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「Storytelling with Data」によると、データの視覚化をすぐに改善するためのMatplotlibのヒント

「Storytelling with Data」（Cole Nussbaumer Knaflic著）で得た教訓に基づいて、Matplotlibとseabornのデータ可視化を改善する方法

通貨為替レートの予測のためのSARIMAモデル

はじめに通貨の為替レート予測とは、ある通貨の価値が他の通貨に対して将来的にどのように変化するかを予測することです。通貨の予測は、人々、企業、そして金融機関が賢明な金融判断を下すのに役立ちます。使用できる予測技術の1つはSARIMAです。 SARIMAは、季節的なパターンを持つ時系列データを推定するための優れた時系列予測技術です。 SARIMAは、過去と現在の時系列データの関連性をモデル化し、データ内のパターンを認識することによって機能します。 SARIMAは、傾向や季節性を捉えるためのさまざまな自己回帰（AR）モデルや移動平均（MA）モデル、および差分を利用します。「季節性」とは、日々、週次、年次など、一定期間にわたって規則的に予測可能なデータの変動を指します。為替レートの変化を予測することで、通貨価値の変化についてより正確な情報を得ることができます。では、この記事の手順に従って予測を行いましょう。学習目標歴史データのパターンとトレンドを特定することにより、個人、企業、金融機関が市場動向を予測するのに役立ちます。通貨の変動に関連する潜在的なリスクを特定することにより、リスクを軽減することができます。通貨変換を最適化するために、最適な通貨変換時期を特定することができます。将来の為替レートの方向性に関する情報を提供することにより、意思決定を改善することができます。これらの目的に基づいて、SARIMAを使用してモデルを開発し、季節的なデータのパターンを集計して将来的な値のより正確な予測を行います。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。ステップ1：ライブラリのインポート !pip install pmdarima from pmdarima.arima import…

プレイヤーの離脱を予測する方法、ChatGPTの助けを借りる

ゲームの世界では、企業はプレイヤーを引きつけるだけでなく、特にゲーム内のマイクロトランザクションに頼る無料のゲームでは、できるだけ長く彼らを保持することを目指していますこれらの...

Boto3 vs AWS Wrangler PythonによるS3操作の簡素化

このチュートリアルでは、boto3とawswranglerの2つの強力なライブラリを探索し、比較することで、PythonによるAWS S3開発の世界に深く入り込んでいきます実際、この記事では以下の内容をカバーします…

ビジュアルキャプション：大規模言語モデルを使用して、動的なビジュアルを備えたビデオ会議を補完する

Google Augmented Realityのリサーチサイエンティスト、Ruofei DuとシニアスタッフリサーチサイエンティストのAlex Olwalが投稿しました。ライブキャプションやノイズキャンセリングなどの機能により、ビデオ会議の最近の進歩により、リモートビデオ通信は大幅に改善されました。しかし、複雑で微妙な情報をより良く伝えるために、動的な視覚的拡張が役立つ場面があります。たとえば、日本食レストランで何を注文するか話し合う場合、友達があなたが「すき焼き」を注文することに自信を持つのに役立つビジュアルを共有することができます。また、最近の家族旅行について話しているときに、個人的なアルバムから写真を見せたい場合があります。 ACM CHI 2023 で発表された「Visual Captions: Augmenting Verbal Communication With On-the-fly Visuals」では、私たちは、口頭の手がかりを使用してリアルタイムのビジュアルを使って同期ビデオ通信を拡張するシステムを紹介します。私たちは、この目的のためにキュレーションしたデータセットを使用して、オープンボキャブラリーの会話で関連するビジュアルを積極的に提案するために、大規模な言語モデルを微調整しました。私たちは、実時間の転写とともに拡張されたコミュニケーションの急速なプロトタイピングに設計されたARChatプロジェクトの一部としてVisual Captionsをオープンソース化しました。 Visual Captionsは、リアルタイムのビジュアルで口頭コミュニケーションを容易にします。このシステムは、リアルタイムの音声からテキストへの転写でよく見られる誤りにも対応しています。たとえば、文脈から外れて、転写モデルは「pier」という単語を「pair」と誤解しましたが、Visual Captionsはそれでもサンタモニカのピアの画像を推奨します。動的なビジュアルで口頭コミュニケーションを拡張するための設計空間私たちは、ソフトウェアエンジニア、研究者、UXデザイナー、ビジュアルアーティスト、学生など、様々な技術的および非技術的なバックグラウンドを持つ10人の内部参加者を招待し、潜在的なリアルタイムビジュアル拡張サービスの特定のニーズと欲求を議論しました。2つのセッションで、私たちは想定されるシステムの低保守性のプロトタイプを紹介し、その後、既存のテキストから画像へのシステムのビデオデモを示しました。これらの議論により、以下のようにD1からD8とラベル付けされた8つの次元の設計空間が生まれました。ビジュアル拡張は、会話と同期または非同期に行われる場合があります（D1：時間）、話題の表現と理解の両方に使用できる場合があります（D2：主題）、さまざまなビジュアルコンテンツ、ビジュアルタイプ、ビジュアルソースを使用して適用できる場合があります（D3：ビジュアル）。このような視覚的拡張は、ミーティングの規模（D4：スケール）や、共同設置またはリモート設定でミーティングが行われているかどうか（D5：スペース）によって異なる場合があります。これらの要因はまた、ビジュアルが個人的に表示されるべきか、参加者間で共有されるべきか、あるいはすべての人に公開されるべきかを決定するのにも影響します（D6：プライバシー）。参加者はまた、会話をしながらシステムとやり取りするさまざまな方法を特定しました（D7：起動）。たとえば、人々は「プロアクティブ」の異なるレベルを提案しました。これは、ユーザーがモデルがイニシアチブを取る程度を示します。最後に、参加者は、入力に音声やジェスチャーを使用するなど、異なる相互作用方法を想定しました（D8：相互作用）。…

人間の注意力を予測するモデルを通じて、心地よいユーザーエクスペリエンスを実現する

Google Researchのシニアリサーチサイエンティスト、Junfeng He氏とスタッフリサーチサイエンティスト、Kai Kohlhoff氏による記事です。人間は、驚くほど多くの情報を取り入れる能力を持っています（網膜に入る情報は秒間約10 10ビット）。そして、タスクに関連し、興味深い領域に選択的に注目し、さらに処理する能力を持っています（例：記憶、理解、行動）。人間の注意（その結果として得られるものはしばしば注目モデルと呼ばれます）をモデル化することは、神経科学、心理学、人間コンピュータインタラクション（HCI）、コンピュータビジョンの分野で興味を持たれてきました。どの領域でも、どの領域でも、注目が集まる可能性が高い領域を予測する能力には、グラフィックス、写真、画像圧縮および処理、視覚品質の測定など、多数の重要な応用があります。以前、機械学習とスマートフォンベースの注視推定を使用して、以前は1台あたり3万ドルにも及ぶ専門的なハードウェアが必要だった視線移動の研究を加速する可能性について説明しました。関連する研究には、「Look to Speak」というアクセシビリティニーズ（ALSのある人など）を持つユーザーが目でコミュニケーションするのを支援するものと、「Differentially private heatmaps」という、ユーザーのプライバシーを保護しながら注目のようなヒートマップを計算する技術が最近発表されました。このブログでは、私たちはCVPR 2022からの1つの論文と、CVPR 2023での採用が決定したもう1つの論文、「Deep Saliency Prior for Reducing Visual Distraction」と「Learning from Unique Perspectives: User-aware…

魚の養殖スタートアップ、AIを投入して水産養殖をより効率的かつ持続可能にする

海洋生物学の学生だったJosef Melchnerは、イルカ、クジラ、魚を探すために毎日海をクルーズすることを常に夢見ていましたが、「実際的で、世界に利益をもたらすことができるものがしたかった」と述べています。キャリアを選ぶ時、彼は水産養殖に飛び込みました。彼は現在、AIと機械学習を利用して魚の養殖をより効率的で持続可能なものにするイスラエルのGoSmartのCEOです。 NVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムと、最先端のスタートアップ向けのNVIDIA InceptionプログラムのメンバーであるGoSmartは、完全に自律的で省エネのシステムを提供しています。これらは、水産養殖のカゴ、池、またはタンクに取り付けることができる、ソーダボトル程度の大きさです。エッジAIのためのNVIDIA Jetsonプラットフォームによって動力を供給され、これらのシステムは、環境内の魚の平均体重と人口分布、および温度と酸素レベルを分析します。この情報は、GoSmartのソフトウェア・サービスを通じてユーザーに提供され、リアルタイムで魚の餌の量と収穫の最適なタイミングをより正確かつ効率的に決定するのに役立ちます。「GoSmartシステムが分析するパラメータは、魚の餌の量の管理に不可欠です。適切な魚の餌の量の管理により、農家は多額のお金を節約し、水中の余分なデブリから有機物を減らすことができます。」とMelchner氏は述べています。 GoSmartシステムは、世界最大の魚の餌生産業者であるSkrettingによって採用され、南ヨーロッパの8か国で生産パイプラインを持続可能に拡大し、農家にパーソナライズされたデジタル化された情報を提供する取り組みの一環として使用されています。持続可能なための精密農業 2020年に設立されたGoSmartは、環境保護に焦点を当てているため、魚の養殖に焦点を当てています。「世界はタンパク質不足に直面していますが、海産タンパク質はしばしば漁船が漁網や長い針で獲得する方法で取得されます。一方、牛、豚、鶏などの代替タンパク質はほぼ常に養殖されますが、海産物の半分はまだ野生から取得されています。」とMelchner氏は述べています。このような過剰漁獲は惑星に悪影響を及ぼします。「これは私たち全員に影響を与える可能性のある重要な問題です。藻類は世界で最も大きな炭素の貯蔵庫の一つです。大気から炭素を消費し、酸素を放出しますが、過剰な漁獲は海洋の藻類のレベルに影響を与えます。」とMelchner氏は述べています。これを理解することがMelchner氏を水産養殖に人生をささげるように導いたと彼は言います。 GoSmartシステムは、太陽光パネルで充電されたリチウムイオンバッテリーを使用し、自己の電源管理ソフトウェアが搭載されているため、自律的にスリープモードに入り、シャットダウン、起動し、必要に応じて作業を行うことができます。 AIによる農業の効率向上 GoSmartシステムは、AIをエッジで実行するために必要なセンサ、カメラ、およびNVIDIA Jetsonモジュールで構築されています。これにより、魚の餌や成長、健康、福祉に影響を与える環境要因、および効率的または正確でない操作による水中の過剰な有機物の環境汚染を分析することができます。「私たちは、エッジAIで最高のパフォーマンスを発揮するAI用の最高のプロセッサを、水産養殖業者に手頃な価格で提供できるシステムであるコンパクトで水中に潜水可能なシステムに使用することを望んでいました。それがJetsonシリーズを選んだ理由です。」とMelchner氏は述べています。 GoSmartは現在、魚の行動や病気の指標を分析するシステムをトレーニングしています。Jetsonは複数のAIアルゴリズムを並列に実行できるため、これらの特性を同時にリアルタイムで分析できます。同社は、高性能なディープラーニング推論には、NVIDIA…

NYUとNVIDIAが協力して、患者の再入院を予測するための大規模言語モデルを開発する

退院は患者にとって重要なマイルストーンですが、時には回復への道のりの終わりではありません。米国では、初回退院後30日以内に約15％の入院患者が再入院することがあり、患者と病院の両方にとってより悪い結果や高いコストが伴うことがしばしばあります。ニューヨーク大学の学術医療センターであるNYUランゴーンヘルスの研究者は、NVIDIAの専門家と協力して、患者の30日間の再入院リスクや他の臨床的な結果を予測する大規模言語モデル（LLM）を開発しました。 NYUランゴーンヘルスの6つの入院施設に展開されたNYUTronモデルは、今日発表された科学誌ネイチャーに掲載され、AIによる洞察力を提供することで、再入院の可能性を低減する臨床介入が必要な患者を特定する医師を支援します。「患者を退院させる際には、再入院が必要になることは予想されません。また、もしそうだった場合は、病院に長く入院させる必要があるかもしれません」と、NYUグロスマン医学部の放射線科と脳神経外科の助教授であり、NYUTronの主要な協力者の一人であるエリック・オーマン博士は述べています。「AIモデルの分析を使用することで、私たちはクリニシャンに再入院のリスクを予測し、防止または解決するための手段を提供できるようになるでしょう。」このモデルはNYUの医療システムで50,000人以上の患者に適用され、再入院リスクの予測結果が医師に電子メール通知で共有されています。オーマン氏のチームは、NYUTronの分析に基づく介入が再入院率を減らすかどうかを検証する臨床試験を計画しています。急速な再入院の脅威に立ち向かう米国政府は、30日間の再入院率を医療の質の指標として追跡しています。再入院率が高い医療機関には罰金が科され、これにより病院が退院プロセスを改善するように刺激されます。最近退院した患者が再び入院する必要がある理由はたくさんあります。例えば、感染症、抗生物質の過剰処方、早すぎる手術ドレーンの除去などがあります。これらのリスク要因が早期に発見されれば、医師は治療計画を調整したり、患者を長期入院させたりすることで介入することができます。「患者の再入院を予測する計算モデルは、1980年代から存在していますが、これを自然言語処理のタスクとして、臨床テキストの健康システム規模のコーパスが必要となるものとして扱っています」と、オーマン博士は述べています。「私たちは、電子健康記録の非構造化データを使用してLLMをトレーニングし、人々が以前に考慮していなかった洞察力を捕捉できるかどうかを確認しました。」 NYUTronは、NYUランゴーンヘルスの10年間の健康記録、約4十億語の臨床ノート、約40万人の患者を表す大量のデータによって事前トレーニングされました。このモデルは、再入院を予測するための最先端の機械学習モデルよりも10％以上の精度改善を達成しました。 LLMが初期の使用ケースで30日間の再入院を予測するためにトレーニングされた後、チームは1週間ほどで他の4つの予測アルゴリズムを展開することができました。これには、患者の入院期間の長さを予測すること、入院中の死亡リスク、患者の保険請求が拒否される可能性などが含まれます。「病院を運営することは、ある意味ではホテルを管理することに似ています」と、オーマン博士は述べています。「病院がより効率的に運営できるようにする洞察力は、より多くの患者により多くのベッドとより良いケアを提供することを意味します。」トレーニングから展開までのLLM NYUTronは、数億のパラメータを持つLLMで、NVIDIA NeMo Megatronフレームワークを使用して、NVIDIA A100 Tensor Core GPUの大規模クラスターでトレーニングされました。「言語モデルに関する話題の多くは、数百または数千のGPUを使用して、汚いデータセットでトレーニングされた数十億のパラメータを持つ巨大で汎用的なモデルについてです」と、オーマン博士は述べています。「私たちは、高度に洗練されたデータでトレーニングされた中程度のサイズのモデルを使用して、医療特化のタスクを達成しています。」現実の医療現場で推論を最適化するために、チームはNVIDIA Tritonオープンソースソフトウェアの変更バージョンを開発し、NVIDIA TensorRTソフトウェア開発キットを使用してAIモデルの展開を簡素化しました。…

フォトグラメトリとは何ですか？

「ストリートビュー」のおかげで、現代の地図ツールを使って、レストランを調べたり、周辺のランドマークを見て方向を確認したり、道路上にいるかのような体験をシミュレーションしたりすることができます。これらの3Dビューを作成するための技術は、フォトグラメトリと呼ばれます。つまり、画像をキャプチャして繋ぎ合わせて物理世界のデジタルモデルを作成するプロセスです。それはまるでジグソーパズルのようで、各ピースは画像で構成されます。そして、キャプチャされた画像が多ければ多いほど、3Dモデルはより現実的で詳細になります。フォトグラメトリの作業方法フォトグラメトリ技術は、建築や考古学などのさまざまな産業にも応用できます。例えば、フォトグラメトリの早い例の一つは、1849年にフランスの軍人アイメ・ローセダがテラストリアル写真を使用して、パリのイノディル旅館で最初の建築調査を行ったことです。可能な限り多くの領域や環境の写真を撮影して、チームは現場のデジタルモデルを構築して表示・分析することができます。 3Dスキャンは、シーン内のポイントの位置を測定するために構造化されたレーザー光を使用するのに対し、フォトグラメトリは実際の画像を使用してオブジェクトをキャプチャして3Dモデルに変換します。これは、良好なフォトグラメトリには良好なデータセットが必要であることを意味します。また、サイト、記念碑、または遺物のすべての領域がカバーされるように、正しいパターンで写真を撮ることが重要です。フォトグラメトリの種類今日、シーンを繋ぎ合わせたい場合、被写体の複数の角度から写真を撮影し、専用のアプリケーションで組み合わせてオーバーラップデータを抽出して3Dモデルを作成することができます。 3ds-scan.de提供のイメージ。フォトグラメトリには、空中フォトグラメトリと地上フォトグラメトリの2種類があります。空中フォトグラメトリは、カメラを空中に置いて上から写真を撮影することで、一般的には大きなサイトやアクセスが困難な場所で使用されます。空中フォトグラメトリは、林業や自然資源管理で地理情報データベースを作成するために最も広く使用されています。地上フォトグラメトリ、またはクローズレンジフォトグラメトリは、よりオブジェクトに焦点を当てたもので、手持ちのカメラまたは三脚に取り付けたカメラで撮影された画像に頼ることが多いです。これにより、現場でのデータ収集が迅速に行われ、より詳細な画像キャプチャが可能になります。 GPUを使用したフォトグラメトリワークフローの加速最も正確なフォトグラメトリの結果を得るには、チームは巨大な高精度のデータセットが必要です。より多くの写真を撮影すると、より正確で精密なモデルが得られます。ただし、大規模なデータセットは処理に時間がかかり、チームはファイルを処理するためにより多くのコンピュータパワーが必要です。 GPUの最新の進歩は、チームがこれを解決するのに役立ちます。NVIDIA RTXカードなどの高度なGPUを使用することで、ユーザーは処理を高速化し、より高精度なモデルを維持しながら、より大きなデータセットを入力することができます。例えば、建設チームは、建設現場の進捗状況を示すためにフォトグラメトリ技術を頼りにすることがよくあります。一部の企業は、サイトの画像をキャプチャして仮想的なウォークスルーを作成します。しかし、パワー不足のシステムはチョッピーな視覚体験をもたらし、クライアントやプロジェクトチームとの作業セッションから注意を逸らしてしまいます。 RTXプロフェッショナルGPUの大きなメモリを使用すると、建築家、エンジニア、デザイナーは巨大なデータセットを簡単に管理して、フォトグラメトリモデルをより速く作成・処理することができます。考古学者ダリア・ダバルは、NVIDIA RTXを使用して、遺物やサイトの高品質なモデルを作成・レンダリングするスキルを拡大しています。フォトグラメトリは、写真のベクトル化を支援するためにGPUパワーを使用するため、何千もの画像を繋ぎ合わせる作業を加速します。そして、RTXプロフェッショナルGPUのリアルタイムレンダリングとAI機能により、チームは3Dワークフローを加速し、フォトリアルなレンダリングを作成し、3Dモデルを最新の状態に保つことができます。フォトグラメトリの歴史と将来フォトグラメトリのアイデアは、写真術の発明の4世紀前の15世紀末にまで遡ります。レオナルド・ダ・ヴィンチは、透視と射影幾何学の原理を開発し、フォトグラメトリの基盤となる柱を築きました。…

AIを活用した空中監視：UCSBイニシアチブがNVIDIA RTXを使い、宇宙の脅威を撃退する目的で立ち上がる

数か月ごとに流星群が起こると、観察者は夜空に散らばる流れ星や光の筋が輝く見事な光景を見ることができます。通常、流星は地球の大気圏に入った瞬間に速やかに燃え尽きる宇宙からの小さな岩や塵の塊です。しかし、彗星や小惑星がやや大きく、地球の表面に直接向かっていて、警告時間がほとんどない場合には、物語は暗い方向に向かうことになります。このようなシナリオを、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の物理学教授フィリップ・ルビン氏と彼の大学院生たちは防御策を講じるために取り組んでいます。チームは最近、NASAから第II相資金を受け取り、より迅速かつ効率的に脅威を検出および緩和することができる新しい、より実用的な惑星防御のアプローチを探ることになっています。彼らのイニシアチブはPI-Terminal Planetary Defenseと呼ばれ、PIは「Pulverize It」の略です。彼らが開発している脅威を検出するためのAIおよび機械学習アルゴリズムをトレーニングし、スピードアップするために、NVIDIAはApplied Research Accelerator Programの一環として、グループにNVIDIA RTX A6000グラフィックスカードを提供しました。 AIをスカイに持っていく毎日、約100トンの小さなデブリが地球に降り注ぎますが、大気中で速やかに崩壊し、サバイバルするものはほとんどありません。しかし、月の表面に見られるクレーターの責任を持つような大きな小惑星は、地球上の生命にとって実際の脅威となります。平均して、直径65フィート以上の小惑星が60年ごとに現れ、2013年にロシアのチェリャビンスク上空で爆発したものに相当する約440,000トンのTNTに相当するエネルギーを持つものがあります。 PI-Terminal Planetary Defenseイニシアチブは、関連する脅威をより早く検出し、それから超高速度のキネティックペネトレーターの配列を使用して小惑星または小さな彗星を粉砕し分解し、脅威を大幅に最小限に抑えることを目的としています。従来の惑星防御のアプローチは脅威をそらすことでしたが、Pulverize-Itは、小惑星または彗星をより小さな破片に効果的に破砕し、高高度で地球の大気圏で燃え尽きさせ、地上のダメージを最小限に抑えることを目的としています。これにより、より迅速な緩和が可能になります。脅威を認識することは、最初の重要なステップです。ルビン氏と彼の学生たちは、AIのパワーを活用しました。多くの現代の調査は、大量の天体物理学データを収集しますが、データの収集速度は収集された画像を処理および分析する能力よりも速いです。ルビン氏のグループは、特に惑星防御のためにより大きな調査を設計し、迅速に処理する必要があるより多くのデータを生成することにしています。グループは、You Only…

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