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機械革命の始まりですか？

人工知能、機械学習、自動化によって推進される機械革命は、人類史上重要な転換点を迎えています詳しくはこちら！

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Rows AI：エクセルスプレッドシートの終焉か？

Rows AIは、非常に複雑なデータ分析のための信じられないほどのスプレッドシートを数分で構築することができます

AIを活用した言語学習アプリの構築：2つのAIチャットからの学習

新しい言語を学び始めるときは、私は「会話ダイアログ」の本を買うのが好きです私はそのような本が非常に役立つと思っていますそれらは、言語がどのように動作するかを理解するのに役立ちます単に…

はじめに「データサイエンス」と「機械学習」は、25世紀において注目すべき技術的なトピックです。初心者のコンピュータサイエンスの学生からNetflixやAmazonなどの大手企業まで、様々なエンティティによって利用されています。ビッグデータの急増により、ペタバイトやエクサバイト単位で測定される膨大な量のデータを扱う新しい時代が訪れました。過去には、データのストレージには重大な課題がありましたが、現在ではHadoopなどのフレームワークによってこれらの問題が解決され、データ処理に重点が移りました。この文脈において、データサイエンスと機械学習は重要な役割を果たしています。しかし、これら2つの用語の違いは何でしょうか？この記事では、データサイエンスと機械学習の比較を掘り下げ、その違いを探ります。データサイエンスとは？ビジネスや組織がリポジトリに保持する膨大な量のデータの複雑な分析を行うことです。データのソース、データの主題の分析、そしてデータが将来的にビジネスの成長にどのように役立つかについて、この研究ではすべてカバーされます。常に2つのタイプの組織データがあります。構造化データと非構造化データです。このデータを分析することで、市場やビジネストレンドについて重要なことを学び、データセット内のパターンを特定することにより、企業は効率を向上させ、競合他社と差別化することができます。機械学習とは？機械学習という研究分野のおかげで、コンピュータは明示的にプログラムされることなく学習することができるようになりました。機械学習はアルゴリズムを使用してデータを処理し、予測を行うためにトレーニングされます。指示、データ、または観察値が機械学習の入力となります。機械学習の利用は、Facebook、Googleなどの企業で広く行われています。データサイエンス vs 機械学習側面データサイエンス機械学習定義構造化および非構造化データから知識と洞察を抽出するために、科学的な方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用する多様な分野。明示的にプログラムされることなく、コンピュータシステムが学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムと統計モデルを開発する人工知能（AI）のサブフィールド。スコープデータ収集、クリーニング、分析、可視化、解釈など、データライフサイクルのさまざまな段階を包括する広い範囲。データから学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を絞った狭い範囲。目標複雑な問題を解決し、データに基づいて意思決定を行うために、データから洞察、パターン、そして知識を抽出すること。機械がデータから学び、特定のタスクにおいて自動的にパフォーマンスを向上させるためのモデルとアルゴリズムを開発すること。技術統計、データマイニング、データ可視化、機械学習、深層学習など、様々な技術やツールを組み合わせています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの機械学習アルゴリズムの適用に主眼を置いています。…

近接度とコミュニティ：PythonとNetworkXによるソーシャルネットワークの分析—Part 3

PythonとNetworkXを使用して近接中心性を計算し、ネットワークグラフを可視化する方法を学び、社会ネットワーク分析を実施する方法を学びます

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

LLMの巨人たちの戦い：Google PaLM 2 vs OpenAI GPT-3.5

2023年5月10日、GoogleはOpenAIのGPT-4に対する見事な対抗策としてPaLM 2をリリースしました最近のI/Oイベントで、Googleは最小から最大までの魅力的なPaLM 2モデルファミリーを発表しました

メタAIのもう一つの革命的な大規模モデル — 画像特徴抽出のためのDINOv2

Mete AIは、画像から自動的に視覚的な特徴を抽出する新しい画像特徴抽出モデルDINOv2の新バージョンを紹介しましたこれはAIの分野でのもう一つの革命的な進歩です...

将来のイベントの予測：AIとMLの能力と限界

あなたは、占い師、占星術師、または有名なババ・ヴァンガがどのように未来の出来事を予測していたのか、考えたことがありますか？また、AIやMLがババ・ヴァンガと同じように未来の出来事を予測する能力を持っているかどうかについて疑問を持ったことはありますか？もしAIやMLがそのような能力を持っている場合、それによって...

Artificial Intelligence

Video-ControlNetを紹介します：コントロール可能なビデオ生成の未来を形作る革新的なテキストからビデオへの拡散モデル

近年、テキストベースのビジュアルコンテンツ生成が急速に発展しています。大規模なイメージテキストペアでトレーニングされた現在のテキストから画像へ（T2I）の拡散モデルは、ユーザーが提供したテキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成する驚異的な能力を発揮しています。画像生成の成功は、ビデオ生成にも拡張されています。いくつかの方法は、T2Iモデルをワンショットまたはゼロショットの方法でビデオを生成するために利用していますが、これらのモデルから生成されたビデオはまだ一貫性がないか、バラエティに欠けています。ビデオデータをスケーリングアップすることで、テキストからビデオ（T2V）の拡散モデルを使用すると、生成されたコンテンツに制御がかかる一貫したビデオを作成できます。ただし、これらのモデルは、生成されたコンテンツの制御ができないビデオを生成します。最近の研究では、深度マップを制御できるT2V拡散モデルが提案されています。ただし、一貫性と高品質を実現するには大規模なデータセットが必要で、リソースに優しくありません。また、T2V拡散モデルは、一貫性、任意の長さ、多様性を持つビデオを生成することはまだ難しいとされています。これらの問題に対処するために、制御可能なT2VモデルであるVideo-ControlNetが導入されました。Video-ControlNetには、以下の利点があります。モーションプライオリティと制御マップを使用することで一貫性が向上し、最初のフレームの条件付け戦略を採用することで任意の長さのビデオを生成することができ、画像からビデオへの知識移行によるドメイン汎化、限られたバッチサイズを使用してより速い収束でリソース効率が向上します。 Video-ControlNetのアーキテクチャは、以下の通りです。目的は、テキストと参照制御マップに基づいてビデオを生成することです。そのため、生成モデルは、事前にトレーニングされた制御可能なT2Iモデルを再編成し、追加のトレーニング可能な時間層を組み込み、フレーム間の細かい相互作用を促進する空間・時間自己注意メカニズムを提示することで開発されました。このアプローチにより、広範なトレーニングがなくても、コンテンツに一貫性のあるビデオを作成できます。ビデオ構造の一貫性を確保するために、著者らは、ノイズ初期化段階でノイズ除去プロセスにソースビデオのモーションプライオリティを組み込む先駆的なアプローチを提案しています。モーションプライオリティと制御マップを活用することで、Video-ControlNetは、マルチステップのノイズ除去プロセスの性質による他のモーションベースの方法のエラー伝搬を避けながら、フリッカリングが少なく、入力ビデオのモーション変化に近くなるビデオを生成することができます。さらに、以前の方法が直接ビデオ全体を生成するようにモデルをトレーニングするのに対して、この研究では、初期フレームに基づいてビデオを生成する革新的なトレーニングスキームが導入されています。このような簡単で効果的な戦略により、コンテンツと時間的学習を分離することがより簡単になります。前者は最初のフレームとテキストプロンプトで提示され、モデルは、後続フレームの生成方法のみを学習する必要があります。これにより、ビデオデータの需要が軽減され、画像領域から生成能力を継承することができます。推論中、最初のフレームは、最初のフレームの制御マップとテキストプロンプトによって条件付けられて生成されます。その後、最初のフレーム、テキスト、および後続の制御マップによって条件付けられた後続フレームが生成されます。また、このような戦略の別の利点は、モデルが前のイテレーションの最後のフレームを初期フレームとして扱い、無限に長いビデオを自動的に生成できることです。これがどのように機能するかを説明し、著者によって報告された結果と最先端のアプローチとの比較を含む制限されたサンプル結果が以下の図に示されています。これはVideo-ControlNetの概要であり、最新の品質と時間的一貫性を備えたT2V生成のための新しい拡散モデルです。もし興味があれば、以下のリンクでこの技術について詳しく学ぶことができます。

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