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あらゆる種類の分子との相互作用を理解する新しいAIモデルによって、タンパク質デザインの領域での境界を打破する

DeepmindのAlphaFoldによって始まった構造生物学の革命の後、関連するタンパク質設計の分野は、深層学習の力によって最近新しい進展の時代に入りました...

トヨタのAIにより、電気自動車の設計がより迅速になりました

トヨタ研究所（TRI）は、車両設計の世界で発表を行いました。彼らは、画期的な生成型人工知能（AI）技術を発表し、電気自動車（EV）の設計方法を変革することを目指しています。この新しい技術により、トヨタは、EVの設計の手動開発がしばしば妨げられる制約を克服することを目指しています。このエキサイティングなブレークスルーについて詳しく見ていきましょう。また読む： Tech Mahindra CEO Accepts Sam Altman’s AI Challenge クリエイティブプロセスの強化デザイナーは、既に公開されているテキストから画像を生成するAIツールを、創造プロセスの早い段階で利用することができます。 TRIの革新的な技術は、初期の設計スケッチとエンジニアリングの制約をこのプロセスに組み込むことができ、設計とエンジニアリングの考慮事項を調整するために必要な反復回数を大幅に減らすことができます。これにより、設計プロセスの効率が向上するだけでなく、時間も節約できます。また読む：Meta Launches ‘Human-Like’ Designer AI for Images より速く、より効率的な設計 TRIの新しい技術を実装することで、電気自動車の設計を革命することができます。このツールにより、エンジニアリングの制約を設計プロセスに直接組み込むことができ、トヨタはこれまで以上に迅速かつ効率的に電動車を設計することができます。設計時間を短縮することは、EVの革新の最前線にいるトヨタを優位に立たせる重要な利点です。また読む：zPod, India’s…

Gmailを効率的なメールソリューションに変える6つのAI機能

GoogleのGmailは、人工知能（AI）の力を活用してユーザーエクスペリエンスを向上させることに最前線で取り組んでいます。AIをプラットフォームに統合する歴史を持ち、Gmailは進化を続け、電子メールの管理を簡素化し、コミュニケーションを効率化する機能を提供しています。この記事では、Gmailを世界中のユーザーにとって必須のツールにする6つのAI機能を探究します。 1. 「書き方を教えて」: Gmailの最新機能である「書き方を教えて」機能は、シンプルなプロンプトに基づいて完全なメールの下書きを生成し、ユーザーが簡単にメールを作成することができるようにします。Workspace Labsプログラムを介してアクセスできるこの機能により、生成的AI言語モデルを活用して、ユーザーは自分の好みに応じてメールを磨き、カスタマイズ、調整することができます。また、このツールは、以前の会話から詳細を抽出し、文脈に沿ったアシストを提供することもできます。 2. Smart Compose: Smart Composeは、ユーザーがタイプする間に文言のオプションを提案することで、メール作成を革命化します。 Tensor Processing Units (TPUs) 上で動作するこのハイブリッド言語生成モデルにより、ユーザーは「Tab」ボタンを1回タップするだけで提案されたフレーズや文章を自分の下書きに組み込むことができます。効率性を向上させるだけでなく、Smart Composeは新しい英語、スペイン語、フランス語、イタリア語のフレーズを提示することによって言語学習者を支援します。 3. Smart Reply: GmailのSmart Reply機能は、受信したメッセージに対して文脈に沿った最大3つの返信を提供することで、メールのコミュニケーションを加速します。深層ニューラルネットワークを含む高度な機械学習技術によって動作するSmart Replyは、単純な「はい」または「いいえ」の回答を超えた微妙なオプションを提供します。ユーザーは迅速に適切な返信を選択して送信することができ、時間と労力を節約することができます。Smart Replyは、ユーザーのコミュニケーションスタイルに適応し、パーソナライズを向上させます。 4.…

欧州とイスラエルのAIファーストスタートアップのための新しいアクセラレータ

この10週間のプログラムは、Googleとそのネットワークの最高の部分を活用して、AIをコアビジネスに使用しているスタートアップを、カスタマイズされたトレーニングとメンタリングでサポートします

予測の作成：Pythonにおける線形回帰の初心者ガイド

最も人気のある機械学習アルゴリズムである線形回帰について、その数学的直感とPythonによる実装をすべて学びましょう

Machine learning

PDFの変換：PythonにおけるTransformerを用いた情報の要約化

はじめにトランスフォーマーは、単語の関係を捉えることにより正確なテキスト表現を提供し、自然言語処理を革新しています。PDFから重要な情報を抽出することは今日不可欠であり、トランスフォーマーはPDF要約の自動化に効率的な解決策を提供します。トランスフォーマーの適応性により、これらのモデルは法律、金融、学術などのさまざまなドキュメント形式を扱うのに貴重なものになっています。この記事では、トランスフォーマーを使用したPDF要約を紹介するPythonプロジェクトを紹介します。このガイドに従うことで、読者はこれらのモデルの変革的な可能性を活かし、広範なPDFから洞察を得ることができます。自動化されたドキュメント分析のためにトランスフォーマーの力を活用し、効率的な旅に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトでは、読者は以下の学習目標に沿った重要なスキルを身につけることができます。トランスフォーマーの複雑な操作を深く理解し、テキスト要約などの自然言語処理タスクの取り組み方を革新する。 PyPDF2などの高度なPythonライブラリを使用してPDFのパースとテキスト抽出を行う方法を学び、さまざまなフォーマットとレイアウトの扱いに関する複雑さに対処する。トークン化、ストップワードの削除、ユニークな文字やフォーマットの複雑さに対処するなど、テキスト要約の品質を向上させるための必須の前処理技術に精通する。 T5などの事前学習済みトランスフォーマーモデルを使用して、高度なテキスト要約技術を適用することで、トランスフォーマーの力を引き出す。PDFドキュメントの抽出的要約に対応する実践的な経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、Pythonトランスフォーマーの可能性を活かして、PDFファイルの自動要約を実現することを目的としています。PDFから重要な詳細を抽出し、手動分析の手間を軽減することを目指しています。トランスフォーマーを使用してテキスト要約を行うことで、文書分析を迅速化し、効率性と生産性を高めることを目指しています。事前学習済みのトランスフォーマーモデルを実装することで、PDFドキュメント内の重要な情報を簡潔な要約にまとめることを目指しています。トランスフォーマーを使用して、プロジェクトでPDF要約を合理化するための専門知識を提供することがプロジェクトの目的です。問題の説明 PDFドキュメントから重要な情報を抽出するために必要な時間と人的労力を最小限に抑えることは、大きな障壁です。長いPDFを手動で要約することは、手間のかかる作業であり、人的ミスによる限界と、膨大なテキストデータを扱う能力の限界があります。これらの障壁は、PDFが多数存在する場合には効率性と生産性を著しく阻害します。トランスフォーマーを使用してこのプロセスを自動化する重要性は過小評価できません。トランスフォーマーの変革的な能力を活用することで、PDFドキュメントから重要な洞察、注目すべき発見、重要な議論を包括する重要な詳細を自律的に抽出することができます。トランスフォーマーの展開により、要約ワークフローが最適化され、人的介入が軽減され、重要な情報の取得が迅速化されます。この自動化により、異なるドメインの専門家が迅速かつ適切な意思決定を行い、最新の研究に精通し、PDFドキュメントの膨大な情報を効果的にナビゲートできるようになります。アプローチこのプロジェクトにおける私たちの革新的なアプローチは、トランスフォーマーを使用してPDFドキュメントを要約することです。私たちは、完全に新しい文を生成するのではなく、元のテキストから重要な情報を抽出する抽出的テキスト要約に重点を置くことにします。これは、PDFから抽出された重要な詳細を簡潔かつ分かりやすくまとめることがプロジェクトの目的に合致しています。このアプローチを実現するために、以下のように進めます。 PDFのパースとテキスト抽出: PyPDF2ライブラリを使用してPDFファイルをナビゲートし、各ページからテキストコンテンツを抽出します。抽出されたテキストは、後続の処理のために細心の注意を払ってコンパイルされます。テキストエンコードと要約: transformersライブラリを使用して、T5ForConditionalGenerationモデルの力を利用します。事前に学習された能力を持つこのモデルは、テキスト生成タスクにとって重要な役割を果たします。モデルとトークナイザを初期化し、T5トークナイザを使用して抽出されたテキストをエンコードし、後続のステップで適切な表現を確保します。要約の生成:…

不正行為はこれで終わり！Sapia.aiがAIによる回答をリアルタイムで検出！

Sapia.aiは、ChatGPTなどの生成AIモデルによって作成された応答をリアルタイムで特定およびフラグ付けする新機能を発表し、興奮を呼んでいます。Sapia.aiは、深層学習AIによって駆動される世界最先端のスマートチャットプラットフォームです。この先駆的な機能により、Sapia.aiは競合他社と差別化され、AIパワードチャットプラットフォームの領域で重要なアドバンテージを提供します。この革新的な開発がオンラインチャット面接の景色を変える方法を深く理解しましょう。また、2023年のデータサイエンス面接の準備方法を読むゲームチェンジング機能を発表する Sapia.aiの最新機能は、生成AIモデルからの応答を素早く検出およびフラグ付けするという前例のない能力を導入します。Sapia.aiは、2.5百万人の候補者による壮大な12百万応答から収集された10億語の独自のデータセットを活用することで、AIによる対話型プラットフォームで驚異的なマイルストーンを達成しました。グローバルブランドの信頼世界的に有名なブランドは、採用や昇進プロセスを迅速かつ効果的にするためにSapia.aiを利用しています。会話型自然言語処理（NLP）に基づくAI面接により、Sapia.aiは大規模に候補者をスクリーニングおよび評価します。使いやすいメッセージングプラットフォームがこの技術を実現します。この新技術により、無意識的な偏見を取り除き、多様性の結果を改善します。また、企業は候補者のスクリーニングに費やす数時間を、より価値のあるタスクに再割り当てすることができます。また、EUはDeepfakesおよびAIコンテンツの識別措置を求めています。正確な応答をするための候補者のエンパワメント Sapia.aiによって新たに導入された機能は、候補者がプラットフォーム内のプロンプトに応答するために生成AIツールを使用することを防止します。リアルタイムで、候補者は回答がAI生成コンテンツ（AGC）である可能性があるときにアラートを受け取り、最終提出前に修正して正確な回答を提供する機会を得ることができます。変更されなかった場合、システムはすぐに決定者に候補者の応答にAGCの存在がある可能性を通知し、徹底的なレビュープロセスを確保します。バーブ・ハイマンのビジョン Sapia.aiのCEO兼創業者であるバーブ・ハイマンは、この革新的な機能の独自性に重点を置き、競合他社とは異なると述べています。ハイマンは、「これは競合他社ができないことです。これが私たちの競争上の優位性です。ChatGPTを分析して生成AIを検出することは可能ですが、リアルタイムで実行しています。また、私たちのデータセットにより、新しい生成AIのイテレーションにすぐに適応できます」と述べています。無類の精度と専門知識 Sapia.aiのチーフデータサイエンティストであるDr. Buddhi Jayatillekeは、AGCフラグの信頼性を確保するために行われた厳密なテストプロセスを強調しています。チームは、異なる役割ファミリーに関連するさまざまなプロンプトに対して、GPT-2、GPT-3、ChatGPTなどの人気のある生成AIモデルを使用して数千の生成された回答を広範囲にテストしました。ROC-AUC（受信者動作特性-曲線下面積）スコアが95％以上という驚異的な成果は、分類器の優れた精度を示しています。この驚異的な精度は、Sapia.aiの人間が書いた応答データの豊富な収集によって磨かれた、人間が書いたテキストとAIモデルによって生成されたコンテンツの公式化された性質との微妙な違いを区別する能力によるものです。また、AI-Detectorは米国憲法をAI生成としてフラグ表示しました。当社の見解 Sapia.aiによるオンラインチャット面接でのAI生成コンテンツの検出能力は、AIパワード会話型プラットフォームの分野を革新しています。生成AIモデルからの応答をリアルタイムで特定するという前例のない能力により、Sapia.aiは競合他社よりも重要なアドバンテージを確保しています。この成果により、チャットベースの面接の信頼性が向上し、候補者のより正確かつ信頼性の高い評価が提供されます。新しい生成AIのイテレーションにシームレスに適応するAI革新の限界を押し広げ続けるSapia.aiにご期待ください。

Covid-19の多様な変異株に対応する多目的ワクチンの作成

機械学習の助けを得て、科学者たちは、すべてのSARS-CoV-2株に対して有効なワクチンを開発するために取り組んでいます

バードの未来展望：よりグローバルで、よりビジュアル的で、より統合されたもの

「Bardのウェイトリストを終了し、より多くの地域をサポートするようになり、画像を導入し、パートナーアプリと連携することができるようになりました」

AI

現代のデータエンジニアリングにおいてMAGE：効率的なデータ処理を可能にする

イントロダクション今日のデータ駆動型の世界では、あらゆる業界の組織が膨大なデータ、複雑なパイプライン、そして効率的なデータ処理の必要性に直面しています。Apache Airflowなどの従来のデータエンジニアリングソリューションは、これらの困難に対処するためにデータ操作をオーケストレーションし、制御することで重要な役割を果たしてきました。しかし、技術の急速な進化により、データエンジニアリングの景観を再構築するMageという新しい競合者が登場しました。学習目標第3者のデータをシームレスに統合および同期化すること変換のためのPython、SQL、およびRによるリアルタイムおよびバッチパイプラインの構築データ検証で再利用可能かつテスト可能なモジュラーコード寝ている間に複数のパイプラインを実行、監視、およびオーケストレーションすることクラウド上で協働し、Gitとバージョン管理を行い、利用可能な共有ステージング環境を待つことなくパイプラインをテストすること Terraformテンプレートを介してAWS、GCP、およびAzureなどのクラウドプロバイダーでの高速な展開データウェアハウスで非常に大きなデータセットを直接変換するか、Sparkとのネイティブ統合を介して変換すること直感的なUIを介して組み込みの監視、アラート、および観測性まるで腕木式に簡単でしょうか？それならMageを絶対に試してみるべきです！この記事では、Mageの機能と機能性について説明し、これまでに学んだことやそれを使用して構築した最初のパイプラインを強調します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Mageとは何ですか？ Mageは、AIによって駆動され、機械学習モデル上に構築された現代的なデータオーケストレーションツールであり、かつてないほどのデータエンジニアリングプロセスを効率化し最適化することを目的としています。これは、データ変換と統合のための効果的でありながら簡単なオープンソースデータパイプラインツールであり、Airflowのような確立されたツールに対して強力な代替手段となる可能性があります。自動化と知能の力を組み合わせることで、Mageはデータ処理ワークフローを革新し、データの取り扱いと処理の方法を変革しています。Mageは、その無比の機能と使いやすいインターフェイスにより、これまでにないデータエンジニアリングプロセスの簡素化と最適化を目指しています。ステップ1：クイックインストール Mageは、Docker、pip、およびcondaコマンドを使用してインストールでき、またはクラウドサービス上で仮想マシンとしてホストできます。 Dockerを使用する #Dockerを使用してMageをインストールするコマンドライン >docker…

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