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医師たちは人工知能と患者ケアの問題に取り組む

米国食品医薬品局の人工知能ツールの承認は、医師たちの間で患者ケアの向上能力について疑問が生じています

トランスフォーマーモデルでのNLPの台頭 | T5、BERT、GPTの包括的な分析

自然言語処理（NLP）は、近年、トランスフォーマーアーキテクチャのおかげで最も効果的なブレークスルーを経験してきましたこれらの進展は、機械が人間の言語を理解し生成する能力を向上させるだけでなく、検索エンジンから対話型AIまで、多くのアプリケーションの領域を再定義しました完全に[…]

機械学習モデルにおけるデータ過剰適合を避ける方法

機械学習の世界では、過学習は新しいデータに苦戦するモデルによく見られる問題ですヒゲやふわふわの本質をつかむ代わりに、子供はすべての毛を暗記します...

スウェーデンからの持続可能なソリューションの推進

「本日、私たちはGoogle.org インパクトチャレンジ：ソーシャルグッドのためのテックにおけるスウェーデンの受賞者を発表します気候と持続可能性に焦点を当てた公益プロジェクトに対して、技術支援と300万ユーロの資金提供を行います」

『circ2CBAを紹介 circRNA-RBP結合サイトの予測を革新する新しい深層学習モデル』

最近、中国の研究チームが、circular RNAs（circRNAs）とRNA-binding proteins（RBPs）の結合部位の予測を革新すると約束する、deep learningモデルであるcirc2CBAを開発しました。この進展は、特にがんなどのさまざまな病気の複雑なメカニズムを理解するための重要な示唆を持っています。 circRNAsは、最近、細胞プロセスの調整やいくつかの病気、特にがんとの関連性の可能性など、その重要な役割のために多大な注目を浴びています。circRNAsとRBPsの相互作用は、病気のメカニズムに関する貴重な洞察を提供するとして、この分野で焦点となっています。最近のFrontiers of Computer Scienceに詳細が記載されたcirc2CBAモデルは、circRNAsの配列情報のみを使用して結合部位を予測する能力において際立っています。これにより、これらの重要な相互作用を特定する作業が容易で迅速になる大きな一歩です。 circ2CBAは、circRNAsの配列の核酸間の文脈情報と重要な位置の重みを統合するユニークなプロセスに従います。モデルは、2つの層の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用してcircRNA配列から局所的な特徴を抽出することで始まります。このステップは、認識領域を拡張し、より広範な分析の範囲を提供します。バイオメトリックマネージャ（BiLSTM）ネットワークを使用することで、circ2CBAは配列内の複雑な関係をより良く認識できるようになります。モデルの能力をさらに高めるための手法として、注意機構を組み込んでいます。この注意深いディテールへの注意が、モデルがデータの細部を把握できるように保証します。最終的な予測結果は、softmax関数を適用することで導き出され、circRNA-RBP結合部位の非常に正確な予測が行われます。 circ2CBAの効果を検証するために、研究チームはCircInteractomeデータベースからcircRNA配列を入手し、その後、データセットを構築するために8つのRBPsを選択しました。それに続くモデリングプロセスで互換性のある形式に変換するために、ワンホットエンコーディングメソッドが使用されました。比較実験と欠損実験の結果は、circ2CBAの効果を支持しています。その性能は他の既存の手法を上回り、circRNA-RBP相互作用の予測の分野を大きく進展させる可能性を示しています。特定のサブデータセットでcirc2CBAが優れたパフォーマンスを発揮する理由を説明するために、追加のモチーフ解析が行われました。実験の結果からは、circ2CBAがcircRNAsとRBPsの結合部位を予測するための強力で信頼性のあるツールを表していることが明白になります。結論として、circ2CBAの深層学習モデルは、circRNA-RBP相互作用の研究における注目すべき成果です。circ2CBAは、配列情報のみを使用して結合部位を予測する優れた精度を実現し、特にがんなどのさまざまな病気におけるcircRNAsの役割を理解するための新しいアプローチを提供します。この新しい手法により、将来的にはより正確で効率的な介入研究への道を加速することができるでしょう。

アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス

「H1は医療関係者、研究者、業界パートナーをつなぎ、臨床、科学、研究情報と洞察力を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進します私たちは、Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者に、AIを活用した医療に関するインタビューシリーズに参加していただき、感謝していますこのインタビューでは、ArielがH1の持続的なサポート活動について議論しています... Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者 — イスラエルとガザの支援、GenosAI、臨床試験のイノベーション、AIの医療への影響、現代医療におけるデータの役割、スタートアップへのアドバイス詳細はこちら »」

「OpenAIがより大きく、より凶暴で、より奇妙なチャットボットを発表」

「GPTは、ユーザーがゼロのコーディング経験でも独自の完全にカスタマイズ可能なチャットボットを作成できると約束しています」

OpenAIはGPT-4 Turboを発表：カスタマイズ可能な人工知能の未来への飛躍

“`html イノベーションが急速で革命的な産業で、OpenAIは広く評価されている言語モデルのより強力でカスタマイズ可能なバージョンであるGPT-4 Turboを導入することで、人工知能が達成できる領域を再び押し広げました。 OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、会社の年次DevDayカンファレンスで、この新しいモデルの能力を紹介しました。それは前任者から一歩、飛躍的に進んだものです。GPT-4 Turboは高精度化され、複雑な指示のより微妙な理解力を持っています。AIの風景において強力なツールとなっています。 GPT-4 Turboの強化された機能は、洗練されたテキスト生成に表れており、より多様な微妙な要求を容易に処理することができます。このモデルは要約を生成し、メールを作成し、さらには人間と機械生成のコンテンツとの区別が曖昧になるほどポリッシュされたレベルの記事の起草が可能です。しかし、イノベーションは性能向上で終わるわけではありません。OpenAIは個別の業界ニーズや会社の声に合わせてモデルを調整することで大きな進歩を遂げました。このカスタマイズの能力は重要であり、企業がブランドと運営基準に合わせてGPT-4 Turboをシームレスに統合し、自社の要件に合致した結果を提供する機会を提供します。 GPT-4 Turboのカスタマイズ性は、モデルの出力を制御する能力にも及んでおり、さらなる安全性とユーザーの意図との一致を提供しています。この機能はAIの開発における重要な懸念の1つであり、技術が倫理的に使用されて公共の利益の範囲内に留まることを保証します。 GPT-4 Turboの最も重要な含意の1つは、アクセシビリティの可能性です。Altman氏は、このモデルが障害を持つ個人を力に変える能力を強調し、デジタルプラットフォームとのコミュニケーションとインタラクションを向上させる支援技術となる可能性があると述べています。これらの進歩についての興奮が続く中、OpenAIは慎重に展開しています。同社は安全で責任あるAI開発に対するコミットメントを強化し、大いなる力には必要な監視が伴うことを保証しています。 GPT-4 Turboの導入は、OpenAIだけでなく、産業全体にとって転換期の瞬間です。これは道具にとどまらず、協力者、創造者、そしてデジタル進化において守りたい価値観の管理者となるAIの将来を予示しています。要点： OpenAIのGPT-4 Turboは、テキスト生成機能が前例のない強力で微妙な言語モデルのバージョンです。新しいモデルは幅広いカスタマイズが可能であり、開発者は特定の産業ニーズや企業のブランディングに合わせて調整することができます。 GPT-4 Turboには、ユーザーの意図に合った安全な出力を確保するための高度な制御機能が付属しており、AIにおける倫理的な考慮事項に対応しています。このモデルは、障害を持つ個人を支援する可能性を広げることで、アクセシビリティの向上につながります。…

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです #72

今週、AIニュースはOpenAIのDevdayと多くの新しいモデルや機能の発売で主導権を握り、それによってエロン・マスクがLLMレースに初参入したxAIのGrok GPT-3クラスモデルはかき消されてしまった...

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

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