Search Results ML

「接続から知能へ：ブロックチェーンとAIがIoTエコシステムを変革する方法」

「ブロックチェーンは、金融、データセキュリティとプライバシー、農業、供給などのさまざまな分野で問題解決策を提供する、安全で分散型のタイムスタンプ付きデータ構造です」

「データサイエンス、機械学習、コンピュータビジョンプロジェクトを強化する効果的なプロジェクト管理のための必須ツール」

「機械学習またはデータサイエンスのプロジェクトは非常に大規模であり、多くの種類のファイルや多様なアーキテクチャを含んでいますしかし驚くべきことに、プロジェクト管理のためのさまざまなツールに出会いましたが、…」

「FalconAI、LangChain、およびChainlitを使用してチャットボットを作成する」

イントロダクションジェネレーティブAI、特にジェネレーティブ大規模言語モデルは、その誕生以来世界を席巻しています。これは、動作可能なプログラムコードを生成することから完全なジェネレーティブAI管理のチャットサポートシステムを作成するまで、さまざまなアプリケーションと統合できたために可能になりました。しかし、ジェネレーティブAIの領域における大規模言語モデルのほとんどは、一般には非公開で、オープンソース化されていませんでした。オープンソースモデルは存在しますが、非公開の大規模言語モデルとは比べものになりません。しかし最近、FalconAIというLLMがリリースされ、OpenLLMのリーダーボードでトップに立ち、オープンソース化されました。このガイドでは、Falcon AI、LangChain、Chainlitを使用してチャットアプリケーションを作成します。学習目標ジェネレーティブAIアプリケーションでFalconモデルを活用する Chainlitを使用して大規模言語モデルのUIを構築するハギングフェイスの事前学習モデルにアクセスするための推論APIで作業する LangChainを使用して大規模言語モデルとプロンプトテンプレートを連鎖させる LangChain ChainsをChainlitと統合してUIアプリケーションを作成するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Falcon AIとは何ですか？ジェネレーティブAIの分野では、Falcon AIは最近導入された大規模言語モデルの一つで、OpenLLMのリーダーボードで第1位を獲得しています。Falcon AIはUAEのテクノロジーイノベーション研究所（TII）によって導入されました。Falcon AIのアーキテクチャは推論に最適化された形で設計されています。最初に導入された時、Falcon AIはLlama、Anthropic、DeepMindなどの最先端のモデルを抜いてOpenLLMのリーダーボードのトップに立ちました。このモデルはAWS Cloud上でトレーニングされ、2ヶ月間連続で384のGPUが接続されました。現在、Falcon AIにはFalcon 40B（400億パラメータ）とFalcon…

「2023年の機械学習モデルにおけるトップな合成データツール/スタートアップ」

実際の出来事の結果ではなく、意図的に作成された情報は、合成データとして知られています。合成データはアルゴリズムによって生成され、機械学習モデルのトレーニング、数学モデルの検証、テストプロダクションや運用データのテストデータセットの代替として使用されます。合成データを使用する利点は、プライベートまたは制御されたデータを使用する際の制約の緩和、正確なデータでは満たせない特定の状況にデータ要件を調整すること、DevOpsチームがソフトウェアテストや品質保証に使用するためのデータセットを生成することなどです。元のデータセットの複雑さを完全に複製しようとする際の制約は、不一致につながる可能性があります。実用的な合成例を生成するには、正確で正確なデータが依然として必要であるため、正確なデータを完全に代替することは不可能です。合成データの重要性ニューラルネットワークをトレーニングするために、開発者は広範で細心の注意を払ったデータセットが必要です。AIモデルは通常、より多様なトレーニングデータを持っているほど正確です。問題は、数千から数百万のアイテムを含むデータセットを編集し、識別するのに多くの労力がかかり、頻繁に手頃な価格ではないことです。ここで偽のデータが登場します。AI.Reverieの共同創設者であるPaul Walborsky氏は、ラベリングサービスから6ドルかかる単一の画像を、6セントで合成的に生成できると考えています。お金を節約することは始まりに過ぎません。Walborsky氏は、「合成データは、プライバシーの懸念や偏見を減らすため、現実世界を正確に反映するためのデータの多様性を確保することが重要です。」と述べています。合成データセットは、時には現実のデータよりも優れている場合があります。合成データは自動的にタグ付けされ、意図的に一般的ではないが重要な特殊な状況を含めることができます。合成データのスタートアップおよび企業のリスト Datagen イスラエルの企業Datagenは2018年に設立され、2,200万ドルの資金調達を行っています。そのうち1,850万ドルのシリーズAが2月に行われ、その時が同社の公式な登場の機会でした。Datagenは、人間の動きに明らかな専門知識を持ち、フォトリアリスティックな視覚シミュレーションと自然界の再現に特化しており、その特異な合成データを「シミュレートデータ」と呼んでいます。Datagenは、合成データを扱う多くの他の企業と同様に、生成的敵対的ネットワーク（GAN）というAI手法を使用しています。これは、2つのシステム間のコンピューター将棋のようなものであり、一方が架空のデータを生成し、他方が結果の真実性を評価します。Datagenは、GANを物理シミュレーターと組み合わせ、強化学習ヒューマノイドモーションテクニックとスーパーレンダリングアルゴリズムを使用しています。 Datagenは、小売業、ロボット工学、拡張現実、仮想現実、モノのインターネット、自動運転車など、様々な産業をターゲットにしています。例えば、Amazon Goの場所のような小売自動化では、コンピュータービジョンシステムが買い物客を監視して、誰もが不正行為をしないことを確認しています。 Parallel Domain 自動運転車のための環境シミュレーションは、現在最も一般的なユースケースの1つです。それがSilicon ValleyのスタートアップであるParallel Domainの主要な事業領域です。Parallel Domainは2017年に設立され、その後約1,390万ドルの資金調達を行っています。その中には、昨年末の1,100万ドルのシリーズAも含まれています。トヨタはおそらく最大の支援者および顧客です。Parallel Domainは、合成データプラットフォームを使用して自動運転車に人々を殺すことを避ける方法を教えるために、最も困難なユースケースに焦点を当てています。最近の開発では、トヨタリサーチインスティチュートとのパートナーシップにより、合成データを使用して物体の恒久性について自律システムに教えています。現在の認識システムは、Parallel Domainのおかげで一時的に消える場合でもオブジェクトを追跡できるようになりましたが、まだpeek-a-booのようなものです。さらに、同社は完全に注釈付きの合成カメラとLiDARデータセットのデータビジュアライザを一般に公開しています。同社は、自律型ドローンデリバリーや自動運転のための人工的なトレーニングデータも提供しています。 Mindtech…

「人工知能AIを搭載したトップのChrome拡張機能」

AI技術の進歩により、機械が代わりに文章を作成するというアイデアは、科学小説から現実に移りました。現在では、いくつかのインターネットツールやアプリが、メールからブログ記事まで、あらゆるものを即座に生成することができます。多くのツールは、Google Chromeブラウザの拡張機能としても機能し、サーフィンや執筆をする場所やタイミングを問わずに利用することができます。すでに180,000以上のChrome拡張機能がブラウザで利用可能であり、アップデートごとに多くの拡張機能が開発されています。Chromeストアで最高の拡張機能は、人工知能を使用しているものです。さまざまな作業に大いに役立つ、人工知能を活用したChrome拡張機能の選りすぐりをご覧ください！ Criminal IP: AIベースのフィッシングリンクチェッカーこれは無料の拡張機能であり、AIを使用してリアルタイムにスキャンし、5つのカテゴリに分類します。安全、低、中程度、危険、重大。これにより、フィッシング、ランサムウェア、マルウェア、詐欺から保護されます。悪意のあるリンクを即座にブロックする「スキャムブロック」機能と、リンクの安全性を確認する「このリンクを事前チェック」オプションも提供しています。さらに、隠されたフィッシング試みを検出し、セキュリティの脆弱性を評価する「アドバンスドモード」もあります。 Grammarly Grammarlyは、自然言語処理技術を利用して、訪れているすべてのプラットフォームやブラウザのページでサポートを提供します。このプラグインを使用すると、文章のトーンを修正したり、文章が文法的に正しいことを確認したりすることができます。 HyperWrite HyperWriteは、ライティングのアイデアを生成するためのパーソナルライティングヘルパーであり、ライターの作業を大幅に簡素化します。このプラグインは、テキストの内容に基づいて文を完成させるための適切な単語やフレーズの提案を行います。HyperWriteは、ライティング支援機能に加えて、テキストから画像を生成するセクションも作成しました。 Otter.ai 会議やチャット、ビデオ会話の転写に最適な拡張機能は、otter.aiです。この拡張機能は、AIを搭載した機械学習システムを使用して、任意のビデオ、カンファレンスコール、会議を即座に転写します。機械はさらにこの転写を編集し、完璧な文章を作成し、各スピーカーの素材を分割します。 AnyPicker AnyPickerは、ウェブページからデータを抽出するための理想的なツールです。AIパターン識別エンジンを利用して、アドオンはページのコンテンツを分析し、読みやすく変換します。この技術は、競合他社のウェブサイトを監視し、彼らの戦術、SEO、さらにはデータマイニングについて把握するのに重要です。 ContentBot ContentBotは、Grammarlyに類似したAIライティング支援プラグインです。この拡張機能は、コンテンツライターであり、SEOのエキスパートでもあり、ブログの読者数を増やすために優れたコンテンツを作成します。プログラムはブログ記事、広告コピー、ソーシャルメディアの更新を作成することができます。 Seamless.ai ビジネスの見込み客を獲得するための連絡先の編集、整理、管理には多くの作業が必要です。Seamless.aiは、ソーシャルネットワークプロファイルからメールやその他の連絡先情報を抽出するのに最適な無料アプリケーションです。 Atomic AI Atomic…

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、開発者がコーディングの時間を節約するための効率的な手法を提供します。これらは、反復的なコーディング部分を自動化することで、開発者がより良い効果的なコードを作成するのを助けます。次に、コード生成空間でトップの生成型AIツールのいくつかを見てみましょう： Tabnine Tabnineは、コンテキストと構文に基づいて次のコード行を推測し提案するために生成型AI技術を使用するAIパワードのコード補完ツールです。JavaScript、Python、TypeScript、Rust、Go、Bashなど、多くのプログラミング言語に対応しています。また、VS Code、IntelliJ、Sublimeなどの人気のあるコードエディタとも統合することができます。 Hugging Face Hugging Faceは、コード生成と自然言語処理のための無料のAIツールを提供するプラットフォームです。コード生成タスクにはGPT-3モデルが使用され、自動補完やテキストの要約などが行われます。 Codacy Codacyは、AIを使用してコードの評価とエラーの検出を行うコード品質ツールです。このソフトウェアは、開発者に即座のフィードバックを提供し、コーディング能力を最大限に活用するのを助けます。Slack、Jira、GitHubなど、さまざまなプラットフォームでシームレスに統合でき、複数のプログラミング言語をサポートしています。 GitHub OpenAIとGitHubは協力して、AIパワードのコード補完ツールであるGitHub Copilotを開発しました。プログラマが好きなコードエディタでコードを入力すると、OpenAIのCodexを使用してコードスニペットを提案します。GitHub Copilotは、数十の言語で自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変換します。 Replit Replitは、開発者がコードを書いてテストし、展開するのを支援するクラウドベースのIDEです。Python、JavaScript、Ruby、C++など、多くのプログラミング言語をサポートしており、ユーザーが迅速に始めるのを助けるためにいくつかのテンプレートとスタータープロジェクトも含まれています。 Mutable AI Mutable AIは、開発者が時間を節約するのを助けるAIパワードのコード補完ツールを提供しています。ユーザーはAIに直接コードの編集を指示することができ、ワンクリックで本番品質のコードを提供します。また、AIとメタプログラミングを使用して自動的にユニットテストを生成する自動テスト生成機能も導入されています。 Mintify Mintifyは、AIによってコードのドキュメントを作成することで、開発者が時間を節約しコードベースを向上させることができるようにします。一般的に使用されるプログラミング言語と互換性があり、VS CodeやIntelliJなどの主要なコードエディタと簡単に統合することができます。…

「Hugging Faceにおけるオープンソースのテキスト生成とLLMエコシステム」

テキスト生成と対話技術は古くから存在しています。これらの技術に取り組む上での以前の課題は、推論パラメータと識別的なバイアスを通じてテキストの一貫性と多様性を制御することでした。より一貫性のある出力は創造性が低く、元のトレーニングデータに近く、人間らしさに欠けるものでした。最近の開発により、これらの課題が克服され、使いやすいUIにより、誰もがこれらのモデルを試すことができるようになりました。ChatGPTのようなサービスは、最近GPT-4のような強力なモデルや、LLaMAのようなオープンソースの代替品が一般化するきっかけとなりました。私たちはこれらの技術が長い間存在し、ますます日常の製品に統合されていくと考えています。この投稿は以下のセクションに分かれています：テキスト生成の概要ライセンス Hugging FaceエコシステムのLLMサービス用ツールパラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）テキスト生成の概要テキスト生成モデルは、不完全なテキストを完成させるための目的で訓練されるか、与えられた指示や質問に応じてテキストを生成するために訓練されます。不完全なテキストを完成させるモデルは因果関係言語モデルと呼ばれ、有名な例としてOpenAIのGPT-3やMeta AIのLLaMAがあります。次に進む前に知っておく必要がある概念はファインチューニングです。これは非常に大きなモデルを取り、このベースモデルに含まれる知識を別のユースケース（下流タスクと呼ばれます）に転送するプロセスです。これらのタスクは指示の形で提供されることがあります。モデルのサイズが大きくなると、事前トレーニングデータに存在しない指示にも一般化できるようになりますが、ファインチューニング中に学習されたものです。因果関係言語モデルは、人間のフィードバックに基づいた強化学習（RLHF）と呼ばれるプロセスを使って適応されます。この最適化は、テキストの自然さと一貫性に関して行われますが、回答の妥当性に関しては行われません。RLHFの仕組みの詳細については、このブログ投稿の範囲外ですが、こちらでより詳しい情報を見つけることができます。例えば、GPT-3は因果関係言語のベースモデルですが、ChatGPTのバックエンドのモデル（GPTシリーズのモデルのUI）は、会話や指示から成るプロンプトでRLHFを用いてファインチューニングされます。これらのモデル間には重要な違いがあります。 Hugging Face Hubでは、因果関係言語モデルと指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルの両方を見つけることができます（このブログ投稿で後でリンクを提供します）。LLaMAは最初のオープンソースLLMの1つであり、クローズドソースのモデルと同等以上の性能を発揮しました。Togetherに率いられた研究グループがLLaMAのデータセットの再現であるRed Pajamaを作成し、LLMおよび指示にファインチューニングされたモデルを訓練しました。詳細についてはこちらをご覧ください。また、Hugging Face Hubでモデルのチェックポイントを見つけることができます。このブログ投稿が書かれた時点では、オープンソースのライセンスを持つ最大の因果関係言語モデルは、MosaicMLのMPT-30B、SalesforceのXGen、TII UAEのFalconの3つです。テキスト生成モデルの2番目のタイプは、一般的にテキスト対テキスト生成モデルと呼ばれます。これらのモデルは、質問と回答または指示と応答などのテキストのペアで訓練されます。最も人気のあるものはT5とBARTです（ただし、現時点では最先端ではありません）。Googleは最近、FLAN-T5シリーズのモデルをリリースしました。FLANは指示にファインチューニングするために開発された最新の技術であり、FLAN-T5はFLANを使用してファインチューニングされたT5です。現時点では、FLAN-T5シリーズのモデルが最先端であり、オープンソースでHugging Face Hubで利用可能です。入力と出力の形式は似ているかもしれませんが、これらは指示にファインチューニングされた因果関係言語モデルとは異なります。以下は、これらのモデルがどのように機能するかのイラストです。より多様なオープンソースのテキスト生成モデルを持つことで、企業はデータをプライベートに保ち、ドメインに応じてモデルを適応させ、有料のクローズドAPIに頼る代わりに推論のコストを削減することができます。Hugging…

「6人の女性が気候変動との戦いをリードしている」

「私たちは、気候科学のパイオニアであるユニス・ニュートン・フット博士と、女性が率いるGoogle.orgの6つの恩恵を受ける組織に敬意を表します彼らはより持続可能な未来を築いています」

NLP で仕事検索を強化しましょう

最も一般的な求人プラットフォームでは、検索機能はいくつかの入力単語といくつかのフィルタ（場所など）に基づいて求人を絞り込むことで構成されていますこれらの単語は一般的にはドメインや…

「2023年にデータストラテジストになる方法」

イントロダクションデータが持つ現実世界の課題に魅了されていますか？情報の力で隠れた洞察を明らかにし、ビジネスを変革することにワクワクしていますか？もしそうなら、データストラテジストになることが正しいキャリアパスです。大量のデータセットをゲームチェンジングな戦略に変える能力を持った組織のヒーローになることを想像してください。あなたは秘密を解き明かし、ビジネスを前例のない成功に導くための頼りにされる人物になります。この記事では、どのようにデータストラテジストになるかについて説明します！データストラテジストとは何ですか？データストラテジストは、データに基づく組織の意思決定を形成する重要な役割を果たす熟練した専門家です。彼らはステークホルダーとの協力、要件とデータソースに関する貴重な洞察の獲得、革新的なデータ駆動型ソリューションの作成に優れています。データの重要性がますます高まるにつれて、企業は効率的かつ効果的なデータ管理のためにデータストラテジストの欠かせない価値を認識しています。彼らの専門知識により、ビジネスは自信を持ってデータの海を航海し、成長と成功の未開拓の可能性を引き出すことができます。なぜデータストラテジストが必要ですか？データに基づく意思決定を支援する。データアセットから最大の価値を提供できる機会を特定する。組織のビジョンと目標に到達するための戦略的計画を支援する。非効率を最小限に抑えるためにデータシステムとテクノロジーを統合する。データストラテジストは、品質、データのセキュリティ、拡張性などのデータに関連する課題に関心を持っています。職務内容データストラテジストの職務内容は以下の通りです。デジタルセクターにおけるマーケティングデータ活用のユースケースを定義する。トランザクション、マーケティング、商業データなどの消費者およびプロフェッショナルのエコシステムとデータモデルを理解する。データアーキテクチャの設計に関わり、その管理を監督する。プロジェクトのタイムラインを管理する。部門間の相互作用と行動を維持する。データ収集、分析、実践の普及により、機関のデータ容量を洗練させる。効果的なメトリックの設計に貢献する。データの可視化と分析に取り組む。 TableauやPower BI、SQL Serverなどのダッシュボードツールやビジネスインテリジェンスプラットフォームを使用する。戦略的な意思決定を支援する。…

Learn more about Search Results ML - Page 336