Search Results 18

ピザの味を最大限に引き出すために

多くの人々はピザが好きで、辛いものやヴィーガン、ベジタリアン、ペスカタリアン、肉食、マキャヴェリアン、あるいはシンプルなチーズ好きなど、さまざまな好みがあります考えてみてください...

初心者におすすめのベストオンラインビジネス（年間100万ドル以上の収入を得るための4つの簡単なステップ）

この記事を読んだ後、もう起業を始めることを避ける言い訳はありません

このAI研究レビューでは、衛星画像とディープラーニングの統合による資産ベースの貧困の測定について探求しています

ルンド大学とハルムスタッド大学の研究者は、衛星画像と深層機械学習による貧困推定の説明可能なAIに関するレビューを実施しました。透明性、解釈性、およびドメイン知識を重視したこの32の論文の分析により、説明可能な機械学習のこれらの重要な要素はバラつきがあり、貧困と福祉の科学的な洞察と発見の要求を完全に満たすことができないことが明らかになっています。この研究では、調査データをグラウンドトゥルースとして貧困/富を予測し、都市部および農村地域に適用し、深層ニューラルネットワークを含む32の論文を分析することで、これらのコア要素の状況のバラつきを明らかにしています。現在の状況は、貧困と福祉に関する洞察に対する科学的な要件を満たしていないと論じています。このレビューは、開発コミュニティ内での広範な普及と受け入れの重要性を強調しています。導入部では、脆弱なコミュニティの特定と貧困の決定要因の理解における課題について言及し、情報のギャップと家計調査の制約を引用しています。深層機械学習と衛星画像がこれらの課題の克服に役立つ可能性を強調し、科学的なプロセスでの説明可能性、透明性、解釈性、およびドメイン知識の必要性を強調しています。調査データ、衛星画像、および深層ニューラルネットワークを使用した貧困/富の予測における説明可能な機械学習の状況を評価することで、広範な普及と開発コミュニティ内での受け入れを促進することが目的です。総合的な文献レビューを行い、特定の基準を満たす32の研究を分析した結果、説明可能な機械学習のコア要素である透明性、解釈性、およびドメイン知識の状況は、科学的な要件を満たすことができず、バラつきがあります。解釈性と説明性は弱く、モデルを解釈したり予測データを説明したりするための努力が限られています。ドメイン知識は、選択のための特徴ベースのモデルではよく使用されますが、他の側面ではあまり使用されていません。実験結果は、富の指標の制約や低解像度衛星画像の影響などの洞察を示しています。一つの論文は、ドメイン知識の強い仮説と肯定的な評価によって際立っています。貧困、機械学習、および衛星画像のドメインでは、説明可能な機械学習アプローチにおける透明性、解釈性、およびドメイン知識の状況は異なり、科学的な要件を満たしていません。開発コミュニティ内での広範な普及にとって重要な説明可能性は、単なる解釈性を超えています。レビューされた論文の透明性はバラバラであり、いくつかはよく文書化されており、他のいくつかは再現性に欠けています。解釈性と説明性の欠点は依然として存在し、モデルを解釈したり予測データを説明したりする研究者はほとんどいません。特徴ベースのモデルではドメイン知識が一般的に使用されますが、他のモデリングの側面では広くは適用されていません。影響の特徴のソートとランキングは重要な将来の研究方向です。

新しいツールと機能の発表：責任あるAIイノベーションを可能にする

生成AIの急速な成長は、有望な新しいイノベーションをもたらし、同時に新たな課題も引き起こしていますこれらの課題には、生成AI以前から存在したバイアスや説明可能性などの共通のものだけでなく、基盤モデル（FMs）に固有のものも含まれますこれには、幻覚や有害性などが含まれますAWSでは、責任を持って生成AIの開発に取り組んでいます[…]

「研究者がWindows Helloの実装に脆弱性を発見」

「研究者たちは、Windowsに組み込まれた生体認証ログイン機能であるWindows Helloのいくつかのノートパソコンメーカーの実装に脆弱性を発見しました」

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

最終フロンティアの記録：30日間の#30DayMapChallengeの旅を完遂する

「#30DayMapChallengeが終わりに近づいている中で、コミュニティと協力の力に感銘を受けています毎日新たなテーマがもたらされ、各テーマごとに新たな洞察がもたらされ、その過程で、一つの織物のようなものが作り上げられてきました...」

「時空のホットスポット：洞察力の新たな次元を開放する方法」

「80％以上のデータが空間要素を持つという統計データを聞いたことがあるかもしれませんが、時間次元を持つデータはほぼ100％ですしかし、これらの2つの要素の相互作用を効果的に分析する方法はありますか？空間-時間クラスタリングという手法がありますこの技術は、空間的な要素と時間的な要素の両方を分析します...」

注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合

イントロダクションコンピュータビジョンの大局において、画像のラベリングや写真の注釈付けは困難でありました。私たちの調査は、LabelImgとDetectronのチームワークに深く入り込んでおり、正確な注釈付けと効率的なモデル構築を組み合わせた強力なデュオです。簡単で正確なLabelImgは、注意深い注釈付けでリーダーシップを発揮し、明確なオブジェクト検出のための堅固な基盤を築きます。 LabelImgを試行し、境界ボックスの描画についてのスキルを向上させると、Detectronにシームレスに移行します。この堅牢なフレームワークは、マークされたデータを整理し、高度なモデルのトレーニングに役立ちます。LabelImgとDetectronは、初心者からエキスパートまで、誰にでも簡単にオブジェクト検出を可能にします。マークされた各画像が視覚情報のフルパワーを解き放つのをお手伝いいたします。学習目標 LabelImgの使い方を学ぶ。環境のセットアップとLabelImgのインストール。 LabelImgの理解と機能。 VOCまたはPascalデータをCOCO形式に変換してオブジェクト検出する。この記事はData Science Blogathonの一環として発表されました。フローチャート環境のセットアップ 1. 仮想環境の作成： conda create -p ./venv python=3.8 -y このコマンドはPythonバージョン3.8を使用して、「venv」という名前の仮想環境を作成します。 2. 仮想環境のアクティブ化：…

「Bingチャットは、最新のリアルタイムな知識を提供する点でChatGPTを上回るのか？検索補完強化ジェネレーション（RAG）によるご紹介」

近年、大規模言語モデル（LLM）の開発により、人工知能（AI）と機械学習の分野において革新的な変化がもたらされました。これらのモデルは大衆やAIコミュニティから重要な注目を集め、自然言語処理、生成、理解において驚異的な進歩を遂げています。よく知られたChatGPTというLLMの最良の例は、OpenAIのGPTアーキテクチャに基づいており、人間がAIパワードの技術と対話する方法を変えました。 LLMは、テキスト生成、質問応答、テキスト要約、言語翻訳などのタスクにおいて優れた能力を示していますが、それでも独自の欠点があります。これらのモデルは、時に正確でない情報や時代遅れの情報として出力することがあります。さらに、適切なソースの引用がない場合、LLMによって生成された出力の信頼性を検証することが困難になることがあります。 Retrieval Augmented Generation（RAG）とは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）という手法は、上記の制限に対処しています。RAGは、外部知識ベースから事実を収集し、大規模言語モデルが正確かつ最新の情報にアクセスできるようにする人工知能ベースのフレームワークです。外部知識の取り込みにより、RAGはLLMを変革することができました。RAGは従来のLLMの制限を解消し、外部検索と生成手法をスムーズに組み合わせることにより、より信頼性のある、文脈に敏感な、知識のあるAIによるコミュニケーション環境を保証します。 RAGの利点応答の品質向上 – Retrieval Augmented Generationは、不一致のあるLLM生成の応答問題に焦点を当て、より正確で信頼性のあるデータを保証します。最新の情報の取得 – RAGは外部情報を内部表現に統合することで、LLMが最新かつ信頼性のある事実にアクセスできるようにします。これにより、回答が最新の知識に基づいており、モデルの正確性と関連性が向上します。透明性 – RAGの実装により、ユーザーはLLMベースのQ&Aシステムにおけるモデルのソースを取得できます。ユーザーに文の整合性を検証する機能を提供することで、LLMは透明性を促進し、提供するデータへの信頼性を高めます。情報の欠落と幻覚の減少 – RAGは、LLMを独立かつ検証可能な事実に基づいて構築することにより、モデルが機密情報を漏洩したり、誤った結果を生成する可能性を低減します。より信頼性のある外部知識ベースに依存することで、LLMが情報を誤解する可能性を減らします。…

Learn more about Search Results 18 - Page 15