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予測モデルの構築:Pythonにおけるロジスティック回帰

著者によるイメージ 機械学習を始めるとき、ロジスティック回帰は最初にツールボックスに追加するアルゴリズムの一つですこれはシンプルで頑健なアルゴリズムであり、主に2値分類の課題に使用されます0と1の2つのクラスを持つ二値分類問題を考えますロジスティック回帰はロジスティックまたは...

データの行方を理解する:ソースから宛先まで

昨日、「Anthera」というレストランに行きました美味しかったペッパーチキンの4つ目か5つ目を食べていた時、私は消化や味わう能力に驚きを覚えました…

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

未来を開く:放射線科におけるGPT-4の輝かしい約束

近年、ヘルスケア分野へのAIの統合は、診断、治療計画、患者の関与の革新をもたらしました。GPT-4は、放射線診断の自然言語タスクにおける潜在能力を示し、ゲームチェンジャーとなっています。共同研究論文「GPT-4の放射線診断における限界の探求」がEMNLP 2023で発表され、AIが放射線科医のワークフローに与える影響について掘り下げています。 GPT-4の放射線学的能力の包括的評価 この研究は、X線、CTスキャン、MRIなどの画像技術を通じた疾患の診断と治療に不可欠なタスクに焦点を当て、GPT-4の能力と制限の深淵を解明することを目指しています。この研究では、PowerScribeソリューションで知られるMicrosoftの子会社Nuanceと共同で、厳密な評価フレームワークを採用しています。これは、専門医による評価メトリックを超えた従来の評価基準を超え、疾患の分類や所見の要約などの放射線学の現実世界のシナリオに取り組みます。 GPT-4の輝かしいパフォーマンス:Quantum Leap 探索の中で、GPT-4は希望の灯台として現れ、様々な放射線学的なタスクで新たな最先端のパフォーマンスを披露しています。前作のGPT-3.5モデルや既存の最先端の放射線学モデルを凌駕し、GPT-4は驚異的な10%の絶対的な改善を示しています。GPT-4が生成した放射線学報告書の要約は、経験豊富な放射線科医によって作成されたものと比較してだけでなく、一部のケースでは好まれることが予想外に明らかにされました。これは、これらの複雑な報告書の構造化を自動化する可能性を開拓します。 また、読者にもおすすめの記事: 医療画像のAIに関する優しい導入 放射線学を超えて:GPT-4の可能性の解き放たれた多様性 GPT-4の可能性は、放射線学の枠を超えて広がっています。放射線学報告書の自動的な構造化と標準化により、解釈可能性が高まり、エビデンスに基づいたヘルスケアのための現実世界のデータ(RWD)をサポートします。さらに、GPT-4の医学報告書をより共感性や理解しやすい形式に翻訳する能力により、患者の関与と教育の革命が約束され、ヘルスケアの意思決定における積極的な参加が促進されます。 詳しい研究はこちら:放射線学の未来を形作るGPT-4の可能性 私たちの意見 GPT-4の可能性が切り開くエキサイティングな道において、慎重さが私たちの指針です。結果は有望ですが、さらなる検証が包括的な研究や臨床試験を通じて求められます。GPT-4の登場は、医療、技術、政策の領域をまたいだ連携努力を要求し、その変革的な力を責任を持って活用するための期待に満ちた放射線学のスリリングな時代を告げています。GPT-4が患者ケアと安全に与える影響への期待には熱意があり、イノベーションと責任が人類のために共存する未来への道を切り開いています。

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習(ML)の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

ジェンスン・ファンのNvidiaがA.I. 革命を支える方法

その会社のCEOは、新しい種類のチップに全てを賭けました今やNvidiaは世界で最も大きな会社の一つですが、彼は次に何をするのでしょうか?

「安定したビデオ拡散:大規模データセットへの潜在ビデオ拡散モデル」

ジェネラティブAIは長い間、AIコミュニティの中で推進力となっており、特に拡散モデルの使用によるジェネラティブ画像モデリングの進歩は、研究だけでなく実世界の応用においてもジェネラティブビデオモデルの進歩に大いに貢献しています従来的には、ジェネラティブ[…]

「ロボットが散らかった寝室の洋服を整理することができる」

カリフォルニア大学バークレー校のケン・ゴールドバーグ教授と彼の仲間は、散らかった洋服を効率的に拾い上げるためのロボットシステムを開発しました

AIが統合セールスチームにより高速かつ高生産性で契約を締結することを可能にしています

過去10年間で、製品開発と市場参入戦略の風景は、根本的な変革を遂げました10年前、製品と市場参入モデルは単純さと直線性を特徴としていました製品ロードマップは、ターゲットオーディエンスの変化するニーズに対応するために定期的な更新アプローチを採用していました一方、マーケティング...

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