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「AIではなく、データプライバシー法の欠如が存在の脅威です」

今年の夏には、新しい「Black Mirror」のエピソードが公開され、再び不安な問いを投げかけましたもし私たちが技術的な世界の限界を一歩進みすぎたらどうなるのか？生成AIへのアクセスが広まる中で…

出生前診断の革命：PAICSディープラーニングシステムが神経超音波画像から胎児の頭蓋内奇形の検出を強化する方法をご覧ください

人工知能（AI）特にディープラーニング（DL）は、医療画像と医療における成長している応用分野である。DLに関連する研究の多くは、検証済みのデータセットと既知の真のラベルを使用してモデルのパフォーマンスを後ろ向きに評価することに集中してきた。しかし、DLの支援が超音波医師の診断能力にどのように影響するかを調べた研究はほとんどなく、さらにDLが臨床診断の支援にどのように効果的に役立つかを探った研究はほとんどありません。本研究では、36名の超音波医師を募集して多読者クロスオーバーランダム化比較試験（RCT）を実施しました。彼らは胎児脳の超音波画像と動画を評価することを課せられ、PAICSシステムの支援なしとPAICSシステムの支援の2つの異なるモードで行いました。主な目的は、PAICSの胎児頭蓋内奇形の診断支援効果を評価し、他の補助診断方法と比較することです。この研究の結果は、PAICSシステムのディープラーニングの機能によって増強された2つの画像と動画の読み取りモードは、中枢神経系の奇形分類の正確性を大幅に向上させることを示しています。これは、PAICSシステムが胎児頭蓋内奇形の検出において超音波医師の診断能力を大幅に向上させる大きな約束を持っていることを示しています。研究の過程で、異常な頭蓋内所見を持つ734人の胎児と正常な胎児19709人がスキャンされました。ただし、画像の品質や冗長性などの問題があるため、異常所見を持つ254人の胎児と正常な胎児19631人を除外しました。最終的に、559人の胎児からの709枚の元画像と動画（549枚の画像と160本の動画）が選択基準を満たし、研究に含まれました。試験の結果からは、PAICSは脳超音波データから胎児頭蓋内奇形を特定する際に、同時に使用する場合も第二のモードで使用する場合も、超音波医師の診断能力を向上させる潜在能力を持っていることが示唆されます。全ての読者にとって、PAICSの同時使用のほうがより効果的であることに留意する価値があります。先天性頭蓋内奇形の検出において、PAICSが提供する支援を徹底的に評価するために、より多くの症例を用いた実際の臨床環境でのさらなる研究が必要とされます。

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「You.comがYouRetrieverをリリース：You.comの検索APIへの最もシンプルなインターフェース」

You.comは、You.com Search APIへの最もシンプルなインターフェースであるYouRetrieverをリリースしました。 You.com Search APIは、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを考慮してLLMs向けに開発されました。彼らは、APIをさまざまなデータセットでテストして、LLMのRAG-QA環境での効率を確立するための基準を確立しました。また、You.com Search APIとGoogle Search APIの違いと類似点を詳細に分析しました。彼らは、RAG-QA環境でLLMを評価するためのフレームワークを提供しました。彼らは、レトリーバーがHotpot QAでどれだけうまく機能するかを評価するために、RetrievalQA Chainを使用しました。Hotpotデータセットには、クエリ、回答、およびその文脈が含まれています。LLMが意図的に誤った言語に騙されないようにするための「distractor」モードを使用する場合、文脈は質問/回答に応じて変更されることがあります。テストの1つでは、データセットの元の文脈を検索APIが返すテキストの断片で置き換えるというものでした。情報を検索するため、APIはデータセットで提供されるスニペットのリストだけに頼るのではなく、インターネット全体を検索します。したがって、この場合、インターネットは分散させるテキストとしての役割を果たします。LLMと検索APIの効果をテストする際、彼らはシステムを「ウェブディストラクター」シナリオと呼んでいます。可能な限り、より充実した情報の断片を返します。また、近々、返されるテキストの量を単一のサンプルから完全なページまで選択できるようになります。デフォルトのパラメータを使用すると、” great Keith”の27の結果があり、一部の文書には一部の内容が含まれています。RAG-QA環境で作業するLLMにとって、当社の検索APIは特に便利です。彼らはHotPotQAデータセット上でテストを行いました。この情報をHuggingfaceデータセットから取得するために、彼らはdatasetsライブラリを使用しています。ここでは、分散者の代わりにフルウィキを使用していますが、先に述べたように、彼らは検索APIを利用して自分たちの文脈を生成します。設定するための詳細な手順については、https://documentation.you.com/openai-language-model-integrationをご覧ください。 You.comは近々、より広範な検索調査を公開する予定ですので、情報をお楽しみに。アーリーアクセスパートナーになりたい方は、[email protected]に自己紹介、ユースケース、および予想される毎日のコール数に関する情報を書いてください。

「機械学習における10種類のクラスタリングアルゴリズム」

イントロダクションあなたはデータの巨大なボリュームがどのように解析され、隠れたパターンや洞察が明らかにされるのかを考えたことがありますか？その答えは、クラスタリングにあります。クラスタリングは、機械学習やデータ分析において強力なテクニックであり、顧客セグメンテーションから画像分析までの様々なタスクで似た特徴を持つデータポイントをグループ化することができます。本記事では、機械学習における10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムについて探求し、それらの動作や適用範囲について解説します。クラスタリングとは何ですか？顧客の購買履歴、生物の計測値、または画像のピクセルなど、さまざまなデータポイントの集合があると想像してください。クラスタリングを使用すると、それぞれのクラスタは他のクラスタよりも内部のアイテム同士がより類似しているサブセットにデータポイントを整理することができます。これらのクラスタは、共通の特徴や属性、または即座に明らかにされない関係によって定義されます。クラスタリングは、マーケットセグメンテーションや推薦システムから異常検出や画像セグメンテーションまで様々な分野で重要です。データ内の自然なグループを認識することで、企業は特定の顧客セグメントに対してターゲティングを行うことができ、研究者は種を分類することができ、コンピュータビジョンシステムは画像内のオブジェクトを分離することができます。したがって、クラスタリングで使用される多様なテクニックやアルゴリズムを理解することは、複雑なデータセットから価値ある洞察を抽出するために必要です。では、10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムを理解しましょう。 A. セントロイドベースのクラスタリングセントロイドベースのクラスタリングは、セントロイド（代表点）の概念に基づいてデータセット内のクラスタを定義するクラスタリングアルゴリズムのカテゴリです。これらのアルゴリズムは、データポイントとそのクラスタのセントロイドとの距離を最小化することを目指します。このカテゴリには、K-meansとK-modesという2つの代表的なクラスタリングアルゴリズムがあります。 1. K-meansクラスタリング K-meansは、データをk個のクラスタに分割する広く利用されるクラスタリング手法です。kはユーザーによって事前に定義されます。この手法では、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、収束するまでセントロイドを再計算します。K-meansは数値属性を持つデータに効率的で効果的です。 2. K-modesクラスタリング（カテゴリカルデータのクラスタリングバリアント） K-modesは、カテゴリカルデータに適したK-meansの適応です。セントロイドではなく、各クラスタ内で最も頻度の高いカテゴリ値を表すモードを使用します。K-modesは、非数値属性を持つデータセットで価値のあるクラスタリングを効率的に行うための貴重な手段です。クラスタリングアルゴリズム主な特徴適切なデータタイプ主な使用例 K-meansクラスタリングセントロイドベース、数値属性、スケーラブル数値（数量）データ顧客セグメンテーション、画像分析…

ジェネラティブAIを活用したシフトレフトテストの推進

「ジェネラティブAIがシフトレフトテストを向上させ、優れたソフトウェア開発のためのテストケースの自動生成と予測的なバグ発見を行う方法を発見してください」

「限定招待：今朝のAIボットについての私のトークに参加しませんか！」

昨年、会話型AIおよびチャットボットの世界は急激に広がり、私はその洞察を共有したいと思っていますChatbotsLifeやBecomingHuman.Aiの創設者として、私はこの波の一部になっていただきたいです

FlashAttentionアルゴリズムの深い探求-パート3

私たちのFlash Attentionシリーズの第3部へようこそ！このセグメントでは、FlashAttention V1アルゴリズムの内部機能について、その核となる概念と原則を解説していきますもし…

「2023年および2024年に注目すべきトップ7のAIトレンド」

私たちの世界は重要な変化を遂げており、私を含めいくつかの人々は、AIがテクノロジーの領域だけでなく、社会にも深い変革をもたらすと信じていますAIのトレンドは今まで以上に速く変化しています...

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

パンチカードからChatGPTへ

私の母方の祖父、スキップは、私の目にはいつも農夫でした残念なことに、私の母は私が生まれた直後の1988年に白血病で亡くなりました家族で初めての孫として、スキップと…

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