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「機械学習手法を用いたJava静的解析ツールレポートのトリアージに関する研究」

この研究では、最新の機械学習技術を利用して、Java静的解析ツールからの効果的な発見の選別について詳しく探求しています

アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

説明可能なAI：ブラックボックスモデルの解明

イントロダクション現代のデータ駆動型の世界では、機械学習はさまざまな産業でますます重要な役割を果たしています。説明可能なAI（XAI）は、クライアント、患者、または融資申請者に機械学習モデルをより透明にすることを目指し、これらのシステムへの信頼と社会的受容を構築することを目指しています。今、異なるモデルには、観客によって異なる説明方法が必要となります。この記事では、説明可能なAI（XAI）の重要性と応用、およびブラックボックスモデルの解明方法について議論します。学習目標: 機械学習における透明性と信頼性を向上させるための説明可能なAI（XAI）の重要性と応用を理解する。 XAIにおけるグローバルとローカルのアプローチの違いを認識し、それぞれの使用例を理解する。 LIME、SHapley Additive Explanations、および対事実的な説明など、モデルの透明性と互換性のための重要なXAIの手法を探索する。説明可能なAIとは何ですか？意思決定における機械学習の使用は、すべての産業、企業、組織の重要な部分となっています。これらの決定は、事業主、マネージャー、エンドユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストなど、様々な利害関係者に影響を与えます。したがって、これらのモデルがどのように意思決定を行っているかを理解することは非常に重要です。規制当局は、特に意思決定に重大な影響を与える高度に規制されたセクターでの機械学習に関心を持ち始めています。特に金融、医療、犯罪、保険などの分野では、特定の決定がなぜ行われたのか、およびなぜ行われたのかを知ることが重要です。説明可能なAIは、これらのすべての利害関係者が機械学習モデルをより透明にすることを目指しています。また、データサイエンティストにもモデルをより良く理解する手助けをします。ただし、XAIが常に必要なわけではなく、賢明に使用する必要があります。一部のシナリオでは、複雑すぎる説明は不信感や混乱を引き起こす可能性があります。説明可能性の種類説明可能なAIにはさまざまな方法があり、それぞれ異なる使用例と利害関係者に配慮しています。ビジネスオーナー、マネージャー、ユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストに対して、AIモデルを説明するために異なる手法が必要です。利害関係者のニーズに応じて、異なる説明方法が必要とされることがあります。規制当局がAI分野で要件や規制を提案するようになり、金融、医療、刑事司法などの厳しく規制された産業では説明可能性がより重要になっています。これらの分野の機械学習モデルは、クライアント、患者、または融資申請者に対して透明性を提供できる必要があります。説明可能なAIには、次のようなさまざまな種類の手法と技術が含まれます：アドホック/内在的な手法：これらの手法は学習前にモデルの複雑さを制限します。特定のアルゴリズムを選択し、特徴の数を制限することを含みます。ポストホック手法：これらの手法はモデルの訓練後に適用されます。ブラックボックスモデルの説明においては、より柔軟性があります。モデル固有 vs モデル非依存：一部の手法は特定のタイプのブラックボックスモデルに特化しており、他の手法は一般的に適用できます。ローカル vs グローバル手法：ローカル手法は個々のインスタンスやデータポイントの説明を提供し、グローバル手法はデータセット全体のモデルの振る舞いについての洞察を提供します。説明可能なAIの重要性…

「都市部の話題の中心地を特定する」

この記事では、OpenStreetMap（OSM）から収集された興味ポイント（POI）に基づいて、特定の興味に対してホットスポットを特定するために使用できる、簡単で使いやすい手法を紹介します

コード生成のための5つのChatGPTの代替手段：超高速開発へのハイパードライブ

「ChatGPT の代わりにコード生成を強化し、開発を加速させるための 5 つの強力な代替手段を見つけよう最高のツールをいくつか試してみましょう」

「もし私たちが複雑過ぎるモデルを簡単に説明できるとしたらどうだろう？」

この記事は次の記事に基づいています：https//www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221723006598 これを読んでいるのであれば、人工知能（AI）がいかに重要かご存知かもしれません...

「Amazon SageMaker Feature Store Feature Processorを使用して、MLの洞察を解き放つ」

Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習（ML）のための特徴量エンジニアリングを自動化するためのエンドツーエンドのソリューションを提供します多くのMLユースケースでは、ログファイル、センサーの読み取り、トランザクションレコードなどの生データを、モデルトレーニングに最適化された意味のある特徴に変換する必要があります特徴量の品質は、高精度なMLモデルを確保するために重要です[...]

大規模言語モデルの探索-パート2

この記事は主に自己学習のために書かれていますそのため、幅広く深く進んでいます興味のあるセクションをスキップしたり、自分の興味がある分野を探したりしても構いません以下にいくつかの…

ホームブリューや仮想マシンなしでMacBook M1またはM2にHadoopをインストールする方法

「この記事では、ローカルのMacBook M1またはM2にHadoopを簡単にインストールする方法を紹介します私は、2020年製のMacBook Air M1（arm64）を使用し、メモリ8GB、MacOS Venturaを搭載しています...」

「プログラマーを支援するためにコードを生成できる10つのAIツール」

無限の可能性の時代において、生成型人工知能ソリューションの広範な使用と革新的なアクセス可能性は、プログラマーにとって革新的なイノベーションの華やかなシンフォニーを提供します。使用例は、アート作品の作成からコードの書き込みまで多岐にわたります。その成長は過去10年間のあらゆるコンシューマテクノロジートレンドを上回っています。我々の働き方は急速に進化しており、ソフトウェア開発の世界も例外ではありません。多くの開発者にとって、AIコーディングツールの使用は一般的な実践となっています。人工知能を使用して優れたコードを生成するための理想的なAIコードジェネレータを探索してください。 AIコードジェネレータとは何ですか？ AIコードジェネレータは、エンジニアがコードをより迅速かつ正確に書くのを支援する人工知能を組み込んだコンピュータプログラムです。リアルタイムでコードを入力すると、プロンプトに基づいてコードを生成したり、自動補完のためのコードを提案したりします。このようなAIコードライターは、異なるプログラミング言語間を翻訳し、自分自身のプログラムを書くことができます。さらに、自動ドキュメント生成や高速なコードスニペットの検索にも役立ちます。 AIコード生成は、パブリック向けに使用されるオープンソースプロジェクトによって作成されたソースコードの実例でトレーニングされたアルゴリズムを使用して、それらの実例に基づいて新しいコードを作成します。大規模な言語モデルは言語を処理・理解し、テキストを生成し、問い合わせに応答し、テキストを予測するのに役立つ言語の関連とパターンを学習します。彼らはAIアルゴリズムを適用して特定のプログラムに最適なコードを選択し、開発者がより迅速にプログラムを作成できるようにします。AIコード生成の3つの方法：開発者がコードの入力を開始すると、AIは文を自動補完しようとします。開発者が自然言語で入力を残した場合、AIアルゴリズムは開発者の目標に基づいた提案を行います。開発者はAIと直接コミュニケーションを取り、特定のコードの開発やバグ修正を依頼します。なぜAIコードジェネレータを使用するのですか？ AIコードジェネレータの使用にはいくつかの利点があり、開発者が自分の可能性を最大限に発揮するのに役立ちます。以下は、この画期的なツールの主な利点と将来の利用例のいくつかです： AIコード生成の主な利点は、コードをより短時間で生成できる可能性です。AIは従来のコーディングの責任とテストの記述を行い、開発者が創造的な思考と課題解決を必要とする作業に集中できるようにします。 AIを搭載したコードジェネレータは、コードの開発を自動化し、仕様に合致した機能的なコードを迅速に作成することで開発プロセスを短縮します。これにより、迅速な開発や時間的に制約のあるアプリケーションに役立ちます。 AIコードジェネレータはさまざまなコードソースでトレーニングされており、業界標準に準拠し、整理されてメンテナンスしやすいコードを生成することができます。これにより、チームワークが促進されます。 AIコードアシスタントは、デバッグの手間を省いて事前に欠陥を検出する観察的な防御策として機能し、実用的で実現可能で安全なコードの構築方法についてのコンサルティングサービスを提供することで、コードの品質も向上させます。 AIを搭載したコードジェネレータは、より広範な人々にコーディングをよりアクセスしやすくすることにより、スキルギャップを縮小し、ユーザーが独自のアプリケーションを設計し、さまざまな産業でイノベーションを促進することができます。プログラマー向けのトップ10のAIコードジェネレータ AIパワードコードジェネレータの登場により、開発者のコーディング手続きの効率が大幅に向上し、簡素化されました。これらのコードジェネレータは、機械学習と人工知能を使用してコードスニペット、要素、さらには完全なアプリケーションを自動的に作成します。 OpenAI Codex 現在利用可能な最も有名なAIコーディングツールは、OpenAI Codexです。これは、OpenAIのLLMs（GPT-3およびGPT-4）から派生した広範なコードを使用してトレーニングされました。Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript、Swiftなど、12以上の言語でプログラムを書くことができると約束しています。このアルゴリズムは、GitHubリポジトリなどのサイトから提供される数兆行のオープンソースコードに基づいて開発されています。特徴コメントからプログラムを生成したり、プログラムにコメントを提供したりします。英語のアルゴリズムを任意の言語のプログラムに変換できます。…

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