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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...

「PyTorchでのSoft Nearest Neighbor Lossの実装方法」

表現学習は、深層ニューラルネットワークによって与えられたデータセット内の最も顕著な特徴を学習するタスクです通常は教師あり学習の範囲で暗黙的に行われる課題であり、それは...

「誰がどの役職を担当しますか？AIの視点から見た職業の役割」

2020年12月、私はオックスフォード大学のグループとともに、生成言語モデルにおける偏見を調査する論文の執筆を開始しました私たちは職業や...

サークルブームのレビュー：最高のAIパワードソーシャルメディアツール？

「サークルブームの参考文献として、サークルブームの力を発見してみてくださいそれは最高のAIパワードソーシャルメディアツールですか？」

circleboom

「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

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...

Machine learning

「Daskデータフレームのパーティションサイズについて知りたいことのほとんどすべて」

最近、私と同僚は、高負荷の大規模なサービスに取り組んでおり、Xgboost機械学習モデルと分散データ処理と予測のためのツールとしてDaskを使用しています…

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

韓国大学の研究者たちは、HierSpeech++を発表しました：高品質で効率的なテキスト読み上げと声の変換のための画期的なAIアプローチ

韓国大学の研究者たちは、HierSpeech++という新しい音声合成器を開発しました。この研究は、堅牢で表現豊かで自然で人間らしい合成音声を作り出すことを目的としています。チームは、テキスト-音声の対応データセットに頼らずにこれを達成し、既存モデルの短所を改善することを目指しました。HierSpeech++は、音声合成における意味論的な空間と音響的な表現とのギャップを埋めることを目的として設計され、スタイルの適応を改善します。これまで、LLMに基づくゼロショット音声合成には制約がありました。しかし、HierSpeech++はこれらの制約に対処し、推論速度の遅さに関連する問題を解決するために開発されました。HierSpeech++は、テキストとイントネーションのプロンプトに基づいて自己教師あり音声とF0表現を生成するテキスト-ベクトルフレームワークを活用することで、LLMベースおよび拡散ベースのモデルを上回るパフォーマンスを発揮することが証明されています。これらの高速化、堅牢性の向上、品質の進歩により、HierSpeech++は強力なゼロショット音声合成器として位置付けられています。 HierSpeech++は、事前トレーニングなしで音声を生成するための階層的なフレームワークを使用しています。テキストとイントネーションのプロンプトに基づいて自己教師ありのアドレスとF0表現を開発するために、テキスト-ベクトルフレームワークを採用しています。音声は、階層的なバリアショナルオートエンコーダーと生成されたベクトル、F0、および音声プロンプトを使用して生成されます。この方法には、効率的な音声の超解像度フレームワークも含まれています。包括的な評価では、対数スケールメルエラー距離、音声品質の知覚評価、ピッチ、周期性、音声/非音声F1スコア、自然さ、平均評価スコア、音声の類似性MOSなど、ロスケールのメトリックスと主観的なメトリックスを備えたさまざまな事前トレーニングモデルと実装が使用されます。 HierSpeech++はゼロショットのシナリオで優れた自然さを実現し、堅牢性、表現力、話者の類似性を向上させます。自然さ、平均評価スコア、音声の類似性MOSなどの主観的なメトリックスが音声の魅力を評価するために使用され、その結果、HierSpeech++は真実の音声を上回る性能を示しました。音声の自然さをさらに向上させるために、16 kHzから48 kHzへの音声の超解像度フレームワークも取り入れられました。実験結果はまた、HierSpeech++における階層的なバリアショナルオートエンコーダーがLLMベースのモデルおよび拡散ベースのモデルに優れていることを示し、堅牢なゼロショット音声合成器となっています。また、ノイズのあるプロンプトでのゼロショットテキスト音声合成が、見知らぬ話者からの音声生成におけるHierSpeech++の有効性を検証することも明らかにされました。階層的な合成フレームワークは、柔軟なイントネーションと声のスタイルの転送も可能にし、合成音声をさらに柔軟にします。まとめると、HierSpeechはゼロショット音声合成において人間レベルの品質を達成するための効率的かつ強力なフレームワークを提供します。意味モデリング、音声合成、超解像度、イントネーションと声のスタイルの転送の切り離しにより、合成音声の柔軟性が向上します。このシステムは、小規模なデータセットでも堅牢性、表現力、自然さ、話者の類似性の向上を実証し、推論速度を大幅に向上させます。この研究では、クロスリンガルおよび感情制御可能な音声合成モデルへの拡張の可能性も探求されています。

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

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