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Concrete MLと出会ってください：プライバシーの保護と安全な機械学習を可能にするオープンソースのFHEベースのツールキット

人工知能と機械学習は、過去数年間で驚異的な生産性の向上を示しています。機械学習は、すべてのプライバシーと機密性の手段を保持することによって、高品質のデータを持つことに関連しています。問題を解決するために、プライバシーと機械学習の利点のギャップを埋めることは非常に重要です。現在のデータ駆動型の時代において、個人のプライバシーを保護することは非常に困難になっています。機械学習が現在非常に一般的になっているため、その影響には注意を払い、クライアントの情報を保護することが必要です。Fully Homomorphic Encryption（FHE）などの新しい進歩によって、ユーザー情報の保護と機密性の維持が成功裏に行われています。 Zamaの機械学習研究者たちは、Concrete-MLというオープンソースのライブラリを開発しました。このライブラリは、MLモデルをそのFHE相当物にスムーズに変換することを可能にします。彼らは最近、Google Tech TalkでConcrete MLを発表しました。ユーザーに関連するデータの一部がクラウドに送信されるとき、ホモモーフィック暗号化スキームがそのデータを保護します。データの安全性を考慮して、操作とすべてのアクションが暗号化されたデータ上で行われます。Fully Homomorphic Encryptionは例を使って説明することができます。例えば、ある都市で心臓の問題を抱える患者に関する記述的な分析を行いたいとする医師がいます。その都市の病院の内部チームは、プライバシーの問題のためにデータを公開することができないかもしれませんが、そのデータは安全にデータベースに保存されています。ここで、FHEは機密データを暗号化し、データを安全に計算することができます。 Concrete MLは、The Concrete Frameworkの上に開発されたオープンソースのツールキットです。これは、研究者やデータサイエンティストが機械学習モデルをその同一のホモモーフィックユニットに自動的に変換するのを支援します。Concrete MLの主な特徴は、暗号技術についての事前知識がなくても、MLモデルをFHE相当物に変換する能力です。Concrete MLを使用することで、ユーザーは異なるサービスプロバイダーとの信頼性のない会話を行うことができ、MLモデルの展開を妨げることなくデプロイすることができます。データとユーザーのプライバシーは保持され、MLモデルは信頼性のないサーバー上でも本番環境に配置されます。直接暗号化データ上で計算を行うことを許可する暗号化戦略であるFHEを使用すると、独自の機能を持つアプリケーションを開発することができます。FHEは復号化の必要性を必要としません。Concrete MLは、Scikit-learnとPyTorchからいくつかの人気のあるアプリケーションユーザーインターフェース（API）を使用しています。Concrete MLモデルは次のように設計されています。モデルのトレーニング – モデルはScikit-learnライブラリを使用して暗号化されていないデータ上でトレーニングされます。Concrete MLは推論中にのみ整数を使用します。FHEは整数上でのみ動作するためです。変換とコンパイル –…

「Amazon LexをLLMsで強化し、URLの取り込みを使用してFAQの体験を向上させる」

「現代のデジタル世界では、ほとんどの消費者は、ビジネスやサービスプロバイダに問い合わせるために時間をかけるよりも、自分自身でカスタマーサービスの質問に対する回答を見つけることを好む傾向にありますこのブログ記事では、ウェブサイトの既存のFAQを使用して、Amazon Lexで質問応答チャットボットを構築する革新的なソリューションについて探求します[...]」

Weaviate入門：ベクトルデータベースを使った検索の初心者ガイド

Weaviateベクトルデータベースを使用することでできることの3つの例には、セマンティック検索、質問応答、OpenAI LLMsを用いた生成検索があります

「バイオメトリクスをサイバーセキュリティの手法としての利用」というテキストです

この記事は、読者がバイオメトリックセキュリティシステムを完全に理解し、サイバーセキュリティを確保するための役割を理解するのに役立つ情報を提供しています

「ジェイソン・フラックスとともに会話型AI製品を本番環境に展開する」

この記事はもともと、MLOps Liveという対話型のQ&Aセッションのエピソードでしたこのセッションでは、MLプラクティショナーが他のMLプラクティショナーからの質問に答えることが目的です各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、今回のエピソードでは、Jason Falksさんと会話型AI製品を本番環境に展開することについて話しましたYouTubeでご覧いただけますまたは...

「機械学習モデルのログと管理のためのトップツール」

機械学習において、実験トラッキングはすべての実験メタデータを1つの場所（データベースまたはリポジトリ）に保存します。モデルのハイパーパラメータ、性能の測定値、実行ログ、モデルのアーティファクト、データのアーティファクトなど、すべてが含まれています。実験ログの実装方法はさまざまです。スプレッドシートは1つのオプションです（もはや使用されていません！）、またはテストの追跡にGitHubを使用することもできます。機械学習の実験を追跡することは常にMLの開発において重要なステップでしたが、以前は手間のかかる、遅くてエラーが発生しやすい手続きでした。近年、機械学習の実験管理とトラッキングのための現代的なソリューションの市場が発展し増加しました。現在、さまざまな選択肢があります。オープンソースまたはエンタープライズソリューション、スタンドアロンの実験トラッキングフレームワーク、エンドツーエンドのプラットフォームなど、適切なツールを必ず見つけることができます。 MLFlowのようなオープンソースのライブラリやフレームワークを利用するか、Weights & Biases、Cometなどのこれらの機能を備えたエンタープライズツールプラットフォームを購入することが、実験ログを行うための最も簡単な方法です。この記事では、データサイエンティストにとって非常に役立つ実験トラッキングツールをいくつか紹介しています。 MLFlow MLflowは、実験、再現性、デプロイメント、および中央モデルレジストリを含む機械学習ライフサイクルを管理するオープンソースプラットフォームです。複数の機械学習ライブラリからモデルを異なるプラットフォームに配布およびサービングする（MLflowモデルレジストリ）機能も提供しています。MLflowは現在、MLコードを再利用可能で再現可能な形式でパッケージングする機能（MLflowプロジェクト）、パラメータと結果を記録および比較するための実験のトラッキング機能（MLflowトラッキング）をサポートしています。さらに、モデルのバージョン管理、ステージ遷移、注釈など、MLflowモデルのライフサイクル全体を共同で管理するための中央モデルストアも提供しています。 Weights & Biases Weights & Biasesは、実験トラッキング、データセットのバージョン管理、およびモデルの管理により、より速くより優れたモデルを生成するためのMLOpsプラットフォームです。Weights & Biasesはプライベートインフラストラクチャにインストールすることも、クラウドで利用することもできます。 Comet Cometは、現在のインフラストラクチャとツールと連携してモデルを管理、可視化、最適化する機械学習プラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリックを自動的に追跡するために、スクリプトまたはノートブックに2行のコードを追加するだけで使用できます。 Cometは、ML実験の全ライフサイクルのためのプラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリック、予測、依存関係、システムメトリックを比較してモデルのパフォーマンスの違いを分析することができます。モデルはモデルレジストリに登録して、エンジニアリングへの簡単な引き継ぎが可能であり、トレーニングランからデプロイまでの完全な監査トレイルで使用中のモデルを把握することができます。 Arize AI Arize AIは、MLチームがプロダクションでより成功したAIを提供および維持するための機械学習可観測性プラットフォームです。Arizeの自動モデルモニタリングおよび可観測性プラットフォームにより、MLチームは問題が発生したときに問題を検出し、なぜ問題が発生したかをトラブルシューティングし、モデルのパフォーマンスを管理することができます。コンピュータビジョンおよび自然言語処理モデルの非構造化データの埋め込みを監視することで、チームは次にラベル付けするデータを予測的に特定し、プロダクションでの問題をトラブルシューティングすることもできます。ユーザーはArize.comで無料アカウントにサインアップできます。…

「ETLとは何ですか？トップのETLツール」

抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）は、ETLと呼ばれます。 ETLは、データを多数のソースから収集し、標準化してから追加の分析のために中央のデータベース、データレイク、データウェアハウス、またはデータストアに転送するプロセスです。 ETLプロセスは、多数のソースからの構造化または非構造化データを従業員が理解し、定期的に使用できる単純な形式に変換します。エンドツーエンドのETLプロセスの各ステップには以下が含まれます： 1. データの抽出抽出されたデータは、構造化および非構造化の1つまたは複数のソースから取得されます。これらのソースには、ウェブサイト、モバイルアプリ、CRMプラットフォーム、オンプレミスのデータベース、レガシーデータシステム、分析ツール、SaaSプラットフォームなどが含まれます。取得が完了すると、データはステージングエリアにロードされ、変換の準備が整います。 2. データの変換変換ステージでは、抽出されたデータをクリーニングおよびフォーマットして、選択したデータベース、データストア、データウェアハウス、またはデータレイクに格納する準備をします。目的は、データを対象のストレージでクエリ可能な状態にすることです。 3. ロード準備されたデータをターゲットデータベース、データマート、データハブ、データウェアハウス、またはデータレイクに移動することをロードと呼びます。データは2つの方法でロードできます：段階的に（増分ロード）または一度にすべて（全体ロード）。データはバッチでスケジュールされるか、リアルタイムでロードされることもあります。増分データロードは、受信データと既存データを比較して重複を排除します。全体ロードでは、変換アセンブリラインから出てくるすべてのアイテムが最終的なデータウェアハウスまたはリポジトリに輸送されます。 ETLツールは何をするのか？ ETL手法全体をETLツールを使用して自動化します。ETLソリューションは、エラーを減らし、データ統合を高速化するために、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを自動化するためにいくつかのデータ管理戦略を使用します。さらに、ETLツールの使用例には以下があります：大量の構造化および非構造化データの処理、管理、および取り込みをローカルおよびクラウド上で自動化する。データを適切な分析場所に安全に配信する。それらを歴史的な観点に置くことで、現在のデータセットと過去のデータセットの評価、評価、理解をより簡単にする。 MongoDB、Cloud SQL for MySQL、Oracle、Microsoft SQL…

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

「検索拡張生成のための情報検索」

「情報検索のパフォーマンスを劇的に向上させるための、3つ（と半分）のシンプルで実戦済みのヒント」

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