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「責任あるAIの推進のための新しいパートナーシップ」

「本日、Google、Microsoft、OpenAI、Anthropicが共同でフロンティアモデルフォーラムを設立することを発表しました」

はじめに現在のデータ駆動の世界では、多くの人々がデータサイエンスのキャリアを選びますが、進め方がわかりません。キャリアの成功を保証してくれるのはどのキャリアパスでしょうか？パーソナライズされたデータサイエンスのロードマップが答えです！データサイエンスは、その分野の多様性と異なるキャリアパスの存在から、個別のキャリアロードマップが重要です。データサイエンスは、プログラミングや統計分析から機械学習やドメイン特化の専門知識まで、さまざまなスキルを必要とします。各データサイエンティストは、独自の強み、興味、キャリアの目標を持っており、一つのアプローチでは不十分です。この記事では、パーソナライズされたデータサイエンスのロードマップの重要性について説明します！データサイエンスのロードマップの必要性データサイエンスは、学際的で広範な分野です。機械学習、データエンジニアリング、統計学、データ分析など、さまざまな分野が含まれています。これらを一つずつ学ぶだけでなく、時間の無駄です。データサイエンスのロードマップは、以下の利点を提供することで、候補者がスムーズにキャリアを進めるのに役立ちます：方向性の明確化：学習と仕事の段階ごとに学ぶべきスキルや知識を決定するのに役立ちます。効率的な学習：特定のトピックから学習の旅を始めるように指示し、試行錯誤を回避します。目標設定：データサイエンティストのロードマップは、自分の分野に重要な目標を設定するのに役立ちます。専門化：ビジネスアナリスト、データアナリスト、エンジニア、機械学習エンジニアなど、各職業についての情報を提供することで、キャリアパスの選択を容易にします。パーソナライズされたデータサイエンスのロードマップとは？データサイエンスのロードマップは、個々の人々がデータサイエンスのキャリアを進めるための計画やガイドです。データサイエンスの広範さを考慮すると、データサイエンスのロードマップは、キャリアの選択、スキル、興味、バックグラウンド、インスピレーションに応じて個別に異なります。これにより、キャリアの目標を達成するために最も適したパスを選択することができ、より迅速で邪魔のない学習の旅につながります。データサイエンスのコースやスキルを選ぶ際に、ロードマップを手に入れることは、以下の理由から初めのステップであるべきです：データサイエンスのロードマップは、個々の強みと弱点に焦点を当てて、スキルと専門知識を構築します。明確かつ現実的な目標を設定し、構造化されたアプローチを提供します。長期目標を短期目標に分割して簡単に達成し、達成感を得ることができます。データサイエンスの特定のキャリアに適応するのに役立ちます。選択した分野のすべてのコンポーネントを学習に含みます。インターネット上には圧倒的な情報がありますが、ロードマップはそれをフィルタリングして時間とリソースを節約します。スキルの実践的な応用に焦点を当てることで、仕事の獲得の可能性が高まります。成功するデータサイエンスのロードマップを解き放つ！以下の手順に従うことで、データサイエンスの夢のキャリアに向けて確実なプロセスを進めることができます：機械学習のスキルを開発するデータサイエンスでは、機械学習のスキルが重要です。データセットからの探索的データ分析やデータクリーニングにより、データの要約とエラーの除去が行われます。特徴選択とエンジニアリングによるデータの抽出の学習は、機械学習アルゴリズムのパフォーマンス向上に役立ちます。重要な一般的なモデルには、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、K最近傍法、ナイーブベイズ、K-means、勾配ブースティングマシン、XGBOOST、サポートベクターマシン（SVM）などがあります。これらの目的、機能、応用は、データサイエンスのプロジェクトにおいて異なります。また、読んでみてください：トップ20の機械学習プロジェクト問題解決スキルの開発データサイエンスの仕事では、複雑なデータセットを分析する必要があります。革新的で費用対効果の高い解決策が必要な問題が数多く発生します。また、データの探索、モデルの選択、ハイパーパラメータのチューニング、モデルのパフォーマンスの最適化など、問題解決スキルが必要なタスクもあります。これらのスキルにより、創造性と洗練されたアプローチで課題に取り組むことができます。ハッカソンとプロジェクトに取り組むハッカソンやプロジェクトは、選んだ分野の実世界のシナリオでの実践的な経験を提供します。最新のトレンドや必要なスキルについて学ぶことで、特定のドメインの専門知識を持つポートフォリオを構築する機会があります。また、スキルを学習し適用するための自律性と適応能力を示すこともできます。…

「トランスフォーマベースのLLMがパラメータから知識を抽出する方法」

近年、トランスフォーマーベースの大規模言語モデル（LLM）が、事実の知識を捉えて保存する能力を持つため非常に人気があります。しかし、これらのモデルが推論中にどのように事実の関連性を抽出するのかは、比較的に未解明のままです。Google DeepMind、テルアビブ大学、Google Researchの研究者による最近の研究は、トランスフォーマーベースのLLMが事実の関連性をどのように保存し抽出するのか、内部のメカニズムを調査することを目的としました。この研究では、モデルが正しい属性を予測する方法と、内部表現がレイヤーを通じてどのように進化して出力を生成するかを調べるために、情報フローの手法を提案しました。具体的には、研究者はデコーダのみを使用したLLMに焦点を当て、関係と主語の位置に関連する重要な計算ポイントを特定しました。これは、特定のレイヤーで最後の位置が他の位置にアテンションを与えないようにする「ノックアウト」戦略を使用し、推論中の影響を観察することで達成されました。さらに、属性の抽出が行われる場所を特定するために、研究者はこれらの重要なポイントで情報が伝播する様子と、それに続く表現構築プロセスを分析しました。これは、語彙とモデルのマルチヘッドセルフアテンション（MHSA）およびマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）のサブレイヤーとプロジェクションに対する追加の介入を通じて達成されました。研究者は、主語の豊か化プロセスと属性の抽出操作に基づく属性の抽出の内部メカニズムを特定しました。具体的には、モデルの初期のレイヤーで主語に関する情報が最後の主語トークンに豊かになり、関係は最後のトークンに渡されます。最後のトークンは関係を使用して、主語表現から対応する属性をアテンションヘッドパラメータを介して抽出します。この研究の結果は、LLM内部で事実の関連性がどのように保存され抽出されるかについての洞察を提供しています。研究者は、これらの結果が知識の特定やモデルの編集の新たな研究方向を開く可能性があると考えています。例えば、この研究の手法は、LLMがバイアスのある情報を獲得し保存する内部メカニズムを特定し、そのようなバイアスを軽減する方法を開発するために使用することができます。全体的に、この研究は、トランスフォーマーベースのLLMが事実の関連性をどのように保存し抽出するか、内部のメカニズムを調査することの重要性を強調しています。これらのメカニズムを理解することで、研究者はモデルの性能を向上させ、バイアスを減らすためのより効果的な方法を開発することができます。さらに、この研究の手法は、感情分析や言語翻訳などの自然言語処理の他の領域にも適用することができ、これらのモデルが内部でどのように動作するかをよりよく理解することができます。

「2023年に試してみるべき20の中間旅行の代替案」

Shutterstock.AI Shutterstock.AIは、使いやすいAI生成の画像作成および編集プラットフォームです。OpenAIとLGがサポートし、Shutterstockから収集された包括的かつ倫理的な画像を使用しています。シンプルな単語や動詞からより詳細な説明まで、画像検索機能で使用できます。感情的な言語やカメラスタイル、視点などの視覚的なシグナルも取り上げられています。ユーザーはShutterstock.AIのCreative Flowプラットフォームの助けを借りて、簡単にAIの写真を作成し、編集することができます。これにより、個人が自分の想像力からオリジナルで個性的なグラフィックを生成する道が開かれます。 Artbreeder Artbreederは、革命的なAI駆動のアート作成ツールです。コラージュや合成写真の作成を共有する繁盛するAIアートコミュニティがあります。ユーザーはCollagerツールを使用して、形や画像から素早くコラージュを作成し、質問に対する回答としてそれを説明することができます。その後、Artbreederはそれを生き返らせ、視覚的な探求の世界と自分自身の絵画、肖像画、風景の創造の機会を提供します。Splicerは既存の画像を組み合わせて新しい写真を作成するツールです。ユーザーは自分の作品を共有し、お気に入りのアーティストをフォローすることができます。Artbreederではコンセプトアート、歴史的な再現、ミュージックビデオなどが作られています。無料から「Champion」まで様々な有料のティアがあり、それぞれ高解像度の画像やアニメーションフレームのアップロードやダウンロードなどの特典があります。 Stablecog Stablecogは、プロフェッショナルな芸術作品を作成するためにStable Diffusionを使用する無料かつオープンソースの人工知能画像生成ツールです。複数の言語で利用でき、ユーザーフレンドリーに作られています。アニメ、3Dレンダリング、アニメーション映画、3Dコミックなどのデジタルアート作品の作成に適している多くの機能とカスタマイズオプションを備えています。プログラムにはプレミアムな機能と強化されたグラフィックのカスタマイズオプションへのアクセスを提供する「Pro」エディションも含まれています。瞬時に目を引くイメージを手軽に作成するための素晴らしいプログラムです。 Mage 最先端のAIと無料で迅速かつフィルタリングされていないMage Stable Diffusionツールを使用して、ユーザーは自分の夢に思い描いたものを作成することができます。Stable Diffusion v1.5およびv2.1、Openjourney、Analog、DucHaitenAIArt、Deliberate、DreamShaper、Double Exposure、Redshift、Arcane、Archer、Disney Pixar、SynthwavePunk、Vector Art、Pixel Scenery、Pixel Characters、Anything v3.0、Eimis、Waifu、Grapefruit、PFG、Realistic Vision、F222、PPPなど、多くのAIモデルが含まれています。写実主義、3Dアート、NSFW、ファンタジーなどは、各モデルの多くの用途の一部です。アスペクト比、ステップ、命令スケール、シード、ネガティブプロンプト、プライバシーなど、顧客が調整できるパラメーターもあります。 Catbird マルチモデル画像生成ツールを使用して、ユーザーは単一のクエリでさまざまなAIモデルから画像を生成することができます。このプログラムは、15以上のモデルからの出力を提供することで、さまざまな画像生成の可能性を提供します。画像生成のためのさらなる可能性が約束されていますが、現時点では、このツールはOpenjourney、Dreamlike Diffusion、Stable…

VoAGIニュース、7月19日：ChatGPTが退位？？？•データサイエンティストのためのDocker •思考のツリープロンプティングによる推論

今週：ChatGPTは王座から陥落？ • データサイエンティストのためのDocker • 考えの木のプロンプティングによる推論 • さらに多くの内容！

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「GPUのマスタリング：PythonでのGPUアクセラレーテッドデータフレームの初心者ガイド」

「RAPIDS cuDFは、pandasのようなAPIを備えており、データサイエンティストやエンジニアがわずかなコードの変更でGPU上での並列計算の膨大な可能性に素早くアクセスできるようにします詳細は以下をお読みください」

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チャーン予測とチャーンアップリフトを超えて

データサイエンスで非常に一般的なタスクの1つは、離反予測ですただし、離反予測はしばしば中間ステップであり、ほとんどが最終目標ではありません通常、私たちが実際に関心を持つのは、削減することです...

機械学習モデルの説明可能性：AIシステムへの信頼と理解の向上

AIを倫理的で信頼性のある方法で利用するためには、研究者はモデルの複雑さと解釈の容易さをバランスさせるための方法論の開発を続ける必要があります

「ODSC APAC 2023の最初のセッションが発表されました」

8月22日から23日にかけてバーチャルで開催されるODSC APACまで、あとわずか数週間です私たちは、カンファレンスセッションの一部をお見せできることをとても楽しみにしていますあなたの経験レベルに関係なく、専門家によるワークショップ、チュートリアル、講演があります以下をチェックしてくださいデータ駆動型のワークフォースの構築...

APAC 2023

「昨年のハイライトでODSC West 2023に向けて気分を高揚させよう！」

データサイエンスを学ぶ際には、関連するトピックや形式などを考慮する必要がありますAIをより良く構築するために、今年のODSC Westからのトップテンのバーチャルトークのリストを作成しましたので、さまざまなトピックを学ぶことができます

West 2023

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