Search Results 2022年

常に学習中 AIがデータ漏洩を防ぐ方法

この記事では、データ侵害を防ぐために人工知能の利用について議論しています人工知能が悪意のある活動を検出し、データのパターンを識別してフラグを立てることができる方法について説明しており、これによりセキュリティチームが脅威を軽減するための対策を取ることができます

Artificial Intelligence

AI信頼曲線の先端に立つためにオープンソースの責任あるAIツールキットが明らかになりました

今日の急速に進化する技術の風景において、人工知能（AI）は私たちの生活の多くの側面に影響を与える強力なツールとして浮上しています。しかし、AIの倫理的な使用に関する懸念もその進展と並行して増大しています。AIの誤用は偏った結果をもたらし、公衆の信頼を侵食する可能性があります。これらの問題に対処するため、責任あるAIの実践が注目を集めており、業界のリーダーたちはオープンソースの責任あるAIツールキットの開発をリードしています。これらのツールキットとそれらがAIアプリケーションにおける公平さ、透明性、責任を促進する上でどれほど重要かを探ってみましょう。 AI実装における信頼の欠如アクセンチュアの2022年のテックビジョン調査によれば、世界の消費者のうちわずか35%しか組織がAIを実装する方法を信頼していないという衝撃的な統計が明らかになりました。さらに、77%の人々が、組織はAIの誤用に対して責任を負うべきだと考えています。これらの調査結果は、公平さと責任を優先する責任あるAIの実践を採用するための緊急性を示しています。関連記事：EUがAIルールで立場を表明責任あるAIの実践が主流に大手テック企業は、責任あるAIの重要性を認識し、責任あるAIの実践のための専門の内部チームや部門を設立しています。Finarkein Analyticsの共同創設者兼CEOであるNikhil Kurhe氏は、責任あるAIの実践が主流化し、倫理的なAIの原則がより広く採用されるようになっていると強調しています。責任あるAIツールキットの力責任あるAIツールキットは、AIアプリケーションやシステムが公平性、堅牢性、透明性を持って開発されることを保証します。AI開発者はこれらのツールキットを統合することで、公正で責任あるモデルを作成し、ユーザーの信頼を醸成することができます。 TensorFlow Federated：分散型機械学習の強化 TensorFlow Federated（TFF）は分散型機械学習のために設計されたオープンソースのフレームワークです。TFFを使用することで、複数のクライアントでローカルなトレーニングデータを使用して共有のグローバルモデルをトレーニングするフェデレーテッドラーニング（FL）の研究や実験を行うことができます。TFFは開発者に新しいアルゴリズムを探索し、モデルでフェデレーテッドラーニングをシミュレートする機能を提供します。関連記事：TensorFlowを使用した責任あるAIの構築方法 TensorFlow Model Remediation：パフォーマンスバイアスの解消 Model Remediationライブラリは、モデルの作成とトレーニング中のパフォーマンスバイアスからのユーザーへの害を減らすための解決策を提供します。このツールキットにより、MLプラクティショナーは正確性だけでなく、社会的責任も持つモデルを作成することができます。 TensorFlow Privacy：個人データの保護 Google Researchが開発したTensorFlow…

データサイエンスは良いキャリアですか？

イントロダクションデータサイエンスはその持続的な重要性と影響力により、キャリアパスを考える個人たちの間で非常に興味深く魅力的な話題となっています。データの生成、分析、利用が指数関数的に増加する時代において、データサイエンスは良いキャリアなのかという疑問が生じます。データサイエンスの多様な側面、職業成長への潜在能力、さまざまな産業での関連性を探求することで、データサイエンスが魅力的で良いキャリア選択肢であるという価値と見通しを理解することができます。この記事では、データサイエンティストが良い仕事なのか、データサイエンスが将来の良いキャリアなのかについての疑問に答えます。これらの疑問への回答は、データサイエンスが持つ見通しと機会について包括的な理解を提供します。さあ、始めましょう！データサイエンスとは何ですか？データサイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、手順を利用して膨大なデータから知識を抽出することに焦点を当てています。それは生データの中にある曖昧なパターンを見つけるのに役立ちます。データサイエンスはビジネスの問題を研究プロジェクトに変え、それを実際の解決策に変えることができます。多くの人々は、データサイエンスのキャリアを求める理由として、多くの役割と魅力的な給与があるためです。また読む: 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ガイドなぜデータサイエンスを選ぶのですか？データサイエンスの分野は広範で多様です。この分野には、テクノロジーの分野でキャリアを求めている専門家に多くのものを提供しています。それは成長の機会が多い魅力的なキャリアオプションです。データサイエンスをキャリアに考えるべき理由のいくつかは次のとおりです：需要があるデータサイエンスは非常に求められています。見込みのある従業員の機会は数多くあります。LinkedInでは、この職種の成長率が最も高く、2026年までに1150万の仕事が追加されると予想されています。そのため、データサイエンスの分野は需要があります。多くの職種がありますデータサイエンティストになるためには必要なスキルセットを持っている人はごく一部です。そのため、データサイエンスは他のIT産業よりも発展が遅れています。その結果、データサイエンスの領域は非常に多様で、多くの選択肢があります。データサイエンティストは需要が高いですが、さらに需要があります。報酬の良いキャリアデータサイエンスの分野は最高の給与をもたらします。Glassdoorによると、データサイエンティストの平均年収は11万6100ドルです。そのため、データサイエンスの仕事は非常に報酬が良いです。データサイエンスは柔軟な分野ですデータサイエンスには幅広い応用があります。銀行、医療、コンサルティング、電子商取引などで頻繁に使用されます。データサイエンスの分野は非常に多様です。そのため、さまざまな領域で働くことができます。データサイエンスのトレンドと産業事実データサイエンスは著しい成長を遂げ、多くの産業に不可欠な存在となっています。データサイエンスのトレンドと産業事実には、キャリア選択肢としてのデータサイエンスの重要性と潜在能力を示すものがいくつかあります。データサイエンスの分野は魅力的な報酬パッケージを提供しています。Glassdoorによると、アメリカのデータサイエンティストの平均給与は年間約11万3000ドルです。この高い収益性は、データサイエンスのスキルと専門知識の求人市場での価値を示しています。さらに、データサイエンスはさまざまな産業に応用されています。医療や金融からマーケティングや電子商取引まで、さまざまなセクターの組織はデータサイエンティストに頼って意味のある洞察を抽出し、戦略的な意思決定を推進しています。例えば、医療業界では、データサイエンスは患者データの分析や個別化された治療計画の開発に使用されます。同様に、マーケティングでは、データサイエンスが消費者のトレンドを特定し、特定のターゲットオーディエンスを対象にし、広告キャンペーンを最適化するのに役立ちます。これらのトレンドと産業事実は、データサイエンスが発展し求められているキャリアパスであり、さまざまなセクターでの成長と影響の大きな機会があることを示しています。データサイエンスのキャリアの未来仕事の機会に関して、データサイエンスには数多くのものがあります。経済学者によれば、2026年までに全国で1100万以上の求人があると予測されています。実際、2019年以来、データサイエンスの採用は46%増加しています。それにもかかわらず、2020年8月末までにインドでは約9万3000件のデータサイエンスの求人がありました。そのため、データサイエンスの潜在能力は否定できません。データサイエンティストの役割に加えて、この分野には多くの仕事の選択肢があります。以下はその一部です：…

エンタープライズAIとは何ですか？

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：…

2023年のマーケティングにおけるChatGPTの10のユースケース

2022年11月のリリース以来、ChatGPTはAIモデルの対話や利用方法を完全に変えました。その使用例は、バイオテクノロジーや薬物開発からマーケティングまで幅広くあります。ChatGPTは創設以来、ほぼすべての分野に影響を与えてきました。この記事では、2023年のマーケティングでのChatGPTのいくつかの使用例について説明します。コンテンツ作成 ChatGPTの最大の強みは、テキスト生成です。ユーザープロンプトに続いて、興味を引く思考を巡らせる記事を書くことができるため、コンテンツ作成に適しています。メール、ソーシャルメディアの投稿、ブログ記事、広告コピーなどを書くことができます。モデルのコンテンツは、メールキャンペーン用の説得力のあるメールやデジタルマーケティングキャンペーン用のコンテンツなど、異なるマーケティングチャネルに組み込むことができます。これにより、ChatGPTはコピーライティングに理想的なツールとなります。ただし、モデルには、興味を引く、説得力のあるなどのキーワードを含む詳細なプロンプトを与えることが重要です。サーチエンジン最適化（SEO） ChatGPTは、マーケティングにおけるサーチエンジン最適化（SEO）において優れたツールです。適切なキーワードやフレーズの提案により、ユーザーの記事が検索エンジンの検索結果ページで上位にランク付けされることが保証されます。また、トピックのアイデアを生成したり、コンテンツの構造を作成したり、魅力的なタイトルを見つけることもできます。リードジェネレーション言語能力を活用したGPTを搭載したチャットボットは、サイトの訪問者とのテキストベースの会話を通じて、彼らが抱える問題を解決するだけでなく、リードジェネレーションのための情報を収集することができます。チャットボットは、製品やサービスに関する情報を訪問者に提供し、リードジェネレーションのための連絡先情報や好みの情報を収集することができます。さらに、顧客のウェブサイトとのやり取りを分析することで、モデルはマーケティングキャンペーンの効果を向上させるためにパーソナライズされたメールを生成することができます。顧客サービスの品質向上 ChatGPTをチャットボットシステムに統合することで、顧客サポートを革新し、即時かつパーソナライズされたサポートを提供します。これらのAIパワードチャットボットは、顧客満足度を向上させ、応答時間を短縮し、顧客サービス担当者の業務負荷を軽減します。ChatGPTのインテリジェントな応答により、長い待ち時間、不適切な行動、信頼性の低いコミュニケーションチャネルなどの問題に対処します。顧客サービスの品質を向上させることで、マーケターは顧客の痛点を把握し、より良い対応ができるようになります。オーディエンスリサーチ検索クエリ、ソーシャルメディアの対話、過去の購入データなどのデータを使用して、ChatGPTは顧客の行動パターンやトレンドを特定し、ターゲットオーディエンスの興味、好み、痛みのポイントを把握することができます。この分析により、ユーザーはマーケティングコンテンツや製品開発に関する情報を元にした意思決定を行うことができます。製品説明の作成製品説明は、製品の特徴、利点、価値についての貴重な詳細を潜在的な顧客に伝えることで、マーケティングにおいて重要な役割を果たしています。ChatGPTの支援を受けて、ユーザーは特定のターゲットオーディエンスに効果的に共感する魅力的で情報量のある製品説明を生成することができます。ソーシャルメディアの管理 ChatGPTは、スケジュール管理、効率化、最適化などのタスクを処理することができます。ChatGPTを活用することで、観客の行動、好み、ピーク利用時間に基づいてソーシャルメディア投稿のスケジュールを最適化することができます。さらに、前述のように、ChatGPTは顧客の行動に関する洞察を提供することもできます。さらに、企業のキャンペーンに最適な広告フォーマットを推奨することも可能です。顧客アンケートの生成 ChatGPTは、顧客アンケートの作成において優れたツールとなることがあります。ChatGPTの機能を活用することで、関連する質問を生成し、効果的にアンケートを構築し、翻訳機能を通じて多言語化することも可能です。さらに、ChatGPTはアンケートデータの分析を支援し、マーケターが製品、サービス、マーケティング戦略を改善するための貴重なフィードバックと洞察を収集するのに役立ちます。ターゲットの顧客像の生成ビジネスにおいては、対象とする観客を知ることが重要です。ChatGPTは、ユーザーが自分のマーケティング活動を彼らの周りに構築するために役立つ情報を提供することができます。ユーザーはChatGPTに対して、ターゲットの顧客像を生成するように依頼することができます。 SWOT分析 ChatGPTは、マーケターが包括的なSWOT分析を実施することを可能にし、ブランドの強みと弱点、機会、潜在的な脅威をより深く理解することができます。

テキストブック品質の合成データを使用して言語モデルをトレーニングする

マイクロソフトリサーチは、データの役割についての現在進行中の議論に新たな燃料を加える論文を発表しました具体的には、データの品質と合成データの役割に触れています

ChatGPTはデータサイエンティストを置き換えるのか？

すべての職業は危険にさらされていますあなたのキャリアをAIに対応させる方法をご紹介します

Data science

ロボティクスシミュレーションとは何ですか？

ロボットは倉庫内で商品を運搬し、食品を包装し、車両の組み立てを助けています。バーガーをひっくり返したり、ラテを提供することもあります。彼らはなぜそんなに早くスキルを身につけたのでしょうか？それはロボティクスシミュレーションのおかげです。進歩を飛躍的に遂げ、私たちの周りの産業を変革しています。ロボティクスシミュレーションの概要ロボティクスシミュレータは、物理的なロボットを必要とせずに、仮想環境に仮想ロボットを配置して、ロボットのソフトウェアをテストするものです。また、最新のシミュレータは、物理的なロボット上で実行される機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータセットを生成することもできます。この仮想世界では、開発者はロボットや環境、その他のロボットが遭遇する可能性のある要素のデジタルバージョンを作成します。これらの環境は、物理法則に従い、現実の重力、摩擦、材料、照明条件を模倣することができます。ロボティクスシミュレーションを使用する人々ロボットは今日、大規模なスケールで業務を支援しています。最も大きく革新的なロボット企業のいくつかは、ロボティクスシミュレーションに頼っています。シミュレーションによって明らかにされた運用効率により、フルフィルメントセンターは1日に数千万個のパッケージを処理することができます。 Amazon Roboticsはフルフィルメントセンターを支援するためにそれを使用しています。BMWグループは自動車組立工場の計画を加速するためにそれを活用しています。Soft Roboticsは食品のパッケージングのためのグリッピングを完璧にするためにそれを適用しています。自動車メーカーは世界中でロボティクスを活用しています。「自動車メーカーは約1400万人を雇用しています。デジタル化により、産業の効率、生産性、スピードが向上します」とNVIDIAのCEOジェンセン・ファンは最新のGTC基調講演で述べています。ロボティクスシミュレーションの動作原理高度なロボティクスシミュレータは、物理の基本方程式を適用することから始まります。例えば、オブジェクトが時間の小さい増分またはタイムステップでどのように移動するかを決定するために、ニュートンの運動の法則を使用することができます。また、ロボットが蝶番のような関節で構成されているか、他のオブジェクトを通過できない制約を組み込むこともできます。シミュレータは、オブジェクト間の潜在的な衝突を検出し、衝突するオブジェクト間の接点を特定し、オブジェクトが互いに通過するのを防ぐための力や衝撃を計算するためのさまざまな方法を使用します。シミュレータは、ユーザーが求めるセンサーシグナル（例：ロボットの関節でのトルクやロボットのグリッパーとオブジェクトとの間の力）も計算することができます。シミュレータは、ユーザーが要求するだけのタイムステップ数でこのプロセスを繰り返します。 NVIDIA Isaac Simなどの一部のシミュレータは、各タイムステップでシミュレータの出力を物理的に正確な可視化も提供することができます。ロボティクスシミュレータの利用方法ロボティクスシミュレータのユーザーは、通常、ロボットのコンピュータ支援設計モデルをインポートし、仮想シーンを構築するために興味のあるオブジェクトをインポートまたは生成します。開発者は、タスクプランニングやモーションプランニングを実行するためのアルゴリズムのセットを使用し、それらの計画を実行するための制御信号を指定することができます。これにより、ロボットはオブジェクトを拾って目標位置に配置するなど、特定の方法でタスクを実行し移動することができます。開発者は、計画と制御信号の結果を観察し、必要に応じて修正して成功を確保することができます。最近では、機械学習ベースの手法へのシフトが見られています。つまり、制御信号を直接指定する代わりに、ユーザーは衝突しないように指定された動作（例：特定の場所に移動する）を指定します。この状況では、データ駆動型のアルゴリズムが、ロボットのシミュレートされたセンサーシグナルに基づいて制御信号を生成します。…

南アメリカにおける降水量と気候学的なラスターデータの活用

2023年にエルニーニョ現象が激化するにつれて、気候学的および降水データは、その気象パターンと地球全体または地域の気候ダイナミクスへの影響を解読するために基本的な要素となっています...

デノイザーの夜明け：表形式のデータ補完のためのマルチ出力MLモデル

表形式のデータにおける欠損値の扱いは、データサイエンスにおける基本的な問題ですこの記事では、デノイジングに関する文献から着想を得た洗練された手法を紹介し、表形式のデータ補完においてマルチアウトプットの機械学習モデルを活用する方法を提案します

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