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「データサイエンティストのための高収入の副業7選」

この記事は、現在の試練の時代により多くの収入を得たいデータプロフェッショナルのためのガイドとして役立ちます

Career Advice

セールスフォース・アインシュタイン：あなたは顧客との関係を築きます、AIがそれらを自動的に維持する手助けをします

「顧客関係管理（CRM）」は、現在のハイパーコネクテッドで競争の激しい商業環境において、組織の成功を促進するために極めて重要です

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。

「Amazon SageMaker Feature Storeを使用して、あなたの生成型AIアプリケーションをパーソナライズしましょう」

この投稿では、LLMsを使用してユーザープロフィールとアイテム属性を組み合わせてパーソナライズドコンテンツの推奨を生成するというシンプルでパワフルなアイデアを解説しますこの投稿全体を通じて示されるように、これらのモデルは高品質でコンテキストに合わせた入力テキストを生成することで、優れた推奨を生み出す可能性が非常に高いですこれを具体的に示すために、ユーザープロフィールを表すフィーチャーストアをLLMに統合して、これらのパーソナライズドな推奨を生成するプロセスをご案内します

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

「科学、情熱、そして多目的最適化の未来」

カルロス・アルテミオ・コエジョ・コエジョ教授は、バイオインスパイアリングメタヒューリスティクスを通じた多目的最適化の分野での先駆者です彼はトゥレーン大学でコンピュータ科学の博士号を修了しました...

「Amazon SageMakerでのMLOpsによる堅牢な時系列予測」

データ駆動の意思決定の世界では、時系列予測は企業が過去のデータのパターンを利用して将来の結果を予測するための重要な要素です資産リスク管理、トレーディング、天気予報、エネルギー需要予測、バイタルサインモニタリング、交通分析などの分野で働いている場合、正確に予測する能力は成功に不可欠ですこれらの応用では、[…]

「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」

この分析では、K最近傍法（KNN）モデルを使用して、作物セグメンテーションを実施し、農業地域における地上の真相画像とこれらの結果を比較します私たちの結果は、KNNモデルによる分類が、2015年の地上の真相分類データよりも2017年の現在の作物畑の状態をより正確に表していることを示していますこれらの結果は、Planetの高頻度の地球規模の画像の力を示しています農業畑は頻繁に変化し、シーズンによっては複数回変化することがありますが、この土地を観察し分析するために高頻度の衛星画像が利用可能であることは、農業地や急速に変化する環境の理解にとって非常に価値のあるものとなります

カスタム分類モデルでの予測の品質を向上させるには、Amazon Comprehendを使用します

この記事では、Amazon Comprehendを使用してカスタム分類モデルを構築し最適化する方法について説明しますAmazon Comprehendのカスタム分類を使用して、マルチラベルのカスタム分類モデルを構築する方法をデモンストレーションし、トレーニングデータセットの準備とモデルのチューニングについてのガイドラインを提供します精度、適合率、再現率、F1スコアなどのパフォーマンスメトリックを満たすためにモデルを調整する方法も解説します

ミッドジャーニーV5：ミッドジャーニーの最新バージョン

最新のMidjourneyのインカネーションであるV5は、このアート生成人工知能の進化におけるマイルストーンを示しています

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