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エグゼクティブアーキテクトのFinOpsへのアプローチ：AIと自動化がデータ管理を効率化する方法

フィンオプスは進化するクラウド金融管理の学問と文化的実践であり、組織が最大のビジネス価値を得ることを可能にします

「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」

ピーター・ワンはAnacondaのCEO兼共同創設者ですAnaconda（以前はContinuum Analyticsとして知られる）を設立する前は、ピーターは15年間にわたり、3Dグラフィックス、地球物理学、大規模データシミュレーションと可視化、金融リスクモデリング、医療画像など、さまざまな分野でソフトウェアの設計と開発に取り組んできましたPyDataコミュニティとカンファレンスの創設者として、 […]

お客様との関係を革新する：チャットとReact.jsとのCRMのシナジーを探る

このブログ記事では、CRM、リアルタイムチャットアプリケーション、およびReact.jsライブラリの相互関係について探求します

「MLOps をマスターするための5つの無料コース」

「機械学習の基礎を学び終え、次は何をすべきか悩んでいますか？ここは正しい場所です！」

MLOps

2024年に使用するためのトップ5の生成AIライブラリ

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

シンガポールがAIワークフォースを3倍に増やす予定

シンガポールは、人工知能の分野に目を向けています。国家AI戦略（NAIS）2.0の発表により、この都市国家は次の3〜5年でAIの労働力を15,000人にまで増やす計画です。この野心的なイニシアチブは、シンガポールの技術的な風景だけでなく、社会の構造も再構築するものとなるでしょう。見習いによる人材育成才能のプールを強化するために、シンガポール政府はすでに300人以上の卒業生を輩出した見習いプログラムを改革することを目指しています。多様な産業のAIプロダクト開発チームとの強化された協力により、参加者には実世界の経験が提供されます。この多角的なアプローチは、クリエイターとユーザーのギャップを埋めるダイナミックなエコシステムを育成することを目指しています。戦略的なAIの統合 NAIS 2.0では、すべての企業でのAIの導入を奨励することに重要な重点を置いています。産業変革マップと職業変革マップによってガイドされるターゲットトレーニングプログラムは、労働力のスキルアップに不可欠です。その目標は、製造業、金融サービス、輸送、物流、バイオ医学などのセクターにAIをシームレスに統合することです。未開のAI領域副首相のローレンス・ウォンは、発表会で変革の道程について強調しました。人間の認知能力に似た機械によって特徴づけられるAIの進化する風景は、包括的な国家戦略を要求しています。フラッグシッププロジェクトからシステムアプローチへのシフトにより、AIは単なる機会ではなく、シンガポールの未来にとって必要不可欠なものとして位置付けられています。倫理的なAIガバナンス AIの倫理的な影響についての懸念に対処するため、シンガポールの規制アプローチはイノベーションの促進とセーフガードの実施の微妙なバランスを求めています。更新されたモデルガバナンスフレームワークとAI Verifyツールキットは、責任ある開発を確保することを目指しています。ウォン副首相は、定期的なレビューと調整が行われる「目的に適した」規制環境の必要性を強調しました。私たちの意見シンガポールのグローバルリーダーシップへのコミットメントは、変革的な技術の課題と機会に対する積極的なアプローチを反映しています。この国がさまざまな領域で優れた研究、基盤整備、国際パートナーシップを追求することは、先例を打ち立てています。シンガポールカンファレンスの開催はその意義があり、全世界での協力とアイデア交換の場を提供します。シンガポールの国家AI戦略2.0は、単なるアップデート以上のものです。この国はAIの力をどのように認識し活用するかを再定義しています。この未開の領域に進む中、シンガポールは世界に招待し、関与することを求めています。この変革的な旅は、グローバルなAIの未来を形作っています。

Google AIとテルアビブ大学の研究者は、テキストから画像への拡散モデルと専門のレンズジオメトリを組み合わせた人工知能フレームワークを提案しています画像のレンダリングに関して、これは画期的なものです

画像生成の最近の進歩は、大規模な拡散モデルを利用した、テキストと画像データのペアで訓練されたもので、多様な条件付け手法を取り入れ、ビジュアル制御を向上させています。これらの手法は、明示的なモデルの条件付けから、新しいモダリティのための事前学習済みアーキテクチャの変更まで様々です。深度などの抽出された画像特徴を使用してテキストによる条件付けモデルを微調整することで、画像の再構築が可能になります。以前の研究者は、オリジナルの解像度情報を利用したGANsフレームワークを紹介し、多解像度および形状一貫性のある画像生成を実現しました。 Google Researchとテルアビブ大学の研究者は、AIフレームワーク（AnyLens）を提案し、専用のレンズジオメトリとテキストから画像への拡散モデルを統合して画像レンダリングを実現しています。この統合により、レンダリングジオメトリの正確な制御が可能になり、単一の拡散モデルを使用して魚眼、パノラマビュー、および球面テクスチャなどの様々な視覚効果の生成が容易になります。本研究では、テキストから画像への拡散モデルに多様な光学制御を組み込むための新しい手法を提案しています。この手法により、モデルはローカルなレンズジオメトリに基づいて条件付けされ、リアルな画像生成のための複雑な光学効果の再現能力が向上します。従来のキャンバス変換を超えて、手法はピクセルごとの座標条件付けを介してほぼ任意のグリッド変形を可能にします。このイノベーションは、パノラマシーンの生成や球体のテクスチャリングを含むさまざまなアプリケーションをサポートします。計量テンソル条件付けを用いた幾何学的に感知的な画像生成フレームワークを導入して、画像生成の制御と操作の可能性を拡大します。本研究は、ピクセルごとの座標条件付けを通じてテキストから画像への拡散モデルに特定のレンズジオメトリを統合するフレームワークを紹介しています。この手法は、ランダムなワーピングフィールドを使用して画像を変形させたデータによって事前学習された潜在的な拡散モデルを微調整します。自己注意層のトークン再重み付けが採用されています。この方法は曲率特性の操作を可能にし、魚眼やパノラマビューなどのさまざまな効果をもたらします。画像生成において固定された解像度を超え、計量テンソル条件付けを組み込むことで制御が向上します。このフレームワークは、大規模な画像生成や拡散モデルにおける自己注意スケールの調整といった課題に取り組むことで、画像操作の可能性を拡張します。このフレームワークは、特定のレンズジオメトリを持つテキストから画像への拡散モデルを正確に統合し、魚眼、パノラマビュー、球面テクスチャなどのさまざまな視覚効果を単一のモデルで実現します。曲率特性とレンダリングジオメトリに対する正確な制御が提供され、リアルで微妙な画像生成が実現されます。大規模なテキスト注釈データセットとピクセルごとのワーピングフィールドで訓練されたこの手法は、目標のジオメトリに密接に合わせ、細やかな歪みのない結果の任意の変形画像を生成することを容易にします。また、球面パノラマをリアルな比率と最小限のアーティファクトで作成することも可能になります。まとめとして、画像レンダリングにおけるさまざまなレンズジオメトリの組み込みを提供する新しく導入されたフレームワークは、曲率特性と視覚効果に対する制御を向上させます。ピクセルごとの座標および計量条件付けを通じて、レンダリングジオメトリの操作を容易にし、高度なリアルな画像およびジオメトリ操作を可能にします。このフレームワークは、高品質な画像を作成するための貴重なツールとして、イメージ合成における創造性と制御を促進します。今後の研究では、多様な画像生成を向上させるために、高度な条件付け技術を探求することにより、手法の制限を克服することが求められます。研究者たちは、専門的なレンズによって異なるシーンを捉える結果に近い結果を得るために手法を拡張することを提案しています。より高度な条件付け技術の使用についても言及し、画像生成の向上と機能の拡張を期待しています。

「Pythonで座標からサイトの距離行列を計算する」

現在の記事は、スプリント3が終わったところから旅を続けますここで、スプリント4ではモデリングから少し逸れて、ジオスペーシャル機能を持つクラスを開発しますそれは非常に...

NVIDIAは、AIプロセッサの供給において日本を優先しています

人工知能（AI）技術の世界的な覇権争いを反映した重要な動きとして、NVIDIAのCEOであるJensen Huangは、日本の急増するAIプロセッサーの需要に優先順位を付けるという同社の取り組みを確認しました。この取り組みは、日本が半導体インフラの再活性化を目指し、AI技術の開発で大きな進展を遂げるという野心的な取り組みと一致しています。AI技術の発展。日本での急増する需要 Jensen Huangは最近の声明で、日本でのNVIDIAのAIプロセッサーへの圧倒的な需要を認めました。東京の岸田文雄首相公邸での記者会見で、黄氏は緊急性を強調し、「需要は非常に高いですが、私は首相に約束しました。私たちは日本のGPUの要件を最優先にするために、非常に非常に最善を尽くします。」と述べました。日本の半導体再活性化かつて半導体技術の世界的リーダーであった日本は、産業の優位性を再構築するという使命を帯びています。同国はAI技術の急速な進化に追いつくため、半導体インフラに大きな投資を行っています。NVIDIAのグラフィックス処理ユニット（GPU）は、AI市場で主要なプレーヤーとなり、日本の復活に不可欠です。半導体投資への財政的支援わずか2週間前、日本は約2兆円（1360億ドル）の莫大な予算を追加し、半導体への投資に充てることを決定しました。この財政的支援により、台湾半導体製造（TSMC）や半導体ファウンドリーベンチャーのRapidusなど、半導体業界の重要なプレーヤーを支援することが期待されています。特にRapidusは、北海道で最先端のチップの製造を目指しています。日本の半導体自立の構築 Jensen Huangは日本の半導体産業に対して楽観的な見方を示しました。「日本が育てている産業はGPUを生産します。」これは、日本を含む国々がデータの所有権の重要性を認識している広範なトレンドを反映しています。彼らはAIファクトリーを確立し、国内のAIインテリジェンス能力を育成することを目指しています。読み物: NVIDIAが初の兆ドルAIチップ企業を目指す私たちの意見急速に進化する技術の風景において、NVIDIAが日本のAIプロセッサー要件に優先順位を付けることは、AIの能力を進化させるための協力の戦略的重要性を示しています。日本が半導体の強みを取り戻すために、NVIDIAのような業界のリーダーとのパートナーシップは、技術的自給自足を実現するための重要な要素となります。NVIDIAの先端のAI技術と日本の半導体イノベーションの復活の融合は、世界的なテクノロジーレースにおける重要な瞬間を象徴しています。国々がAIの領域での地位を確保する重要性をますます認識する中、このような協力は技術的に力強い未来のための重要な基盤となります。

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

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