Search Results 調査

「AIと働き方の未来：AI時代における労働力の再教育」

AIは私たちの働き方を変えつつあり、それは想像以上の速さで進行しています毎週1億人以上が既にChatGPTを利用しており、半数以上の従業員がAIツールを仕事で使用していると回答しています確かにAIは特定の人々が仕事をより良く遂行するのに役立つでしょうが、多くの人々は未だに使用方法や利点について疑問を抱いています...

「データウェアハウジング入門ガイド」

データウェアハウスの主要なコンポーネント、アーキテクチャ、ベストプラクティス、課題、利点を探求してください

このAI論文は、「GREAT PLEA」倫理的フレームワークを提案しています：医療における責任あるAIのための軍事に焦点を当てたアプローチ

ピッツバーグ大学、ウェル・コーネル・メディシン、テレメディシン＆先進テクノロジー研究センター、統合失調症（USU）、ブルック陸軍医療センター、およびピッツバーグ医療センターの研究者グループは、特に透明性、バイアスモデリング、倫理的意思決定に焦点を当てた、保健医療における創発AIの倫理的原則を調査しました。彼らはGREAT PLEA原則と呼ばれるフレームワークを提案しました。これは、ガヴァナビリティ、リライアビリティ、エクイティ、アカウンタビリティ、トレーサビリティ、プライバシー、法的性質、共感、およびユートニカを表しています。フレームワークは、創発AIの統合から生じる倫理的ジレンマに対処するために、これらの原則の積極的な採用と拡大を提唱しています。この研究では、軍事と医療の共通した迅速な意思決定の必要性を強調しながら、医療における創発AIの変革的な可能性を探求し、透明性やバイアスなどの倫理的懸念に注目しています。また、軍事倫理に触発された実践的な枠組みを紹介しており、創発AIを医療に統合する際の倫理的な課題に対処するために、ガヴァナンス、公平さ、および意思決定プロセスにおける共感を重視しています。軍事や医療を含むさまざまな分野でAIの役割が拡大していることは、倫理的考慮の必要性を強調しています。この研究では、米国国防総省とNATOが軍事AIの倫理を公開したことを指摘しています。また、臨床部門の代替案など、医療におけるAIの影響を探求し、創発AIの変革的な可能性に焦点を当てています。医療における創発AIのための特定の倫理的原則の欠如を強調しています。軍事と医療部門でのAIの優先事項の収束が強調されています。この研究では、医療における創発AIのために軍事に触発された倫理的原則を提案しています。研究者は、ガヴァナビリティ、リライアビリティ、エクイティ、アカウンタビリティ、トレーサビリティ、プライバシー、法的性質、共感、およびユートニカなどの問題に対処するためのGREAT PLEA原則を作成するために、軍事と医療の倫理的な懸念を対比させています。研究者は、医療における創発AIシステムについて、エンドユーザーにその能力と限界の認識を確保するための教育の重要性を強調し、透明性と文書化を重視しています。さらに、研究チームは、患者ケアの改善と同時に、人間の創造性、生産性、問題解決能力の向上の道徳的意義も強調しています。まとめると、この研究では、創発AIを医療に組み込むために、軍事に触発された「GREAT PLEA」という倫理的原則のセットを提案しています。このフレームワークは、透明性、文書化、およびトレーサビリティの重要性を強調し、医療実践における信頼性を向上させ、倫理基準を維持するものです。エンドユーザーへの教育と創発AIにおける倫理的な課題に積極的に取り組むことによって、患者ケアの改善を図ることが重要です。この記事の元の投稿はこちらからご覧いただけます。また、MarkTechPostでご覧いただけます。

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

「Pythonのif not文は、プログラムのフローを制御するための強力なツールです特定の条件が偽であるかどうかをテストしたり、条件式の結果を反転させるためによく使用されますこのセクションでは、if not文の構文と例について探求します...」

1. データサイエンティストになるべきでない理由 2. データサイエンティストの仕事の種類が合わない 3. 高度な技術と数学的なスキルが必要 4. 長時間の作業とプレッシャーに耐える必要がある 5. プログラミングが苦手な人には適していない 6. 単調な作業が多い場合がある 7. ビジネスとの連携が重要な役割を果たす場合もある Note The translation provided assumes that the text is asking for 7 reasons why you

「データサイエンスは本当にあなたにとって適切なキャリア選択ですか？それは状況によりますだからこそ、私たちはデータプロフェッショナルの洞察を含んだ主観的なガイドをまとめました」

Career Advice

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

「CMU研究者がDiffusion-TTAを発表：類まれなテスト時間適応のために生成的フィードバックで識別的AIモデルを高める」

拡散モデルは、複雑なデータ分布から高品質なサンプルを生成するために使用されます。識別的な拡散モデルは、教師あり分類や回帰のようなタスクにおいて、与えられた入力データに対してラベルまたは出力を予測することを目指して拡散モデルの原則を活用します。識別的な拡散モデルは、不確実性の扱い方の向上、ノイズに対する強さ、データ内の複雑な依存関係の捕捉などの利点を提供します。生成モデルは、新しいデータ点の学習データ分布からの偏差を定量化することで、異常値や外れ値を識別することができます。通常、これらの生成モデルと識別モデルは競合する代替手段と考えられています。カーネギーメロン大学の研究者は、生成逆と識別モデルの繰り返し推論の利点と、識別モデルの適応能力を利用する方法で、推論段階でこれらの2つのモデルを結合させました。チームは、Diffusion-TTA (Diffusion-based Test Time Adaptation) モデルを構築しました。このモデルは、画像の分類器、セグメンタ、および深度予測モデルの方法を使用して、個々の未ラベルの画像に適応させ、その出力を使用して画像拡散モデルの条件付けを変調させ、画像拡散を最大化します。彼らのモデルはエンコーダーデコーダーアーキテクチャに似ています。事前に訓練された識別モデルは、画像を仮説（オブジェクトのカテゴリラベル、セグメンテーションマップ、深度マップなど）にエンコードします。これを事前に訓練された生成モデルの条件付けとして使用して画像を生成します。 Diffusion-TTA は、ImageNet およびその派生データセットを含む既存のベンチマークで、インサイドおよびアウトサイドのインスタンスに対して画像分類器の適応を効果的に行います。彼らは画像再構成損失を使用してモデルを微調整します。適応は、拡散尤度の勾配を識別モデルの重みに逆伝播させることで、テストセットの各インスタンスに対して行われます。彼らは、彼らのモデルがこれまでの最先端のTTA手法を上回り、複数の識別的および生成的な拡散モデルのバリアントに対して効果的であることを示しています。研究者はさまざまな設計の選択肢に対する除去分析を示し、拡散-TTA が拡散時間ステップ、各ステップごとのサンプル数、およびバッチサイズのようなハイパーパラメータとどのように変化するかを調査しました。また、異なるモデルパラメータの適応効果を学習しました。研究者は、Diffusion-TTA が一貫して Diffusion Classifier を上回ることを示しています。彼らは、（事前に訓練された）識別モデルの重み初期化により、識別モデルが生成損失に対して過学習しないため、このトリビアルな解に収束しないと推測しています。総括すると、過去には生成モデルは画像分類器やセグメントのテスト時の適応に使用されてきました。しかし、ジョイント識別タスク損失と自己教師付き画像再構成損失の下で Diffusion-TTA モデルを共同トレーニングさせることで、効率的な結果を得ることができます。

「DreamSyncに会ってください：画像理解モデルからのフィードバックを用いてテキストから画像の合成を改良する新しい人工知能フレームワーク」

カリフォルニア大学南部、ワシントン大学、バール・イラム大学、およびGoogle Researchの研究者は、人間の注釈、モデルアーキテクチャの変更、または強化学習の必要性を排除して、拡散ベースのテキストから画像への変換（T2I）モデルにおける整列と美的魅力の向上の問題に取り組むDreamSyncを紹介しました。これは、候補画像を生成し、Visual Question Answering（VQA）モデルを使用して評価し、テキストから画像へのモデルを微調整することにより、その目的を達成しています。以前の研究では、TIFAなどのVQAモデルを使用してT2I生成を評価することが提案されていました。 TIFAでは、4Kのプロンプトと25Kの質問を使用して、12のカテゴリにわたる評価を実施できます。 SeeTrueやRLHFなどのトレーニング関連手法やトレーニングアダプタなどは、T2Iの整列に取り組んでいます。 SynGenやStructuralDiffusionなどのトレーニングフリーテクニックは、整列の推論を調整します。 DreamSyncは、特定のアーキテクチャやラベル付きデータに依存せずに、ユーザーの意図と美的な魅力に対する忠実度を向上させるT2Iモデルの課題に取り組むためのモデル非依存のフレームワークを採用しています。ビジュアル-言語モデル（VLM）を利用して生成された画像と入力テキストとの相違点を特定するモデル非依存のフレームワークを導入しています。この方法では、複数の候補画像を作成し、VLMを使用して評価し、T2Iモデルを微調整します。 DreamSyncはベースラインの手法を上回る画像の整列を提供し、さまざまな画像特性を向上させることができ、整列改善に限定されない応用範囲を持っています。 DreamSyncは、VLMからのフィードバックを使用してT2I生成の整列を行うためのモデル非依存のフレームワークを採用しています。このプロセスでは、プロンプトから複数の候補画像を生成し、それらをテキストの忠実度と画像の美的魅力のために専用のVLMで評価します。 VLMのフィードバックによって選択された最良の画像は、収束するまで反復してT2Iモデルを微調整するために使用されます。また、反復的なブートストラッピングを導入し、VLMを教師モデルとして使用して、T2Iモデルのトレーニングのためのラベルのないデータをラベル付けします。 DreamSyncは、SDXLとSD v1.4のT2Iモデルの両方を向上させ、SDXLの3つのイテレーションでは、TIFAで忠実度が1.7ポイントおよび3.7ポイント向上しました。ビジュアルの美的感覚も3.4ポイント向上しました。DreamSyncをSD v1.4に適用すると、TIFAで忠実度が1.0ポイント向上し、絶対スコアが1.7ポイント増加し、美的感覚が0.3ポイント向上します。比較研究では、DreamSyncは整列においてSDXLを上回り、より適切なコンポーネントを持つ画像と3.4個の正しい回答を生成します。それはTIFAとDSGのベンチマークで視覚的な忠実度を妥協することなく優れたものを達成し、反復による徐々の改善を示しています。結論として、DreamSyncは難しいT2Iベンチマークで評価された多目的なフレームワークであり、配布内および配布外の設定の両方で整列と視覚的魅力の重要な改善を示しています。このフレームワークは、ビジョン-言語モデルからの二重フィードバックを組み込んでおり、人間の評価と好み予測モデルによって検証されています。 DreamSyncの将来の改善点には、ミスアライメントの特定のための詳細なアノテーション（バウンディングボックスなど）を使用したフィードバックの作成が含まれます。各イテレーションでプロンプトを調整することにより、テキストから画像への合成において特定の改善を目指します。言語構造と注意マップの探求により、属性-オブジェクトの結びつきを向上させることを目指しています。人間のフィードバックで報酬モデルをトレーニングすることで、生成された画像をユーザーの意図に合わせることができます。DreamSyncの応用範囲を他のモデルアーキテクチャに拡大し、パフォーマンスの評価および多様な設定での追加の研究を行うことは、現在の調査の領域です。

「クオリティデータ分析の美学」

数週間前、私は品質の高い洞察を生成するためのシステムの構築について書きましたプロセス、ツールなどの領域に取り組むことで、チームの成果を向上させる方法を示しました...

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サイバーセキュリティが食品と農業を守る