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West 2023

ICAと現実のカクテルパーティの問題

「独立成分分析（ICA）は、1990年代以降の重要な発展¹以降、一般的に使用されるようになったデータ分解および前処理技術ですICAは、盲目的なソース...」

データアナリストのリアルライフでの確率のインタビューの質問

データアナリストやデータサイエンティストの役割の応募をする際に、面接でしばしば確率に関する質問に出くわすかもしれませんしかし、ここで大切なことは、これらの質問については、一部の人々は確信していますが、...

「フリーODSCウェストオープンパス」を紹介します

「オープンデータとデータサイエンス、AIコミュニティの成長のために、私たちは喜んでお知らせします今年10月30日から11月2日に行われるODSCウエストでは、参加者全員に無料のODSCオープンパスを提供しています参加経験のない方々にとっては...」

West 2023

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

Google Pub/SubからBigQueryへの簡単な方法

「過去には、Pub/SubメッセージをBigQueryテーブルに取り込みたいと思う状況に何度も遭遇しましたが、特に簡単な方法が見つからず、うまくいかないことが多かったです...」

「Python 正しい方法で積分を計算する」

科学計算や物理問題を扱う際には、いくつかの関数の積分を計算することが非常に一般的ですこの短い投稿では、積分を計算するための3つの方法を紹介したいと思います…

「Google CloudとNVIDIAが協力を更に進展させる」

生成AIと大規模言語モデル（LLMs）が革新を推進する中で、トレーニングと推論のためのコンピューティング要件は驚異的なペースで増え続けています。そのニーズに応えるため、Google Cloudは本日、NVIDIA H100 Tensor Core GPUを搭載した新しいA3インスタンスの一般提供を発表しました。これらのGPUは、Transformer Engineによる前例のないパフォーマンスをもたらし、LLMsを加速するように特別に設計されたAIアプリケーションに対応しています。 A3インスタンスの提供は、NVIDIAがGoogle Cloudの生成AIパートナー・オブ・ザ・イヤーに選ばれた直後に行われました。この賞は、両社の深いかつ継続的な協力を認めるものであり、Google Cloud上での生成AIの加速に向けた取り組みを評価しています。この共同の取り組みは、インフラ設計から広範なソフトウェアの有効化まで、Google Cloudプラットフォーム上でのAIアプリケーションの構築と展開を容易にするためのものです。 Google Cloud Nextカンファレンスでは、NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huangが、Google CloudのCEOであるThomas Kurianとともにイベントの基調講演を行い、NVIDIA H100 GPUを搭載したA3インスタンスの一般提供を祝い、GoogleがDeepMindやその他の部門で内部研究と推論にNVIDIA H100およびA100 GPUを使用していることについて語りました。議論の中で、Huangは、PaxMLフレームワークのためのNVIDIA…

持続可能性、デジタルヘルス、そして働き方の未来を支援する

「産業と技術のためのMITとAccentureの収束イニシアチブは、サポートするために3つの新しい研究プロジェクトを選択します」

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