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「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

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統計分析入門ガイド | 5つのステップと例

紹介統計分析とは、定量的なデータを用いて傾向、パターン、関係を調査することを意味します。科学者、政府、企業、その他の組織が使用する重要な研究ツールです。妥当な結果を得るためには、研究プロセスの開始時点から統計分析の計画が必要です。仮説を具体化し、研究デザイン、サンプルサイズ、サンプリング手法について決定する必要があります。統計分析の全体的なプロセスを説明するガイドは有益です。そのため、このステップバイステップのガイドは、分析の理解を容易にするために選ばれました。統計分析の知識をアップデートするために、このガイドを参照してスタートしてください。統計分析とは何ですか？統計分析は、データを収集し、統計や他のデータ分析手法を使用して傾向、パターン、洞察を特定するプロセスです。専門家は生データを取り、変数間の関係を見つけます。これらの専門家は新しい科学的発見、コミュニティの健康向上、ビジネスの意思決定に責任を持っています。統計分析の手順は何ですか？統計分析には五つの重要なステップが必要です。以下にこれらのステップについて説明します。ステップ1：仮説を記述し、研究デザインを計画する研究プロセスのステップ1では、仮説を記述し、研究デザインを計画することに焦点を当てます。仮説は、研究での変数間の関係についての明確な主張や予測です。これらの記述は、研究をガイドし、データの収集と分析のための方向性を設定します。このプロセスには、トピックに関する既存の知識と、研究で解決したいギャップを特定するための文献レビューが含まれます。研究者は研究デザインを計画し、研究の全体的な戦略を決定します。これには、研究が実験的、観察的、断面的、または縦断的に行われるかに関する決定が含まれます。研究者は、このフェーズで変数を特定し、データの収集と分析のための方法を選択します。倫理的な考慮と実際的な制約も考慮されます。よく構築された研究デザインは、研究結果の妥当性と信頼性に不可欠です。このステップでは、データ収集に関連したデータが仮説検証に適していることを保証するための以下のステップが示されます。このステップは、研究者が調査の範囲と方法論を定義するために、研究に構造化された体系的なアプローチを提供します。ステップ2：データの収集このステップでは、研究プロセスが計画から実行に移り、研究者がサンプルからデータを収集します。研究結果と意味のある関連性を確保するために、サンプルを注意深く選択する必要があります。データ収集方法は、研究デザインによって異なります。調査、実験、インタビュー、観察などがあります。研究者はバイアスを最小限に抑え、データの信頼性と妥当性を向上させます。サンプルの代表性は、正確な結論を導くために重要です。ランダムサンプリングや他の体系的な方法を使用して公平な代表性を確保することが良くあります。研究者は収集したデータを注意深く記録し整理し、その後の分析を容易にします。ステップ2の間、データの品質に注意を払います。このステップの正常な実施は、研究プロセスにおける次の段階で信頼性のある結果を生み出すために重要です。ステップ3：記述統計によるデータの要約ステップ3では、記述統計を用いてデータを要約するプロセスが行われます。このステップは、データセットの主要な特徴を理解するために重要です。記述統計には、平均、中央値、モード、範囲、標準偏差などの測定値が含まれます。このステップの主な目標は、生データを簡素化し、明確な概要を提供することです。記述統計は、収集した情報を有意義なパターンや傾向に変換します。これらの要約統計は、研究者が傾向を特定し、データの変動性を評価し、特筆すべき問題を認識するのに役立ちます。記述統計を用いることで、研究者はデータの重要な特徴を聴衆に伝えることができます。この要約は、後続の統計分析の基盤となり、仮説検証や母集団パラメータの推定についての情報を提供します。このステップの成功により、データセットの解釈性が向上します。ステップ4：推測統計による仮説の検証または推定ステップ4では、収集したデータに基づいて仮説を検証したり推定したりするための推測統計手法を適用します。このステップは、サンプルが抽出されたより広範な母集団について有意義な結論を導くための主要な役割を果たします。研究者は、仮説と研究デザインの性質に応じてさまざまな統計テストを使用します。一般的な技術には、t検定、ANOVA、回帰分析などがあります。研究の目的と変数の特性によって、適切なテストの選択が決定されます。このステップでは、確率、信頼区間、p値を計算して、研究結果の統計的有意性を評価します。研究者は、仮説および研究目的との関連で結果を解釈します。統計的有意性は、結果が本物であるか、偶然に発生した可能性があるかを示します。推論統計の結果は、研究者が仮説を受け入れるか拒否するかを指針とし、調査対象のプロセスの全体的な理解に貢献します。ステップ4の成功した実行は、データから意味のある洞察を得て意思決定に役立つために不可欠です。…

Statistical Analysis

「日本のショーが救助活動の未来としてロボットの一端を提供する」

「Japan Mobility Show」は、国の高齢化人口や労働力不足の問題に対処するのに役立つロボット技術を紹介しました

お楽しみはいかがですか？データサイエンスのトリックの時間です

私たちは、TDSでは詳細なガイドが好きですが、データサイエンティストが日常的な仕事で直面する特定の課題や痛点に焦点を当てた投稿も大切にしています

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

「アデプトは、冬ゲームでマルチモーダルを変えました」

エーデプトは、驚くべき能力を持つ8兆パラメータのマルチモーダルモデル「Fuyu」をリリースしました最も重要なのは、独特で革命的なアーキテクチャです

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…

「NVIDIA OmniverseでDLSS 3.5およびレイ再構築が利用可能になりました」

高い期待を集めていたNVIDIA DLSS 3.5のアップデートは、NVIDIA OmniverseにRay Reconstructionを含めたバージョンが利用可能になりました。 RTX Video Super Resolution（VSR）は明日のNVIDIA Studio Driverリリースで利用可能になります。このリリースは、OmniverseでのDLSS 3.5のアップデートをサポートし、RTX GPUのオーナーには無料です。バージョン1.5のアップデートでは、全体的なグラフィカルな忠実度の向上、ネイティブのビデオへのアップスケーリング、およびGeForce RTX 20シリーズのGPUのサポートが提供されます。 NVIDIAのクリエイティブディレクターでビジュアルエフェクトプロデューサーのサブール・アミラゾディ氏が、NVIDIA Studioでハロウィンテーマのプロジェクションマッピングショーを披露します。彼の家には、恐ろしい歌、恐ろしいアニメーション、怖い小道具などが登場します。 Get ready for some Halloween magic! 🎃…

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