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「Power BI ビジュアライゼーションの究極ガイド」

イントロダクション Power BIは、データサイエンスの中でも強力なツールとして浮上しており、データに基づく洞察に根ざした情報を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にしています。Microsoftによって開発されたPower BIビジュアライゼーションは、ユーザーがデータを視覚的に表現し、洞察を組織全体に円滑に伝達することを可能にします。また、広範なデータソースとの接続を確立しながら、アプリケーションやウェブサイトにシームレスに埋め込む能力も注目されています。 間違いなく、データサイエンスの分野で最も重要な要素の一つは、データの可視化の実践です。これは、視覚的要素(チャート、グラフ、マップなど)を用いて情報やデータをグラフィカルに説明することを意味します。これらの視覚ツールを活用することで、データの可視化はデータをより理解しやすくし、傾向や外れ値、パターンを判断しやすくします。要するに、Power BIは生データを視覚的に一貫性のある語りに変換する能力を持つ、典型的なツールであり、複雑なデータセットの普遍的な理解を向上させます。 Power BIビジュアライゼーションの理解 Power BIビジュアライゼーションは、Power BIを使用してデータをグラフィカルに表現するプロセスです。これにより、複雑なデータセットをより直感的で視覚的な形式で理解することができます。Power BIビジュアライゼーションは重要であり、テキストベースのデータでは明らかではない複雑な概念を理解したり、新しいパターンを識別したりすることができます。 Power BIビジュアライゼーションのメリットは多岐に渡ります。データと対話することができ、詳細な情報を得るためにチャートやグラフを掘り下げたり、他の人とレポートを作成して共有したりすることができます。また、ユーザーはユニークな360度のビジネスビューを持つパーソナライズされたダッシュボードを作成することも可能です。 Power BIビジュアライゼーションの種類 Power BIは、データを異なる方法で表現するための幅広いビジュアライゼーションを提供しています。 A. チャート チャートは、Power BIでのデータのグラフィカル表現です。これを使用して、複雑なデータセットを簡素化し、データを理解しやすく解釈できるようにします。Power BIはさまざまなチャートの種類を提供しており、それぞれ異なる種類のデータやデータの可視化タスクに適しています。 1.…

新しいCMUとMetaによるAI研究、PyNeRFの導入:スケールに意識したグリッドベースのレンダリングにおけるニューラル輝度場の進化

ニューラル・ラディアンス・フィールド(NeRF)は、シーン再構成時のスケールの変動とエイリアシングのアーティファクトを減らすためにどのように改善できるのでしょうか? CMUとMetaからの新しい研究論文では、ピラミッド状のニューラル・ラディアンス・フィールド(PyNeRF:Pyramidal Neural Radiance Fields)を提案することで、この問題に取り組んでいます。PyNeRFは、異なる空間グリッド解像度でモデルヘッドを訓練することにより、さまざまなカメラ距離でシーンを再構成する際に生じる視覚的な歪みを軽減するのに役立ちます。PyNeRFはパフォーマンスに大きな影響を与えることなく、NeRFを高速化しながら高品質のシーン再構成を維持する効果的な解決策です。 NeRFに触発されて、この研究ではボクセルグリッドやテンソル近似を使用して描画速度とメモリ効率を向上させるためのグリッドベースの手法(NSVF、Plenoxels、DVGO、TensoRF、K-Planes、Instant-NGP)を探求しています。PyNeRFは、速度の利点と品質の維持を兼ね備え、Instant-NGPやNerfactoなどの他の高速描画手法を凌駕し、描画品質とトレーニング速度で優れた結果を示します。 Nerfを含む最近のニューラルボリューメトリックレンダリングの進歩は、現実的な視点合成の進展をもたらしています。ただし、NeRFはMLP表現と仮定により遅いため、エイリアシングが発生します。Mip-NeRFなどのグリッドベースの手法はトレーニングを加速しますが、位置符号化との互換性に欠けます。PyNeRFは、分割と征服のNeRF拡張と古典的な技術からインスピレーションを受けています。PyNeRFのモデルピラミッドはレイに沿ってサンプリングされ、分割アプローチが採用されることにより、高速化されたNeRF実装の速度を維持しながら、描画品質が改善されます。効率的かつ高品質な新しい視点合成のための幅広い解決策を提供します。 研究では、より大きなボリュームサンプルの描画に向けて、グリッドベースのモデルを修正し、異なる空間グリッド解像度でモデルヘッドを訓練することを提案しています。バックボーンモデルとしてSUDSを使用し、徐々により高い解像度でトレーニングします。学習した特徴をボクセルグリッドやハッシュテーブルなどの構造に保存するさまざまなグリッドベースの加速手法について議論されています。研究者は、LaplacianPyNeRFや他の補間手法と比較して、特徴グリッドの再利用と2Dピクセル領域の使用の影響を評価しています。主な貢献は、既存のグリッド描画手法において描画速度を保持しながら視覚的な忠実度を向上させる多目的の分割手法です。 PyNeRFは、合成と実世界のシーンにおいて誤差率を20〜90%低下させ、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えることで描画品質を大幅に向上させます。Mip-NeRFと比較して、トレーニング速度が60倍速い状態で誤差を20%削減します。PyNeRFは2時間でSUDS品質に収束し、さまざまなメトリックでベースラインを凌駕しますが、SUDSには4時間かかります。さまざまな合成およびマルチスケールブレンダーデータセットでのテストと評価によって、PyNeRFの高品質な再構築はArgoverse 2 Sensorデータセットでの評価に証明されています。 まとめると、PyNeRFは高速ボリューメトリックレンダラーのアンチエイリアシング機能の向上において印象的な進展を示し、さまざまなデータセットで優れた結果を示しています。この手法は、現実世界のキャプチャを共有することでニューラルボリューメトリックレンダリングの研究を更に進めることを提唱していますが、高品質なニューラル表現の効率的な構築におけるセキュリティとプライバシーのリスクにも言及しています。 今後の研究は、追加の実世界のキャプチャの共有や統合ボリュームを階層レベルに割り当てるための代替マッピング関数の探求から利益を得ることができるでしょう。モデルのトレーニング中にプライバシーフィルタリングのためにセマンティック情報を使用することも有益な調査方向です。将来の興味深い展望には、高速なNeRF手法において描画速度を保持しながら視覚的な忠実度を向上させるためのアーキテクチャのさらなる探求が含まれます。潜在的な研究領域には、ピラミッドアプローチを他の高速NeRF実装に適用し、そのパフォーマンスを評価することがあります。

マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver:LLMを活用した自律エージェントの構築のためのコード優先の機械学習フレームワーク

大規模言語モデル(LLMs)は、印象的な自然言語生成および解釈能力を示しています。これらのモデルの例には、GPT、Claude、Palm、Llamaがあります。チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成システムなど、様々な応用でこれらのモデルが広く使用されています。LLMsは、より直感的かつ自然な体験を提供することで、人々がテクノロジーとのインタラクションを完全に変えることができます。エージェントは、自律的なエンティティであり、タスクの計画、環境の監視、適切な対応策の実施が可能です。LLMsやその他のAI技術を使用するエージェントも、このカテゴリに該当します。 Langchain、Semantic Kernel、Transformers Agent、Agents、AutoGen、およびJARVISなど、多くのフレームワークがタスク指向の対話にLLMsを使用しようと試みています。これらのフレームワークを使用すると、ユーザーは自然言語で質問をして回答を得ることで、LLMパワードのボットと対話することができます。ただし、多くのフレームワークには、データ分析活動や特定の領域に固有の状況にうまく対応できる機能が制約されているという欠点があります。現在のほとんどのフレームワークには、洗練されたデータ構造を処理するためのネイティブサポートの不足がその主な欠点の一つです。データ分析アプリケーションや他の多くのビジネスシナリオでは、LLMパワードエージェントはネストされたリスト、辞書、またはデータフレームなどの複雑なデータ構造を処理する必要があります。 ただし、現在の多くのフレームワークは、特にデータを複数のプラグインやチャットラウンド間で共有する場合に、これらの構造の管理に支援が必要です。これらの状況では、フレームワークは複雑な構造を文字列またはJSONオブジェクトとしてエンコードし、プロンプトに保持するかデータをディスクに永続化します。これらの手法は機能しますが、特に大規模なデータセットで作業する場合には困難になり、エラーレートを上げることがあります。現在の方法がドメイン知識を組み込むために設定可能ではないという別の欠点もあります。これらのフレームワークは、迅速なエンジニアリングツールとサンプルを提供する一方で、ドメイン固有の情報を計画とコード生成プロセスに組み込むための体系的な手段を提供する必要があります。 特定のドメインニーズに合わせて計画とコード生成プロセスを制御することは制約のために難しいです。現在の多くのフレームワークには、ユーザーの要件の広範な範囲に対応することが困難になる可能性があるという別の問題もあります。プラグインは一般的な要件を処理できますが、臨時の要求を処理するためには支援が必要です。臨時のクエリごとに別のプラグインを作成することは現実的ではありません。ユーザーのクエリを実行するために独自のコードを開発できるエージェントの能力は、これらの場合には重要になります。この問題を解決するには、独自のコードの実行とプラグインの実行をスムーズに統合するソリューションが必要です。 これらの欠点を克服するために、Microsoftの研究チームはTaskWeaverというLLMパワードの自律エージェントを作成するためのコードファーストフレームワークを提案しました。TaskWeaverの特徴的な機能は、ユーザー定義のプラグインを呼び出し可能な関数として扱うことで、各ユーザーリクエストを実行可能なコードに変換することができることです。TaskWeaverは、洗練されたデータ構造のサポート、柔軟なプラグインの使用、および動的なプラグインの選択を提供し、他のフレームワークの制約を克服するのに役立ちます。TaskWeaverはLLMsのコーディング能力を活用して複雑なロジックを実装し、例を通じてドメイン固有の知識を統合します。 さらに、TaskWeaverは開発者に直感的なインターフェースを提供し、作成されたコードの安全な実行を大幅に向上させています。研究チームは、TaskWeaverのアーキテクチャと実装について説明し、さまざまなジョブをどのようにうまく処理するかを示すいくつかの事例研究を紹介しています。TaskWeaverは、課題の多いジョブを処理し、特定のドメイン条件に適合するために変更することが可能な知能を持つ会話エージェントを作成するための強力で柔軟なフレームワークを提供しています。

「部分情報分解とは何か、そして特徴がどのように相互作用するのか」

ターゲット変数が複数の情報源に影響を受ける場合、各情報源が全体的な情報にどのように寄与しているかを理解することは重要です(しかし、単純な問題ではありません)この中で...

Amazon AlexaのAI研究者がQUADRoを発表:QAシステムの向上に向けた画期的なリソースで、440,000以上のアノテーション付きの例があります

人工知能(AI)と機械学習(ML)の能力は、あらゆる可能な産業に進出することを成功裏に可能にしました。最近では、大規模言語モデル(LLM)と質問応答システムの導入により、AIコミュニティは大きな進歩を遂げています。事前計算されたデータベースから効率的に応答を取得することは、自動質問応答(QA)システムの開発における一般的なステップです。 主なQAパラダイムには、オープンブック型とクローズドブック型の2つがあります。オープンブック型、またはリトリーブアンドリード型は、適切な素材を大量の文書コーパス、頻繁にインターネットから取得する2つの手順を経て、異なるモデルや手法を適用して取得された素材から解決策を取り出す手法です。一方、クローズドブック型は最近の手法であり、外部のコーパスを利用せずにT5などのSeq2Seqモデルを基にしたモデルを訓練することで、結果を生成します。 クローズドブック技術は優れた結果を示しているものの、多くの産業アプリケーションに対してリソースが過剰であり、システムのパフォーマンスに重大なリスクをもたらす可能性があります。質問応答型データベース(DBQA)は、パラメータや大規模なコーパスの情報に頼るのではなく、事前生成された質問応答のデータベースから応答を取得する方法です。 これらのシステムの主要な部分は、質問と回答のデータベース、データベースのクエリに対する検索モデル、および最適な回答を選ぶランキングモデルです。DBQA技術により、迅速な推論と再学習モデルなしで新しいペアを追加できる能力が可能となり、新しい情報を導入することができます。 DBQA技術の課題の一つは、検索およびランキングモデルの開発における充分なトレーニングデータの不足です。既存のリソースはスコープと内容の面で不足しており、注釈プロセスの品質を向上させる必要があるものや、質問と質問の類似性に焦点を当て、回答を無視するものが多数存在しています。 これらの課題に対処するため、研究者チームは質問応答データベースの検索に関するデータセットとモデルであるQUADRoを提案しました。これは訓練と評価のために特別に作成された新しいオープンドメインの注釈リソースです。リポジトリの15,211の入力質問には、各質問に関連する30の質問応答ペアがあります。このコレクションには合計で443,000の注釈付きサンプルが含まれています。入力クエリに対する各ペアの重要性を示すバイナリインジケータがラベル付けされています。 研究チームはまた、このリソースの品質と特性をいくつかの重要なQAシステムコンポーネントに関して評価するための徹底した実験も行いました。これらの要素には、トレーニング方法、入力モデルの構成、および回答の関連性が含まれます。実験は、このデータセットで訓練されたモデルの挙動とパフォーマンスを検討することで、関連する応答を取り出すために提案された方法がどれだけうまく機能するかを示しました。 まとめると、この研究は、自動品質保証システムにおけるトレーニングとテストデータの不足を解決するために、有用なリソースを導入し、リソースの属性を慎重に評価することで、包括的な理解を支援しています。トレーニング戦略と回答の関連性のような重要な要素に重点を置くことで、評価が補完されます。

シミュレーション最適化:友人の会社のサポートデスクをモデル化し最適化の手助けをする

それは比較的シンプルな依頼から始まりました私の友人は、サポートセンターの運営を手伝っており、いくつかの困難を抱えていました支援デスクのエージェントはいつでも効率的でないようで…

エンドツーエンドの労働力管理を取得する: Amazon ForecastおよびAWS Step Functions

この記事は、Nafi Ahmet Turgut、Mehmet İkbal Özmen、Hasan Burak Yel、Fatma Nur Dumlupınar Keşir、Mutlu PolatcanおよびGetirのEmre Uzel共著によるゲスト投稿ですGetirは、超高速の食品宅配の先駆けですこのテクノロジー企業は、最後の一マイル配送を飛躍的に改革し、数分で食品を届ける提案をしましたGetirは2015年に設立され、運営しています...

「LLMテクノロジーの理解」

「LLMテクノロジーの進歩を発見しましょうLLMテクノロジーの世界を探求し、AIとNLPの分野における重要な役割を見つけましょう」

「Q*とLVM LLMのAGIの進化」

「Q*とLVMによるAIの未来を探求し、論理的な推論とビジョンAIのためのLLMを高度化させて、AGIへの道を開拓してください」

ピーター・マッキー、Sonarの開発者担当責任者-インタビューシリーズ

ピーター・マッキーはSonarのDeveloper Relationsの責任者です Sonarは、悪いコードの1兆ドルの課題を解決するプラットフォームであり、開発者や組織にクリーンなコードの状態を体系的に達成し、すべてのコードが開発と生産に適している状態にするための装備を提供します SonarのClean as You Codeの手法を適用することにより、組織はリスクを最小限に抑え、[…]

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