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古い地図を使って、失われた地域の3Dデジタルモデルに変換する

研究者たちは、新しい機械学習の技術を用いて、古いサンボーン火災保険地図を歴史的な地域の三次元デジタルモデルに変換しました

デプロイ可能な機械学習パイプラインの構築

多くのデータサイエンティストは、最初のコーディング体験をノートブックスタイルのユーザーインターフェースを通じて行いますノートブックは、探索のために欠かせないものであり、私たちのワークフローの重要な要素ですしかし...

技術的なバックグラウンドがなくてもデータサイエンティストになる方法：ヒントと戦略

通常投稿している内容とは少し異なるストーリーになります具体的なツールや技術の紹介でもなく、チュートリアルや実践例でもありません今回は、私がいつも考えていた質問に答えたいと思います...

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...

エンタープライズAIの紹介時間は重要であり、自動化が答えです。退屈で単調なタスク、人間によるミス、競争の混乱、そして最終的には曖昧な意思決定の苦闘の中で、エンタープライズAIは企業が機械と協力してより効率的に働くことを可能にしています。さもなければ、Netflixでお気に入りの番組を見つけたり、Amazonで必要なアクセサリーを見つけて購入する方法はどうやって見つけるのでしょうか？自動車のWaymoからマーケティングでの迅速な分析まで、人工知能はすでに私たちに十分な理由を提供しています。しかし、それが組織をどのように助けているのでしょうか？また、組織はそれをどのように使用しているのでしょうか？答えはエンタープライズAIです。こんにちは！ Analytics Vidhya Blogの熱心な読者として、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスとAIの愛好家の皆さん、ぜひ私たちと一緒に非常に期待されているDataHack Summit 2023に参加してください。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで行われます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、そして無敵のネットワーキングの機会で満たされた、爆発的なものになるでしょう。これらのトピックに興味があり、これらのコンセプトが現実になることをもっと学びたい場合は、こちらのDataHack Summit 2023の情報をチェックしてください。エンタープライズAIの定義エンタープライズAIは、大規模な組織内で人工知能技術と技法を応用して、さまざまな機能を改善することを指します。これらの機能には、データの収集と分析、自動化、顧客サービス、リスク管理などが含まれます。エンタープライズAIは、AIアルゴリズム、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのツールを使用して、複雑なビジネスの問題を解決し、プロセスを自動化し、大量のデータから洞察を得ることを目指しています。エンタープライズAIは、サプライチェーン管理、ファイナンス、マーケティング、顧客サービス、人事、サイバーセキュリティなど、さまざまな領域に実装することができます。これにより、組織はデータに基づいた意思決定を行い、効率を向上させ、ワークフローを最適化し、顧客体験を向上させ、市場で競争力を持つことができます。出典：Publicis Sapient エンタープライズAIの主な特徴エンタープライズAIは、データ分析から自動化まで、組織のさまざまな側面に貢献します。それは異なる技術や技法、そして方法の産物であり、それは各業界やビジネスによって異なるかもしれません。以下にその仕組みを示します。エンタープライズアプリケーション向けのAI技術の組み合わせエンタープライズAI企業は、機械学習、自然言語処理、エッジコンピューティング、ディープラーニング、コンピュータビジョンなどの技術の組み合わせを活用することができます。これらの技術は、予測分析、画像認識などのタスクを通じて、ビジネスを支援するための強力な機能を提供します。Netflixのパーソナライズされた推奨機能は、ディープラーニングなどの技術を使用した、その一例です。組織のニーズに合わせてカスタマイズされ設計されたエンタープライズAIは、さまざまな技術の組み合わせです。組織がシステム内でどのようにアプローチするか、どの技法を採用するかは、ビジネスの要件によるものです。なぜなら、サプライチェーン管理に適した方法が、eコマースの場合に必要なわけではないからです。たとえば、ヘルスケアのエンタープライズAI企業は、画像解析、患者モニタリングなどの技法を採用して、医療業務の効率を向上させています。エネルギー業界では、予測保守、再生可能エネルギーの統合などの技術と技法を使用して、エネルギーの発電と消費を最適化しています。その活用方法の違いにより、組織は人工知能のさまざまな分野を航海しています。エンタープライズAIの利点と応用以下はエンタープライズAIの主な利点です：…

究極の可視化アシスタント

太陽が薄れ始め、街の灯りが輝き出すと、オフィスでの遅い夜が避けられなくなりました私は時間との競争に巻き込まれました重要な営業プレゼンテーションが迫っていました...

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。

デバイス上での条件付きテキストから画像生成のための拡散プラグイン

Yang ZhaoとTingbo Houによる投稿、ソフトウェアエンジニア、Core ML 近年、拡散モデルはテキストから画像を生成する際に非常に成功を収め、高品質な画像、改善された推論パフォーマンス、そして創造的なインスピレーションの拡大を実現しています。しかし、特にテキストで説明しづらい条件での生成を効率的に制御することはまだ困難です。本日、MediaPipe拡散プラグインを発表し、コントロール可能なテキストから画像をデバイス上で実行できるようにします。オンデバイスの大規模生成モデルにおけるGPU推論に関する以前の作業を拡張し、既存の拡散モデルとその低ランク適応（LoRA）バリアントにプラグインを追加し、コントロール可能なテキストから画像を生成するための低コストなソリューションを提供します。デバイス上で動作するコントロールプラグインによるテキストからの画像生成。背景拡散モデルでは、画像生成はイテレーションのノイズ除去プロセスとしてモデル化されます。ノイズ画像から始め、各ステップで、拡散モデルは画像を徐々にノイズ除去して目標のコンセプトの画像を明らかにします。研究によると、テキストプロンプトを介した言語理解を活用することで、画像生成を大幅に改善できます。テキストから画像を生成する場合、テキストの埋め込みはモデルにクロスアテンションレイヤーを介して接続されます。しかし、位置や姿勢など、一部の情報はテキストプロンプトで説明することが難しいです。この問題を解決するために、研究者は拡散に追加のモデルを追加して、条件画像から制御情報を注入します。制御されたテキストから画像を生成するための一般的なアプローチには、Plug-and-Play、ControlNet、T2I Adapterなどがあります。Plug-and-Playは、広く使用されているノイズ除去拡散暗黙モデル（DDIM）の逆操作アプローチを適用し、入力画像から初期ノイズ入力を導出し、拡散モデルのコピー（安定拡散1.5用の860Mパラメータ）を使用して入力画像から条件をエンコードします。Plug-and-Playは、コピーされた拡散から自己注意で空間特徴を抽出し、それらをテキストから画像への拡散に注入します。ControlNetは、拡散モデルのエンコーダーの学習可能なコピーを作成し、ゼロで初期化されたパラメータを持つ畳み込み層を介してデコーダーレイヤーに接続し、条件情報をエンコードします。しかし、その結果、サイズが大きく、拡散モデルの半分（安定拡散1.5用の430Mパラメータ）になります。T2I Adapterはより小さなネットワーク（77Mパラメータ）であり、制御可能な生成に似た効果を実現します。T2I Adapterは条件画像のみを入力とし、その出力はすべての拡散イテレーションで共有されます。ただし、アダプターモデルはポータブルデバイス向けに設計されていません。 MediaPipe拡散プラグイン条件付き生成を効率的かつカスタマイズ可能、スケーラブルにするために、MediaPipe拡散プラグインを別個のネットワークとして設計しました。これは以下のような特徴を持っています：プラグ可能：事前にトレーニングされたベースモデルに簡単に接続できます。スクラッチからトレーニング：ベースモデルの事前トレーニング済みの重みを使用しません。ポータブル：ベースモデル外でモバイルデバイス上で実行され、ベースモデルの推論と比較して無視できるコストです。メソッドパラメーターサイズプラグ可能スクラッチからトレーニングポータブル Plug-and-Play…

ベストAI画像生成器（2023年7月）

多くのビジネスの景色が人工知能によって変わりつつあり、画像作成もその一つです。 AI画像生成器は、テキストをグラフィックに変換するための人工知能アルゴリズムを使用します。これらのAIツールは、数秒で思考やアイデアを素早く視覚化するための素晴らしい手段です。では、どのAI画像生成器が試す価値があるのでしょうか？2023年に利用可能ないくつかの優れたAI画像生成器を紹介します。 Shutterstock AI Image Generator Shutterstock AI Image Generatorは、デザインの世界において画期的な存在です。AIの力を活用することで、ユーザーは驚くべき美しいデザインを簡単に作成することができます。この素晴らしい新機能は、OpenAIとのパートナーシップによって実現しました。OpenAIはDALL-E 2技術を提供し、Shutterstockの画像とデータを使用してトレーニングされたこのソフトウェアは、完全にライセンス可能な画像を生成します。このブレイクスルーは、アート界にとって大きな意味を持ちます。他人の知的財産権を侵害することなく、AI生成のアートを使用することができるためです。倫理的なアート作品がわずか数秒でダウンロード可能な状態で用意されており、創造性を発揮するのに最適な時期です。Shutterstockの無料トライアルオファーでは、最大10枚のAI生成画像を無料で入手できます！ FotorAI Image Generator FotorAI Image Generatorは、人工知能（AI）技術を使用して新鮮な写真を作成するツールです。ユーザーはサンプル画像を入力することで、それを元に全く新しいオリジナル画像を作成します。この機能によって生成される新しい写真は、非常にリアルで高品質だと主張されており、Generative Adversarial Network（GAN）を使用して生成されます。これは、グラフィックデザインやデジタルアートのための新鮮な画像を作成するためなど、さまざまな用途で使用することができます。Fotorのプレミアムバージョンでしか利用できません。 Nightcafe Nightcafeは最高のAIテキストから画像への生成器であり、キーワードをクリエイティブでリアルな画像に変換します。最も基本的な英単語だけを使用して、希望するものを正確に表現するカスタマイズされたグラフィックを作成することができます。Nightcafeはさまざまなクリエイティブやスタイルも提供しており、一般的な画像を芸術作品に変換するためにニューラルスタイル変換を利用することもできます。Nightcafeの使いやすいソフトウェアは初心者にも非常にアクセスしやすくなっています。使いやすく魅力的なウェブサイトデザインにより、誰でもクリックひとつで画像を作成し改善することができます。作成した作品をどこか別の場所に保存する必要はありません。それは常にアカウントに保管されます。 Dream By…

BScの後に何をすべきか？トップ10のキャリアオプションを探索する

イントロダクション科学はしばしば無限の可能性の源であり、さまざまな分野でのさらなる研究や雇用の広大な機会を提供します。BScの後に何をするかは、最終学年の学生にとって共通の疑問です。安全とされるいくつかの伝統的なキャリアオプションがありますが、それ以外にも多くが未開拓のトレンドキャリアがあります。以下に、BScの後の最適なキャリアオプションのリストを示します。これらのオプションは、充実した報酬と収益性の高い雇用機会の扉を開きます。 BScの後のトップ10のキャリア BScの卒業生は、さまざまな産業で高い需要があり、多くの仕事の見込みがあります。BScの後のオプションや利用可能なコースについて疑問がある場合、このガイドは情報を提供し、意思決定をサポートします。さらなる学術研究を追求するか、就職市場に飛び込むかにかかわらず、BScの学位を取得した後に検討すべき潜在的な進路があります。 1. データサイエンスデータサイエンスは、統計分析、プログラミング、ドメインの専門知識を組み合わせて、洞察を抽出し、データに基づいた意思決定を行う急速に成長している分野です。BScの学位を取得した後、データサイエンスのキャリアを追求することは有望な選択肢です。データサイエンティストは、機械学習と高度なプログラミングスキルを活用して革新的なアルゴリズムを開発し、繰り返しのタスクを自動化します。オンラインの認定プログラムは、データサイエンスでのキャリアをスタートさせるための最良の方法です。Analytics VidhyaのBlackbelt Plusプログラムでは、基本から高度なデータサイエンスのトピックをカバーしています。さらに、実践的な課題を解決し、ドメインについてすべてを知っているメンターとのつながりを築くことができます。 BScの後にこのキャリアオプションを選ぶと、データサイエンティスト、データアナリスト、MLエキスパート、プロダクトマネージャー、インサイトマネージャーなどになることができます。データサイエンスの専門家の給与は年間₹360,000から₹2,580,000までの範囲であり、その専門知識の需要と価値を反映しています。 2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップのロードマップ 2. MSc 科学のMScプログラムは、物理学、化学、生物学、統計学、数学など、さまざまな科目に特化した専門知識を提供します。これらのプログラムは通常2年間で、競争力のある就職市場に必要な高度な知識と実践的なスキルを身につけることができます。卒業生は、研究者、科学者、現地エージェント、講師、教授、または教師など、さまざまなキャリアパスを探ることができます。興味のある分野でPh.D.を追求することも選択肢となります。MSc修了後の給与は、年間₹360,000から₹2,160,000までの範囲です。 3. インターンシップインターンシップは、BScの学位を取得した後のキャリアの飛躍台となります。インターンシップでは、プロのネットワークを拡大し、実践的な経験を積み、将来の良い仕事を確保するための貴重な機会を提供します。革新的なスタートアップを含む多くの企業が、学部生にインターンシップを提供し、産業固有のスキルを習得する機会を提供しています。政府機関でのインターンシップを探索することで、さまざまなプロジェクトや活動に触れることができます。インターンシップを確保するために、関連するスキルと強みを強調するように応募書類をカスタマイズすることで、成功の可能性を高めることができます。インドでは、インターンとして就職するBScの卒業生の給与は通常年間₹200,000からスタートします。 4. データアナリスト BScの学位を取得した後にデータアナリストとしてのキャリアを選ぶことは、いくつかの利点があります。強力な分析スキルを活用し、データに基づいた洞察を活用し、意思決定プロセスに貢献することができます。データアナリストは、データとの作業に長けた能力を持つ人々にとって、さまざまな産業で需要が高く、多様な仕事の機会と魅力的な給与の見込みを提供します。 Analytics Vidyaの認定AIおよびML Blackbelt…

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