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「銀行を破産させずにビジネスでAIを導入するための5つのステップ」

人工知能は急速に発展し続けており、もし全ての産業に浸透し続ければ、私たちの生活のあり方を完全に変えることになるでしょうその結果、多くの起業家にとって、AIを自社に統合することが最優先の課題となりました個人でも自分の生活を向上させるためにAIを活用する方法を模索していますこの興奮は…

「ODSCウェストからの9つのセッション、私たちが話し続けているもの」

2週間前にODSC West 2023を締めくくりましたが、まだお気に入りのセッションや私たちを笑わせたり、気づきを与えてくれたスピーカーについて話題になっています以下には掲載しきれないほど、多くの魅力的なセッションがありましたが、ODSC Westのハイライトの一部をお楽しみくださいヒューマンセンタード...

データサイエンティストが知っておくべき10の必須パンダ機能

この記事には、データサイエンティストにとって重要で便利な10個のパンダの関数が含まれています

Data science

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

クラウドインスタンスのスタートアップスクリプトの構築

初期の探索フェーズの後に、ほとんどの機械学習タスクは、イメージにパッケージ化され、オンプレミスまたはクラウドサーバーにデプロイされる傾向がありますこれにより、迅速なイテレーションが可能になります...

「2023年に大型言語モデル（LLM）から始めましょう」

まず、もしプログラミングやAIの知識が全くない場合は、この目的に特化したガイドを参考にして戻ってきてください！このガイドは、プログラミングの少ないバックグラウンドを持つ人を対象にしています...

「トランスフォーマーはNFLプレーを生成できます：QB-GPTの紹介」

初めて「ストラトフォーマー」についての記事を書いて以来、多くのフィードバックとアイデアをいただいている（まず、ありがとうございます！）これによって、私は自分の仕事を深め、さらなる一歩を踏み出すきっかけを得ました：新たな試みとして、...

「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

導入危険な水域を航行する、かなりの大きさの貨物船を指揮している自分を想像してみてください。貴重な貨物を安全に目的地に届けるのはあなたの責任です。あなたが持っている航海図の正確さ、機器の信頼性、乗組員の専門知識によって成功が決まります。誤った一つのミス、不具合、もしくはスリップアップで航海に危険が及ぶ可能性があります。今日のデータ駆動型の世界では、データ品質が重要です。データ駆動による洞察は、戦略の形成やビジネスの未来を形作るのに役立ちます。船長のように、データエンジニアやスペシャリストは会社をデータの広大な海に導いています。ビッグデータのパイプラインは彼らの道具であり、コンパスではありません。これらのパイプラインを介して大量のデータを輸送することは、データ処理の基盤となります。しかし、この水域には多くの隠れたリスクや不均一なデータが存在します。この記事では、ビッグデータパイプライン、データ駆動型の意思決定における役割、そしてデータ品質を維持する困難が詳細に説明されています。データスペシャリストは、経験豊富な船長と同様に、データ管理の複雑さを乗り越えて重要な洞察を安全に提供します。学習目標重要性を理解する：データ品質と信頼性が今日のデータ駆動型の意思決定プロセスにおいて果たす重要な役割を理解する。課題を認識する：ビッグデータがデータ品質の維持における一意的な課題をもたらすことを特定し、その中でもデータ量、速度、バラエティに焦点を当てる。主要なメトリクスをマスターする：完全性、一意性、正確性など包括的なデータ品質を確保するための重要なメトリクスについて学ぶ。ツールとアラートに慣れる：データ品質チェックに使用できるオープンソースツールに慣れ、問題の迅速な解決のためのリアルタイムアラートシステムの重要性について理解する。データ品質を監視する理由データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。欠陥のあるデータに基づいて重要なビジネスの意思決定を行うことを想像してみてください。その結果は壊滅的なものになる可能性があり、財務的な損失や評判の損失を招くかもしれません。データ品質の監視は以下のような方法で役立ちます：信頼性の確保：データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。銀行がUPI（統一支払いインターフェース）トランザクションを処理していると想像してください。もし銀行のデータ品質が損なわれていると、誤った資金の送金、場所を間違えたトランザクション、不正アクセスが発生する可能性があります。銀行券が真正であることはその価値を持つために重要であり、金融データの信頼性は正確で安全な運用のために不可欠です。データ品質の監視により、金融の意思決定やトランザクションが正確で信頼性のあるデータに基づいて行われ、金融システム全体の統合性が保たれます。コストのかかるミスの回避：悪いデータは誤った洞察を生み出す可能性があります。金融機関が誤ったデータに基づいて誤った取引を行ったり、誤った患者レコードのデータに基づいて誤った治療を行うプロバイダーがいると、深刻な結果につながる可能性があります。データ品質の監視と確保は、そのようなリスクを緩和するのに役立ちます。データ品質が確保されていれば、顧客のターゲティングが向上し、正確な財務予測と効率的な業務が可能になります。データ品質の良し悪しは、利益と損失の差になるかもしれません。信頼の構築：ステークホルダーはデータに依存しています。その品質を確保することでインフラストラクチャに対する信頼が強固になります。データは部門間、ステークホルダー間、ビジネス間で共有されることがよくあります。データ品質が一貫して高い場合、信頼が育まれます。ビッグデータ品質の監視における課題ビッグデータには独自の課題があります：データ量：その膨大なサイズのため、手動のチェックはほとんど不可能です。データ生成の速度：高速なデータ生成に対してリアルタイムの品質チェックが重要です。データのバラエティ：異なるデータタイプとソースは複雑さを増します。監視する主要なメトリクスデータ品質を効果的に監視するために、特定のメトリクスに焦点を当てる必要があります：完全性：このメトリクスは、必要なデータがすべて存在することを確認します。不完全なデータは、誤った分析や意思決定につながる可能性があります。完全性を監視することで、欠落しているデータを早期に特定し、修正措置を取ることができます。データセットが包括的で完全であることを保証します。…

「アマゾン対アリババ：会話型AI巨大企業の戦い」

テクノロジーの絶え間ない進化の中で、2つのグローバル企業が会話型AIの領域で真っ向勝負を繰り広げる。eコマースの巨人であるAmazonと、中国のテクノロジータイタンであるAlibabaは、AIパワードインタラクションの風景を作り変える準備を整えている。このブログでは、これらの進展に関するキーポイントと、会話型AI市場を制覇するために彼らの努力がもたらす影響について掘り下げていく。 Amazonのオリンパス – 挑戦者 Amazonは革新には慣れており、会話型AIの領域への最新の進出は、その卓越性への執念の証拠である。彼らの新しい大規模言語モデルであるオリンパスは、OpenAIやMicrosoftなどの業界リーダーとの競争に挑むために作られている。オンライン小売プラットフォームの強化だけではなく、オリンパスはAlexa音声アシスタント内の機能を駆動し、Echoなどのデバイスを豊かにし、Amazon Web Services（AWS）を強化することを目指している。舞台は用意され、Amazonは挑戦に備えている。タイタンの挑戦 Amazonがオリンパスを前進させる一方、AWSの以前の提供であるタイタンは、OpenAIのChatGPTの言語モデル技術とのパフォーマンスの比較についての懸念から遅れている。オリンパスの完成と展開の正確なタイムラインは未確定ではあるが、Amazonは頑健な会話型AIソリューションを市場に提供することを決意している。企業の顧客が高度なAI技術を求める中、オリンパスと競合他社との戦いは激しいものになるだろう。 Alibabaの統一千問2.0 – 中国の挑戦者引けを取らないように、クラウドコンピューティングとeコマースの大手であるAlibabaは、会話型AIの領域で進歩を遂げている。最近、彼らは最新の大規模言語モデルである統一千問2.0を発表した。AIの大局において、大規模言語モデルはOpenAIが開発したChatGPTと同様に、生成型AIアプリケーションの基盤として機能する。Alibabaの統一千問2.0は、前身よりも大幅に進化したとされており、AmazonやMicrosoftなどの米国のテクノロジーカウンターパートと競争しようとしていることを示している。グローバル対決 AmazonとAlibabaの両社がAIの優位性を目指していることで、会話型AI市場はグローバルな対決に向けて準備が整っている。これらのテック巨人は資源、専門知識、決意を持ってAIパワードシステムとの相互作用方法を再定義しようとしている。企業の顧客がますます高度な会話型AIソリューションを求める中、これらの産業の重鎮間の競争は疑いなくこの新興分野の未来を形作るだろう。我々の意見 AmazonのオリンパスとAlibabaの統一千問2.0の出現は、会話型AIの世界における激しい競争を浮き彫りにしている。消費者と企業の両者がますます洗練されたAIアプリケーションの恩恵を受ける中、技術の未来は動的でエキサイティングなものとなると予想される。これらの巨人の戦いが繰り広げられる間、会話型AIにおける革新と進歩が私たちのデジタルインタラクションを大きく形作っていくことは明らかだ。これらの驚くべきAIの進化を目撃することを楽しみにしている。

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