Search Results 洪水

「AIによる気候変動対策の加速」

「ボストン・コンサルティング・グループとの新しいレポートによると、AIは世界の温室効果ガス排出量の5〜10％を軽減する可能性があります」

「オープンソースLLMsの歴史：初期の日々（パート１）」

言語モデリングの研究は、GTPやGPT-2などのモデル、または最新のトランスフォーマーベースの言語モデルよりも前の、RNNベースの技術（例：ULMFit）などを含め、長い歴史があります...

「時系列の外れ値を解読する：1/4」

2019年12月21日です迫りくるパンデミックの遠い轟音の中、わずかに未成年の若者が登場し、彼の外見と動きに光が差し込みます...

「衛星画像のための基礎モデル」

ファウンデーションモデルは、特定のタスクに直接的に焦点を当てるのではなく、一般的なタスクに向けて設計された柔軟なディープラーニングアルゴリズムです無ラベルの大量のデータでトレーニングされ、…

「AIが歴史学者たちに過去をより良く理解する手助けをしている方法」

明日の歴史家たちはコンピューターサイエンスを利用して、何世紀も前の人々がどのように生活していたかを分析しています

「ドラッグ＆ドロップ、分析：ノーコードデータサイエンスの台頭」

データサイエンスにおけるノーコードまたはローコードの機能は、近年大きな注目を集めていますこれらのソリューションは十分に実証され、成熟しており、データサイエンスをより幅広い人々にアクセス可能にしています

Data science

イントロダクション技術革命の進行する世界において、人工知能と医療の融合は医学の診断と治療の風景を再構築しています。この変革の背後にいる静かな英雄の一つが、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の応用です。本稿では、テキストベースの医療アプリケーションの文脈でLLMの世界に踏み込み、これらの強力なAIモデルが医療業界を革新している方法について探ります。ソース – John Snow labs 学習目標医療テキスト解析における大規模言語モデル（LLM）の役割を理解する。現代の医療における医療画像の重要性を認識する。医療画像のボリュームがもたらす課題を把握する。 LLMが医療テキスト解析と診断の自動化にどのように役立つのか理解する。 LLMが重要な医療ケースのトリアージにおける効率性を評価する。患者の経歴に基づく個別治療計画におけるLLMの効果を探求する。放射線科医を支援するためのLLMの共同作業について理解する。医学生と医師の教育においてLLMがどのように役立つのか発見する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。見えない医療画像と医療の世界 LLMの世界に飛び込む前に、医療画像の存在を一瞬に留め、感謝しましょう。それは最新の医学において視覚化し、疾患を検出し、治療の進捗を監視するのに欠かせないものです。特に放射線科学は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像に重要に依存しています。しかしこの多くの医療画像の宝庫は課題を伴っています：その膨大な量です。病院や医療機関は毎日大量の医療画像を使用しています。この洪水を手作業で分析および解釈することは困難で、時間がかかり、人為的なミスも起こりやすいです。ソース –…

「新しい取り組みによる輸送とエネルギーの排出削減法」

これらの新製品の特徴と展開は、人々、都市計画者、政策立案者が持続可能な未来を構築するための行動を取るのに役立ちます

「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

「AIの風景でのデジタル実験とA / Bテストの重要な役割」

編集者の注：アレッサンドロ・ロマノは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでスピーカーを務めますぜひ彼の講演「AIランドスケープにおけるデジタル実験とA/Bテストの重要な役割」をチェックしてください！大量のデータの収集は、私たちの日常の一部となっています...

West 2023

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