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「2024年に必ず試してみるべきトップ15のベクターデータベース」

イントロダクション迅速に進化するデータサイエンスの風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的な保存、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。本稿では、ベクトルデータベースの定義と意義を探求し、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に検討すべきトップ15のベクトルデータベースについて詳細な概要を提供します。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、本質的にはベクトル化されたデータを効率的に処理するために設計されています。伝統的なデータベースが構造化データの保存に優れているのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間におけるデータポイントの管理に特化しており、人工知能、機械学習、および自然言語処理のアプリケーションに理想的です。ベクトルデータベースの目的は、ベクトル埋め込み、類似検索、高次元データの効率的な処理を支援する能力にあります。伝統的なデータベースは非構造化データに苦労する場合があるのに対し、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係性や類似性が重要なシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。ベクトルデータベース vs 伝統的なデータベース側面伝統的なデータベースベクトルデータベースデータの種類テーブル形式の単純なデータ（単語、数字）。専用の検索を行う複雑なデータ（ベクトル）。検索方法正確なデータの一致。近似最近傍探索（Approximate Nearest Neighbor、ANN）を使用した最も近い一致。検索手法標準的なクエリメソッド。ハッシュやグラフベースの検索など、ANNに特化した手法。非構造化データの処理予め定義された形式の不足により困難。…

Google DeepMind（グーグルディープマインド）が「GNoME（グノーム）」を発表：新素材の安定性を予測し、探索の速度と効率を劇的に向上させる新しいディープラーニングツール

無機結晶は、コンピュータチップ、バッテリー、太陽電池など、現代の多くの技術にとって不可欠です。安定した結晶は、細心の注意を払った試験の結果として数ヶ月かけて生まれるものであり、溶解しないため、新たな技術の実現には不可欠です。研究者たちは、限られた成果しか挙げられなかった高価な試行錯誤の実験を行ってきました。彼らは既存の結晶を修正したり、他の元素の組み合わせを試したりして、新しい結晶構造を探しました。材料プロジェクトなどによって牽引される計算手法のおかげで、過去10年間には28,000以上の新しい材料が見つかりました。これまで、実験的に有効な材料を信頼性の高い予測できるAI技術の能力は大きな制約でした。ローレンスバークレー国立研究所とGoogle DeepMindの研究者は、Natureに2つの論文を発表し、自律的な材料合成のためのAI予測の可能性を示しました。この研究では、800年分に相当する約2.2百万の結晶が発見されました。彼らの新しいディープラーニングツールである材料探索のためのグラフネットワーク（GNoME）は、新しい材料の安定性を予測し、発見のスピードと効率を大幅に改善しました。GNoMEは、大量の新しい材料の発見と開発におけるAIの約束を具現化しています。世界中のさまざまな研究室で行われた独立した取り組みによって、これらの新しい構造の中から736個が生み出されました。 GNoMEの導入により、技術的に可能な材料の数は2倍に増加しました。その2.2百万の予測のうち、38万個が安定性の高さから実験的な合成の可能性が最も高いとされています。次世代の電気自動車の効率向上に貢献する新しいバッテリーの材料や、スーパーコンピューターを駆動する超伝導体などが、これらの候補材料に含まれます。 GNoMEは最先端のGNNモデルの一つです。GNNの入力データは原子のつながりに類似したグラフで表されるため、新しい結晶材料の発見に適しています。 GNoMEを訓練するために最初に使用された結晶構造と安定性のデータは、Materials Projectを通じて公開されています。トレーニング手法としての「アクティブラーニング」の使用は、GNoMEの効率を大幅に改善しました。研究者たちはGNoMEを使用して新しい結晶候補を生成し、その安定性を予測しました。彼らは進行中のトレーニングサイクル全体でモデルの性能を評価するため、物理学、化学、材料科学の分野で確立された計算手法である密度汎関数理論（DFT）を使用して原子構造を理解し、結晶の安定性を評価するための反復的なチェックを行いました。モデルトレーニングは高品質なトレーニングデータを使用してプロセスに戻されました。研究結果は、先行の最新モデルによる外部ベンチマークによって指標が設定されている状態から、材料の安定性予測の発見スピードを約50％から80％に向上させたことを示しています。このモデルの効率の向上により、各発見に必要な計算能力が10％未満から80％以上に向上しました。これらの効率の向上は、AI駆動の材料合成のさらなる進展の道を開くものです。自律型のラボは、Materials Projectの材料を使用し、GNoMEの安定性情報を活用して、41以上の新しい材料を生み出しました。これはAI駆動の材料合成の更なる進展を可能にする道を開いたものです。 GNoMEの予測は科学コミュニティに公開されています。研究者たちはその化合物を解析し、380,000の材料をオンラインデータベースに追加するMaterials Projectに提供します。これらのリソースの助けを借りて、科学コミュニティが無機結晶の研究をさらに追求し、機械学習技術の潜在能力を実験のガイドラインとして実現することを願っています。

2024年のデータサイエンス向けトップ15のベクトルデータベース：包括的ガイド

導入データサイエンスの急速に変化する風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的なストレージ、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。この記事では、ベクトルデータベースの定義と重要性を探り、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に考慮すべきトップ15のベクトルデータベースの詳細な概要を提供します。ベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、本質的にはベクトル化されたデータを効率的に処理するよう設計されています。従来のデータベースが構造化データのストレージに優れているのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間でデータポイントを管理することに特化しており、人工知能、機械学習、自然言語処理などのアプリケーションに理想的です。ベクトルデータベースの目的は、ベクトル埋め込み、類似性検索、高次元データの効率的な処理を容易にする能力にあります。従来のデータベースが非構造化データに苦労するかもしれない状況において、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係や類似性が重要なシナリオで優れた性能を発揮します。プロジェクトに適したベクトルデータベースの選び方プロジェクトに適したベクトルデータベースを選ぶ際には、以下の要素を考慮してください：データベースをホストするためのエンジニアリングチームはありますか？それとも完全に管理されたデータベースが必要ですか？ベクトル埋め込みを持っていますか？それともベクトルデータベースによる生成が必要ですか？バッチ処理やオンライン処理などのレイテンシー要件チーム内の開発者の経験与えられたツールの学習曲線ソリューションの信頼性実装とメンテナンスのコストセキュリティとコンプライアンス 2024年のデータサイエンスにおけるトップ15のベクトルデータベース 1. Pinecone ウェブサイト：Pinecone オープンソース：いいえ GitHubスター数：836 問題解決： Pineconeはクラウドネイティブなベクトルデータベースで、シームレスなAPIと煩雑なインフラストラクチャを提供しています。ユーザーはインフラストラクチャを管理する必要がなく、AIソリューションの開発と拡大に集中することができます。Pineconeはデータの素早い処理に優れており、メタデータフィルターとスパース-デンスインデックスをサポートして正確な結果を提供します。主な特徴：…

「PGXMANを紹介する：PostgreSQLの拡張機能マネージャーとの出会い」

手動で更新する代わりに、それぞれのPostgres拡張機能を独立して管理するのではなく、それらをあなたのプロジェクト管理ワークフローにドラッグアンドドロップできますか？それは素晴らしいことではないでしょうか？それは希望が実現したものです。PGXMANの導入によりその希望がかなえられました。クリック数回またはコマンド数回でPostgres拡張機能をインストール、更新、アンインストールするだけで完了する世界を思い描いてみてください。新しいバージョンをウェブで検索したり、依存関係を管理したり、手動で更新したりする必要はありません。Pgxmanがそれらすべてを処理してくれるので、素晴らしいアプリケーションの作成に集中することができます。 Postgresデータベースを強化するための最も効果的な方法の1つは、拡張機能を使用することです。これには苦労することもありますが、それにはPGXMANへの感謝の気持ちがあります。Postgres拡張機能のインストールや管理において、Pgxmanは救世主となります。 PGXMANとは？ PGXMANは、Postgres拡張機能パッケージマネージャーです。これを使用すると、拡張機能のインストールや更新が簡単になります。拡張機能間の依存関係の管理も利点の1つです。Postgres拡張機能を自分のアプリケーションに組み込みたい開発者にとって、PGXMANは貴重なツールです。 PGXMANの機能 PGXMANは、拡張機能を保存するためにパッケージリポジトリを使用します。パッケージリポジトリには、各拡張機能の詳細（名前、バージョン、依存関係など）が保存されます。Pgxmanはこの情報を使用して拡張機能をインストール、更新、削除することができます。 Pgxmanの利点 Pgxmanを使用すると、以下の利点があります： PGXMANは、拡張機能の検索、インストール、更新を簡単に行うことができます。 PGXMANは、拡張機能の依存関係を自動的に処理することができます。 PGXMANを使用すると、最新の拡張機能を簡単に維持することができます。 PGXMANのコミュニティは強力でサポートも充実しており、多くのユーザーや開発者がプロジェクトに貢献しています。 Pgxmanの始め方以下のコマンドでpgxmanをインストールし、始めることができます： pip install pgxman 以下のコマンドを使用すると、pgxmanをインストールした後、拡張機能を追加することができます： pgxman install <extension-name> 以下のコマンドを使用すると、pgxmanを使用して拡張機能を更新することもできます： pgxman…

「GPUの加速なしで大規模なシーンをリアルタイムでマッピングできるのか？このAI論文は、高度なLiDARベースの位置特定とメッシュ作成のために「ImMesh」を紹介します」

実際の世界にマッチする仮想環境を提供することで、メタバース、VR / AR、ビデオゲーム、物理シミュレータを含む3Dアプリケーションの広範な普及が人間の生活スタイルを向上させ、生産効率を向上させています。これらのプログラムは、実際の環境の複雑なジオメトリーを代表する三角形メッシュに基づいています。現在のほとんどの3Dアプリケーションは、オブジェクトモデリングの基本ツールとして、頂点と三角形の面を集めた三角形メッシュに依存しています。レンダリングとレイトレーシングの最適化と高速化の能力に無鉄砲であり、センサーシミュレーション、高密度マッピングと測量、剛体力学、衝突検出などでも有用です。しかし、現在のメッシュは、大規模なシーンメッシュの大量生産の能力を妨げるCADソフトウェアを使用して作成された優れた3Dモデラーの出力であることがほとんどです。そのため、3D再構成コミュニティでは、特に大規模なシーンに対して実時間のシーン再構成が可能な効率的なメッシュアプローチの開発が注目されています。コンピュータ、ロボット工学、3Dビジョンにおける最も困難な課題の1つは、センサー測定から大規模シーンのリアルタイムメッシュ再構成です。これには、近くにある三角形の面でシーン表面を再作成し、エッジで接続する必要があります。幾何学的なフレームワークを高い精度で構築することは、この困難な課題にとって不可欠であり、実世界の表面で三角形の面を再構築することも重要です。リアルタイムなメッシュ再構成と同時位置推定の目標を達成するために、香港大学と南方科技大学の最近の研究では、ImMeshというSLAMフレームワークが紹介されています。 ImMeshは、正確で効率的な結果を提供するために協力して作動する4つの相互依存モジュールに依存する、細心の注意を払って開発されたシステムです。 ImMeshは、メッシュ再構成と同時にローケライゼーションを達成するためにLiDARセンサーを使用しています。 ImMeshには、以前の研究で構築された新しいメッシュ再構成アルゴリズムであるVoxelMapが含まれています。具体的には、提案されたメッシングモジュールはボクセルを使用して3次元空間を分割し、新しいスキャンからポイントを含むボクセルを迅速に特定することができます。効率的なメッシングの次のステップは、次元を減少させることであり、これによりボクセルごとの3Dメッシュ化の問題が2Dの問題に変換されます。最後の段階では、ボクセル単位のメッシュのプル、コミット、プッシュプロシージャを使用して三角形面をインクリメンタルに再作成します。チームは、これが従来のCPUを使用して大規模なシーンの三角形メッシュをオンラインで再作成するための最初の公開努力であると主張しています。研究者は合成データと実世界のデータを使用して、ImMeshの実行時間のパフォーマンスとメッシュ化の精度を徹底的にテストし、その結果を既知のベースラインと比較してどれだけうまく機能するかを確認しました。まず、まとめてデータを収集することで、データ収集中にメッシュが迅速に再構築されていることを確認するために、メッシュのライブビデオデモを示しました。その後、異なるシナリオで4つの別々のLiDARセンサーによって取得された4つの公開データセットを使用して、ImMeshを徹底的にテストしてシステムのリアルタイム能力を検証しました。最後に、実験3でのImMeshのメッシング性能を既存のメッシングベースラインと比較してベンチマークを確立しました。結果によると、ImMeshはすべてのアプローチの中で最高の実行時間パフォーマンスを維持しながら、高いメッシング精度を達成しています。彼らはまた、LiDARポイントクラウドの補強にImMeshを使用する方法を実証しています。この方法は、生のLiDARスキャンよりも密集して広い視野（FoV）を持つ規則的なパターンで補強ポイントを生成します。アプリケーション2では、彼らは自分たちの作品をR3LIVE ++およびImMeshと組み合わせることで、シーンのテクスチャ再構築の目標を損なうことなく達成しました。チームは、空間解像度に関してはスケーラブル性に乏しいという大きな欠点を強調しています。固定された頂点密度のため、ImMeshは大きな平らな表面を扱う際に数多くの小さな面を非効率的に再構築する傾向があります。提案されたシステムにはまだループ補正メカニズムがないため、これが2番目の制限です。これは、再訪問領域での累積ローカリゼーションエラーによる徐々のドリフトの可能性があることを意味します。再訪問の問題が発生すると、再構築結果が一貫していないかもしれません。LiDARポイントクラウドを使用したループ識別の最近の作業をこの作業に取り込むことで、研究者はこの問題を克服するのに役立ちます。ループ検出アプローチを利用することで、リアルタイムでループを識別し、ドリフトの影響を軽減し、再構築結果の信頼性を高めるためにループ補正を実装することが可能になります。

ブログ執筆のための20の最高のChatGPTプロンプト

デジタル時代において、コンテンツこそ王であり、高品質で魅力的なブログ記事を一貫して作成できる能力は、どの作家、マーケター、ビジネスオーナーにとっても重要なスキルです新鮮で関連性のあるコンテンツの需要がますます高まる中で、アイデアを生み出し、記事の構成を固め、それぞれの作品がターゲットユーザーに共鳴するようにすることがよくある課題です...

「AIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的ガイド（パート2）」

「著者注：本記事はAIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的なガイドのパート2として書かれていますパート1はこちらでご覧いただけます『包括的なガイド…』の続きへようこそ」

オープンLLMリーダーボード：DROPディープダイブ

最近、新たに3つの新基準がOpen LLM Leaderboardに追加されました。Winogrande、GSM8k、そしてDROPです。これらはEleutherAI Harnessの再現実装を使用しています。DROPのスコアをざっと見てみると、f1スコアでほとんどのモデルが10点以下という奇妙な現象が起こっていることがわかりました。私たちはこの問題を深く掘り下げ、何が起こっているのかを理解するために調査を行いました。一緒に調査結果を見ていきましょう！初期の観察結果 DROP（段落に対する離散的な推論）は、モデルが英語の段落から関連する情報を抽出し、それらに対して離散的な推論手法（例えば、ソートやアイテムの数え上げなどを行い、正解にたどり着く）を実行する必要がある評価です（例は下の表を参照してください）。使用される評価指標はカスタムのf1スコアと完全一致スコアです。 DROPをOpen LLM Leaderboardに3週間前に追加しましたが、事前学習モデルのf1スコアは予想外の傾向を示しました。DROPのスコアをARC、HellaSwag、TruthfulQA、MMLUのリーダーボードの元々の平均（モデル全体のパフォーマンスの合理的な代理）と比較したとき、優れたモデルほどDROPのスコアも良い関連性があると予想していました。しかし、それは一部のモデルにしか当てはまらず、他のすべてのモデルのDROPのf1スコアは10点未満でした。正規化の問い合わせこの驚くべき振る舞いに対する最初の深い調査中に、正規化ステップが意図した通りに機能していない可能性があることがわかりました。いくつかのケースでは、正規化が正しい数値の回答を無視してしまっていました。具体的には、数値の回答の後に空白文字（スペース以外の改行など）が続いていた場合に正規化が無視されていました。以下に例を示します。生成結果が10\n\nPassage: The 2011 census recorded a population of 1,001,360で、正解が10である場合を見てみましょう。正規化は生成結果と正解の両方に対して複数のステップで行われます：区切り文字での分割 |、-、または. を使って分割します。生成結果の先頭のシーケンス 10\n\nPassage:…

「機械学習をマスターするための10のGitHubリポジトリ」

ブログは機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどをカバーしており、MLをマスターし、夢の仕事を確保するための情報を提供しています

Machine learning

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー – インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI開発プロセスをプログラムソリューションに変換することで、AIの開発を迅速かつ実用的に行いますSnorkel AIは、独自のデータと知識を使用して、企業が独自のワークロードに対して動作するAIを開発することを可能にします

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