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「データフレームのマージに使用される3つのPandas関数」

データ作業では、データソースから複数のデータセットを持ったり、データ分析の結果として持ったりすることが一般的ですデータセットのマージは、Pandasパッケージの利用可能な関数で可能ですIn...

「NVIDIAのCEO、ジェンソン・ホアン氏がSIGGRAPHに戻る」

パンデミックと生成AI革命が終わり、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンソン・ファンが、世界最大のプロフェッショナルグラフィックスカンファレンスであるSIGGRAPHのステージに戻ってきます。 8月8日（火曜日）午前8時（PT）にロサンゼルスで予定されている講演では、NVIDIAの最新のブレークスルー、受賞歴のある研究、OpenUSDの開発、コンテンツ作成のための最新のAIソリューションなど、独占的な内容が紹介されます。 NVIDIAの創設者兼CEO、ジェンソン・ファン。ファンの講演は、先週NVIDIAがPixar、Adobe、Apple、Autodeskと連携して、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの相互運用性の次の時代を開くためのAlliance for OpenUSDを設立したことに続いています。このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまでのプロジェクトにおける基盤となるオープンソースのUniversal Scene DescriptionフレームワークであるOpenUSDを標準化および拡張します。ファンはまた、AIにとっての騒々しい1年についての見解も提供し、世界中の開発者が取り組むことになる、ChatGPTやMidjourneyなどの非常に人気のある新しい生成AIアプリケーションの一部を紹介します。カンファレンス全体を通じて、NVIDIAは没入型可視化、3D相互運用性、AIを介したビデオ会議などのセッションに参加し、20の研究論文を発表します。参加者はまた、ハンズオンラボに参加する機会も得ることができます。 SIGGRAPHに参加して、AIとビジュアルコンピューティングの進化を目撃してください。このページで講演をご覧ください。画像の出典：Ron Diering、Flickr経由、一部の権利が保護されています。

「新しいAmazon Kendra Alfrescoコネクタを使用して、Alfrescoコンテンツをインデックス化します」

「Amazon Kendraは、機械学習（ML）によって推進された非常に正確で使いやすい知的な検索サービスですAmazon Kendraは、コンテンツをインジェストしてインデックス化するプロセスを簡素化するためのデータソースコネクタのスイートを提供しています組織内の貴重なデータは、構造化および非構造化のリポジトリに保存されています企業の検索ソリューションは、[...]」

『AWS SageMaker Data Wranglerの新機能でデータ準備を最適化する』

データの準備は、データ駆動型のプロジェクトにおいて重要なステップであり、適切なツールを使用することで業務効率を大幅に向上させることができますAmazon SageMaker Data Wranglerは、機械学習（ML）のための表形式データや画像データの集約と準備にかかる時間を数週間から数分に短縮しますSageMaker Data Wranglerを使用することで、[…]のプロセスを簡素化することができます

AIによる写真の向上：HDアップスケーリングからカートゥーンフィルターまで

「あなたの顔を取り込んで、それを面白いアニメに変えたり、髪の色を変えたり、画像をHDにアップスケールするなど、顔の属性を編集するAiモデルについて話しましょうもしも...」

PythonでのZeroからAdvancedなPromptエンジニアリングをLangchainで

大規模言語モデル（LLM）の重要な要素は、これらのモデルが学習に使用するパラメータの数ですモデルが持つパラメータが多いほど、単語やフレーズの関係をより理解することができますつまり、数十億のパラメータを持つモデルは、さまざまな創造的なテキスト形式を生成し、開放的な質問に回答する能力を持っています

「医療分野における生成型AI」

はじめに生成型人工知能は、ここ数年で急速に注目を集めています。医療と生成型人工知能の間に強い関係性が生まれていることは驚くことではありません。人工知能（AI）はさまざまな産業を急速に変革しており、医療分野も例外ではありません。AIの特定のサブセットである生成型人工知能は、医療分野において画期的な存在となっています。生成型AIシステムは、新しいデータ、画像、さらには完全な芸術作品を生成することができます。医療分野では、この技術は診断、新薬の発見、患者ケア、医学研究の向上において非常に有望です。本記事では、医療分野における生成型人工知能の潜在的な応用と利点、実装上の課題、倫理的な考慮事項について探究します。学習目標 GenAIとその医療分野への応用 GenAIの医療分野における潜在的な利点医療分野における生成型AIの実装上の課題と制約医療分野における生成型AIの将来的な展望本記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。医療分野における生成型人工知能の潜在的な応用医療分野において、GenAIをどのように活用できるかについて、いくつかの研究が行われています。GenAIは、新薬のための分子構造や化合物の生成に影響を与え、有望な薬剤候補の同定と発見を促進しています。これにより、先端技術を活用しながら時間とコストを節約することが可能です。以下は、これらの潜在的な応用の一部です：医療画像および診断の向上医療画像は、診断と治療計画において重要な役割を果たしています。生成型AIアルゴリズム（生成対抗的ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）など）は、医療画像解析を大幅に改善しています。これらのアルゴリズムは、実際の患者データに似た合成医療画像を生成することができ、機械学習モデルのトレーニングと検証に役立ちます。また、限られたデータセットを補完するために追加のサンプルを生成することで、画像に基づく診断の正確性と信頼性を向上させることもできます。薬剤の発見と開発の促進新薬の発見と開発は、複雑で時間がかかり、費用がかかる作業です。生成型AIは、所望の特性を持つ仮想化合物や分子を生成することで、このプロセスを大幅に加速することができます。研究者は、生成モデルを用いて広大な化学空間を探索し、新たな薬剤候補を同定することができます。これらのモデルは既存のデータセット（既知の薬剤構造と関連する特性を含む）から学習し、望ましい特性を持つ新しい分子を生成します。個別化医療と治療生成型AIは、患者データを活用して個別化された治療計画を作成することで、個別化医療を革新する潜在能力を持っています。電子健康記録、遺伝子プロファイル、臨床結果などの大量の患者情報を分析することにより、生成型AIモデルは個別化された治療の推奨を生成することができます。これらのモデルはパターンを特定し、病気の進行を予測し、介入に対する患者の反応を推定することができるため、医療提供者は情報に基づいた意思決定を行うことができます。医学研究と知識生成生成型AIモデルは、特定の特性と制約を満たす合成データを生成することで、医学研究を支援することができます。合成データは、機密性の高い患者情報の共有に関連するプライバシーの問題を解決しながら、研究者が有益な洞察を抽出し、新たな仮説を開発することができます。また、生成型AIは臨床試験のための合成患者コホートを生成することもできます。これにより、研究者はさまざまなシナリオをシミュレートし、実際の患者に対する高価で時間のかかる試験を実施する前に治療の効果を評価することができます。この技術は、医学研究を加速し、イノベーションを推進し、複雑な疾患に対する理解を広げる可能性があります。事例研究: CPPE-5…