Search Results A

ラマインデックスを使って、独自のパンダAIを作りましょう

Pandasに直感的なデータ解析と会話のための自然言語の機能を簡単に追加するために、LlamaIndexとGPT-3.5-Turboを活用する方法を学びましょう

Python

「アメリカ、特定の中東諸国へのNVIDIAチップの輸出制限を実施」

米国政府は最近、中東の特定の国々への特定のNVIDIAチップの輸出制限について新たなセットを発表しましたこの動きは、権限のない軍事目的に使用される可能性がある先進技術の普及を制御しようとする試みですNVIDIAのAIおよび機械学習技術におけるリーダーシップを考慮すると、[…]

NVIDIA

「AIと著作権に関する公開意見募集中の米国著作権庁」

8月30日から、米国著作権庁はAIと著作権に関する問題についての公開コメント期間を開始します同庁は、著作権とAI生成コンテンツへのアプローチの新たな道を見つけることを期待していますここ数か月、AI生成コンテンツの著作権に関する問題が取り上げられてきました...

「OpenAIが企業向けAIの扉を開放」

「ビジネスの自動化、カスタマイズ、コンプライアンスにおいて、OpenAIのエンタープライズソリューションを活用してくださいビジネスのオファリングと微調整の究極ガイド」

「ColabノートブックでLlama-2 7BモデルとのチャットをするためのHugging Faceガイド」

ついに私はMetaのLlama 2という最も人気のあるオープンソースの大規模言語モデルを使って遊ぶことに決めました（執筆時点でのものです）この初心者向けガイドでは、すべてのステップを詳しく説明します...

このAI論文は、さまざまなディープラーニングと機械学習のアルゴリズムを用いた行動および生理学的スマートフォン認証の人気のあるダイナミクスとそのパフォーマンスを識別します

年月が経つにつれて、モバイルデバイスは機能性と人気の面で大きな進化を遂げてきましたが、セキュリティ対策はそれに追いついていません。スマートフォンには今や大量の機密情報が含まれており、セキュリティは切迫した問題となっています。研究者たちは、モバイルデバイスのセキュリティ強化のために行動および生理学的なバイオメトリクスを探求しています。これらの方法は、タイピングパターンや顔の特徴など、ユーザー固有の特性を活用しています。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを組み込むことで、セキュリティの強化に有望な成果が示されています。これらのアプローチを現実のシナリオにおいてモバイルデバイスのセキュリティを向上させるために、さらなる研究が重要です。この文脈において、アメリカの研究チームによって新しい論文が発表されました。この論文は、モバイルデバイスにおけるセキュリティギャップの拡大に対処するために、行動および生理学的なバイオメトリクスに基づく認証方法がスマートフォンのセキュリティをどのように向上させるかを包括的にレビューすることを目的としています。これは、この分野での以前の研究を基にしており、認証のダイナミクスにおけるトレンドを特定しています。さらに、研究では、ディープラーニングの特徴とディープラーニング/機械学習の分類を組み合わせたハイブリッド方式が、認証のパフォーマンスを大幅に向上させることができることを強調しています。この研究は、モバイルデバイスのセキュリティの重要な側面について詳しく掘り下げるとともに、次の主要な問いに焦点を当てています。「モバイルデバイスにおける最も効果的な生体認証方法は何であり、これらの生体認証方法にはどの機械学習およびディープラーニングのアルゴリズムが最適ですか？」著者たちは、生体認証の文脈におけるディープラーニング（DL）および機械学習（ML）のアルゴリズムに関する包括的な調査が重要な知見を提供したと結論づけました。彼らは、アルゴリズムの慎重な選択が認証のパフォーマンスに大きく影響することを発見しました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、生理学的および行動的なダイナミクスの処理においてリーダーとなっています。CNNは、顔や指紋に基づく生体認証などの生理的データの処理に優れており、RNNはキーストロークのダイナミクスにおいて非常に貴重です。サポートベクターマシン（SVM）は、特にタッチ、動き、およびキーストロークのダイナミクスにおける行動的なバイオメトリクスの分類において堅牢な選択肢でした。研究はまた、CNNなどのアルゴリズムを特徴抽出に使用するハイブリッド認証システムの採用の増加にも言及しています。CNN + LSTMによる歩行ダイナミクスやCNN + SVMによる顔認証などのこれらのハイブリッドアプローチは、さまざまなシナリオでの認証パフォーマンスの向上に有望です。最後に、この論文は、レビューされた研究にいくつかの制約があることも強調しています： 1. 小規模なデータセット：多くの研究は小規模なデータセットを使用しており、特により大きなデータ量を必要とするディープラーニングモデルの品質と一般化能力に支障をきたす可能性があります。 2. セキュリティテストの欠如：多くの研究は、さまざまなセキュリティ攻撃に対するモデルのテストを行っていないため、認証方法が脆弱になる可能性があります。 3. 制約のあるシナリオ：一部の研究は、ユーザーが厳格な指示に従う制約のあるシナリオでデータを収集およびテストしています。これは、人々がデバイスを使用する方法の変動性を考慮していないため、モデルの現実世界での適用可能性を制限する可能性があります。これらの制約に対処することは、バイオメトリックモバイル認証方法の実用性とセキュリティの向上にとって重要です。まとめると、この調査はモバイルバイオメトリック認証の包括的な見方を提供しています。特にCNNとRNNのようなディープラーニングアルゴリズムが、行動的および生理学的な認証の両方で効果的であることを強調しています。CNN + SVMのようなハイブリッドモデルは、パフォーマンスの向上に有望です。論文の著者によれば、将来の研究ではDLアルゴリズムに焦点を当て、高品質なデータセットを拡充し、現実的なテストシナリオを確保することが、モバイルバイオメトリック認証の可能性を最大限に活用するために重要です。

「Adversarial Autoencoders オートエンコーダーとGANの間のギャップを埋める」

イントロダクション機械学習のダイナミックな領域において、2つの強力な技術を組み合わせることで、Adversarial Autoencoders（AAEs）として知られる多目的なモデルが生まれました。オートエンコーダーとGenerative Adversarial Networks（GANs）の特徴をシームレスに組み合わせることで、AAEsはデータ生成、表現学習などの強力なツールとして登場しました。本記事では、AAEsの本質、アーキテクチャ、トレーニングプロセス、応用について探求し、理解を深めるためのPythonコードの実例を提供します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。オートエンコーダーの理解 AAEsの基盤となるオートエンコーダーは、データの圧縮、次元削減、特徴抽出のために設計されたニューラルネットワーク構造です。このアーキテクチャは、入力データを潜在空間の表現にマッピングするエンコーダーと、この圧縮された表現から元のデータを再構築するデコーダーから構成されています。オートエンコーダーは、画像のノイズ除去、異常検知、潜在空間の可視化など、さまざまな分野で重要な役割を果たしてきました。オートエンコーダーは、効率的な次元削減を可能にしながら、データから意味のある特徴を抽出することができるニューラルネットワークの基本的なクラスです。エンコーダーは入力データを低次元の潜在表現に圧縮し、デコーダーはこの圧縮された形式から元の入力を再構築します。オートエンコーダーは、画像処理、自然言語処理などの領域を含むさまざまなタスクにおいて、ノイズ除去、異常検知、表現学習などの目的で使用されます。コンパクトで情報量のある表現を学習することにより、オートエンコーダーは複雑なデータセットの潜在的な構造に対する貴重な洞察を提供します。 Adversarial Autoencodersの紹介 Adversarial Autoencoders（AAEs）は、オートエンコーダーとGenerative Adversarial Networks（GANs）を巧みに組み合わせた革新的なモデルです。このハイブリッドモデルでは、エンコーダーが入力データを潜在空間にマッピングし、デコーダーが再構築します。AAEsの特徴的な要素は、生成されたデータサンプルの品質を評価するディスクリミネーターが存在する敵対的なトレーニングの統合です。この生成器とディスクリミネーターの間の敵対的な相互作用により、潜在空間が洗練され、高品質なデータ生成が促進されます。 AAEsは、データ合成、異常検知、教師なし学習などさまざまな応用で、堅牢な潜在表現を提供します。その多様性は、画像合成、テキスト生成などのさまざまな領域で有望なアプローチを提供しています。AAEsは、生成モデルの向上や人工知能の進歩に貢献する可能性があるため、注目を集めています。オートエンコーダーとGANの潜在空間の探索を組み合わせることにより、Adversarial Autoencodersは生成モデリングに革新的な次元を加えます。オートエンコーダーの潜在空間の探索能力とGANの敵対的なトレーニングメカニズムの利点をバランスさせることで、AAEsはデータ生成の向上と潜在空間でのより意味のある表現を実現します。 AAEのアーキテクチャ AAEsのアーキテクチャの設計図は、エンコーダー、ジェネレーター、ディスクリミネーターの3つの重要な要素を中心に展開されています。エンコーダーは入力データを圧縮された表現に変換し、ジェネレーターはこれらの圧縮された表現から元のデータを再構築します。ディスクリミネーターは実際のデータと生成されたデータサンプルを区別することを目指した敵対的な要素を導入します。 AAEのトレーニング AAEsのトレーニングは、エンコーダー、ジェネレーター、ディスクリミネーターの3つの要素の反復的なダンスです。エンコーダーとジェネレーターは、再構築エラーを最小化するために協力し、生成されたデータが元の入力に似ていることを保証します。同時に、ディスクリミネーターは実際のデータと生成されたデータの区別能力を磨きます。この敵対的な相互作用により、洗練された潜在空間と改善されたデータ生成品質が実現されます。…

「VoAGI創設者グレゴリー・ピアテツキーシャピロとの30周年記念インタビュー」

グレゴリー・ピアテツキー・シャピロは、30年前に知識発見に関する初期のワークショップを組織した後、VoAGIを設立しましたこの回顧的なインタビューでは、彼はVoAGIの成長、ディープラーニングなどの重要なイノベーション、AIの社会的影響への懸念について振り返っています

NEWS

「VoAGIの30周年おめでとう！」

VoAGIは、30周年を記念して1か月間のイニシアチブを実施しますまず、初心者向けに基礎的なデータサイエンスコンテンツを更新する「基礎に戻る」キャンペーンが行われます次に、O'Reillyとの提携による「30 for 30」プレゼント企画では、ニュースレターの購読者に毎日無料の電子書籍が提供されます

NEWS

「最高のAI音楽生成器（2023年9月）」

人工知能（AI）音楽生成器は、音楽を作成するコンピュータプログラムです。これは、ニューラルネットワークを利用して完全に独自の音楽を作成する方法や、既存の音楽を評価し、同様のスタイルで新しい作曲を行うために機械学習アルゴリズムを利用する方法など、いくつかの方法で実現することができます。一部のAI音楽生成器は即座に音楽を生成することができますが、他のものはまず、以前に作成された音楽のデータセットで事前トレーニングを行う必要があります。以下にはいくつかの有名なAI音楽生成器のリストがあります。 Amper Music Amper Musicは、使用が非常に簡単なAI音楽生成器の1つであり、最高のAI音楽生成器のリストのトップに位置しています。Amperは、事前録音されたサンプルから音楽を作成します。これらは実際のオーディオに変換され、音楽のキー、テンポ、特定の楽器などの要素に関して変更することができます。たとえば、音色や雰囲気に合わせて楽器全体の調整をすることができます。そのため、音楽理論や作曲の詳細な理解なしで使用することができます。クラウドベースのプラットフォームは、ビデオゲーム、映画、ポッドキャストなどのサウンドトラックや音楽を作成するための素晴らしいオプションです。アーティストとしてサポートされるプレミアムエディションでは、さらに多くのオプションがあります。 AIVA AIによるコマーシャル、ビデオゲーム、映画などの音楽作成能力は、常に開発が進んでいます。2016年に作成されたAIVAは、常に注目を集める優れたAI音楽作成ツールの1つです。AIVAはアルバムをリリースし、ビデオゲームの音楽を作曲しており、最初の出版物は「Opus 1 for Piano Solo」でした。このプログラムは、使用者が音楽ライセンスの手続きを心配する必要がなく、オリジナルの音楽や既存のトラックのバージョンを作成することができます。プリセットスタイルを選ぶことで、AIVAはさまざまなジャンルやスタイルで調和を作成することが簡単になります。AIVAを使用して現代音楽を変更することもできます。 Ecrett Music Ecrett Musicを使用すると、数千時間の音楽をトレーニングすることができ、誰でも簡単に音楽クリップを作成することができます。プロも初心者も使いやすいプログラムで、さまざまなシーン、感情、ジャンルを提供しています。AI音楽生成器にはロイヤリティフリーの曲生成機能も付属しており、ライセンスの問題を気にせずにビデオやゲームのための音楽を生成することができます。「音楽を作成する」を選ぶ前に、ツールのシーン、ムード、ジャンルのセクションから少なくとも1つのオプションを選択する必要があります。選択した内容に基づいてツールが音楽を生成し、同じパラメータを使用しても毎回新しいサウンドトラックを受け取ることができます。数回のクリックで楽器や構造を簡単に変更することができます。メロディ、バッキング、ベース、ドラムなどがあります。 Soundraw Soundrawは、AIが生成したフレーズで曲を変更することができるなど、AI音楽生成器の素晴らしい選択肢です。このプログラムは、AIと手動のツールの組み合わせに基づいており、新しい音楽の作成や変更を簡単に行うことができます。プラットフォーム上のカスタマイズオプションにより、1つの音楽作品を即興演奏や微調整することができます。曲生成機能はすべてのユーザーに利用可能ですが、無制限のダウンロードには定期購読が必要です。 Boomy Boomyは、数秒でオリジナルの曲を作成することができるツールの1つであり、音楽制作への参入のハードルを下げ、音楽生成へのアクセスを増やす上で重要なツールです。このツールでは、異なるプラットフォームからのストリーミング料を受け取る機会を持つ曲を提出することができます。「曲を作成する」を選択すると、いくつかの基準を選んで「曲を作成する」とクリックすることで、BoomyのAIが数秒で完全な曲を作成します。その後、それを受け入れるかどうかを決定することができます。このプロセスを進める間に、BoomyのAIはあなたのために一意のプロフィールを作成し、最高の音楽を作成するためのツールとして使用することができます。 Amadeus Code…

Learn more about Search Results A - Page 247