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「B2B企業におけるAIを活用した顧客セグメンテーションの実現：ロードマップ」

North Carolinaを拠点とするIngersoll Randは、世界有数の複合企業の1つです同社は、圧縮空気システム、HVACソリューション、科学研究所や貨物輸送企業など多様な産業に対応する最先端の技術製品など、複数の事業ラインを誇っていますまた、175以上の国々に展開し、主に […] で営業活動を行っています

マイクロソフトとETHチューリッヒの研究者が「HoloAssist」を紹介：物理世界の次世代AIコパイロットのためのマルチモーダルデータセット

人工知能の分野において、対話型のAIアシスタントを開発し、現実世界のタスクを効果的にナビゲートし、支援することは、ずっと課題となっていました。言語モデルなどのデジタルドメインでは重要な進展がなされてきましたが、物理的な世界にはAIシステムにとって困難な要素があります。研究者たちがよく直面する主な障害は、AIアシスタントが物理的な世界での直接の経験を持たないことであり、それによって物理的なタスクの認識、推論、アクティブな支援ができないというものです。この制約は、物理的なタスクのAIモデルの訓練に特定のデータが必要であるという点によるものです。この問題に対処するため、マイクロソフトとETHチューリッヒの研究チームは、画期的なデータセット「HoloAssist」を開発しました。このデータセットは、現実世界の第一人称視点でのヒューマンインタラクションのシナリオに焦点を当てて構築されています。タスク実行者がミックスリアリティヘッドセットを着用し、タスクインストラクターがリアルタイムで観察し、言語による指示を提供する状況を含んでいます。 HoloAssistは、222人の多様な参加者と共に166時間の録音データを収集し、20のオブジェクト中心の操作タスクを完了する350のインストラクターとパフォーマーよるユニークなペアを形成しました。これらのタスクには、日常の電子機器から特殊な産業用品まで幅広いオブジェクトが含まれています。データセットは、RGB、デプス、ヘッドポーズ、3Dハンドポーズ、アイゲイズ、オーディオ、IMUなど、7つの同期したセンサーモダリティをキャプチャし、ヒューマンアクションと意図の包括的な理解を提供しています。さらに、テキストの要約、介入タイプ、間違いの注釈といった第三者によるマニュアルアノテーションも提供されています。 HoloAssistは、従来のデータセットとは異なり、複数の人物が関わる対話型のタスク実行環境を持つという特徴があります。これにより、予測的で主体的なAIアシスタントの開発が可能となります。これらのアシスタントは、環境に根ざしたタイムリーな指示を提供し、従来の「チャットベース」のAIアシスタントモデルをより高度にすることができます。研究チームは、データセットのパフォーマンスをアクション分類と予測タスクで評価し、さまざまなタスクにおける異なるモダリティの重要性を示す経験的な結果を提供しました。さらに、間違い検出、介入タイプの予測、および3Dハンドポーズの予測といった、インテリジェントアシスタントの開発に不可欠な要素に焦点を当てた新たなベンチマークを導入しました。まとめると、この研究は、インテリジェントエージェントが現実世界のタスクで人間と協力する方法を探求するための初のステップを踏み出したものです。HoloAssistデータセットと関連するベンチマークとツールは、日常の現実世界のタスクに強力なAIアシスタントを構築するための研究の推進に寄与し、数多くの未来の研究方向を開くことが期待されています。

「メーカーに会うロボット学生がNVIDIA Jetsonを搭載した自律型車椅子を発表する」

AIの助けを借りて、ロボット、トラクターやベビーカー、さらにはスケートパークさえも自律化しています。Kabilan KBという開発者は、障害を持つ人々の移動性を向上させるため、車椅子に自律航行機能を組み込んでいます。このインドのコーヤンバトールのカルニヤ工科大学の学部生は、エッジAIとロボティクスのためにNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用して、自律車椅子プロジェクトを進めています。この自律型電動車椅子には、デプスセンサーやLiDARセンサー、さらにはUSBカメラが接続されており、環境を認識し、ユーザーの目的地への障害物のない経路を計画することができます。 “自動車椅子を使用する人は、移動先の場所を指示することができます。それは自律航法システムにすでにプログラムされているか、割り当てられた数値とともに経路が計画されているかもしれません。たとえば、キッチンに移動したい場合は「1」を押し、寝室に移動したい場合は「2」を押せば、自律型車椅子がそこに連れて行ってくれます。”とKBは述べています。 NVIDIA Jetson Nano Developer Kitは、カメラやセンサーからのデータをリアルタイムで処理します。そして、深層学習ベースのコンピュータビジョンモデルを使用して、環境中の障害物を検出します。この開発キットは自律システムの脳として機能し、周囲の2Dマップを生成し、目的地への衝突のない経路を計画し、途中で安全なナビゲーションを確保するために、電動車椅子に更新された信号を送信します。メーカーについて KBは機械工学の経験を持っており、パンデミック中にAIとロボットに魅了されました。その際、彼は自由な時間を使って教育的なYouTube動画を検索しました。現在、彼はカルニヤ工科大学でロボットとオートメーションの学士号を取得するための勉学に励み、将来的にはロボットのスタートアップを立ち上げたいと考えています。自己教育の支持者と自称するKBは、NVIDIA Deep Learning Instituteから「Jetson Nanoでエッジ上のビデオAIアプリケーションを構築する」や「Omniverseで拡張可能な開発、カスタマイズ、公開をする」など多くの認証を受けています。ロボット技術の基礎を学んだ後、彼はNVIDIA Omniverseでシミュレーションを試み始めました。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDフレームワークに基づいて3Dツールやアプリケーションを構築・運用するためのプラットフォームです。 “シミュレーションのためにOmniverseを使用すると、ロボットのプロトタイプモデルの大規模な投資をする必要がありません。代わりに、合成データ生成を使用することができます。それは将来のソフトウェアです。”と彼は話しています。…

「AIを使って顔のないYouTubeチャンネルを始めよう」

この記事では、Virboが彼らのAIツールを使って顔のないYouTubeチャネルを開始する方法を詳しく解説します

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「ODSC Westでの対面トレーニングがチームに優位性を与える方法」

AIや大規模な言語モデルがさまざまな産業に広がるにつれて、データサイエンスの重要性が急速に高まっており、優れたデータサイエンティストやデータチームへの需要も高まっていますその結果、多くのチームリーダーやマネージャーは、自分のチームがスキルを磨くのを支援するプログラムを探しています...

ベスト5のPower BIコース（2024年）

これらのコースは、あらゆるレベルの学習者がPower BIのフルポテンシャルを引き出すための構造化されたパスを提供しています

「修理の闘い」

「修理の権利を巡る闘いが消費者に有利に傾いている方法」

DeepBrain AIレビュー：最高のAIアバタージェネレーター？（2023）

「このDeepbrain AIのレビューをチェックして、簡単にAIアバターを使用して驚くべきビデオを作成するための最高のAIアバタージェネレーターの1つについて学んでください」

コードのためのLLMsの構築方法は？

イントロダクション常に進化するテックの景観において、大規模な言語モデルをマスターすることは単なるスキルではありません。それはイノベーションの最前線への招待状です。LLMモデルはまるでデジタルの魔法使いであり、コーディングの夢を実現します！それらをマスターすることで、光速でコードを書き、完全なソフトウェアの傑作を作成し、コードの要約を難なく行うことができます。最善の方法でコードのためのLLMを構築する方法を探ってみましょう。コードのためのLLMとは何ですか？コードのための大規模な言語モデル（LLM）は、ニューラルネットワークの技術を利用してコンピュータコードを理解し生成するための特化した人工知能アルゴリズムです。これらのモデルは大量のデータセットでトレーニングされ、入力命令に基づいてコードの断片または完全なプログラムを生成することができます。LLMは、自動補完やコード生成から開発者が効率的にコードを書くことを支援するまで、さまざまなプログラミングタスクで応用されます。これらはソフトウェア開発の分野での重要な進歩であり、複雑なプロジェクトでのプログラマの作業を容易にし、コーディングエラーを減らすのに役立ちます。コーディングのための生成AIの未来コーディングのための生成AIの未来は非常に期待されており、ソフトウェア開発を革新する可能性を秘めています。高度な機械学習モデルによってパワードされた生成AIは、コーディングのさまざまな側面を自動化するために大きな進歩を遂げています：コード生成生成AIは自動的にコードの断片を生成し、プログラミングタスクを簡素化し、手動でのコーディングの必要性を低減します。この技術は文脈と要件を分析して機能的なコードセグメントを生成します。これにより開発プロセスを加速し、人為的なエラーを減らすことができ、開発者はプロジェクトの高次の側面に集中することができます。コード補完生成AIは開発者がコーディング中にコードの補完を提案することで、コーディングの効率と正確性を大幅に向上させます。文脈に応じた提案を行うことで、構文エラーの発生確率を減らし、コーディングタスクを迅速化します。開発者はこれらの提案から選択することができ、コーディングプロセスを効率化しスムーズにします。生産性の向上生成AIツールは開発を加速することで生産性を向上させます。これらは繰り返しのコーディングタスクを自動化し、開発者が問題解決やソフトウェア開発の創造的な側面により多くの時間を割り当てることを可能にします。その結果、プロジェクトの完了が早まり、総合的な生産性が向上します。エラーの低減 AIによるコード生成は、リアルタイムでコーディングエラーを特定し修正することによってエラーを低減します。これによりソフトウェアの品質と信頼性が向上します。AIは一般的なミスを見つけることができ、コードベースの堅牢性を向上させデバッグの必要性を減らします。言語とフレームワークの適応性生成AIモデルはさまざまなプログラミング言語やフレームワークで作業する柔軟性を持っています。この適応性により、これらのツールは異なる技術スタックで開発者が利用することができます。 AIによる開発のイノベーション生成AIは開発者が新たなアイデアを探求し、コードをより効率的に実験することを可能にすることで、ソフトウェア開発のイノベーションを促進します。これにより、可能性の限界を超えた新しいソリューションやアプリケーションを作成することができます。優れたコード開発のための主要なLLMツール LLMコーディングツールは、ソフトウェア開発におけるAIの最先端を表しており、開発者が効率的かつ正確にコードを書くのを支援するさまざまな機能と機能を提供しています。開発者や組織は、一般的なコード生成や特定のコーディングタスクに最も適したツールを選択することができます。以下は、コードのための最高のLLMツールのリストです。 LaLLMA Metaが開発したコーディングのための大規模な言語モデル（LLM）です。コンテキストを理解し、コードの断片を生成することで開発者のコーディングタスクを支援するために設計されています。LaLLMAには、モバイルアプリケーションに適したより小さなモデルから、より複雑なコーディングタスクに特化した機能を備えたより大きなモデルまで、さまざまなサイズがあります。開発者はLaLLMAをコード補完、コードの要約、さまざまなプログラミング言語でのコード生成など、さまざまな目的に使用することができます。 StarCoderとStarCoderBase Hugging…

「2023年のデータアナリストのためのトップAIツール」

Tableau（タブロー）インタラクティブな分析とデータ可視化プラットフォームであるTableauは、プログラミングに詳しくない人でも利用できる主な特徴の1つとして使用されます。Tableauを使用すると、ユーザーはデスクトップやモバイルデバイスを介して他の人にレポートを作成して配布することができます。レポートはWebブラウザで共有したり、データ分析ツールの助けを借りてアプリに埋め込んだりすることができます。Tableauはクラウド上またはサーバー上でホストされている場合でも、これは可能です。VizQLはTableauのクエリ言語であり、ユーザーがドラッグアンドドロップでダッシュボードや可視化コンポーネントをデータベースクエリに変換します。また、エンドユーザーの側で高速化の要件もほとんどありません。 Microsoft Power BI（マイクロソフトパワービーアイ） Microsoft Power BIは、データをフィルタリングして洞察を得るために使用される強力なビジネスインテリジェンスプラットフォームで、データ分析のためのトップAIツールのもう一つです。ユーザーはほぼどこからでもデータをプラットフォームにインポートし、すぐにレポートやダッシュボードを作成することができます。さらに、Microsoft Power BIでは機械学習モデルの開発も可能です。Excelとの統合やAzure Machine Learningとの統合など、さまざまな統合がサポートされています。Microsoft Office製品をすでに使用している企業は、報告、可視化、ダッシュボード作成のためにPower BIを使うのが簡単です。 Polymer（ポリマー） Polymerは、データアナリストが最小限の人間の介入で強力なデータベースにデータを簡素化して適応させるために使用できる強力なAIテクノロジーです。Polymerの最も素晴らしい点の1つは、他の素晴らしいAIツールと同様に、コードを必要としないことです。このソフトウェアはAIを使用して情報を分析し、理解を向上させます。Polymerでは、長い学習曲線を必要とせずにすばやくデータから洞察を得ることができます。ユーザーはスプレッドシートをプラットフォームにアップロードし、即座に簡素化されたデータベースに変換することでデータから洞察を得ることができます。Polymerは、ユーザーのスプレッドシートを「検索可能で、インテリジェントで、対話的な」ものにする唯一のソフトウェアであると自負しています。データアナリスト、デジタルマーケター、コンテンツ開発者などがこのサービスを利用しています。 Akkio（アキオ） Akkioは、ビジネス分析と予測ツールであり、データアナリスト向けの5つの最高の人工知能ツールに近づいています。これはデータを始めたばかりのユーザー向けのエントリーレベルのツールであり、ユーザーは自分のデータをAIツールにアップロードし、予測したい変数を選択することで、Akkioがその変数専用のニューラルネットワークを構築します。予測分析、広告、契約締結のツールとして大いに潜在能力を持っています。Akkioを使用するには、他の多くの優れたツールと同様にプログラミング知識は必要ありません。Akkioでは、提出されたデータの80％がトレーニングに使用され、残りの20％が検証に使用されます。このAIツールはモデルに対する精度評価を提供し、予測を行うのではなく偽陽性をフィルタリングします。 MonkeyLearn（モンキーラーン） MonkeyLearnは、テキストデータの分析と整理を支援するAIデータ分析機能を持つコーディング不要のプラットフォームです。MonkeyLearnでは、複数の人工知能（AI）パワードテキスト分析ツールを使用して、データを即座に分析および可視化することができます。さらに、テキスト分類器やテキストエクストラクターの実装にも使用できます。これにより、トピックや意図に基づいた自動データの分類や製品の特徴やユーザーデータの抽出が容易になります。MonkeyLearnは、ビジネスプロセスを効率化し、テキストの分析を行うことで、無数の人間の作業時間を省くことができます。受信リクエストからデータを自動的に取得する機能は、MonkeyLearnの人気のある機能です。キーワードと高度なテキスト分析に基づいてデータが整理・分類され、関連コンテンツが強調表示され、適切に整理されます。 IBM Watson…

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