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ランダムフォレストの解釈

近年、大型言語モデルについて大いに盛り上がりがありますが、それは従来の機械学習手法が絶滅の運命を辿るべきだということではありません私は、ChatGPTがデータセットを与えられた場合に役立つとは疑っています...

「LangChainとOpenAIを使用して文書の理解を向上させる方法」

ジェネレーティブAIと言語モデルの飛躍的な成長により、文書から情報を理解し抽出する能力が向上しており、私たちはGPTのような機械が人間を支援する新たな時代を目撃しています

「すべての道はローマに通じるのですか？」

最近、ハーバードのデーターバース上で「ローマ道路ネットワーク（バージョン2008）」という興奮するデータセットを見つけましたこれは完璧なGIS形式で表現された、ローマ帝国の歴史的な道路ネットワークです...

ITUデンマークの研究者は、神経発達プログラムを紹介：生物の成長と人工ニューラルネットワークとの間のギャップを埋める

人間の脳は非常に複雑な器官であり、しばしば既知の宇宙において最も複雑で洗練されたシステムの1つと考えられています。脳は階層的に構成され、下位レベルの感覚処理領域が情報を上位レベルの認知と意思決定の領域に送信します。この階層化により、知識と複雑な行動の統合が可能になります。脳は情報を並列処理し、さまざまな知覚、認知、運動制御の側面に同時に取り組むさまざまな領域とネットワークが同時に作業することで、その効率性と適応性を高めています。この階層化の組織と並列処理の技術を深層学習に適用することはできるのでしょうか？はい、その研究分野はニューラルネットワークと呼ばれています。コペンハーゲン大学の研究者たちは、各ニューロンで実行されるもう1つのネットワークによってポリシーネットワークの成長が制御されるグラフニューラルネットワーク型のエンコーディングを提案しています。これは Neural Developmental Program (NDP) と呼ばれています。生物学的なプロセスの一部では、コンパクトな遺伝子型をより大きな表現型にマッピングすることがあります。これに着想を得て、研究者たちは間接エンコーディング方法を構築しました。間接エンコーディングでは、解決策の説明が圧縮されます。これにより情報を再利用でき、最終的な解決策には説明自体よりも多くのコンポーネントが含まれます。ただし、これらのエンコーディング（特に間接エンコーディングファミリー）は開発される必要があります。 NDPアーキテクチャには、マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）とグラフセルラーオートマトン（GNCA）が含まれています。これは発達段階の各メッセージパッシングステップ後にノードの埋め込みを更新します。一般的に、セルオートマトンはいくつかの状態のうちの1つでグリッド上のセルから構成される数学モデルです。これらのオートマトンは、セルの状態が時間の経過とともにどのように変化するかを決定する一連のルールに基づいて離散的な時間ステップで進化します。 NDPでは、同じモデルがすべてに適用されます。したがって、操作されるグラフのサイズに関してパラメータの数は一定です。これにより、NDPは任意のサイズやアーキテクチャのニューラルネットワーク上で作業することができる利点があります。NDPニューラルネットワークは、任意の目的関数を満たすために任意のブラックボックス最適化アルゴリズムでトレーニングすることもできます。これにより、ニューラルネットワークは強化学習や分類タスクを解決し、トポロジカルな特性を示すことができます。研究者たちは、異なる可能性の成長ステップ数でトレーニングされたモデルを比較して、微分可能なNDPを評価しようとしました。ほとんどのタスクでは、成長ステップ数が一定の値を超えると、ネットワークのパフォーマンスが低下することが観察されました。これは、新しいモードがネットワーク内でより大きくなったためです。ステップの成長を停止するタイミングを自動的に知るためには、自動化された方法が必要です。彼らはこれがNDPへの重要な追加になると述べています。また、将来的にはNDPに対して活動依存性と報酬調整型の成長と適応技術を組み込む予定です。

テキスト生成の評価におけるベクトル化されたBERTScoreのビジュアルガイド

『AIベースのテキスト生成は明らかに主流に入ってきています自動化されたライティングアシスタントから法的文書の生成、マーケティングコンテンツの生成、メールの執筆など、様々な領域で活用されています…』

イメージセグメンテーション：詳細ガイド

画像セグメンテーションとは、コンピュータ（またはより正確にはコンピュータに保存されたモデル）が画像を取り込み、画像内の各ピクセルを対応するカテゴリに割り当てる能力を指します例えば、それは...

『日常のデザイン（AI）』

ドン・ノーマンの1988年のデザインの古典である『デザインの心理学』は、以来、優れたハードウェアとソフトウェアの設計に影響を与えるユーザーエクスペリエンスの原則を示したノーマンはアナログを参考にしていましたが、

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

マシンラーニング手法の鉄道欠陥検索への応用（パート2）

「超音波フローパターンによる鉄道レールの釘穴部の放射状クラックの検出に機械学習手法の応用を探求する」(Chōonpa furō patān ni yoru tetsudō rēru no kugiana no hōshajō kurakku no kensatsu ni kikai gakushū shuhō no ōyō o tankyū suru.)

「AIを活用してより良い世界を実現する」

AIを誤った方法で使用する例はたくさんあり、考えさせられる書籍『Weapons of Math Destruction』でも強調されていますまた、AIのリスクは過小評価してはなりませんAIの倫理と…

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