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「Pythonによる水質EDAと水質の適性分析」

「十分な新鮮な飲み水を提供できることは、基本的な要件です気候変動の議論の中で、最も大きな課題の一つは、生存に十分な淡水を確保することです水質は...」

「LLM-AUGMENTERに会いましょう：Microsoft Researchのアーキテクチャーによる、LLMをメモリ、知識、外部のフィードバックで拡張する手法」

「ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の印象的な能力は、広く認識されていますこれらのモデルは、流暢で一貫性のある自然言語テキストを生成することに優れています」

AIを使用して、自分の目で直接拡張現実（AR）を体験してみましょう

技術の飛躍により、Brilliant Labsは最先端のオープンソースARレンズ「Monocle」で拡張現実市場を変革しました。この革新的な装着可能なデバイスは、Appleの高価でかさばる「Vision Pro」とは対照的に、より手頃で使いやすい代替品を提供しています。Monocleを使用すると、ユーザーはポケットサイズのARレンズを眼鏡にクリップするか、目の前に持っていくことで、拡張現実の世界を体験できます。Monocleは3月に発売され、349ドルという手頃な価格でテック愛好家たちの注目を集めています。この魅力的なAIパワーの発明について詳しく見ていきましょう。枠にとらわれない発想：Brilliant LabsのARビジョン他のARおよびVRヘッドセットがユーザーを自宅の環境に閉じ込める傾向がある中、Brilliant Labsは常識を覆しています。同社のCEO兼共同創設者であるBobak Tavangarは、未開拓の領域を探索する使命を強調しました。TavangarはTechCrunchのインタビューで、「私たちはまったく逆の方向に進んでいます。」と述べました。また読む：WWDCのハイライト：Appleの実用的なAIソリューションが明らかに AIとARの融合：Brilliant Labsの野心的な目標 ARレンズをユーザーの日常生活にシームレスに統合するために、Brilliant Labsはコンパクトなウェアラブルに生成AIを組み込むことを目指しています。この野心的なビジョンを持つシンガポールのスタートアップは、300万ドルのシード資金を確保しました。この資金調達ラウンドは、Oculusの共同創設者であるBrendan Iribe、Siriの共同創設者であるAdam Cheyer、およびPebbleの創設者で元Y CombinatorパートナーであるEric Migicovskyなど、業界のベテランを中心に行われました。 Monocleのオープンソースコミュニティがイノベーションを生み出す Monocleのオープンソース性は、開発者や愛好家の間で熱心なフォロワーを生み出しました。Stanford大学の学生グループがGPT-4のディスプレイに変えた際、ARレンズは広く注目されました。生成AIの力を活用して、Monocleはユーザーのスマートフォンのマイクを通じてリアルタイムの会話を聞き、個別の提案を提供することができます。このユニークな機能は大きな関心を集め、AIとARの融合の膨大な可能性を示しています。また読む：Metaが有望なすべてのプロジェクトをオープンソース化 | なぜそうなったのかを見つけ出すシームレスな接続性：Monocleがデータを伝送する方法 Monocleは、ユーザーのスマートフォンとOpenAIのサーバーの間のシームレスな接続に依存しています。デバイスはBluetoothを介してデータを伝送し、ユーザーは目の前のARレンズに投影された応答を受け取ることができます。このシンプルなプロセスにより、スムーズで没入感のある拡張現実体験が実現されます。…

「人工知能 vs 人間の知能：トップ7の違い」

はじめに人工知能は、架空のAIキャラクターJARVISから現実のChatGPTまで、長い道のりを経て進化してきました。しかしながら、人間の知性は学習、理解、革新的な解決策の発見を支援する特性であり、データを基に人間を模倣する人工知能とは異なります。AIが今日、非常に普及したことで、人工知能 vs 人間の知能という新たな議論が浮上し、これら2つの競合するパラダイムを比較するようになりました。人工知能とは何ですか？人工知能と呼ばれるデータサイエンスのサブフィールドは、人間の知性と認識を必要とするさまざまなタスクを実行できる知的なコンピュータを作成することに関連しています。これらの洗練されたマシンは、過去のエラーや歴史的データから学び、周囲の状況を分析し、必要な手段を決定することができます。 AIは、計算科学、認知科学、言語学、神経科学、心理学、数学など、多くの他の学問からのアイデアと手法を統合した分野です。この機械は自己学習、自己分析、自己改善の能力を持ち、処理中には最小限またはほとんど人間の努力を必要とします。これは、メディア業界、医療業界、グラフィックスやアニメーションなど、あらゆるビジネスで、技術が行動を人間に基づいて再現するのを支援するために利用されています。人間の知能とは何ですか？人間の知能は、理性的に考え、さまざまな表現を理解し、難しい概念を理解し、数学の問題を解決し、変化する状況に適応し、知識を使って環境を制御し、他者とコミュニケーションする能力を指します。それは、特定のスキルセットや知識の体系に関する情報を提供するかもしれず、別の人間に関連するかもしれません。また、情報エージェントやロケーターの場合は、アクセスしなければならない外交情報を提供するかもしれません。さらに、それはソーシャルネットワークや個人的なつながりについての情報を提供するかもしれません。人間の知能と行動は、個人の独特な遺伝子、幼少期の成長、さまざまな出来事や環境への経験に根ざしています。さらに、それは個人の新しく獲得した知識を使って自分の環境を変える能力に完全に依存しています。人工知能 vs 人間の知能以下に人間の知能と人工知能の詳細な違いを説明します：パラメータ人間の知能人工知能起源人間は理性的に考え、思考し、評価し、他の認知的なタスクを実行する能力を持って生まれます。 AIは人間の洞察によって生み出された革新であり、Norbert Wienerは批判のメカニズムについて理論を進めることでこの分野の発展に貢献しました。…

「マイクロソフトのシニアデータサイエンティストの成功ストーリー」

イントロダクション現代のデジタル時代において、データの力は否応なく認められており、その潜在能力を引き出すスキルを持つ人々が技術の未来を形作る中でリードしています。その中でも、データサイエンスの領域において卓越した人物、ニルマル氏は、世界でも屈指のテクノロジー企業であるマイクロソフトでシニアデータサイエンティストとして活躍しているビジョンを持つ人物です。運命に挑み、才能と献身の結晶であるニルマル氏は、謙虚な出自から始まる変革の旅に乗り出し、マイクロソフトでシニアデータサイエンティストとしてのキャリアの頂点に上り詰めました。彼の急速な昇進は、データサイエンティスト志望者だけでなく、夢と偉大さを実現するための決意を持つすべての人々にとっても、インスピレーションを与える成功物語となっています。この成功物語の記事では、ニルマル氏のキャリアに焦点を当て、彼の非凡なキャリアを形作った重要なマイルストーン、課題、勝利を追跡します。彼が主導した画期的なプロジェクト、もたらした変革の影響、そして彼が学んだ貴重な教訓を探求します。ニルマル氏の物語を通じて、データサイエンスの絶えず進化する世界で成功するために必要な特性とマインドセットを発見します。会話を始めましょう！ AV: キャリアの軌跡、教育の背景を強調し、最初のデータサイエンティストの仕事を得るのにどのように役立ちましたか？ニルマル氏: 私のキャリアの軌跡は常に一直線ではありませんでした。私たち一人ひとりにはそれぞれの物語があり、それらがすべて興味深いことでしょう。私の物語はこちらです。私はネパールでITエンジニアの学士号を取得しました。2007年にアメリカ合衆国に移住し、修士号を取得しました。修士課程を修了した後、私は米国陸軍に参加しました。はい、非常に普通ではないと思われるかもしれません。2009年ごろのアメリカでの大不況（ちょうど私の卒業年でもありました）により、特に留学生にとっては就職市場が非常に悪い状況でした。米国陸軍による特別なパイロットプログラムがあり、私は必要な手続きをすべて経て軍務員になることができました。子供の頃から軍に入隊することに対する情熱がありました。それを実現する方法です。軍務中、私はMBAを取得しました。2014年、最初の兵役契約が終了した後、私は米国陸軍を退役しました。同年、私は初めてのデータ役職として、海軍省の連邦政府職員としてサイバーセキュリティアナリストとしての仕事を得ました。この仕事をしている間にデータサイエンスの修士号を取得しました。データアナリストとしての経験を積み、学術的な資格とデータサイエンスのスキルを身につけた後、2018年にウェルズ・ファーゴ銀行でデータサイエンティストの役職で私の最初の役職に就きました。それ以来、データサイエンスに従事しており、現在はマイクロソフトのシニアデータサイエンティストとして働いています。 AV: データを使用して実世界の問題を解決し、ビジネスや製品戦略に与えた影響について教えていただけますか？ニルマル氏: たくさんの例があります。まず、私たちはデータサイエンティストの役職に就かなくても、データの問題を解決するために取り組むことができます。そんな誤解があります。私たちはデータアナリスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど、データを扱うさまざまな役職で働くことができます。私は主にサイバーセキュリティの領域で働いています。私たちの主な焦点の2つは、調査と検出です。サイバーセキュリティの問題に取り組む際に非常にポピュラーな問題の1つは、異常検知です。私はデータサイエンスチームで異常検知システムを構築し、セキュリティアナリストが注目すべきイベント/アラートに費やす時間を節約するのを助けました。その影響は彼らの時間とリソースの節約にあります。 AV: データサイエンスを使用して解決した最も困難な問題は何でしたか？問題にどのように取り組みましたか？結果はどうでしたか？ミスター・ニルマル: 私が一番難しいと感じる問題はまだ解決されていないと言ってもいいでしょう。私たちは非常に革新的なAIの世界に生きているため、敵対者が今まで以上に最先端のツールを持っていることを常に意識しなければなりません。しかし、興味深い問題をひとつ挙げるとすれば、ユーザーの行動分析、またはユーザーエンティティの行動分析とも呼ばれるもので、業界では広く知られているUEBAと呼ばれるものです。UEBAは、通常の基準から逸脱するユーザーのアクティビティを特定することで脅威を発見するタイプのサイバーセキュリティ機能です。簡単な例: A地点からよくログインしているユーザーが、突然B地点からログインしているアクティビティが観測されます。これは旅行に関連するものかもしれませんが、それでも通常の行動から逸脱しているため、正常性対悪意性を確認するために調査する必要があります。UEBAの最も難しい部分は、基準を理解し作成することです。データ駆動の洞察 AV: テクニカルでない利害関係者に複雑なデータ駆動の洞察を伝える必要があった場面のストーリーを共有していただけますか？彼らが洞察とビジネスへの影響を理解したことを確認するためにどのような工夫をしましたか？…

「AI、機械学習、ディープラーニングの理解」

AI、機械学習、深層学習の力を解き放ちましょうデータサイエンスと人工知能の洞察を得て、より深い理解を得ることができます

「本番環境で機械学習モデルを導入しない方法」

データサイエンティスト、データエンジニア、およびMLエンジニアとして、私たちはMLモデルのプロダクションに関する情報に bombardeされます数百のビデオや数千のブログが最善を尽くして私たちを助けようとしています...

「ODSC Europe 2023 キーノート：マイクロソフトのヘンク・ブーレマンによるAzureを用いたPyTorchモデルの展開」

「ODSC Europeのバーチャルプログラムの一環として、私たちはMicrosoftのシニアクラウドアドボケートであるヘンク・ブーレマン氏に基調講演をお願いする機会を得ましたヘンク氏の専門分野はAI、Azure、アプリケーション開発です彼はまた、経験豊富なスピーカーでもあり、ユーザーグループでの講演も行っています...」

Europe 2023

マイクロソフトの研究者によって導入された新しいマルチモーダル大規模言語モデルKOSMOS-2

新しい論文では、マイクロソフトの研究者がKOSMOS-2という新しいマルチモーダル大規模言語モデルを紹介しましたKOSMOS-2は、一般的なインターフェースとしての成功を実証することができましたKOSMOS-2は、言語、ビジョン、およびビジョン言語のタスクにおける人間とAIの相互作用を革新することを目指しており、グラウンディング能力を取り入れていますマルチモーダルな大規模言語モデル...

「責任あるAIダッシュボードでオブジェクト検出モデルをデバッグする」

「Microsoft Build 2023 において、Azure Machine Learning の責任ある AI ダッシュボードでテキストと画像データのサポートをプレビューで発表しましたこのブログでは、ダッシュボードの新しいビジョンインサイト機能に焦点を当て、オブジェクト検出モデルのデバッグ機能をサポートしますまた、今後の投稿ではテキストベースのシナリオにも取り組みます...」

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