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マルチモーダル言語モデルの解説：ビジュアル指示の調整

「LLMは、多くの自然言語タスクでゼロショット学習とフューショット学習の両方で有望な結果を示していますしかし、LLMは視覚的な推論を必要とするタスクにおいては不利です...」

「AIが航空会社のコントレイルによる気候への影響を軽減するのに役立っている方法」

「私たちはAIを使用して、航空会社がコントレイルの発生が少ないルートを選択するのを支援し、飛行の環境への影響を最小限に抑えました」

「データリテラシーのあるワークフォースを構築するための4つの重要なポイント」 1. データリテラシーの重要性を理解する：データリテラシーの重要性を従業員に説明し、データの価値とビジネスへの影響を強調します 2. データスキルの獲得を促進する：従業員にデータスキルを獲得するためのトレーニングやリソースを提供し、データの分析や解釈能力を向上させます 3. データ文化を醸成する：データに基づいた意思決定やデータの共有を奨励し、従業員がデータを活用する習慣を養成します 4. データセキュリティに対する意識を高める：データセキュリティの重要性を従業員に啓発し、データの保護とプライバシーの確保についての最善の方法を教育します

編集者の注：ドミニク・ボーハンは、ODSC APACのスピーカーとして8月22日から23日に参加します彼の講演「データドリブンの労働力の構築」をぜひチェックしてください！ガートナーの調査によると、従業員のうちわずか21％が自信を持ってデータリテラシースキルを持っていると感じています私たちは皆、これらの「非データ人」たちと一緒に働いたことがあります多くの人々は...

APAC 2023

イントロダクションシステムエンジニアからデータアナリストへの転身は、エキサイティングな機会です。役割は異なるかもしれませんが、システムエンジニアは貴重な技術的および分析的なスキルを持っており、データ分析への移行に役立ちます。この包括的なガイドは、将来のデータアナリストがキャリアを進めるために必要な洞察力、スキル、戦略を提供することを目的としています。適切な指導と継続的な学習により、現在の役割とデータ駆動型の世界とのギャップを埋めることができます。この記事では、システムエンジニアからデータの世界への転身の旅に焦点を当てています！なぜデータアナリストになるのか？デジタル時代において、データは世界中の企業、組織、政府の命脈となっています。テクノロジーの普及とデータ生成の指数関数的な成長により、この膨大な情報の意味を理解できる熟練した専門家の需要はますます重要となっています。ではなぜデータアナリストになるべきなのでしょうか？隠れた洞察を見つけ出すデータアナリストとして、あなたは探偵の役割を果たし、データセットに深く入り込んで、素人目には見えない貴重な洞察を見つけ出すことができます。さまざまなツールや手法を活用することで、トレンドやパターン、相関関係を分析し、企業が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。データの解釈能力により、機会の発見、プロセスの最適化、将来の結果の予測などが可能となり、これらは高速かつ競争の激しいビジネス環境で非常に価値があります。需要の高さと雇用の安定性データはどこにでもあり、あらゆる産業の企業がデータアナリストを求めています。データアナリストは、金融や医療から小売りやマーケティングまで、戦略的な意思決定と成長の推進に欠かせません。データアナリストの需要の高さは、優れた仕事の見通しと一定の雇用の安定性を保証し、魅力的なキャリアオプションとなっています。絶え間ない学習とスキルの開発データ分析の領域は常に進化し続けています。新しいツール、技術、手法が定期的に登場し、連続的な学習とスキルの開発を促すダイナミックな環境があります。データアナリストとして、最新のトレンドや進歩に常にアップデートされる機会があり、知識と専門知識を高めることができます。これは、チャレンジと成長の機会を求める個人にとって魅力的な提案です。多様なキャリアの機会データアナリストになることで、さまざまなキャリアパスが開かれます。一部のデータアナリストは組織内で働く一方、他の人はコンサルティング会社、市場調査会社、フリーランスとして働くことを選択するかもしれません。さらに、ビジネスインテリジェンス、機械学習、データエンジニアリングなど、さまざまな領域でデータアナリストが専門化することができます。この多様性により、自分の興味や情熱に合わせたニッチな領域を見つけることができます。意思決定への影響と変革の推進データアナリストは単なる数字の解析者ではありません。彼らは変革を起こす立役者です。データアナリストは、ステークホルダーや意思決定者にデータに基づいた洞察を提示することで、組織の方向を左右することができます。彼らの推奨事項は、より良い戦略、改善されたプロセス、大きな成功につながることがあります。このような積極的な変化を推進する能力は、非常に満足感と充実感をもたらすことができます。競争力のある報酬データアナリストの需要により、魅力的な報酬パッケージが提供されています。データアナリストは、自身の専門知識とスキルに応じて適切な報酬を受け取ることができますし、経験を積むにつれて収入の可能性も増加します。さらに、多くの企業が手当や福利厚生、キャリアの成長の機会を提供しており、財務的な安定性と昇進の機会を求める人々にとって魅力的な職業となっています。魅力的な給与体系データアナリストは需要が高く、その専門知識は求人市場で高く評価されています。ビジネスがますますデータに基づいた意思決定に依存するようになる中、熟練したデータアナリストの需要は増えています。経験と継続的な学習により、データアナリストはさまざまなキャリアの機会を探求し、上級の役職に進む可能性があります。国平均給与アメリカ 65,000ドル以上イギリス 27,000ポンド以上…

「知っておくべきトップBERTの応用事例」

言語モデルの事前学習は、自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）の分野を大いに進歩させました。それは、感情分析、質問応答、自然言語推論、固有表現認識、テキストの類似性など、さまざまなNLPタスクのパフォーマンスを成功裏に向上させることができました。GPT、BERT、PaLMなどのモデルは、正当な理由で人間を模倣し、正確なコンテンツを生成したり、質問に答えたり、テキストの段落を要約したり、言語を翻訳したりすることができます。BERTという有名なモデルは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略であり、さまざまな素晴らしいアプリケーションを持っています。 BERTSUM テキスト要約は、単語と文だけでなく、より深い言語の理解を必要とします。それは、ドキュメントを扱いやすい長さに短縮する一方で、そのほとんどの意味を保つことを目指します。テキストを要約するために使用できる2つの基本的なパラダイムは、抽出的要約と抽象的要約です。抽出的要約を使用する場合、タスクは2値分類問題としてアプローチされ、モデルは要約に特定の文を含めるかどうかを決定します。一方、抽象的要約では、言語生成ツールを使用して、ソーステキストには存在しないオリジナルの単語やフレーズを含む要約が提供されます。最近の研究では、テキスト要約のためにBERTの可能性を調査しています。チームは、これを実現するために、完全なドキュメントとその構成要素のフレーズの両方を表現できるユニークなBERTベースのドキュメントレベルエンコーダを提案しました。抽出モデルで文の抽出のためのドキュメントレベルの情報をキャプチャするために、彼らはこのエンコーダの上に多数の間のトランスフォーマーレイヤーを積み重ねました。抽象モデルでは、同じ事前学習されたBERTエンコーダとランダムな初期化を持つトランスフォーマーデコーダが組み合わされています。 Google Smart Search 最新の研究では、特定のクエリのGoogle検索結果をBERTを使用して改善しました。以前は、「2019年ブラジルからアメリカへの旅行者はビザが必要か」という検索クエリは、アメリカ人がブラジルを訪れる情報が表示されることになっていました。一方、BERTを使用することで、検索エンジンはより正確に質問を理解し、ユーザーをアメリカへの入国ビザの要件に関する情報を探しているブラジルの旅行者として認識することができます。その結果、ユーザーは検索結果をより有用で関連性のあるものと感じるでしょう。 BERTの検索エンジンへの統合は、特徴的なスニペットにもポジティブな影響を与えます。スニペットとは、検索結果の上部に表示され、ユーザーのクエリに簡潔に応答するデータの要約です。BERTのおかげで、クエリの文脈をより良く理解することができるため、正確なハイライトされたスニペットが生成され、最終的にはより良いユーザーエクスペリエンスが得られます。BERTはGoogleの確立されたランキングの公式の役割を果たすわけではありません。代わりに、検索エンジンが検索クエリの文脈と意味をより完全に理解するための追加のツールとして機能し、より関連性の高くコンテキストに対応した結果を提供することができるようになります。 SciBERT 米国ワシントン州シアトルにあるAllen Institute for Artificial Intelligenceの研究者チームは、科学分野でのさまざまなNLPタスクのパフォーマンスを向上させるために、SCIBERTというユニークなリソースを提案しました。これはBERTに基づいており、大規模な科学的資料を使用して開発されています。アイデアは、BERTを変更して、科学的な執筆で使用される特定の言語と語彙を理解し、処理するのに役立つようにすることです。この研究の目的は、タスク固有のアーキテクチャと凍結された埋め込みとのパフォーマンスを調査することでした。著者は、科学分野のさまざまなタスクでSciBERTを調査し、これらのタスクの多くで新しい最先端の結果を得ました。これは、SCIBERTがさまざまなNLPアプリケーションでの科学的な言語のパフォーマンスと理解力を向上させる方法を示しています。 BioBERT バイオメディカルドキュメントのボリュームが急速に増加するにつれて、バイオメディカルテキストマイニングの分野はますます重要になっています。深層学習は、効率的なバイオメディカルテキストマイニングモデルの作成に不可欠です。最近の研究では、チームはBERTを生物学的コーパスと組み合わせて使用する方法に焦点を当てました。彼らは、この問題に対する解決策としてBioBERT（バイオメディカルテキストマイニングのための双方向エンコーダー表現）を提案しました。BioBERTは、大規模なバイオメディカルコーパスを使用して事前学習された、ドメイン固有の言語表現モデルです。 BERTは、バイオメディカルテキストマイニングを含むタスクをより良く処理するためにバイオメディカルテキストとの互換性を向上させるように調整されます。BERTは以前の最先端モデルと比較して同等のパフォーマンスを発揮しますが、BioBERTはバイオメディカルテキストマイニングの代表的なタスクであるバイオメディカル固有名詞認識、バイオメディカル関係抽出、バイオメディカル質問応答でそれらを大幅に上回りました。 ClinicalBERT…

ChatGPTのクエリごとのエネルギー使用量

「この記事では、ChatGPTのクエリごとの電力消費量が含まれる範囲を示し、他の2つの大規模言語モデル（LLM）の測定されたエネルギー消費量と比較します...」

AWSの知的ドキュメント処理を生成AIで強化する

「データの分類、抽出、分析は、大量の文書を扱う組織にとって困難な課題です従来の文書処理ソリューションは手作業が必要であり、高価でエラーが発生しやすく、スケーラビリティにも難がありますAWSのインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）は、Amazon TextractなどのAIサービスを活用することで、業界をリードする機械学習（ML）技術を迅速かつ効果的に活用できます」

「AIツールにより、アジア系のMIT学生のプロフェッショナルなヘッドショットが白人に変わる」

「これは間違いなく問題だと思います」と王ロナさんは述べ、「ソフトウェアを作る人々がこのようなバイアスに気付き、それらを軽減するための解決策を開発することを望んでいます」と述べました

「マッキンゼー・レポートからの5つの重要な洞察：創発的AIの未来への影響」

人工知能（AI）の変革力は既に仕事の風景を変え始めており、McKinseyのレポート「2023年のAIの状況：創造的AIのブレイクアウトイヤー」によれば、このトレンドは加速すると予想されています。このレポートは、労働市場の潜在的な変化に関する重要な洞察を強調し、労働者や産業の適応性と準備が求められることを強調しています。この記事では、レポートから得られた5つの重要な洞察について掘り下げ、労働力における創造的AIの影響について明らかにします。 1. 迫り来る雇用の転換： McKinseyのレポートによれば、2030年までに、創造的AIの進展により、アメリカでは約1200万人が新たな職業に転換する必要があると予測されています。創造的AI技術による自動化は、さまざまな産業で日常的で繰り返しの多いタスクを置き換えることが予想されています。これにより生産性と効率が向上する一方で、労働力は適応能力と再教育の必要性に直面することになります。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 2. 変化する雇用パターン：このレポートでは、アメリカにおける最近の雇用変動における重要なトレンドが強調されています。観察された860万人の雇用移行のうち、半数以上が飲食業、顧客サービス、事務支援、生産などの職種から離れていったことが明らかになりました。これらの職種は、繰り返し予測可能なタスクが多く、AIシステムによって効率的に実行される可能性があるため、自動化の影響を特に受けやすいです。労働力のこれらの変化への対応が、雇用市場の変革のペースを決定するでしょう。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 3. 創造的AIによる仕事の自動化の可能性：創造的AIの能力は、雇用市場に大きな影響を与える可能性があります。レポートによれば、2030年までに、この技術によって最大30%の仕事が自動化されると予想されています。この自動化は、製造業、金融業、顧客サービスなど、さまざまなセクターに影響を与える可能性があります。ただし、自動化は必ずしも仕事の廃止を意味するわけではありません。代わりに、仕事の役割の変革や新しい機会の創出を意味することもあります。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 4. 生成AIの影響の二重性：生成AIは、科学、技術、エンジニアリング、数学（STEM）、医療、建設などの専門分野で多くの仕事を自動化することができますが、これらの産業においても成長の機会を提供しています。例えば、生成AIは医療専門家が診断や治療計画を支援し、患者ケアを向上させることができます。建設では、AIが建物の設計を最適化し、プロジェクト管理を効率化することができます。出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 5. 雇用トレンドの対照： McKinseyの報告書は、産業間で異なる成長の軌道を強調しています。医療、STEM、建設セクターは、技術の進歩と高齢化人口による医療サービスの需要の増加により、雇用の成長を経験しています。しかし、報告書はまた、事務支援や顧客サービスの仕事が自動化とデジタル化により減少していることも明らかにしています。出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/…

「Amazon SageMakerを使用したヘルスケアの要約オプションの探索」

現在の急速に進化する医療の現場では、医師は介護者のメモ、電子健康記録、画像報告書など、さまざまな情報源から大量の臨床データに直面しています患者のケアには不可欠なこの情報の富は、医療専門家にとっても圧倒的で時間のかかるものになります効率的に要約し、抽出することは、

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