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DataFrameを効率的に操作するためのloc Pandasメソッドの使い方

データに含まれるカラムや、生データの種類、データの記述統計量を把握することは、今後のデータ処理において正しく取り組むために非常に重要です

自動化、Ansible、人工知能

AnsibleがAIツールを統合開発環境に導入し、自動化コーディングの経験をよりシンプルでスムーズかつ効率的にする方法について学びましょう

モデルオプスとは何ですか？

モデルオプスは、使用中のモデルを管理および実行するための手順と機器の集合ですMLチームはDevOpsチームと協力し、各モデルを本番環境に展開します

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：Part 2

これは、PyTorchを使用してディープラーニング技術を使ってゼロから画像セグメンテーションをステップバイステップで実装する4部作シリーズの第2部ですこの部分では、ベースライン画像の実装に焦点を当てます...

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：パート3

この4部シリーズでは、PyTorchを使用して深層学習技術を使い、画像セグメンテーションをスクラッチからステップバイステップで実装しますこのパートでは、CNNベースラインモデルを最適化することに焦点を当てます

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：Part 4

この4部構成のシリーズでは、PyTorchを使用した深層学習技術を使って、画像セグメンテーションをゼロからステップバイステップで実装しますこのパートでは、Vision Transformerをベースとしたモデルの実装に焦点を当てます

機械学習における再現性の重要性

どのように、データ管理、バージョン管理、実験トラッキングの改善アプローチが再現可能なMLパイプラインの構築に役立つか

Machine learning

イントロダクションデータは、ある意味でビジネス界においてすべてです。少なくとも、データ分析、予測、そして適切に計画を立てることなしに世界を想像するのは難しいです！Cレベルのエグゼクティブの95%がビジネス戦略にデータが必要不可欠だと考えています。結局のところ、より深い知識が必要で、より大きな可能性を引き出し、意思決定を改善するためには、どの組織も知っておく必要があります。しかし、すべてを手に入れるには、この中でデータ管理の欠かせない役割を理解する必要があります。データ管理とは何か？それについてすべて知るために読み続けてください！組織におけるデータ管理とは何ですか？データ管理とは、組織のデータ分析業務に必要なデータの収集、整理、変換、および保存です。このプロセスは、様々な目的、例えば洞察を得たり、マーケティングキャンペーンを計画するためのクリーンできちんと管理されたデータのみを保証します。データが見つけやすく、視覚化や微調整ができる場合、組織は具体的な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。主要なコンポーネントと目標効果的なデータの取り扱いと制御は、データ管理のいくつかのコンポーネントと目標の結果です。各要因が特定の計画や次の行動を促進するようになっています。だから、あなたがそれが何であるかを知っているなら、次に、実践を導入するさまざまな側面と目標があります：データ品質データの品質と正確性を保証することは、主要な目的の1つです。これには、データを検証しクレンジングするためのプロセスとコントロールを実装し、エラーを特定して修正し、一貫性のないレコードを排除することが含まれます。高いデータ品質基準は、正確な情報の信頼性を強化し、意思決定、報告、および分析を支援します。データセキュリティデータ管理の目的について答えることができないのは、セキュリティについて言及しないことです。認可されていないアクセス、侵害、および損失からのデータ保護は、データ管理の重要な目的です。これには、暗号化、ユーザー認証、アクセス制御、およびデータバックアップ戦略などのセキュリティ対策が含まれます。データを保護することで、組織は顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠し、潜在的なリスクに対処できます。データガバナンスデータガバナンスとは、組織内のデータ資産の総合的な管理と制御を意味します。データを管理するための役割、責任、およびプロセスを定義するためのポリシー、手順、およびフレームワークを確立することを目的としています。データガバナンスを実践している組織は、そうでない組織よりも42％自信があります。これには、データの所有権を定義し、データ基準を確立し、規制に準拠することが含まれます。データアクセシビリティデータ管理では、認可されたユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。組織は、効率的なデータストレージと取得のメカニズムを確立し、データアーカイブとバックアップ戦略を実装し、データインフラストラクチャとシステムを最適化して、利用可能性とアクセシビリティを簡単にします。これにより、運用効率が向上し、意思決定が改善されます。データ管理ライフサイクルデータ管理ライフサイクルとは、異なる段階でデータを管理することです。データの最大の可能性を引き出すためのさまざまなプラクティスをカバーしています。ここでは、ライフサイクルの概要を示します：データ収集：基礎的な段階で、内部システム、外部パートナー、または公開リポジトリなどからデータを収集します。データの正確性と完全性を確保するために、データ品質チェックと検証プロセスを実行することがあります。データストレージ：データが収集されたので、それを保存して整理する時が来ました。この段階では、適切なデータストレージツールと技術、データベース設計、データモデリング、およびインデックス戦略を決定することが含まれます。この段階では、アクセス制御や暗号化などのデータセキュリティ対策も実装されます。データ変換：データは、適切な分析のために包括的な形式に統合および変換する必要があることが多いです。このDMLCの段階には、データクレンジング、データ統合、データ変換、およびデータエンリッチメントのプロセスが含まれます。データアーカイブ：データが主目的を果たした後、将来の使用またはコンプライアンス要件のためにアーカイブまたは保持するのが最善です。このプロセスには、データ保持ポリシーを確立し、ストレージ中のデータのセキュリティを確保し、長期的なデータ保存のためのさまざまな戦略を実装することが含まれます。データ廃棄：データがもはや必要ではありませんか？目的に到達しましたか？はいなら、廃棄する時間です。最後の段階で、組織は関係のないデータを廃棄します。これは主にプライバシーを保護し、データ保護規制に準拠するためのものです。主要なコンセプトデータ管理では、データの整理、処理、利用を効果的にするために必要なさまざまな重要なコンセプトが結集しています。以下に、4つの基本的なコンセプトを示します：データ・ガバナンス…

SiMa.aiが世界最強のAIチップをインドに持ち込む

アメリカのAIチップスタートアップ、SiMa.aiは、初代AIチップの量産を発表し、画期的な進展を遂げました。TSMC 16nmテクノロジーを利用し、SiMa.aiは産業界にAI革命をもたらすことを目的としています。一般的な手法が一つのチップで全てを対応するのに対し、SiMa .aiのMLSoC（Chip on a Machine Learning System）はエッジコンピューティングに特化して設計されています。この重要な進展により、産業分野において転換期を迎えることになります。同様に読まれている記事：台湾企業が現代AIのバックボーンになった経緯 AIと機械学習で産業界を21世紀に引き上げる創設者兼CEOのKrishna Rangasayee氏は、AIと機械学習によって物理的な世界に大きな改善がもたらされる可能性に興奮しています。SiMa.aiは、最先端の技術で産業界を21世紀に導くことを目指しています。彼らのビジョナリーなアプローチは、スマートカー、ドローン、高度なロボットなど多岐にわたる分野での革新を促進することを目的としています。同様に読まれている記事：DeepMind RoboCat: 自己学習型ロボットAIモデル SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備える Rangasayee氏は声明で、SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備えていることを明らかにしました。クラウド、エッジ、またはモバイル電話の空間で作業しているかどうかに関係なく、生成AIと大規模言語モデル（LLM）が誰の革新にとっても不可欠なものになると信じているRangasayee氏は、これらの技術を採用することの重要性を強調しました。SiMa.aiの生成AIを先駆的に推進する取り組みは、産業界を革新する先見性のあるアプローチを示しています。埋め込みエッジスペースにおける生成AIの台頭生成AIは、近年著しい進展を遂げ、現在は埋め込みエッジスペースへ進出しています。Rangasayee氏は、生成AIがエンタープライズやエッジアプリケーションを含む実世界のアプリケーションへ移行していることに興味を持っています。生成AIの認知度と採用の拡大に伴い、この技術の変革的なポテンシャルはますます明らかになっています。生成AIの影響は急速に拡大し、世界中の10億人を魅了し、産業を再構築しています。詳しくはこちら：DataHack Summit 2023にて、Diffusion Modelsによる生成AIの無限の世界を学ぶ非凡な学習体験に参加してください。 AIエッジデバイス上でLLMを実行することは有望なトレンド…

AIは精神疾患の検出に優れています

重症患者のせん妄検知は、患者のケアや回復に重要な影響を与える複雑なタスクです。しかし、人工知能（AI）と迅速な反応型脳波（EEG）の進歩により、せん妄検知が変革されています。Natureに掲載された研究によると、科学者たちはNVIDIA GPUの力を借りてAIを活用し、驚くべき精度でせん妄検知を実現しました。このブレイクスルーには、重症患者のケアを革新し、患者アウトカムを改善し、せん妄に関連する財政的負担を減らす可能性があります。この興味深い研究の詳細について見ていきましょう。また読む：試行錯誤から精度へ：高血圧治療のAIの答えせん妄の理解せん妄は、医療状態、精神活性物質、または複数の原因による急性の混乱状態です。数時間から数日で発症し、注意、意識、高次の認知障害を伴います。せん妄の人は、他の神経精神症状、例えば、心理運動活動の変化、睡眠覚醒周期、感情や知覚の障害を経験するかもしれません。ただし、これらは診断に必要ではありません。せん妄検知の重要性せん妄は、重症患者の間で広く見られる急性の混乱状態であり、早期に検出することで適切なケアを提供し、回復を促進し、長期にわたるスキルの必要な介護を減らすことができます。米国では、NIHによると、せん妄の財政的影響は年間1人あたり最大で64,000ドルになることがあります。ブレークスルーの研究：AIとEEGによるせん妄検知最近のNatureの出版物「Supervised deep learning with vision transformer predicts delirium using limited lead EEG」において、研究チームはせん妄検知に対する画期的なアプローチを紹介しました。NVIDIA GPUによって加速されたディープラーニングモデルであるVision Transformerを、迅速な反応型EEGデバイスと組み合わせることで、驚異的なテスト精度率97％を達成しました。このブレークスルーにより、認知症を予測し、予防や治療方法の評価を容易にし、患者ケアを改善する可能性があります。また読む：ヘルスケアのMLの利用：予測分析と診断 NVIDIA…

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