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Light & WonderがAWS上でゲーミングマシンの予測保守ソリューションを構築した方法

この記事は、ライトアンドワンダー（L＆W）のアルナ・アベヤコーン氏とデニス・コリン氏と共同執筆したものですライトアンドワンダーは、ラスベガスを拠点とするクロスプラットフォームゲーム会社であり、ギャンブル製品やサービスを提供していますAWSと協力して、ライトアンドワンダーは最近、業界初の安全なソリューション「Light & Wonder Connect（LnW Connect）」を開発しました[…]

アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド

アルトコインとは、ビットコインの後に登場した他の暗号通貨のことですこれらのデジタル通貨は、分散型ブロックチェーン技術を介して運営され、先駆的な暗号通貨であるビットコインとは異なる用途を提供しています「アルトコイン」という用語は、暗号空間で数年間使用されており、ビットコインを除く多数の暗号通貨を指します… アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド詳細はこちら»

マルチヘッドアテンションを使用した注意機構の理解

はじめに Transformerモデルについて詳しく学ぶ良い方法は、アテンションメカニズムについて学ぶことです。特に他のタイプのアテンションメカニズムを学ぶ前に、マルチヘッドアテンションについて学ぶことは良い選択です。なぜなら、この概念は少し理解しやすい傾向があるためです。アテンションメカニズムは、通常の深層学習モデルに追加できるニューラルネットワークレイヤーと見なすことができます。これにより、重要な部分に割り当てられた重みを使用して、入力の特定の部分に焦点を当てるモデルを作成することができます。ここでは、マルチヘッドアテンションメカニズムを使用して、アテンションメカニズムについて詳しく見ていきます。学習目標アテンションメカニズムの概念マルチヘッドアテンションについて Transformerのマルチヘッドアテンションのアーキテクチャ他のタイプのアテンションメカニズムの概要この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。アテンションメカニズムの理解まず、この概念を人間の心理学から見てみましょう。心理学では、注意は他の刺激の影響を除外して、イベントに意識を集中することです。つまり、他の注意を引くものがある場合でも、私たちは選択したものに焦点を合わせます。注意は全体の一部に集中します。これがTransformerで使用される概念です。彼らは入力のターゲット部分に焦点を当て、残りの部分を無視することができます。これにより、非常に効果的な方法で動作することができます。マルチヘッドアテンションとは？マルチヘッドアテンションは、Transformerにおいて中心的なメカニズムであり、ResNet50アーキテクチャにおけるskip-joiningに相当します。場合によっては、アテンドするべきシーケンスの複数の他の点があります。全体の平均を見つける方法では、重みを分散させて多様な値を重みとして与えることができません。これにより、複数のアテンションメカニズムを個別に作成するアイデアが生まれ、複数のアテンションメカニズムが生じます。実装では、1つの機能に複数の異なるクエリキー値トリプレットが表示されます。出典：Pngwing.com 計算は、アテンションモジュールが何度も反復し、アテンションヘッドとして知られる並列レイヤーに組織化される方法で実行されます。各別のヘッドは、入力シーケンスと関連する出力シーケンスの要素を独立して処理します。各ヘッドからの累積スコアは、すべての入力シーケンスの詳細を組み合わせた最終的なアテンションスコアを得るために組み合わされます。数式表現具体的には、キーマトリックスとバリューマトリックスがある場合、値をℎサブクエリ、サブキー、サブバリューに変換し、アテンションを独立して通過させることができます。連結すると、ヘッドが得られ、最終的な重み行列でそれらを組み合わせます。学習可能なパラメータは、アテンションに割り当てられた値であり、各パラメータはマルチヘッドアテンションレイヤーと呼ばれます。以下の図はこのプロセスを示しています。これらの変数を簡単に見てみましょう。Xの値は、単語埋め込みの行列の連結です。行列の説明クエリ：シーケンスのターゲットについての洞察を提供する特徴ベクトルです。クエリは、何がアテンションを必要としているかをシーケンスに要求します。キー：要素に含まれるものを説明する特徴ベクトルです。クエリによってアテンションが与えられ、要素のアイデンティティを提供します。値:…

音から視覚へ：音声から画像を合成するAudioTokenについて

ニューラル生成モデルは、私たちがデジタルコンテンツを消費する方法を変え、さまざまな側面を革命化しています。彼らは高品質の画像を生成し、長いテキストスパンでの一貫性を確保し、音声やオーディオを生成する能力を持っています。異なるアプローチの中でも、拡散ベースの生成モデルは注目を集め、さまざまなタスクで有望な結果を示しています。拡散プロセス中、モデルは定義済みのノイズ分布を目標データ分布にマップする方法を学習します。各ステップで、モデルはノイズを予測し、目標分布から信号を生成します。拡散モデルは、生の入力や潜在表現など、さまざまな形式のデータ表現で動作できます。 Stable Diffusion、DALLE、Midjourneyなどの最先端のモデルは、テキストから画像合成のタスクに対して開発されています。最近ではX-to-Y生成に対する関心が高まっていますが、オーディオから画像へのモデルはまだ深く探究されていません。テキストプロンプトではなくオーディオ信号を使用する理由は、動画のコンテキストでの画像と音声の相互接続にあります。一方、テキストベースの生成モデルは優れた画像を生成できますが、テキストの説明は画像と本質的に関連していません。つまり、テキストの説明は通常手動で追加されます。また、オーディオ信号には、同じ楽器の異なるバリエーション（例：クラシックギター、アコースティックギター、エレキギターなど）や、同一のオブジェクトの異なる視点（例：スタジオで録音されたクラシックギターとライブショーでのクラシックギター）など、複雑なシーンやオブジェクトを表す能力があります。異なるオブジェクトのこのような詳細な情報の手動注釈は労力がかかり、拡張性が低下するため、スケーラビリティに課題があります。以前の研究では、主にGANを使用してオーディオ録音に基づいて画像を生成することに焦点を当てた方法が提案されています。ただし、彼らの作業と提案された方法の間には顕著な違いがあります。一部の方法では、MNIST数字の生成にのみ焦点を当て、一般的なオーディオサウンドを包括するアプローチには拡張しませんでした。その他の方法では、一般的なオーディオから画像を生成しましたが、低品質の画像に結果が出たものもありました。これらの研究の制限を克服するために、オーディオから画像を生成するためのDLモデルが提案されました。その概要は、以下の図に示されています。このアプローチは、事前にトレーニングされたテキストから画像を生成するモデルと、事前にトレーニングされたオーディオ表現モデルを活用して、それらの出力と入力の間の適応層マッピングを学習することを含みます。最近のテキスト反転の研究から、専用のオーディオトークンが導入され、オーディオ表現が埋め込みベクトルにマップされます。このベクトルは、新しい単語埋め込みを反映する連続表現として、ネットワークに転送されます。オーディオエンベッダーは、事前トレーニングされたオーディオ分類ネットワークを使用して、オーディオの表現をキャプチャします。通常、識別的ネットワークの最後の層が分類目的に使用されますが、識別的なタスクとは関係のない重要なオーディオの詳細を見落とすことがよくあります。そのため、このアプローチでは、最後の隠れ層と以前の層を組み合わせて、オーディオ信号の時間埋め込みを生成します。提供されたモデルによって生成されたサンプル結果は、以下に報告されています。これが、新しいオーディオから画像（A2I）合成モデルであるAudioTokenの概要でした。興味がある場合は、以下のリンクでこの技術についてもっと学ぶことができます。

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

Plotlyの3Dサーフェスプロットを使用して、地質表面を視覚化する

地球科学の分野においては、地下に存在する地質層の完全な理解が不可欠です層の正確な位置と形状を知ることで、...

NLPの就職面接をマスターする

NLPとは何か、そしてNLPに関連する仕事の面接で期待される質問のタイプは何ですか？

Career Advice

Google Cloudがマッコーリー銀行のAIバンキング機能を強化するのを支援します

マッコーリーのバンキング＆金融サービスグループは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の力を結集し、銀行業界を変革するためにGoogle Cloudと協力しています。このパートナーシップは、予測分析モデルを開発し、自動化を通じて銀行業務を効率化することで、顧客の銀行体験を向上させることを目的としています。イノベーションに共通するビジョンを持つマッコーリーとGoogle Cloudは、世界中の銀行の顧客にシームレスで直感的なパーソナライズされたデジタル体験を提供することを目指しています。マッコーリーの技術革新とデジタルトランスフォーメーションマッコーリー銀行は、銀行業界での技術革新の最前線に立ってきました。過去10年間で、同銀行はクラウドファーストで完全にデジタルの小売銀行プラットフォームの構築に大きな投資をしてきました。技術スタックを活用し、Google Cloudとパートナーシップを結ぶことで、マッコーリーはデジタルおよびデータプラットフォーム全体にAIを導入することが可能になりました。これにより、AI＆ML対応の機能を統合することで、すべての個人向け銀行の顧客に向けて強化されたデジタル体験を提供することができるようになりました。関連記事：2023年の銀行業界における機械学習とAIの応用 Google Cloudがマッコーリーのデジタルインフラストラクチャーにおける重要な役割 Google Cloudは、マッコーリー銀行のデジタル顧客インターフェースおよびプロセスのバックボーンです。同銀行は、Google Cloudを戦略的かつ分析的なデータプラットフォームやMLベースのアプリケーションに頼っています。Google Cloudの機能を活用することで、マッコーリーはAI＆MLをデジタルバンキングおよびテクノロジーエコシステムに組み込むことに成功しました。これにより、運営面と顧客体験インターフェースの両方が強化されました。同銀行は、1日あたり10億件以上の取引を分析し、顧客に直感的な機能を提供するためにAIとMLモデルを使用しています。マッコーリーのデジタルバンキングにおける変革的なAIおよびML対応機能マッコーリーとGoogle Cloudの協力により、マッコーリーのデジタルバンキングサービスには、AI＆ML対応のさまざまな機能が導入されます。これらの機能は、顧客の銀行体験をさらに向上させ、パーソナライズされたアプローチで積極的な金融ソリューションを提供することを目的としています。以下は、導入される主要な機能のいくつかです。 1. キャッシュフロー予測機能 Google CloudのBigQueryを使用して、マッコーリーのキャッシュフロー予測機能では、顧客の12か月後の個人的なキャッシュフローの予測を提供します。この強力なツールは、顧客のキャッシュフローがマイナスになることが予想される場合に積極的なプロンプトを提供することさえ可能です。これにより、顧客は情報に基づいた金融決定を行うことができます。 2. 転送予測 BigQueryを使用して、マッコーリーは以前および今後の転送を分析し、期日や関連情報を予測、通知、およびリマインドすることができます。この機能により、顧客は自分の金融コミットメントを把握し、支払いを見落とすことや取引を見過ごすことのリスクを減らすことができます。 3.…

2023年の製品マネージャーにとって最高のAIツール

AI市場の急速な拡大は、製品マネージャーの生産性向上に加えて、新しい職種の出現を促進する可能性があることに多くの人々が驚嘆しています。しかし、数千ものツールがアクセス可能で、毎週さらに多くのツールが登場すると、圧倒されてしまうことが簡単です。 ClickUp ClickUpは、あらゆる規模やセクターのチーム間のコミュニケーションを促進するオールインワンのプロジェクト管理ツールです。製品の作成や計画などのタスクに対して、使いやすく、適応性が高いため、製品管理の解決策として、ClickUpは主要な位置を占めています。多数のプレメイドの製品チームテンプレートを備えた高度に柔軟なプラットフォームであり、ClickUpの適応性と有用なツールにより、どのチームでもプラットフォームを自分たちのニーズやワークフローのニュアンスに合わせてカスタマイズできます。 Jam JamGPTは、製品マネージャーが問題を理解し、エンジニアリングチームに伝えることができる潜在的な修正箇所を見つけるのを支援する最新のAIツールです。生産性が向上し、技術的な議論にアクセスできるようになります。製品マネージャーが非技術的な背景でもコンテキストを提供できるJamGPTの容量は、各レベルでの機能の展開を容易にするものです。ClickUp、Slack、またはGithubなどのプロジェクト管理ツールに、インテリジェントなAIアシスタントと主要なバグレポート機能で収集された貴重なデータを統合することで、製品の改善の共有と作業がスムーズになります。 Motion Motionは、AIを利用して、ミーティング、タスク、プロジェクトを考慮した日々のスケジュールを作成する賢明なツールです。計画の手間を省いて、より生産的な生活を始めましょう。 ChatGPT ほとんどの質問に適切な回答を提供することで、検索エンジンクエリーよりも優れた体験を製品マネージャーに提供することで、ChatGPTは最も人気のある自然言語処理（NLP）ツールの1つになりました。製品マネージャーが行ったテストでは、結果は彼らが尋ねた質問に敏感であることが示されました。 ChatGPTの適応性は、主要なセールスポイントです。製品の成長、顧客サービスなどを向上させるためにユニークな質問に回答することができます。製品マネージャーにとって役立つため、提出されたデータを分析して顧客の痛点を特定し、次に開発する製品のアイデアを提供し、感情分析を実行することができます。 Canva Canvaの無料の画像ジェネレーターは、製品マネージャーの日々の業務にどれだけ役立つかを簡単に確認できます。ステークホルダーミーティング、製品ローンチなどでプレゼンテーションやデッキに使用する適切なビジュアルを見つけることは常に難しかったです。しばしば、望むものを明確に心に描いているのに、利用可能なストック写真を修正する必要があります。CanvaのAI駆動エディタを使用すると、トピックをブレインストーミングし、入力に基づいて理想のビジュアルを見つけるための検索結果を微調整できます。 TLDV 正直に言いますと、製品マネージャーとしてのあなたの時間の多くはミーティングに費やされます。ステークホルダーに新しい製品機能を提示したり、エンジニアリングチームにそれを販売しようとしたりする場合には、強力なプレゼンテーションが不可欠です。TLDVは、ミーティングのノートを取り、それらを箇条書きにまとめて、より生産的になるためのAIプログラムです。ユーザーとのインタビューで最大限に活用するには、ノートを取ることに心を配る必要があります。TLDVは、そのような問題を解決します。 Notion 最も人気のあるノートアプリの1つであるNotionは、最新のAI機能でアップグレードされました。これにより、製品マネージャーは、ビジネスウィキや製品ロードマップを確立するための能力の高い人工知能の支援を受け、コミュニケーションを改善し、要約などの繰り返しの作業にかかる時間を削減することができます。 Otter.AI Otter.aiは、会議や議論を正確に記録し、転写するAI駆動プラットフォームです。AIを活用して、会話を瞬時に転写し、検索可能でアクセス可能で暗号化されたメモを簡単に共有できるようにします。 Otterは、自動的にZoom、Microsoft Teams、Google Meetミーティングに参加して録音することができます。キーポイントが強調され、タスクが割り当てられ、簡単に共有および呼び出せる要約が生成されます。ビジネス、教育、個人設定のユーザーが、iOS、Android、Chromeで時間を節約するのに役立つと感じています。多くのユーザーは、その精度、多様性（さまざまなスピーカーから転写できる）、時間を節約する自動スライドキャプチャ機能を称賛しています。 Collato あなたのチームが生成した書類の山から特定の製品情報を追跡できないですか？Collatoは、チームの人々が必要とする情報を追跡し、クリックひとつで簡単に利用できるようにする人工知能アシスタントです。製品マネージャーは、様々な技術をシングルビジュアルマップに同期し、統合することにより、情報のサイロを減らすことができます。製品ロードマップの重要な文書が紛失した際に毎回30分を無駄にする代わりに、必要なすべての情報に簡単にアクセスできるようになります。 Midjourney…

データアナリストの仕事内容はどのように見えますか？

はじめにグローバルなデータ分析市場は、2026年までに年率28.9％で132,903百万ドルに達すると予想されています。データは世界中の企業の強力な支援力となっていますが、データアナリストとしてのキャリアをスタートするのは十分に正当なことです。データアナリストの仕事の説明には、データの収集、クリーニング、調整、翻訳に熟練が求められます。この分野で前進する計画がある場合は、データアナリストの役割と責任、および求職者が職に就くために期待される資格について説明します。データアナリストとは何ですか？データアナリストは、大量のデータセットを収集、解釈、分析して有益な洞察とトレンドを明らかにします。彼らは統計的および分析的技術を使用してデータを調べ、パターンを特定し、意味のある結論を導き出します。データアナリストは、ビジネスや組織が情報を得て効果的な戦略を開発するのを支援することが重要です。彼らは、売上高、顧客デモグラフィック、ウェブサイトのトラフィック、ソーシャルメディアのエンゲージメントなど、多様なデータソースであるスプレッドシート、統計ソフトウェア、プログラミング言語などのツールを使用します。データ分析、可視化、レポート作成の専門知識を持つことで、データアナリストはビジネスのパフォーマンスを向上させ、データに基づく意思決定を促進します。データアナリストの主な責任重要なデータアナリストの責任には、アクション可能な洞察を生成し、意思決定プロセスを促進するためにデータを収集、分析、解釈することが含まれます。現在、データアナリストの仕事の説明の職務は、業界、会社、役割などの特定に基づいて異なる場合があります。ここでは、異なる文脈で役立つ5つのデータアナリストの役割と責任を紹介します。 1. データの収集と分析データアナリストの役割には、データベース、スプレッドシート、APIなどからデータを収集することが含まれます。アナリストは、データの正確性と一貫性を確保することが期待されています。さらに、データを分析しやすくするために変換することも含まれる場合があります。 2. データのクリーニングと前処理分析を行う前に、データアナリストはしばしば生データをクリーニングして前処理する必要があります。これにより、分析に適したデータであることが確認されます。欠落しているデータの処理、データの検証の実行、外れ値の処理など、データクリーニングに使用される技術の熟練度を確保することも重要です。 3. データの探索と可視化データアナリストの仕事の説明には、統計的技術とデータ可視化ツールの熟練度が必須とされることがよくあります。データの探索と可視化を行うことで、データ内のパターンを特定し、意味のある洞察を導き出すことが不可欠です。したがって、データアナリストは、Excel、SQL、Python、またはRなどのプログラミング言語などのツールを使いこなす必要があります。 4. パターン、トレンド、および洞察の特定データアナリストの仕事の説明には、数値を精査し、パターン、トレンド、相関関係を探すというタスクが、データアナリストの主な責任として強調されています。統計的手法や分析技術を用いて、専門家は価値のある洞察を抽出するための解釈技術に精通している必要があります。 5. レポートとプレゼンテーションの作成データアナリストの役割は、データドリブンの洞察や推奨事項を提供することで問題解決を支援することです。データアナリストは、意思決定者やステークホルダーと緊密に協力して、要件を理解し、データ分析に基づいてよりよい意思決定を行うのを支援します。彼らは、実行可能な推奨事項と洞察を提供して、ビジネス戦略を推進し、パフォーマンスを向上させます。データアナリストのスキル企業固有のデータアナリストの仕事の説明に基づいて、必要なスキルと資格のリストを作成することが理想的ですが、データアナリストとして競争に勝つためには、技術的な専門知識、分析思考力、強力なコミュニケーションスキルを組み合わせる必要があります。…

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