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チャットGPTの潜在能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやその他の大規模言語モデルのおかげで、風のように私たちの生活の一部にすぐになりました完全に新しい分野ではありませんが、現在...

紛争のトレンドとパターンの探索：マニプールのACLEDデータ分析

はじめにデータ分析と可視化は、複雑なデータセットを理解し、洞察を効果的に伝えるための強力なツールです。この現実世界の紛争データを深く掘り下げる没入型探索では、紛争の厳しい現実と複雑さに深く踏み込みます。焦点は、長期にわたる暴力と不安定状態によって悲惨な状況に陥ったインド北東部のマニプール州にあります。私たちは、武装紛争ロケーション&イベントデータプロジェクト（ACLED）データセット[1]を使用し、紛争の多面的な性質を明らかにするための詳細なデータ分析の旅に出ます。学習目標 ACLEDデータセットのデータ分析技術に熟達する。効果的なデータ可視化のスキルを開発する。脆弱な人口に対する暴力の影響を理解する。紛争の時間的および空間的な側面に関する洞察を得る。人道的ニーズに対処するための根拠に基づくアプローチを支援する。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。利害の衝突このブログで提示された分析と解釈に責任を持つ特定の組織や団体はありません。目的は、紛争分析におけるデータサイエンスの潜在力を紹介することです。さらに、これらの調査結果には個人的な利益や偏見が含まれておらず、紛争のダイナミクスを客観的に理解するアプローチが確保されています。データ駆動型の方法を促進し、紛争分析に関する広範な議論に情報を提供するために、積極的に利用することを推奨します。実装なぜACLEDデータセットを使用するのか？ ACLEDデータセットを活用することで、データサイエンス技術の力を活用することができます。これにより、マニプール州の状況を理解するだけでなく、暴力に関連する人道的側面にも光を当てることができます。ACLEDコードブックは、このデータセット[2]で使用されるコーディングスキームと変数に関する詳細な情報を提供する包括的な参考資料です。 ACLEDの重要性は、共感的なデータ分析にあります。これにより、マニプール州の暴力に関する理解が深まり、人道的ニーズが明らかにされ、暴力の解決と軽減に貢献します。これにより、影響を受けるコミュニティに平和で包摂的な未来が促進されます。このデータ駆動型の分析により、貴重な洞察力を得るだけでなく、マニプール州の暴力の人的コストにも光が当てられます。ACLEDデータを精査することで、市民人口、強制的移動、必要なサービスへのアクセスなど、地域で直面する人道的現実の包括的な描写が可能になります。紛争のイベントまず、ACLEDデータセットを使用して、マニプール州の紛争のイベントを調査します。以下のコードスニペットは、インドのACLEDデータセットを読み込み、マニプール州のデータをフィルタリングして、形状が（行数、列数）のフィルタリングされたデータセットを生成します。フィルタリングされたデータの形状を出力します。 import pandas as pd # ACLEDデータをダウンロードして国別のcsvをインポートする…

AIの未来を形作るビジョン・ランゲージ・プリトレーニング・モデルの包括的な調査と、ユニモーダルおよびマルチモーダルタスクにおける役割

機械学習研究の最新リリースで、ビジョン言語事前学習（VLP）とその多様なタスクへの応用について、研究チームが深く掘り下げています。この論文は、単一モーダルトレーニングのアイデアを探究し、それがマルチモーダル適応とどのように異なるかを説明しています。そして、VLPの5つの重要な領域である特徴抽出、モデルアーキテクチャ、事前トレーニング目標、事前トレーニングデータセット、およびダウンストリームタスクを示しています。研究者たちは、既存のVLPモデルとその異なる側面での適応をレビューしています。人工知能の分野は常に、モデルを人間と同じように知覚、思考、そしてパターンや微妙なニュアンスを理解する方法でトレーニングしようとしてきました。ビジュアル、オーディオ、テキストなど、可能な限り多くのデータ入力フィールドを組み込もうとする試みがいくつか行われてきました。ただし、これらのアプローチのほとんどは、単一モーダル意味で「理解」の問題を解決しようとしたものです。単一モーダルアプローチは、1つの側面のみを評価するアプローチであり、例えばビデオの場合、音声またはトランスクリプトに焦点を絞っており、マルチモーダルアプローチでは、可能な限り多くの利用可能な特徴をターゲットにしてモデルに組み込もうとします。たとえば、ビデオを分析する際に、音声、トランスクリプト、スピーカーの表情をとらえて、文脈を本当に「理解」することができます。マルチモーダルアプローチは、リソースが豊富であり、訓練に必要な大量のラベル付きデータを取得することが困難であるため、課題があります。Transformer構造に基づく事前トレーニングモデルは、自己教師あり学習と追加タスクを活用して、大規模な非ラベルデータからユニバーサルな表現を学習することで、この問題に対処しています。 NLPのBERTから始まり、単一モーダルの方法でモデルを事前トレーニングすることで、限られたラベル付きデータでダウンストリームタスクを微調整することができることが示されています。研究者たちは、同じ設計哲学をマルチモーダル分野に拡張することで、ビジョン言語事前学習（VLP）の有効性を探究しました。VLPは、大規模なデータセットで事前トレーニングモデルを使用して、モダリティ間の意味的な対応関係を学習します。研究者たちは、VLPアプローチの進歩について、5つの主要な領域を検討しています。まず、VLPモデルが画像、ビデオ、テキストを前処理して表現する方法、使用されるさまざまなモデルを強調して説明しています。次に、単一ストリームの観点とその使用可能性、デュアルストリームフュージョンとエンコーダのみ対エンコーダデコーダ設計の観点を探究しています。論文では、VLPモデルの事前トレーニングについてさらに探求し、完了、マッチング、特定のタイプに分類しています。これらの目標は、ユニバーサルなビジョン言語表現を定義するのに役立ちます。研究者たちは、2つの主要な事前トレーニングデータセットのカテゴリである画像言語モデルとビデオ言語モデルについて概説しました。論文では、マルチモーダルアプローチが文脈を理解し、より適切にマッピングされたコンテンツを生成するためにどのように役立つかを強調しています。最後に、記事は、事前トレーニングモデルの有効性を評価する上での重要性を強調しながら、VLPのダウンストリームタスクの目標と詳細を提示しています。 https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11633-022-1369-5.pdf https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11633-022-1369-5.pdf この論文では、SOTA（State-of-the-Art）のVLPモデルについて詳細な概要が提供されています。これらのモデルをリストアップし、その主要な特徴やパフォーマンスを強調しています。言及されているモデルは、最先端の技術開発の堅固な基盤であり、将来の開発のベンチマークとして役立ちます。研究論文に基づくと、VLPアーキテクチャの将来は有望で信頼性があります。彼らは、音響情報の統合、知識と認知学習、プロンプトチューニング、モデル圧縮と加速、およびドメイン外の事前学習など、様々な改善の領域を提案しています。これらの改善領域は、新しい研究者たちがVLPの分野で前進し、画期的なアプローチを打ち出すためにインスピレーションを与えることを目的としています。

FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

Amazon SageMaker Data WranglerのSnowflakeへの直接接続でビジネスインサイトまでの時間を短縮してください

Amazon SageMaker Data Wranglerは、1つのビジュアルインターフェイスで、コードを書くことなく機械学習（ML）ワークフローでデータの選択とクリーニング、特徴量エンジニアリングの実行に必要な時間を週から分単位に短縮することができ、データの準備を自動化することができますSageMaker Data Wranglerは、人気のあるSnowflakeをサポートしています

Googleは、2,000万ドルの寄付を行い、サイバーセキュリティクリニックの創設を支援します

GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は、サイバーセキュリティクリニックのコンソーシアムを支援し、拡大するために2000万ドルを約束しました

Pythonの依存関係管理：どのツールを選ぶべきですか？

あなたのデータサイエンスプロジェクトが拡大するにつれて、依存関係の数も増えますプロジェクトの環境を再現可能かつメンテナンス可能に保つために、効率的な依存関係を使用することが重要です...

データサイエンスプロジェクトでのハードコーディングをやめましょう – 代わりに設定ファイルを使用しましょう

Pythonにおいて効率的に設定ファイルとやり取りする方法

Python

DeepMindのロボキャットに会ってください：複数のロボットを操作するために設計された新しいAIモデル

ロボットは急速にメインストリーム文化に入りつつありますが、彼らは通常、彼らのプログラミングのために彼らの能力が制限されています。最近のAIの進歩をロボットの設計に取り入れることの潜在的な利点にもかかわらず、一般的な目的のロボットを開発するための進展は、現実のトレーニングデータを取得するために必要な時間のために遅れています。多くのタスクを一度に学習し、ヘルパーロボットの実用的な能力に言語モデルの理解を統合する能力を持つロボットの開発は、広範な研究の対象となっています。 DeepMindのRoboCatは、複数のタイプの実際のロボットでさまざまなタスクを解決し適応する最初のエージェントです。調査結果によると、RoboCatは他の最先端のモデルよりもはるかに速く学習します。多岐にわたるデータセットから学習するため、100回のデモンストレーションで新しいスキルを習得できます。この能力は、多目的ロボットを開発するために重要であり、人間の監視されたトレーニング要件を減らすことにより、ロボット工学の研究を加速します。彼らのマルチモーダルモデルGato（スペイン語で「猫」）は、RoboCatの基盤となっています。仮想世界と現実世界の両方で言葉、視覚、行動を処理できます。彼らの作品では、何百ものロボットアームがさまざまな仕事をしているビジュアルと動作のデータを含む大規模なトレーニングデータセットとGatoの構造を融合させました。この初期のトレーニングフェーズの後、チームはRoboCatを新しい活動の「自己改善」トレーニングサイクルに入れました。各新しい活動は、以下の5つの段階で学習されました。新しいタスクまたはロボットを人間が制御するロボットアームで100から1000の例を収集する。新しいタスク/アームのためにRoboCatを微調整して、専門的な能力を持つスピンオフエージェントを生成する。子のエージェントは、新しいタスク/アームに対して練習を10,000回繰り返し、トレーニングデータプールに追加する。サンプルデータをユーザーの作成物およびデモンストレーションデータと混合して、RoboCatの現在のデータセットに統合する。更新されたデータセットを使用してRoboCatを再トレーニングする。 RoboCatの最新バージョンは、数百万の軌跡を含むデータセットに基づいています。実際のおよびシミュレートされたロボットアームからのビジョンベースのデータ、および多数のロボットアームを使用して収集されたジョブを描くデータが含まれます。 RoboCatはわずか数時間で複数のロボットアームを使用するようにトレーニングされました。彼は、二本爪のグリッパーを持つアームで教えられたにもかかわらず、より複雑な三本指のグリッパーを持つアームを使うことを学びました。 RoboCatは、1000人の人間が制御するデモンストレーションを目撃した後、歯車を86％の確率で拾うことができるようになりました。同じ程度のデモにより、フルーツボウルから正しい果物を選ぶなど、精度と知識の両方が必要なタスクを実行する方法を学びました。 RoboCatのトレーニングは自律的に継続されます。彼が学ぶほど、彼は学ぶ能力を向上させます。チームは、各タスクの500のデモから学んだ後、RoboCatの最初のバージョンは、これまで見たことのない活動を実行するために36％しか効果的ではありませんでした。…

BITEとは 1枚の画像から立ち姿や寝そべりのようなポーズなど、困難なポーズでも3D犬の形状とポーズを再構築する新しい手法

生物学や保全、エンターテインメントや仮想コンテンツの開発など、多くの分野で3D動物の形状や態度を捕捉してモデリングすることは有益です。動物を静止させたり、特定の姿勢を維持したり、観察者と物理的接触をしたり、協力的な何かをする必要はないため、カメラは動物を観察するための自然なセンサーです。Muybridge氏による有名な「馬の運動」の連続写真のように、写真を使用して動物を研究する歴史は長いです。しかし、以前の3D人間の形状や態度に関する研究とは異なり、最近では動物の独特な形状と位置に変化できる表現豊かな3Dモデルが開発されています。ここでは、単一の写真から3D犬再構築の課題に焦点を当てます。犬は、四肢のような関節の変形が強く、品種間の広い形状変化があるため、モデル種として選ばれます。犬は定期的にカメラに捉えられます。したがって、様々な姿勢、形状、および状況が簡単に利用できます。人と犬をモデリングすることには同様の困難があるかもしれませんが、それらは非常に異なる技術的障壁を持っています。多くの3Dスキャンとモーションキャプチャデータがすでに利用可能であり、SMPLやGHUMのような堅牢な関節モデルを学習することが可能になっています。それに対して、動物の3D観察を収集することは困難であり、現在は、すべての想定される形状と位置を考慮に入れた同様に表現豊かな3D統計モデルを学習するためにより多くのデータが必要です。SMALは、おもちゃのフィギュアから学習された、四足動物のパラメトリックモデルであり、犬を含む動物を写真から3Dで再現することが現在可能になりました。しかし、SMALは、猫からカバまで多くの種に対して一般的なモデルであり、さまざまな動物の多様な体型を描写できますが、大きな耳の範囲などの犬の品種の独特で微細な詳細を描写することはできません。この問題を解決するために、ETH Zurich、Max Planck Institute for Intelligent Systems、Germany、IMATI-CNR、Italyの研究者たちは、正しく犬を表現する最初のD-SMALパラメトリックモデルを提供しています。また、人と比較して、犬は比較的少量のモーションキャプチャデータしか持っておらず、そのデータのうち座ったり寝そべったりする姿勢はめったにキャプチャされません。そのため、現在のアルゴリズムでは、特定の姿勢で犬を推測することが困難です。たとえば、歴史的データから3Dポーズの事前に学習すると、立ち上がったり歩いたりする姿勢に偏ってしまいます。一般的な制約を使用することで、この事前情報を弱めることができますが、ポーズの推定は非常に未解決となります。この問題を解決するために、彼らは、(地形)動物をモデリングする際に見落とされていた物理的タッチに関する情報を利用しています。つまり、重力の影響を受けるため、地面に立ったり、座ったり、寝転がったりすることができます。複雑な自己遮蔽のある困難な状況では、彼らは地面接触情報を使用して複雑な犬のポーズを推定する方法を示しています。人間のポーズ推定において地面面制限が使用されてきましたが、四足動物にとっては潜在的な利点が大きいです。四本足は、より多くの地面接触点、座ったり寝そべったりしたときにより多くの体部位が隠れ、より大きな非剛体変形を示唆しています。以前の研究のもう一つの欠点は、再構築パイプラインがしばしば2D画像で訓練されていることです。対応する2D画像と共に3Dデータを収集することは困難です。そのため、再投影すると視覚的証拠に近くなりますが、視野方向に沿って歪んでいる位置や形状を予測することがあります。異なる角度から見ると、3D再構築が誤った場合があります。対応するデータがないため、遠くまたは隠れた体の部分をどこに配置すべきかを決定するための十分な情報がないためです。彼らは再び、地面接触のシミュレーションが有益であることを発見しました。結合された2Dと3Dデータを手動で再構築（または合成）する代わりに、より緩い3D監視方法に切り替えて、地面接触ラベルを取得します。アノテーターには、犬の下の地面が平らかどうかを指示し、平らである場合は3D動物の地面接触点を追加で注釈するように求めます。これは、アノテーターに実際の写真を提示することで実現されます。図1 は、BITEが単一の入力画像から犬の3D形状と姿勢を推定できるようになったことを示しています。このモデルは、様々な品種やタイプ、そして訓練ポーズの範囲外である困難なポーズ、たとえば地面に座ったり寝そべったりすることができます。彼らは、単一の画像から表面を分類し、接点をかなり正確に検出するようにネットワークを教育できることがわかりました。これらのラベルはトレーニングだけでなく、テスト時にも使用できます。最新の最先端モデルであるBARCに基づいて、再構築システムはBITEと呼ばれています。彼らは、新しいD-SMAL犬モデルを初期の荒い適合ステップとして使用してBARCを再トレーニングします。その後、結果の予測を最近作成したリファインメントネットワークに送信し、接地損失を使用してカメラの設定と犬のスタンスの両方を改善するためにトレーニングします。テスト時にも接地損失を使用して、テスト画像に完全に自律的に適合を最適化することができます（図1を参照）。これにより、再構築の品質が大幅に向上します。BARCポーズ事前に対するトレーニングセットにそのようなポーズが含まれていなくても、BITEを使用して（局所的に平面的な）地面に正しく立つ犬を取得したり、座ったり横たわったりといった姿勢で現実的に再構築したりすることができます。3D犬再構築に関する先行研究は、主観的な視覚評価または写真に戻って2D残差を評価することによって評価されており、深度に関連する不正確さを投影しています。彼らは、客観的な3D評価の欠如を克服するために、実際の犬をさまざまな視点から3Dスキャンして、3D真実値を持つ半合成データセットを開発しました。彼らは、この新しいデータセットを使用して、BITEとその主要な競合他社を評価し、BITEがこの分野の新しい標準を確立することを示しています。彼らの貢献の要約は以下の通りです： 1. SMALから開発された、新しい、犬種固有の3DポストureおよびフォームモデルであるD-SMALを提供します。 2.同時に地面の局所平面を評価するためのニューラルモデルであるBITEを作成します。BITEは、信じられる地面接触を促進します。 3.モデルを使用する前に、（必然的に小さい）先行モデルでエンコードされたものとは非常に異なる犬の位置を回復することが可能であることを示します。 4. StanfordExtraデータセットを使用して、単眼カメラによる3Dポストure推定の最先端を改善します。 5.実際の犬のスキャンに基づく半合成3Dテストコレクションを提供し、真の3D評価への移行を促進します。

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