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合成データのフィールドガイド

データを扱いたい場合、どのような選択肢がありますか？できるだけざっくりした回答をお伝えします実際のデータを入手するか、偽のデータを入手するかのどちらかです前回の記事では、私たちは...

Spotifyで学んだ初級データサイエンティストのための5つの重要なレッスン（パート1）

大学を卒業し、今はゲームを変えている成功者たちが集まる世界に飛び込んでいます確かに、あなたはまだその中の一人ではないかもしれませんが、あなたはまさに旅立ったばかりです

ChatGPTのリリース以来、AIテキスト生成器は頻繁にニュースになっています。適切に訓練されたツールをプロンプトすると、AIテキスト生成器は作業をより良く、より速く支援することができます。現在、ChatGPTは最も有名なAIシステムかもしれませんが、その基盤となるGPT技術は注目を浴びています。最新のGPT-3とGPT-4は非常に強力であり、APIとしても利用できるため、他のプログラマーが自分のプログラムにAIテキスト生成を組み込むことができます。そのため、類似のAIテキスト生成器が数多く存在しています。以下は現在チェックするべきいくつかのAIテキスト生成器です： Jasper AIを使用したテキスト生成に関して、Jasperは有名です。ブランドのトーンに合わせてカスタマイズ可能な長さの高品質なコンテンツを簡単に作成することができます。Jasperはこのリストで最も高価なプログラムの一つなので、コミットする前にデモを活用しましょう。ZapierはJasperとの統合をサポートしているため、AIのテキスト生成を他のすべてのワークアプリケーションにリンクして自動化することができます。 Copy.ai Copy.aiは、ビジネス向けに説得力のあるコンテンツを作成するのを支援するAI駆動のコピーライティングツールです。参加には会員費や最低購入額は必要ありません。このツールでは、よりパーソナライズされた体験と広告を提供するためにCookieが使用されます。Cookieは、このサイトでのGDPRの遵守およびボットの識別に使用されます。アプリは、ユーザーのサイト上のクリックやタップを記録し、統計情報やヒートマップを作成するために使用します。Cookieはまた、ユーザーの好みの言語とサーバークラスターを記憶します。これにより、ユーザーの体験と表示される広告にメリットがあります。 Anyword Anywordは、マーケティングで使用するための人工知能（AI）ベースのテキスト生成器およびコピーライティングツールです。AnywordはAIシステムを使用して、ユーザーの入力を分析し、再現的なテーマを認識し、ユーザーのニーズに合わせたオリジナルでカスタマイズされたコンテンツを作成します。スペルチェック、文法修正、最適な文構造などの追加機能もあります。 Sudowrite Sudowriteは、小説や映画の執筆に向けた高度なAIライティングツールで、作家やジャーナリストなどの著名人から称賛を受けており、The New Yorker、The New York Times、The Vergeなどの一流のジャーナルにも掲載されています。Sudowriteの多くの機能のうち、「Show, Not Tell」ボタンと「Brainstorming Buddy」は、ユーザーが執筆スキルを磨くのをサポートするために設計されています。人工知能ツールに関する事前の知識や経験は必要ありません。Human++株式会社がソフトウェアをサポートし、定期的なサブスクリプション料金を請求する前に無料トライアル期間を提供しています。 Rytr Rytrは、高品質なコンテンツを迅速かつ手頃な価格で作成するのを支援するAIライティングアシスタントです。このツールは、最新の言語AIを使用して、40以上のユースケースと30以上の言語で100％ユニークなコンテンツを生成することができます。Rytrの充実した機能には、リッチテキストエディタ、言い換えや短縮ツール、盗作チェック、フォーマットオプションなどがあります。さらに、Rytrにはブラウザ拡張機能もあり、メール、ドキュメント、ソーシャルメディア、請求書、プロジェクトと統合することができます。 Notion AI パワフルなAI駆動のアプリケーションNotion…

ChatGPTから独自のプライベートなフランス語チューターを作成する方法

議論された外国語チューターのコードは、私のGitHubページの同梱リポジトリで見つけることができます非商業利用に限り、自由に使用することができます長い間延期していたので、私は...

ETH ZurichとMax Plankの研究者が提案するHOOD グラフニューラルネットワーク、マルチレベルメッセージパッシング、および教師なし学習を活用して現実的な衣類のダイナミクスを効率的に予測する新しいメソッド

テレプレゼンス、バーチャル試着、ビデオゲームなど、高品質のデジタルヒューマンに依存する多くのアプリケーションでは、魅力的かつリアルな衣料品の振る舞いをシミュレートする能力が必要です。物理法則に基づいたシミュレーションは、自然なダイナミックな動きを生み出すための人気のある手法です。物理シミュレーションは素晴らしい結果を提供するかもしれませんが、計算には高いコストがかかり、初期条件に敏感で、経験豊富なアニメーターが必要です。最先端の手法はリアルタイムアプリケーションに必要な厳しい計算予算を満たすために構築されていません。深層学習ベースの技術は、効率的かつ高品質な結果を生み出すことを始めています。しかしながら、現在までにいくつかの制約がこれらの手法がその全てのポテンシャルを発揮することを阻んできました。まず、現在の技術は衣料品の変形を主に体の姿勢の関数として計算し、線形ブレンドスキニングに依存しています。スキニングベースのプランは、シャツやスポーツウェアのようなぴったりした服には印象的な結果を提供するかもしれませんが、ドレスやスカートなどのゆったりした衣料品には助けが必要です。重要なのは、多くの最先端の学習ベースの手法は衣料品固有であり、特定の衣装に対する変形しか予測できません。これらの手法を各衣料品に対して再学習する必要があるため、アプリケーションは制約されています。本研究では、ETHチューリッヒとマックスプランク研究所の研究者が、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた動的衣料品変形の予測に対する独自の手法を提供しています。彼らの手法は、局所的な変形、圧力、加速度の関係についての論理的な推論を通じて、物理的に現実的な布地の振る舞いを予測する方法です。彼らの手法は、衣料品の全体的な構造や形状に依存せず、任意の体の形状と運動に直接適用可能です。GNNは物理ベースのシミュレーションの代わりに有望な手法として示されていますが、衣料品のシミュレーションには満足のいく結果を生みません。各メッシュの頂点とその一つ周りの近傍の特徴ベクトルは、GNN（MLPとして実装）を使用して局所的に変換されます。各変換のメッセージは、特徴ベクトルの更新に使用されます。この手順の反復により、信号はメッシュ全体に拡散します。ただし、メッセージパッシングのステージ数の制限により、信号の伝達はある半径に限られます。伸縮によって引き起こされる弾性波が素早く物質を通過する衣料品のモデリングでは、これにより頂点間の準全域的で瞬時の長距離結合が生じます。少なすぎるステップ数は、信号の伝達を遅くし、不快な過伸展のアーティファクトを引き起こし、衣料品に不自然なゴムのような外観を与えます。コンピュータの時間が増えるのは、愚かに反復回数を増やす代償です。シミュレーションメッシュの最大サイズや解像度が事前にわからないため、保守的で適切に高い反復回数を選択することができず、この問題がさらに悪化します。彼らは、この問題を解決するために、階層的なネットワーク上で伝播フェーズを交互に行うメッセージパッシングシステムを提案しています。これにより、広範なサイズの剛性伸縮モードによって生じる高速波の効果的な処理が可能になり、同時に、折り目やしわなどの局所的な詳細を記述するために必要なキーを提供します。テストを通じて、彼らのグラフ表現が定性的および定量的なレベルで予測を向上させる方法を示しています。暗黙の時間ステップの増分ポテンシャルとしての損失関数を採用することで、彼らはグラフベースのニューラルネットワークのアイデアと異なるシミュレーションを組み合わせ、自身の手法の汎化能力を向上させています。この形式化により、彼らはもはやどんなグラウンドトゥルース（GT）の注釈も必要としません。これにより、彼らのネットワークは完全に教師なしで訓練されることが可能になります。同時に、マルチスケールの衣料品ダイナミクス、材料パラメータの影響、衝突反応、および下にある体との摩擦的な接触を学習することができます。グラフ表現はまた、動いているシャツのボタンを外したり、形状が変化する衣料品をシミュレートすることも可能にします。彼らのHOODアプローチでは、グラフニューラルネットワーク、マルチレベルのメッセージ伝達、および教師なしトレーニングを組み合わせて、さまざまな衣料品スタイルや体型に対するリアルな衣料品ダイナミクスのリアルタイム予測を可能にしています。彼らは実験的に、最先端の方法と比較して、彼らの手法が柔軟性と一般性の点で戦略的な利点を提供することを示しています。特に、単一のトレーニングされたネットワークが以下の点で優れていることを示しています：幅広い衣料品に対して物理的にリアルなダイナミックモーションを効果的に予測します。トレーニング中に見たことのない新しい衣料品のタイプや形状にも一般化します。材料特性や衣料品サイズのランタイムの変更を可能にします。ジッパーの開閉やシャツのボタンを外すなどの動的なトポロジー変化をサポートします。モデルとコードはGitHubで研究目的で利用できます。

テレグラムで自分自身のChatGPTボットを所有してください

今、ChatGPTへのアクセスを提供するミラーウェブサイトが人気です今日はTelegramメッセンジャーでChatGPTをベースにした独自のチャットボットを作成します

より強力な言語モデルが本当に必要なのでしょうか？

大規模な言語モデルはますます人気が高まっていますしかし、それらの開発には特定の課題にも直面することになりますGPTモデルは唯一のアプローチではありません

データサイエンスにおけるキャリアキャピタルを構築するために非常に過小評価されている方法

もちろん、LinkedInはプロフェッショナルなネットワークを構築するための素晴らしい方法であり、ポートフォリオはあなたが行った素晴らしい仕事を紹介するための素晴らしい方法ですしかし、もし誰もあなたのポートフォリオのリンクをクリックしない場合や、あなたがポートフォリオを持っていない場合、

Excel vs Tableau – どちらが優れたツールですか？

ExcelとTableauは、人気のあるデータ処理ツールです。それぞれ固有の特徴と特典があります。サイズ、複雑さ、ユーザーの好みなど、特定のポイントを考慮しながら、特定のレベルで比較することが可能です。以下に、ExcelとTableauの間でより優れたパフォーマンスをもたらすものを見つけるための、最も関連性のあるポイントの比較を示します。 Excel: 特徴、機能、および使用事例スプレッドシートベースのデータ分析 Excelには、ゴールシーク、シナリオマネージャー、データテーブル、ウォットイフ分析、ソルバーなどの特別なデータ分析ツールキットがあります。これらは、感度分析、目標最適化、異なるシナリオの作成、複雑な方程式の解決に重要です。計算とデータ操作のための組み込みの数式と関数のライブラリを備えています。機能には、統計、論理、テキスト、ルックアップ、日付と時刻、数学などの他の多くの関数が含まれます。 CLEAN、TRIM、PROPER、Power Queryなどのデータの変換とクリーニングのための関数があります。また、マクロとVBAスクリプトを使用してデータ分析の検証と自動化を行うための機能も備えています。ピボットテーブルやピボットチャートなどの可視化アクセサリーも提供されており、データセットの集計と分析を支援します。さらに、分析されたデータはさまざまなチャンネルを介してインポートまたはエクスポートでき、ダイナミックなレポートとリアルタイムの更新を通じて公開することもできます。数式、関数、およびデータ操作平均、合計、統計関数、条件付き計算、連結などの計算のためのさまざまな数式と関数を提供しています。計算のためのセル参照を使用し、データの並べ替えやフィルタリングのオプションも利用して計算を容易にしています。テキストの操作オプションには、テキスト文字列の連結、大文字小文字の変換、部分文字列の抽出、先頭または末尾のスペースの削除、テキストの分割、文字の置換などがあります。 Excel for Everyoneの無料コースをチェックしてください！チャート作成と基本的な可視化機能さまざまな種類のチャートと多くの機能が、魅力的な可視化結果に貢献しています。チャートの作成では、データ範囲、希望するチャートの種類、タイトル、凡例、ラベル、軸などの要素を選択することによるカスタマイズが可能です。チャートの書式設定オプションには、色、線のスタイル、フォントの変更、魅力的なビジュアル効果のためのエフェクトなどが組み合わされています。対話型の要素として、ユーザーはデータラベル、データポイントのハイライト、ツールヒントなどを追加することもできます。 Excelが優れているユースケースとシナリオ Excelは、他のツールに比べてデータ分析と可視化の面で優位性を持っています。以下の理由から、Excelは次のような場合に優れています。コンピュータの導入以来、一般的な使用があるため、なじみやすく使用が容易です。ソート、フィルタリング、グループ化、集計、書式設定などの機能のナビゲーションと探索を容易にします。可視化のカスタマイズオプションが簡単です WordやPowerPointなどの他のMicrosoft Officeツールとの統合へのアクセスが容易で、特にプレゼンテーションに役立ちます。同僚間で共有するための簡単な移植性。複雑な計算の構築や論理条件の適用に必要な煩雑なスクリプトやデータの準備の要件がないこと。 Tableau: 特徴、機能、および使用事例…

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

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