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「インドにおけるAI規制のためのPMモディのビジョン：B20サミット2023」

2023年、B20サミットインドがデリーで終了するにつれ、ナレンドラ・モディ首相の言葉の響きは続きました。ビジネスリーダーたちに向けて語ったモディ氏は遠慮しませんでした。彼はインドが世界のサプライチェーンを形成する役割を強調し、顧客ケア政策を提唱し、グリーンクレジットアプローチを支持しました。しかし、それだけではありません。彼の演説では、技術の最前線である人工知能（AI）と暗号通貨にスポットライトを当てました。では、モディ首相がインドにおけるAIの開発と規制について言及した洞察について掘り下げてみましょう。また読む：全OECDおよびG20諸国のAIスキルと才能でインドが1位にランクされる歴史的な贈り物：相互信頼が中心にモディ首相はインドの世界への贈り物である相互信頼を強調しました。彼はインドが織りなす信頼の遺産を強調し、AIと暗号通貨が景色を変えている勇敢な新世界にビジネスリーダーたちを巻き込むよう呼びかけました。また読む：OpenAI、Google、Microsoft、およびAnthropicが安全なAIのために結束進化から革命へ：モディ首相の倫理的なAIへの呼びかけ G20サミットが目前に迫る中、モディ首相の「倫理的な」人工知能（AI）の拡大に向けたグローバルな枠組みを求める呼びかけは、ゲームチェンジャーです。これはAIと暗号通貨の規制に関する議論でのインドのリーダーシップへの大胆な一歩です。この変化は、リスクベースのユーザー被害アプローチに基づいた規制を形成するために、インドがAI規制における受動的な立場から積極的な役割に変わったことを示しています。また読む：倫理的なAIの統治：非倫理的なAIを防ぐルールと規制規制への道：パラダイムの転換変化の風がインドのAI規制のアプローチにパラダイムの転換をもたらしました。たった一握りのささやきが行動に変わり、インドの最高通信規制機関であるインド電気通信規制庁（TRAI）が発表した公開照会書によって証明されました。この照会書は、AIの規制のための「リスクベースの枠組み」の提案を行いました。また、国際的な協力を通じてAIの「責任ある使用」のためのグローバルな機関の設立も提案しました。また読む：INDIAaiとMetaが連携：AIイノベーションと協力の道を開拓グローバル・リープ：インドの責任あるAIの立場インドがB20サミットで求める「倫理的な」AIは、世界的に響きます。これは、国際的な核拡散を目的とした国際機関に類似した、AIの責任ある使用を監督する規制機関の設立を示唆しています。この立場は、OpenAIの創設者であるサム・オルトマンの国際的なAI規制のビジョンと一致し、グローバルな収束の必要性を強調しています。また読む：サム・オルトマンとナレンドラ・モディ首相のハイステークス会議：インドのAIの未来を描くマイクロソフトの設計図：AI統治の一端を垣間見るテックジャイアントのマイクロソフトはAI統治の対話に参加し、「AIの統治：インドの設計図」を提案しています。この設計図は、ライセンスされたAIデータセンターでの展開を連続的な監視と保護の対象とする安全重視のアプローチを提案しています。また読む：インドの変革の旅：明らかにされた機会これらの進展の中で、インドは経済成長のためにイノベーションを活用するための技術的変革の門戸に立っています。インドの政策は、プライバシーの懸念、システムのバイアス、AIに関連する知的財産権の侵害に対処するために適応しています。また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を立ち上げてインドのAIスタートアップエコシステムを強化グローバルな風景：AI規制への多様なアプローチ AIの波が世界を席巻する中、国々はさまざまな規制アプローチを取っています。欧州連合のAI法案は侵害の程度とリスクに基づく多層のアプローチを提案しており、一方、英国はよりイノベーションに対応した立場を取っています。…

「AIと大学フットボールの未来」

大学のスポーツ界は、再びお金とフットボールのおかげで変動しましたSECが最初に動き、テキサスとオクラホマを獲得し、それに続いてビッグテンがパック12の強豪USCとUCLAを獲得しました...

「埋め込みを使った10の素敵なこと！【パート1】」

「クラシックな機械学習（ML）から一歩踏み出して、埋め込みはほとんどのディープラーニング（DL）のユースケースの中核ですこの概念を理解することで、柔軟なタスクを実行することができます」

「データサイエンスの熱狂者にとっての必聴ポッドキャスト10選」

はじめにデータがイノベーションの源泉となる時代において、最新情報を把握することは非常に重要です。幸いなことに、データサイエンスのポッドキャストが専門家たちの集合知を活用した魅力的な方法として登場しました。初心者から先駆者まで、これらのポッドキャストは声の力を通じて洞察、逸話、トレンドを提供しています。データの多面的な世界を照らし出す特定の観客に向けたトップ10のデータサイエンスポッドキャストの厳選リストをご覧ください。 1. Data Skeptic データサイエンスのポッドキャストの賑やかな領域の中で、「Data Skeptic」は初心者や中級者の学習者にとっての頼りとなる存在です。この対話形式で教育的なポッドキャストは、複雑なデータサイエンスの概念をわかりやすい形で解説することを目指しています。形式: 対話形式、教育的「Data Skeptic」は友好的で対話的なトーンを採用し、参加と理解を促進します。ホストたちは複雑なトピックを巧みに扱い、それらを理解しやすいように小さなパートに分割しますが、深さは損ないません。この形式により、テクニカルな専門用語に混乱することはありません。したがって、データサイエンスの領域に初めて入る人にとって最適な選択肢となっています。対象読者: 初心者および中級レベルの学習者初心者や中級レベルの学習者向けに、「Data Skeptic」は堅固な基礎を提供しながら高度な概念にも深く入り込んでいます。この二重のアプローチにより、初心者や一部のバックグラウンドを持つ人々も各エピソードで価値を見つけることができます。内容: 複雑な概念の簡略化「Data Skeptic」の核心には、複雑なデータサイエンスのトピックを簡略化するという使命があります。このポッドキャストでは、機械学習アルゴリズムから人工知能の応用、データ倫理の微妙なニュアンスまで、幅広いスペクトルのトピックを取り上げています。コンテンツは注意深く選ばれ、リスナーに圧倒されることなく洞察を提供し、徐々に学習カーブを形成します。このデータサイエンスのポッドキャストはSpotify、Apple Music、およびYouTubeで聴くことができます。 2. Not…

「Azure Lightweight Generative AI Landing Zone」

「Azure AI サービスに基づくランディングゾーンの構築に関する完全ガイドでは、AI プロダクトを紹介し、AI の活用により利益を得るトップ 3 の企業について調査します」

「開発者向けの15以上のAIツール（2023年9月）」

GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIパワードのコーディングアシスタントです。開発者がより効率的に優れたコードを作成するために設計されており、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基盤に動作しています。このモデルは、自然言語と広範な公開コードデータベースでトレーニングされており、洞察に富んだ提案を行うことができます。コードや関数の完全な行を補完し、コメントの作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディングの推奨を提供する機械学習駆動のコードジェネレータです。大規模なオープンソースのコードデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数まで提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとっての利点です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな文書作成に関連するタスクをサポートします。創造性、修正、要約など、さまざまなタスクで執筆の速度と品質を向上させます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションやクリエイティブライティングまで、幅広い執筆タスクを自動化するために使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再編成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するために設計されたコラボレーションツールです。プロジェクトの履歴やタスク管理者として機能し、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して、更新を効率化し、意思疎通のミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一された要約、クエリへの即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールがあります。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードドキュメントを自動生成する時間を節約するツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のためのよく構造化されたコンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームに最適で、複雑な関数のための正確なドキュメントを生成することで、効率と正確さが評価されています。 Pieces for Developers Pieces…

JavaScriptを使用したクライアントサイドのフォーム検証

この記事の目的は、JavaScriptでフォームのバリデーションを行う方法を学ぶことです学習目的のために、HTML、CSS、および...を使用して従業員の記録管理ウェブサイトのフォームを設計しました

「ChatGPTのようなLLMの背後にある概念についての直感を構築する-パート1-ニューラルネットワーク、トランスフォーマ、事前学習、およびファインチューニング」

「たぶん私だけじゃないと思いますが、1月のツイートで明らかになっていなかったとしても、私は最初にChatGPTに出会ったときに完全に驚きましたその体験は他のどんなものとも違いました…」

「MMDetectionを使用して物体検出モデルのトレーニング方法を学びましょう」

MMDetection 3を使用してディープラーニングモデルをトレーニングし、CVATで画像にラベルを付け、TensorBoardでトレーニングを監視する方法についてのステップバイステップチュートリアル

「インクリメンタルラーニング：メリット、実装、課題」

インクリメンタルラーニングは、学術界における動的なアプローチを表しており、徐々で一貫した知識の吸収を促しています。学習者に大量の情報を押し付ける従来の方法とは異なり、インクリメンタルラーニングは複雑な主題を管理可能な断片に分解します。機械学習においては、インクリメンタルなアプローチによりAIモデルを新しい知識を段階的に吸収するように訓練します。これにより、モデルは既存の理解を保持・強化し、持続的な進歩の基盤を形成します。インクリメンタルラーニングとは何ですか？インクリメンタルラーニングは、新しいデータを小さな管理可能な増分で徐々に導入することによって、年々知識を蓄積していく教育的なアプローチです。すべてを即座に学ぼうとするのではなく、インクリメンタルラーニングは複雑なトピックを小さなチャンクに分割します。このアプローチは、スペースドリペティション（間隔をあけた反復）、定期的な復習、以前に学んだ概念の強化を重視し、理解力、記憶力、主題の長期的な習得を共に向上させます。インクリメンタルラーニングでは、AIモデルは以前に獲得した情報を忘れずに知識を徐々に向上させます。したがって、これは人間の学習パターンを模倣しています。この学習は、データの入力が順序立てて行われる場合やすべてのデータの保存が実現不可能な場合に重要です。インクリメンタルラーニングの利点メモリの強化、リソースの効率的な利用、リアルタイムの変化への適応、または学習をより管理可能な旅にするために、インクリメンタルラーニングは幅広い魅力的な利点を提供します：記憶力の向上：以前に学んだ素材を再訪し、積み重ねることにより、インクリメンタルラーニングは記憶力を向上させ、知識を年々確固たるものにします。リソースの効率的な利用：インクリメンタルラーニングモデルは一度に少ないデータを保存する必要があるため、メモリの節約に役立ちます。リアルタイムの適応：インクリメンタルラーニングモデルはリアルタイムの変化に適応する能力を持っています。たとえば、製品推薦システムはユーザーの好みを学習し、関連する興味を引く製品を推奨します。効率的な学習：タスクを小さなパートに分割することにより、インクリメンタルラーニングはMLモデルの新しいタスクへの学習能力を迅速に向上させ、精度を向上させます。持続可能な学習習慣：インクリメンタルラーニングはプロセスを圧倒的に減らし、管理可能にすることで、持続可能な学習習慣を促進します。アプリケーション指向：インクリメンタルラーニングは、概念の定期的な実践と適用が内在化されており、実用的な理解とスキルを向上させます。インクリメンタルラーニングの実世界の応用これらの例は、インクリメンタルラーニングが言語能力からAIモデルの精度、自動運転車の安全性まで、さまざまな領域で深みと洗練を加える方法を示しています。既存の知識を基に構築することの変革的な影響を示すこの動的なアプローチにより、より知的で適応性のあるシステムが生まれます。言語学習インクリメンタルラーニングは、言語習得の領域でその地歩を築いており、学習者が徐々に語彙を構築し文法の複雑さを理解していく旅です。この徐々のアプローチにより、学習者は時間をかけて語学力を向上させることができます。基本的なフレーズのマスタリングから複雑な文構造の理解まで、インクリメンタルラーニングは包括的な言語力を養成する道を開きます。 AIと機械学習 AIと機械学習のダイナミックな世界では、インクリメンタルラーニングの技術が新しい情報の流入に基づいてモデルを磨き、置き換える役割を果たしています。これらの技術により、モデルは最新のデータに更新され、進化するパターンと洞察に適応します。この柔軟なアプローチは、変化が唯一の定数であるドメインで特に重要であり、AIシステムが高い精度と関連性を維持することを可能にします。詐欺検知システム金融セクターに進出すると、インクリメンタルラーニングのアルゴリズムは銀行システム内の不正行為に対抗するために重要です。Mastercardは、これらのアルゴリズムを使用してさまざまな変数を検討し、不正な取引の確率を評価しています。新しいデータインスタンスごとに、アルゴリズムは自身の理解を洗練し、不正行為の検出精度を高め、金融取引を保護します。自動運転車自動運転車の領域は、インクリメンタルラーニングが輝く別の領域です。自動運転車は蓄積された知識の力を利用し、以前の経験から学び、より効果的に周囲の環境をナビゲートします。これらの車は道路を走行する際にさまざまな状況からデータを収集し、異なるシナリオの理解を向上させます。テスラの車は、道路からデータを収集して機械学習モデルを改善し、より安全でスマートな運転体験を創造しています。推薦システムデジタルの世界では、増分学習によって私たちが日々遭遇する個別化された推薦が形成されます。ニュース記事から映画の提案まで、推薦システムは私たちの好みを理解し、私たちの嗜好に合ったコンテンツをカリキュレートします。このアプローチは徐々に洗練され、ユーザーがカスタマイズされた魅力的な消費の旅を楽しむことができるように、推薦を微調整していきます。…

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