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「機械学習のテクニック、ChatGPTとの学習、そして他の最近の必読記事」

8月も終わりに近づき、多くの読者の皆さんは学校へ戻る準備をしていることでしょう（大学であれ、ブートキャンプであれ、オンラインであれ）一方で他の方々は、夏のゆっくりしたスケジュールから抜け出している最中かもしれません…

「AIの利点：NVIDIA Canvas、Blender、TikTok、およびCapCutにおける高度なクリエイティブワークフロー」

編集者の注：この投稿は、NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目されるアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、コンテンツ作成を劇的に高速化する方法について詳しく説明しています。アートの形態は美しく非凡であるだけでなく、創作の分野においてアーティストにとって提供されるシンプルな喜びと安らぎを忘れることは容易です。今週のIn the NVIDIA StudioシリーズのテーマであるJanice K. Lee、通称Janice.Journalは、AIを使用して創作プロセスを加速し、インスピレーションを見つけ、繰り返しの作業を自動化するTikTokのセンセーションです。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/08/week72-nvidia-bts-video-1280w-2.mp4 今週も、NVIDIA Studioテクノロジーは最も人気のあるモバイルアプリやデスクトップアプリをパワーアップしており、アスピリングアーティストやクリエイティブプロフェッショナルの創作ワークフローを推進しています。 TikTokとCapCut、NVIDIAとクラウドのパワー週ごとに、AIはコンテンツ作成においてますます普及しています。人気のあるソーシャルメディアアプリTikTokを例にとってみましょう。AI Green Screenを含むすべてのモバイルアプリの機能は、クラウド上のGeForce RTX GPUによって高速化されています。TikTokのクリエイターワークフローの他の部分も高速化されており、人気のある生成型AIパワードのビデオ編集アプリであるDescript AIは、最新のNVIDIA…

生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングの基本原則

導入この記事では、生成型AIにおけるChatGPTプロンプトエンジニアリングについて説明します。ChatGPTは2022年11月以来、技術者や非技術者の間で最も話題となっているトピックの一つです。これは知的な会話の一形態であり、知的な会話の時代の幕開けを示しています。科学、芸術、商業、スポーツなど、ほぼ何でも尋ねることができ、それらの質問に答えを得ることができます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPT Chat Generative Pre-trained Transformer、通常はChatGPTとして知られているものは、ユーザープロンプトに基づいて新しいテキストを生成する役割を示すChat Generative Pre-trained Transformerの頭字語です。この会話フレームワークは、オリジナルのコンテンツを作成するために広範なデータセットでのトレーニングを行います。Sam AltmanのOpenAIは、ChatGPTによって示されるように、最も重要な言語モデルの一つを開発したとされています。この素晴らしいツールは、テキスト生成、翻訳、要約のタスクを容易に実行することができます。これはGPTの3番目のバージョンです。ChatGPTの使い方はほとんどの人が知っているため、インターフェースや操作方法などについては議論しません。しかし、LLMについては議論します。プロンプトエンジニアリングとは何ですか？生成型AIにおけるプロンプトエンジニアリングは、AI言語モデルの能力を活用する高度なツールです。これにより、モデルに明確で具体的な指示が与えられ、言語モデルのパフォーマンスが最適化されます。指示を与える例は以下の通りです。モデルに明示的な指示を与えることは、回答を正確にするために有益です。例 – 99 * 555は何ですか？「回答が正確であることを確認してください」という指示は、「99 * 555は何ですか？」よりも良いです。大規模言語モデル（LLM） LLMは、自己教師あり学習技術を用いて、大量のデータに対してニューラルネットワークの技術を適用して、人間らしいテキストを生成するAIベースのアルゴリズムです。OpenAIのChat GPTやGoogleのBERTなどがLLMの例です。LLMには2つのタイプがあります。…

「トップのローコード/ノーコードAIツール（2023年9月）」

低コードおよびノーコードのAIツールとプラットフォームの台頭により、機械学習を新たな方法で活用するアプリケーションが開発されています。AIを使用することで、販売とマーケティングの連携をより良く調整するためのウェブサービスや顧客向けアプリを作成することができます。低コードおよびノーコードのソリューションを活用するためには、最小限のコーディングの知識が必要です。コーディングの必要性がほとんどない人工知能技術は、コンピュータサイエンスにおける長年の目標を反映しています。ノーコードは、コードを1行も書かずにソフトウェアを実装するソフトウェア設計システムです。同時に、低コードは、コーディングをほとんど行わずに迅速なアプリケーションの提供を促進するソフトウェア開発技術であり、低コードプラットフォームは、GUIインターフェースを使用してアプリのビジュアル開発を可能にするソフトウェアツールです。このAIツールはコーディングの必要がなく、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェースで使用することができます。AIアプリケーションのためのコードフリーまたは低コードの開発環境です。主要な低コードおよびノーコードのAIツールは次のとおりです： MakeML MakeMLを使用して、オブジェクトの識別とセグメンテーションのための機械学習モデルを手動でコーディングすることなく生成することができます。大規模なデータセットの作成と効率的な管理のプロセスを簡素化します。MLモデルをアクションに準備するだけでなく、それらをテストすることもできます。MakeMLは、わずか数時間でAIソフトウェアを構築し、コンピュータビジョンを社内の問題に適用するためのオンラインリソースです。ビデオチュートリアルもモバイルデバイスで利用でき、機械学習をマスターするのに役立ちます。MakeMLの熟練したプロフェッショナルが、コンピュータビジョンソリューションの開発と製品への統合をサポートします。単一のGPUクラウドトレーニングと限られたデータセットのインポート/エクスポートが無料で提供されます。 Obviously AI Obviously AIの機械学習プラットフォームを使用すると、数分で正確な予測を行うことができ、コーディングの知識は必要ありません。これにより、マウスクリックひとつで機械学習アルゴリズムを作成し、その結果を予測することができます。データダイアログを使用してデータセットを追加のコードなしで変更し、MLモデルを組織全体で配布または展示することもできます。低コードAPIを使用することで、誰でもアルゴリズムを使用して予測を行い、それらの予測を実世界のアプリケーションに組み込むことができます。さらに、Obviously AIでは、効率を損なうことなく最新のアルゴリズムと技術にアクセスできます。収益予測、サプライチェーン計画、ターゲット広告などに使用することができます。リードコンバージョン、動的価格設定、ローンの返済などの結果もリアルタイムで予測できます。 SuperAnnotate SuperAnnotateを使用して、AIに関連するタスク用のスーパーデータを作成します。これは、アノテーション、管理、およびバージョン管理に関する「グラウンドトゥルー」データのエンドツーエンドのシステムです。包括的なツールキット、トップクラスのアノテーションサービス、堅牢なデータ管理システムにより、AIパイプラインを3〜5倍速くスケーリングおよび自動化することができます。業界をリードするサービスとソフトウェアを使用して、ビデオ、テキスト、イメージの高スループットデータアノテーションを実行し、高品質なデータセットを作成します。プロジェクト管理ツールとチームワークにより、モデルのフィールドでの成功を支援します。効果的なアノテーションワークフローを設定し、プロジェクトの品質を管理し、チームとのアップデートを共有し、SuperAnnotateを使用することで注釈プロセスをスピードアップすることができます。 Teachable Machine Teachable Machineを使用すると、コンピュータに音声、ジェスチャー、写真を認識させ、それに応答させることができます。コードを書く必要がなく、迅速に堅牢な機械学習モデルを作成し、アプリケーションやウェブサイトに統合することができます。Teachable Machineは、広範に使用できる機械学習モデルの開発を可能にするWebベースの低コード機械学習プラットフォームです。コンピュータに何か新しいことを教えるために、例を収集して適切なクラスに整理する必要があります。学習機としてコンピュータを試してからすぐにテストにかけることができます。モデルをオンラインプロジェクトで使用したり、モデルをオンラインでホストしたり、ダウンロード可能なファイルとして配布することもできます。そして、最も良い部分は、モデルが完全にローカルでデバイス上で動作するため、オーディオやビデオがいかなる時点でもシステムを離れることはありません。ファイル、カメラ、短い音声サンプルを使用して写真や体の向きを分類することが簡単です。 AppleのCreate ML MacでのMLモデルの教育とトレーニングに革新的なアプローチを見つけましょう。AppleのCreate MLを使用すると、効率的なMLモデルの作成とMacでのトレーニングを容易に行うことができます。1つのプロジェクトで、ユニークなデータセットを持つ複数のモデルを同時にトレーニングすることができます。また、Mac上のモデルの速度を向上させるために外部グラフィックス処理ユニットが含まれています。一時停止や再生の再開などのオプションでワークアウトを管理できます。評価セットによってモデルのパフォーマンスを確認することができます。重要なKPIや相互関係を分析して、将来のモデルの改善に役立つさまざまなユースケース、展望、投資を見つけることができます。iPhoneのカメラを使用して、連続プレビューでモデルのパフォーマンスを試すこともできます。ハードウェアアクセラレータを使用してMac上でモデルをより迅速にトレーニングすることができます。Create MLではさまざまな種類のモデルを作成することができます。モデルの種類には画像、映画、音楽、スピーチ、テキスト、テーブルなどがあります。その後、新しい情報と設定を使用してコンピュータをトレーニングすることができます。 PyCaret PyCaretは、低コードの機械学習プラットフォームであるため、Pythonでの機械学習ワークフローを自動化することができます。この基本的で直感的な機械学習ライブラリを使用すると、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの説明可能性、MLOps、探索的データ分析などの分析により多くの時間を費やすことができ、コードの記述にはそれほど時間を費やす必要はありません。PyCaretはモジュール化されており、異なるモデルがさまざまな機械学習操作を実行することができます。ここでは、関数はある手順に従ってジョブを実行するプロセスの集合です。PyCaretを使用すると、ほとんどの人が完全な低コードの機械学習ソリューションを作成することができます。学習のためのクイックスタートガイド、ブログ、動画、オンラインフォーラムなどがすべて利用可能です。基本的なMLアプリを作成し、モデルを迅速にトレーニングし、分析と改善の後に即座にREST…

「死ぬ前に試してみる必要がある9つの最高のAIウェブサイト」

「これらのAIウェブサイトで生産性を倍増させましょう」

『協力の力：オープンソースプロジェクトがAIを進化させる方法』

この記事では、オープンソースプロジェクトが革新的なAIソリューションの創造に与える深い影響について探求します

Artificial Intelligence

「データサイエンスの熱狂者にとっての必聴ポッドキャスト10選」

はじめにデータがイノベーションの源泉となる時代において、最新情報を把握することは非常に重要です。幸いなことに、データサイエンスのポッドキャストが専門家たちの集合知を活用した魅力的な方法として登場しました。初心者から先駆者まで、これらのポッドキャストは声の力を通じて洞察、逸話、トレンドを提供しています。データの多面的な世界を照らし出す特定の観客に向けたトップ10のデータサイエンスポッドキャストの厳選リストをご覧ください。 1. Data Skeptic データサイエンスのポッドキャストの賑やかな領域の中で、「Data Skeptic」は初心者や中級者の学習者にとっての頼りとなる存在です。この対話形式で教育的なポッドキャストは、複雑なデータサイエンスの概念をわかりやすい形で解説することを目指しています。形式: 対話形式、教育的「Data Skeptic」は友好的で対話的なトーンを採用し、参加と理解を促進します。ホストたちは複雑なトピックを巧みに扱い、それらを理解しやすいように小さなパートに分割しますが、深さは損ないません。この形式により、テクニカルな専門用語に混乱することはありません。したがって、データサイエンスの領域に初めて入る人にとって最適な選択肢となっています。対象読者: 初心者および中級レベルの学習者初心者や中級レベルの学習者向けに、「Data Skeptic」は堅固な基礎を提供しながら高度な概念にも深く入り込んでいます。この二重のアプローチにより、初心者や一部のバックグラウンドを持つ人々も各エピソードで価値を見つけることができます。内容: 複雑な概念の簡略化「Data Skeptic」の核心には、複雑なデータサイエンスのトピックを簡略化するという使命があります。このポッドキャストでは、機械学習アルゴリズムから人工知能の応用、データ倫理の微妙なニュアンスまで、幅広いスペクトルのトピックを取り上げています。コンテンツは注意深く選ばれ、リスナーに圧倒されることなく洞察を提供し、徐々に学習カーブを形成します。このデータサイエンスのポッドキャストはSpotify、Apple Music、およびYouTubeで聴くことができます。 2. Not…

「2023年の最高のAIアバタージェネレーター10選」

ゲームの冒険に最適なバーチャルなキャラクターを選ぶというスリルを覚えていますか？今日では、バーチャルなアイデンティティはゲームを超えて私たちのオンラインの生活に溶け込んでいます。それらは単なる遊びではなく、ソーシャルメディアやデジタルプラットフォーム上で私たちを表すものです。AIアバタージェネレータは、個人のためにパーソナライズされたアバターを作成するために広く使用されています。この記事では、10の最高のAIアバタージェネレータについてご紹介します。 AIアバタージェネレータとは何ですか？ニューラルネットワークと人工知能アルゴリズムを使用して、AIアバタージェネレータは個々の人やチームのためにパーソナライズされたアバターを作成します。ユーザーは自分のセルフィー、肖像画、全身画像、またはテキストのプロンプトをアップロードしてパーソナライズされたアバターを生成する必要があります。これらは、倫理的な懸念に沿ってプライバシーを保ちながら機能します。異なるAIアバタージェネレータは、革新的で創造的なアバターを生成するためのユニークな機能を提供しています。一部のAIアバタージェネレータは自動化されていますが、他のものはユーザーのニーズに応じてカスタマイズ可能です。ユニークなアバターを作成する目的は、AIアバタージェネレータを選ぶ際の決定基準の一つであるべきです。トップ10のAIアバタージェネレータ以下は、参考のための有料および無料のトップ10のAIアバタージェネレータのリストです： PicsArt Synthesia Aragon Fotor AIアバタージェネレータ Lensa AIマジックアバター Magic AIアバター Reface Dawn AI Starry AI Photoleap PicsArt PicsArtは他のソフトウェアアプリとは異なり、テキストやプロンプトを必要としません。ユーザーはアバターを生成するためにプリセットを選択し、好みに応じてカスタマイズする必要があります。アバターはギャラリーから画像を選択して生成することができます。PicsArtでは、AndroidやiPhoneであれば、10から30枚の写真で50から200のアバターを作成することができます。無料版ではアバターの生成は利用できません。プレミアム機能を利用するためには、ソフトウェアの有料版にアクセスする必要があります。…

「ChatGPTのようなLLMの背後にある概念についての直感を構築する-パート1-ニューラルネットワーク、トランスフォーマ、事前学習、およびファインチューニング」

「たぶん私だけじゃないと思いますが、1月のツイートで明らかになっていなかったとしても、私は最初にChatGPTに出会ったときに完全に驚きましたその体験は他のどんなものとも違いました…」

「生データから洗練されたデータへ：データの前処理の旅 — パート3：重複データ」

データ内の重複した値の存在は、多くのプログラマーによってしばしば無視されますしかし、データ内の重複したレコードに対処することは非常に重要です例えば、置き換えるとどうなるかなど、重複したレコードの扱いは重要です

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