性のおかげで、配布は簡単です。ただし、Avatarifyを使用するにはPythonとNode.jsが必要です。性能はパワフルでないシステムでは不安定になる可能性があります。現在でも、Avatarifyはオンラインビデオチャットや放送で使用するための最も広く利用可能なディープフェイクツールの一つです。これはコミュニティによるオープンソースの取り組みです。 Deep Nostalgia Deep Nostalgiaで使用される深層学習アルゴリズムにより、以前は静止画であった画像に表情の動きが生まれます。ユーザーからの顔の写真を受け取ると、Deep Nostalgiaは自動的にその人がまばたきをしたり笑ったり回ったりするGIFシーケンスを生成します。実用性には限りがありますが、Deep Nostalgiaはビンテージ写真に新たな息吹を与える能力から有名になりました。このアプリの魅力は、歴史的な写真や大切な人々の写真を生き返らせ、鑑賞者に強い感情を引き起こすことができる点にあります。アプリの機能はシンプルです：ユーザーは、自分の顔が見える画像をアップロードする必要があります。MyHeritageの人気は、クラウドベースの処理サービスの利便性と低コストに一部起因しています。結果の品質は比較的基本的であり、同じテンプレートの動きが繰り返し使用されることが多いです。Deep Nostalgiaにはソーシャル機能や手動コントロールの余地、個人化の余地はありません。いずれにせよ、Deep Nostalgiaはユーモアのあるアプローチでヴィンテージの画像にノスタルジアを追加したい人々にとって有益なツールです。 Wombo…

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