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生成AIと予測AI：違いは何ですか？

人工知能（AI）は、機械に難しい仕事を実行させながら、知的な選択を行うことで、いくつかの業界を大きく変えてきました。予測型AIと生成型AIは、最もよく知られていて使われているAIの方法です。両方とも適応能力が高いですが、具体的に何を達成するために使用されるかによって、彼らの潜在的な用途と独特の利点は異なります。では、ビジネス目標に最も適した方法をどのように選ぶのでしょうか？予測型AIは過去のデータを使用して予測を行い、生成型AIは新しいデータを生成します。組織のマーケティング部門に最適な技術を決定するために、次の比較を調べてみてください：生成型AI vs. 予測型AI。生成型AIとは？生成型AIは、特定のプログラミングの制約なしに、データに基づいて予測を生成するためのソフトウェアモデルを開発することによって動作する、機械学習の進化形です。確率分布を使用してデータの基本的な傾向を理解し、要求されるたびに似たパターンを示す結果を作成します。生成型AIは、教師なしおよび半教師あり機械学習の技術を包括しています。これにより、テキスト、音声およびビデオファイル、画像、コードなどの事前存在するデータを使用して、新しい形式のコンテンツを作成することができます。主な目標は、リアルなものに非常に近い100％の本物の結果を生成することです。具体的には、AIモデルには大量の最新データが提供され、新しいコンテンツを生成するためのモデルのトレーニングが行われます。このようなモデルは、既存のデータのパターンとフレームワークを発見するためにニューラルネットワークを活用して、革新的で独自の出力を作成します。生成型AIモデルの重要な要素は、潜在空間、トレーニングデータ、および生成アーキテクチャです。データは、データの重要な特徴を組み込んだ潜在空間に圧縮して表現されます。学習の基盤となるのは、トレーニングデータであり、モデルが基本的なパターンを理解するのに役立ちます。生成モデリングを実現する構造的な要素は、生成アーキテクチャです。生成型AIモデルは、広範なデータから知見を得て独自の結果を再現することを約束します。生成型AIモデル最も使用されている生成型AIモデルは次のとおりです： GAN（生成的対抗ネットワーク） GANは、さまざまな分野で効果的に使用されています。生成器ネットワークと識別器ネットワークの2つのネットワークから構成されています。識別器は生成されたサンプルと元のサンプルを区別しようとする一方、生成器は正確なデータを模倣する方法をトレーニングします。GANは持続的なプロセスを通じて常に進化し、非常に正確な結果を生成します。 GANは、特定のドメインに関連するデータを開発するのに適しており、高品質のサンプルと少ないパターンの多様性で素早く結果を生成することができます。変分エンコーダ（VAE） VAEは、オートエンコーダと確率モデリングの力を活用して、簡単な入力表現を学習する生成モデルです。取得した分布からエンドポイントを選択することで、VAEは提供されたデータを低次元の潜在空間にエンコードすることで新しい観測を作成することができます。 VAEは、提供されたデータを潜在空間から再構築するデコーダーネットワークと、生データを潜在空間に変換するエンコーダーネットワークの2つのネットワークを開発することによって機能します。 VAEは、獲得したパターンが存在する潜在空間の各ポイントから観測を取り、トレーニングデータを模倣する新しい独自のデータセットを作成することができます。VAEの潜在領域を移動しながら新しいデータを作成する能力により、創造的な研究とさらなるデータの作成が可能になります。拡散モデル…

「ウェブ開発でAIを活用するトップ10の方法」

AIは2023年から2030年までの年間成長率37.3%で急速にウェブ開発領域で進化しています。AIは自動化と最適化の能力により、今日私たちがウェブサイトと関わる方法を根本的に変えることができます。現代では、あらゆる種類の企業にとってウェブサイトを持つことは必須となっています。AIとウェブサイト開発は、時間のかかるタスクをスピードアップするために協力しています。選択肢は無限であり、日常業務の自動化からユーザーが何を探しているのかを予測するより創造的なプログラムの開発まで様々です。 AIはウェブ開発にどのような影響を与えていますか？ウェブ開発はウェブサイトの構築と保守のための創造的な思考と構築技術を統合しています。成功するウェブサイトを作成するには、様々なコーディング、ウェブデザイン、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。 AIはウェブ開発を多くの異なる方法で変革しています。ウェブサイトはユーザーの行動や選択に応じてデータとレイアウトをリアルタイムでカスタマイズすることができるため、高度なパーソナライゼーションを提供します。 AIの自動コード生成の能力により、開発者は効率的かつ迅速にウェブサイトを設計することができます。AIが生成するコードは、人が書くコードよりもより整理されていて組織的です。AIのおかげで、開発者にとってウェブサイトの保守と更新がより簡単になります。 AIはウェブ開発でどのように使用されていますか？以下に、AIとウェブ開発が互いを補完する具体的な方法を示します。 1. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス AIによってユーザーエクスペリエンス（UX）が向上し、AIチャットボットなどの対話型要素が提供され、ウェブサイトの探索が容易になります。ソーシャルメディアプラットフォームでは、AIがユーザーに関連する推奨事項を提供して、受けるサービスを向上させます。ユーザーが見たいコンテンツを提供することで、ウェブサイトに滞在する時間を延ばすことができます。 2. チャットボットと仮想アシスタント仮想アシスタントとAIチャットボットは、人々がウェブサイトと関わる方法を変えています。チャットボットはユーザーの発言を理解し、自然に回答するように設計されています。チャットボットは繰り返し操作を自動化したり、よくある質問に答えたり、クライアントを必要な場所に案内したりするために使用されることがあります。また、自然言語を理解することができるため、言葉の使い方に関係なく正確にユーザーの問い合わせに返答することができます。仮想AIアシスタントは、ユーザーの以前の行動に基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供することができます。 3. 自然言語処理（NLP）ウェブ開発におけるAIの利用法に関して、NLPは重要な役割を果たしています。特に検索エンジンの効率を向上させるために役立ちます。顧客の行動やアクションに基づいてパーソナライズされたウェブサイトの推奨事項を行うことができます。これにより、ウェブサイトのユーザーエンゲージメントとコンバージョン率が向上します。また、チャットボットや自然言語のインタラクションを利用することで、聴覚、視覚、身体の障害を持つユーザーに対してもより簡単でアクセスしやすいユーザーエクスペリエンスを提供することができます。 4. ユーザー行動分析人工知能はユーザーの相互作用から得られるデータを評価することで、顧客の習慣や好みに関する洞察を提供することができます。これにより、ウェブサイトのユーザーに対してサービスをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させることができます。 AIを利用したユーザーアナリティクスを使用することで、ウェブ開発者は消費者がウェブサイトとの関わり方のパターンを特定することができます。このスキルを用いることで、開発者は潜在的な課題を予測し、重要な問題に発展する前に積極的に対処することができます。 5. A/Bテストと最適化…

AI in Web Development

画像から主要な色を抽出するREST APIの作成とデプロイ

「製造施設の制御室を想像してみましょうそこでは、製造された製品を自動的に分別する必要があります例えば、色に基づいて、商品は異なる場所にリダイレクトされるかもしれません...」

「大規模な言語モデルは本当に複雑な構造化データを生成するのに優れているのか？このAI論文では、Struc-Benchを紹介し、LLMの能力を評価し、構造に注意したFine-Tuningの解決策を提案します」

大規模言語モデル（LLM）は、他の自然言語処理のタスクとともに、テキスト生成のタスクで重要な進展を遂げています。生成能力の基本的な要素である、構造化データの生成能力は、以前の研究で大いに注目されてきました。しかし、LLMは、複雑な構造化出力を生成する能力において、依然として苦労しています。これは、自動レポート作成からコーディング支援まで、さまざまなアプリケーションにおいて重要なスキルです。さらに、LLMの構造化出力の能力を評価するための研究は、比較的少ないです。LLMの評価のほとんどは、自発的なテキストやコードの開発に焦点を当てています。これは、LLMがどれだけ複雑な構造化データを生成できるのかという問題を提起します。イェール大学、浙江大学、ニューヨーク大学、ETHチューリッヒの研究者たちは、このようなオープンな問いについて徹底的な分析を行い、それに取り組むことを目指しています。まず、LLMの複雑な構造化データの生成能力に関するより包括的な研究が必要です。これまでのLLMの評価は、関係の抽出、イベントの認識、名前付きエンティティの識別など、単純な情報抽出（IE）タスクに焦点を当てたものが主でした。この場合、IEタスクの目的は、抽出されたデータを整理された形で収集することです。以前の研究は、LLMに比べてタスク中心のアプローチでした。テキストからデータを生成するBARTやT5などの事前学習モデルを使用し、主な焦点はテキストからデータへの問題でした。次に、LLMのパフォーマンスを包括的に評価するための評価基準やメトリックが必要です。既存のベンチマークは、単語の重複などの単純な客観的メトリックを使用して、機械が生成したコンテンツが情報を適切に分類できるかどうかを評価しています。LLMが構造化された出力を提供できるかどうかを判断するためには、情報の形式も考慮すべきです。さらに、現在のLLMは、人間の自然言語の入力に正確に従い、正確な形式とエラーのないコンテンツを提供することができるのでしょうか？この研究は、文献のこれらのギャップを埋め、LLMが構造化された出力を生成するためのトレーニングデータセットと評価基準を向上させることを試みています。以下は、彼らの貢献のリストです：(1) 彼らはSTRUCBENCHと呼ばれるベンチマークを作成しました。このベンチマークは、生のテキスト、HTML、LaTeX形式の構造化テキストの生成に焦点を当てています。彼らはまた、有名なLLMの能力を注意深く評価し、内容の正確さ、フォーマット、数値推論、長いテーブルの管理の問題を特定しました。(2) 彼らは、構造化テキスト生成のベンチマークで有名なLLMを実証評価し、注目すべきデータセットを組み込み、さまざまな領域に拡大しました。これにより、一般的な誤りの種類と欠陥の次元についてより深い理解が得られました。彼らの結果は、GPT-3.5とGPT-4が正確な出力を提供するための支援が必要であり、問題は主に誤ったコンテンツ、不十分なフォーマット、数値推論スキルの不足、長いテーブルの管理能力の欠如によるものです。(3) 彼らは、これらの問題を解決するために、構造認識の指示調整を使用し、ChatGPTを使用してフォーマットの指示を作成した後、LLaMAモデルをトレーニングしてこれらのフォーマットに従うようにしました。視覚的および隠れたデータ上の良好な結果は、これがLLMの構造化された出力を提供する能力を大幅に向上させる可能性があることを示しています。

仕事を楽にすることができるトップ140以上の生成AIツール

はじめに人工知能（AI）は、さまざまな分野で深刻な変革を引き起こし、私たちの働き方、創造力、学び方、相互作用方法を再構築しています。このAIによる冒険に参加しましょう。イノベーションは限りなく広がり、未来はコードとアルゴリズムによって形作られ、私たちの生活を変える潜在能力を持っています。可能性は人間の想像力の範囲とAIが現実に変える能力によってしか制約されません。未来へようこそ、そこでは可能性は無限大です。 AIビデオ生成および編集ツール Synthesia: Synthesiaは、ビデオ制作を革新するAIビデオ生成ツールです。AIアバターやナレーションを使用して、120以上の言語でプロフェッショナルなビデオを作成することができます。俳優、カメラ、マイクの必要性をなくし、ビデオ制作を迅速かつ効果的に行うことができます。 Runway: Runwayは、開発者やコンテンツクリエーターにAIパワーを与えるビデオ編集ツールです。ビデオコンテンツに対して細かい制御を提供する包括的な編集ツールを提供し、ビデオの品質を向上させます。 Unscreen: Unscreenは、ビデオや画像から背景をAIで除去することに特化しており、グリーンスクリーン効果の作成を簡素化します。視覚効果を向上させたいビデオクリエーターにとって必須のツールです。 VREW: VREWは、ビデオ編集を簡素化する高度なAIビデオエディターです。正確で簡単な編集が可能であり、ビデオ制作プロセスを効率化します。 Descript: Descriptは、ビデオ編集、転写、音声編集の機能を備えた多目的なAIエディターです。コンテンツクリエーターやポッドキャスター向けに特化した包括的なツールです。 Nova A.I.: Nova A.I.は、AIを使用したビデオ編集機能を提供し、ビデオの品質を向上させることができます。特殊効果を簡単に追加し、ビデオの視覚的魅力を高めることができます。 Reface（顔の入れ替えビデオ）: この生成型AIツールは、ビデオ内で顔をシームレスに入れ替えて、エンターテイニングでバイラルなコンテンツを作成します。クリエイティブなビデオプロジェクトには楽しいツールです。 Topaz Video AI: Topaz Video…

「ハリウッドの自宅：DragNUWAは、制御可能なビデオ生成を実現できるAIモデルです」

生成AIは、大規模な拡散モデルの成功的なリリースにより、過去2年間で大きな飛躍を遂げました。これらのモデルは、リアルな画像、テキスト、およびその他のデータを生成するために使用できる生成モデルの一種です。拡散モデルは、ランダムなノイズ画像やテキストから始まり、時間の経過とともに徐々に詳細を追加していきます。このプロセスは拡散と呼ばれ、実世界のオブジェクトが形成されるにつれて徐々に詳細になる方法に似ています。通常、実際の画像やテキストの大規模なデータセットでトレーニングされます。一方、ビデオ生成も近年驚くべき進歩を遂げています。これは、リアルな動的なビデオコンテンツを完全に生成するという魅力的な能力を包括しています。この技術は、深層学習と生成モデルを活用して、シュールな夢の光景から現実のシミュレーションまで、さまざまな種類のビデオを生成します。ディープラーニングの力を使って、ビデオのコンテンツ、空間的な配置、時間的な進化を正確に制御する能力は、エンターテイメントや教育など、さまざまな応用分野に大きな可能性を秘めています。歴史的には、この領域の研究は主に視覚的な手がかりに焦点を当てており、次のビデオの生成には初期フレーム画像を重要視していました。しかし、このアプローチには制約があり、特にカメラの動きや複雑なオブジェクトの軌跡など、ビデオの複雑な時間的ダイナミクスを予測することにおいて制約がありました。これらの課題を克服するために、最近の研究はテキストの説明と軌跡データを追加の制御メカニズムとして組み込む方向にシフトしています。これらのアプローチは大きな進歩を表していますが、それぞれに制約があります。それでは、これらの制約に取り組むDragNUWAに会いましょう。 DragNUWAは、細かい制御が可能な軌跡認識型ビデオ生成モデルです。テキスト、画像、および軌跡情報をシームレスに統合し、強力でユーザーフレンドリーな制御性を提供します。 DragNUWAによって生成された例のビデオ。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.08089.pdf DragNUWAは、リアルな見た目のビデオを生成するためのシンプルな公式を持っています。この公式の3つの柱は、意味論的制御、空間的制御、および時間的制御です。これらの制御は、それぞれテキストの説明、画像、および軌跡を使用して行われます。テキストによる制御は、テキストの説明という形で行われます。これにより、ビデオ生成に意味と意図を注入することができます。例えば、現実の魚の泳ぎと魚の絵の描写の違いなどがあります。視覚的な制御には、画像が使用されます。画像は空間的な文脈と詳細を提供し、ビデオでオブジェクトやシーンを正確に表現するのに役立ちます。これらはテキストの説明に重要な補完を提供し、生成されたコンテンツに深さと明瞭さを加えます。これらは私たちにとってすべて馴染みのあるものであり、本当の違いは最後の要素である軌跡制御に見られます。 DragNUWAは、オープンドメインの軌跡制御を使用します。以前のモデルは軌跡の複雑さに苦しんでいましたが、DragNUWAはTrajectory Sampler (TS)、Multiscale Fusion (MF)、およびAdaptive Training (AT)を使用して、この課題に取り組んでいます。このイノベーションにより、複雑なオープンドメインの軌跡、リアルなカメラの動き、複雑なオブジェクトの相互作用を持つビデオの生成が可能になります。 DragNUWAの概要。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.08089.pdf DragNUWA（ドラグヌワ）は、テキスト、画像、軌跡の3つの重要な制御メカニズムを統合したエンドツーエンドのソリューションを提供しています。この統合により、ユーザーはビデオコンテンツに対して正確かつ直感的な制御を行うことができます。ビデオ生成における軌跡制御を新たにイメージし直します。TS、MF、ATの戦略により、任意の軌跡のオープンドメイン制御を実現し、複雑で多様なビデオシナリオに適しています。

マイクロソフトとMITの研究者たちによる新しい方法、AIの幻覚を減らすことを目指して

NLPの領域では、大規模な言語モデルがテキストデータとのやり取りにおいて重要な役割を果たしてきました重要な進展がある一方で、「幻覚」という問題は依然として存在し続けています幻覚とは、モデルが現実世界の事実と矛盾する情報を生成することです新しい論文によると、...

「アマゾン、アントロピックへの40億ドルの投資でAIにさらに進出」

「Amazonは、AIスタートアップAnthropicに対して新たに40億ドルの投資を行い、AI競争においてより大きなシェアを主張しましたこれは、確立された企業が経済的な新たな機会を生み出すためにAIに注目する中で、最新の高水準投資です」

「生成AIによる法科学の進展」

はじめに法科学における生成AIは、人工知能技術を応用してデータ、画像、または他の法科学に関連する証拠情報を生成することを指します。この技術は、画像や動画の分析、文書の偽造の検出、犯罪現場の再構築などの調査官のタスクを支援することで、法科学を革新する可能性があります。長い間、法科学は犯罪を解決するために物理的な証拠の細心の検査に依存してきました。しかし、技術の急速な進歩により、この分野は人工知能（AI）および特に生成AIを取り入れて能力を向上させるようになりました。本記事では、法科学における生成AIの実用的な応用と、これらの応用のいくつかに対するコードの実装について探求します。 https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2021/08/AI-in-Forensic-Investigation-and-Crime-Detection.jpg 学習目標生成AI（GANおよびSiameseネットワークを含む）を法科学の実践的なシナリオにどのように適用できるかを学ぶ。画像再構築、指紋認識、文書の偽造検出のための主要な生成AIアルゴリズムを実装する方法を学ぶ。 AIを法科学の調査に使用する際の倫理的な考慮事項、データプライバシー、公正性の懸念を理解する。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。生成AIによる画像再構築の向上生成AIによる画像再構築の向上は、法科学において画像解析と証拠解釈の革新的な進歩として登場しました。この領域の研究論文では、生成対抗ネットワーク（GAN）や他の生成AI技術の重要なポテンシャルが強調されています。これらの革新的な技術により、法科学の専門家は監視カメラ、低解像度の写真、またはピクセル化された画像など、さまざまなソースから得られた画像を再構築して強化することができます。これにより、刑事捜査において貴重なサポートが提供されます。特にGANは、ジェネレータとディスクリミネータからなるデュアルネットワークアーキテクチャを活用して、現実的で高品質な画像を生成します。さまざまな画像のデータセットでトレーニングすることで、GANは視覚データのパターン、テクスチャ、構造を理解することができます。法科学では、この技術により、ぼやけた、断片的、または不完全な画像から重要な詳細を明らかにすることができました。さらに、GANは顔認識や合成スケッチの生成にも使用され、法執行機関が潜在的な容疑者をより正確に特定するのに役立っています。犯罪現場の再構築や欠落した証拠の生成も、調査プロセスを革新し、より包括的かつデータ駆動型の分析を可能にしました。生成AIによる画像再構築の向上の研究が進むにつれて、複雑な犯罪事件の解決と正義の確保の可能性がますます期待され、現代の法科学における変革的な力として確立されています。 https://aihubprojects.com/forensic-sketch-to-image-generator-using-gan/ GANを用いた画像の高解像度化 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import…

「AIコントロールを手にして、サイバーセキュリティシステムに挑戦しましょう」

あなたの組織のデータは、サイバー犯罪者の悪意のある行為に対して免疫を持っていますか？そうでなければ、弱い防御システムの打撃に備えてください！

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