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Pythonを使用して北極の氷の傾向を分析する

Pythonは、データサイエンスのための卓越したプログラミング言語として、計測データを収集・クリーニング・解釈することが容易になりますPythonを使って、予測をバックテストし、モデルを検証することができますそして...

なぜ無料のランチがあるのか

機械学習の領域における「無料の昼食はない」定理は、数学の世界におけるゲーデルの不完全性定理を思い起こさせますこれらの定理はよく引用されますが、めったに...

Pandas 2.0 データサイエンティストにとってのゲームチェンジャー？

Pandas 2.0の効率的なデータ操作を可能にするトップ5の機能を活用する方法を学び、データサイエンススキルを次のレベルに引き上げましょう！

アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）

Otter.AI Otter.aiは、効率的なミーティングや会話の録音と記述を行うためのAIパワードプラットフォームです。自動音声認識を使用して、リアルタイムで暗号化され、簡単にアクセス可能で共有可能なノートを任意の議論から書き留めます。Otterは、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの一般的なプラットフォームで即座にミーティングに出席して録音することができます。私たちは、簡単に共有でき、重要なトピックを強調し、責任を割り当てる要約を作成します。Otterは、ビジネス、教育、個人の文脈で使用されているiOS、Android、Chromeの時間節約アプリです。精度、適応性（異なるスピーカーからの転写が可能）、時間節約の自動スライドキャプチャ機能に高い評価を受けています。 Runway 人工知能（A.I.）がRunwayを駆動する、コンテンツ作成プラットフォームで、人々がコンテンツを公開、編集、協力できるようにします。無制限の写真、テキストから画像の生成、消去と置換、テキストからカラーグレーディング、スーパースローモーション、A.I.トレーニングなど、AIが駆使された革新的な機能があります。グリーンスクリーン、インペインティング、モーショントラッキングは、ビデオ編集の機能の一部です。Runwayは、コンテンツ作成とビデオ編集の骨の折れる作業を効率化し、ユーザーが最終製品に完全に決定権を持つようにします。ソフトウェアには、安全に作曲、リソース、プロジェクトデータを共有するためのツールも含まれています。さらに、Runwayは、数分で変更できる専門的にデザインされたテンプレートの大規模なライブラリにアクセスできるようにしています。 DreamStudio DreamStudioは、テキストに基づいて画像を生成するために人工知能を使用するコンピュータプログラムです。プラットフォームは、高品質の画像を作成する能力でよく知られているStable Diffusionと呼ばれる生成対抗ネットワーク（GAN）技術を使用しています。DreamStudioの多くの有用な機能は、アーティストやデザイナーにとって優れたリソースとなっています。テキストの説明から画像を作成する、インスピレーションとしての画像のインポート、スタイルバリアントの探索などが利用可能です。組み込みのアーカイブにより、ユーザーは以前の貢献を振り返ることができます。DreamStudioは、まだ開発初期の段階ではありますが、クリエイティブなタイプの間で人気が急速に高まっています。このプラットフォームは、画像作成プロセスを根本的に変える可能性があるため、注目されています。 Synthesia Synthesiaは、A.I.ビデオを生成するためのプラットフォームで、A.I.ビデオを簡単かつ低コストで作成することができます。編集プログラムに触れることなく、誰でも本物の人物が主演のプロフェッショナルなビデオを作成できるブラウザ拡張機能です。 Synthesiaには、85種類以上の異なるタイプのA.I.アバター、120種類の異なる言語と方言、55種類の事前設計されたテンプレート、独自のA.I.アバターの作成が可能です。このプラットフォームには、カスタマーサポートや製品マーケティング映像から新しい従業員向けの内部トレーニング映像まで、さまざまな用途があります。 Synthesiaは、ビデオ制作コストを最大80％削減できる能力を持つため、様々な規模の30,000以上の企業が信頼しています。 Raw Shorts Raw Shortsは、テキストからビデオを作成するクリエイターや、Webやソーシャルメディア向けの説明映像、アニメーション、プロモーション映像を作成するためのテキスト-to-videoクリエーターと人工知能によるビデオエディターを提供することで、組織が作成を支援します。機械学習技術を使用して、脚本を読み取り、プロットポイントを抽出して適切なメディアを見つけます。任意のWebブラウザからアクセスできるプラットフォームには、テキストtoスピーチ、ダイナミックグラフィック、100万以上のメディアファイルなどの高度なツールが備わっています。A.I.があなたの映画の初期カットを生成し、ドラッグアンドドロップエディターで細かく調整して、望むように見せることができます。Capital One、American Airlines、Coca-Cola、IBM、Ocean Spray、Nielsen、Sony、Pfizerなどの有名企業が、Raw Shortsを信頼しています。 Murf AI Murf…

AI幻覚とは何ですか？AIチャットボットで何が間違っているのですか？幻覚を起こしている人工知能を見つける方法は？

AI幻覚は、新しい問題ではありません。人間が行ってきたことを以前はAIが行うようになり、過去数年間で人工知能（AI）はかなりの進歩を遂げてきました。しかし、幻覚はAIにとって大きな障害となっています。AIモデルが完全に虚偽の事実を生み出し、真実であるかのようにでっち上げの回答を返すことがあるため、開発者は注意を呼び掛けています。これは、アプリケーションの正確性、信頼性、および信頼性を危険にさらすため、幻覚はAIシステムを開発および展開する上で重大な障害となっています。そのため、AIに従事する人々は、この問題に対する解決策を積極的に探しています。このブログでは、AI幻覚の影響と効果、および誤った情報を受け入れたり拡散したりする危険性を減らすためにユーザーが取る可能性のある措置について探究します。 AI幻覚とは何ですか？人工知能の幻覚という現象は、AIモデルが予期しなかった結果を生み出すときに発生します。一部のAIモデルは、実世界の入力（データ）とは関係のない出力を意図的に作るように教えられていることに注意してください。幻覚とは、AIアルゴリズムとディープラーニングニューラルネットワークが、現実には存在しない、アルゴリズムがトレーニングされたデータに一致しない、またはその他の明確なパターンに従わない結果を生成する状況を表す言葉です。 AI幻覚は、偽のニュースレポートを作成したり、人物、歴史的な出来事、または科学的な事実に関する偽の主張や文書を作成したりするなど、多様な形をとります。たとえば、ChatGPTのようなAIプログラムは、存在しなかった歴史的人物の伝記や業績を作り出すことができます。ソーシャルメディアや即時通信の時代において、1つのツイートやFacebookの投稿が数秒で数百万人に届くため、誤った情報が急速かつ広範囲に拡散する可能性が特に問題となります。なぜAI幻覚が起こるのですか？ AIプログラムを誤認識させる入力データである敵対的な例は、AI幻覚を引き起こす可能性があります。たとえば、開発者は、画像、テキスト、その他のタイプのデータなどを使用してAIシステムをトレーニングします。データが変更または歪められた場合、アプリケーションは入力を異なるように解釈し、誤った結果を生成します。 ChatGPTなどの大規模な言語ベースのモデルでは、適切なトランスフォーマーのデコーディング（機械学習モデル）が不適切であるため、幻覚が発生する可能性があります。AIのトランスフォーマーは、エンコーダー-デコーダー（入力-出力）シーケンスを使用して、自己注意（文の中の単語間の意味的な関連性）を利用して、人間が書くかのようなテキストを作成する深層学習モデルです。幻覚に関しては、言語モデルが十分で正確なデータとリソースでトレーニングされた場合、出力がでっち上げで誤っていることが予想されます。言語モデルは、不合理な隙間や曖昧なリンクのない物語やナレーションを生み出す可能性があります。 AI幻覚を見つける方法コンピュータビジョンという人工知能のサブフィールドは、写真、描画、映画、実生活などの視覚的な入力から有用なデータを抽出する方法をコンピュータに教えることを目的としています。それは、コンピュータが人間の知覚に直接アクセスするのではなく、アルゴリズムやパターンに頼る必要があるためです。そのため、AIはポテトチップと落ち葉を区別できない場合があります。これは、AIが進化するにつれてますます困難になっています。もし人工知能が日常生活に急速に取り込まれていなかったら、これら全てが馬鹿げているように見えるでしょう。自動運転車はすでにAIを採用しており、幻覚が発生すると死亡事故につながる可能性があります。もちろん、これは発生していませんが、現実の世界で運転中にアイテムを誤認識することは、いつ起こるか分からない災害です。人気のあるAIアプリケーションを使用する際にAI幻覚を特定するいくつかの技術を以下に示します： 1. 大規模言語処理モデル ChatGPTなどの大規模処理モデルで生成された情報に文法的な誤りがある場合、幻覚の疑いがあります。同様に、テキスト生成コンテンツが意味をなさず、提供された文脈に合わない場合、または入力データに一致しない場合、幻覚の疑いがあります。 2. コンピュータビジョン人工知能には、コンピュータビジョン、機械学習、コンピュータサイエンスなどのサブフィールドがあり、これらの技術により、機械が人間の目と同様に画像を検出および解釈できます。これらの技術は、畳み込みニューラルネットワークにおける大量の視覚トレーニングデータに依存します。トレーニングに使用される視覚データパターンが変化すると幻覚が起こることがあります。例えば、テニスボールの画像が教育されていない場合、コンピュータは間違ってテニスボールを緑色またはオレンジ色と認識する可能性があります。また、人の像の隣に立つ馬を本物の馬と誤って解釈する場合もあります。出力結果を[通常の]人が観察することを比較することで、コンピュータビジョン幻覚を特定することができます。 3.…