Search Results モノのインターネット

「人工知能を用いたIoTセキュリティの強化に向けた包括的アプローチ」

「AIを活用したソリューションでIoTセキュリティを変革しましょうデジタルトランスフォーメーションにおけるエンドツーエンドの保護のため、潜在的な脅威からデバイスを守ります」

『EMQX MQTT Brokerクラスタリングの基礎の探索：導入』

今日は、大規模なIoT展開において重要な要素である、MQTTブローカークラスタリングについて紹介します

「物理データを使用してコンピュータビジョンを再焦点化する」

「物理ベースのセンサーやシステムから収集されたメタデータを用いて従来のコンピュータビジョンデータを補完する方法を探索する」

TinyML アプリケーション、制限、およびIoT＆エッジデバイスでの使用

過去数年間、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、産業だけでなく学界でも人気と応用が急速に広まってきましたしかし、現在のMLとAIモデルには1つの大きな制限がありますそれは、望ましい結果を得るために膨大な計算と処理能力を必要とすることです[…]

「機械学習の未来：新興トレンドと機会」

「機械学習は、産業全体において転換力として浮上しており、問題解決や意思決定のアプローチを革新していますその影響は広範囲に及び、その可能性は年々拡大し続けています本記事では、機械学習の未来を形作る新興のトレンドや機会について掘り下げます機械学習の現状... 機械学習の未来：新興トレンドと機会の展望詳細はこちら」

Tech

「ウェブ開発の未来：予測と可能性」

「ウェブ開発の未来を発見しましょう！AI、PWA、VRなどを探求しましょう可能性やウェブ開発者の役割についての洞察を得ましょう」

データサイエンスのキャリアに転身する際に comitted した5つのミステイク

「私の間違いから学び、同じ間違いを避けてください」

Career Advice

「2023年に注目すべき10の環境テック企業」

これらの企業の力は、環境技術セクター内でのポジティブな変革を推進する能力を具体化しています

「接続から知能へ：ブロックチェーンとAIがIoTエコシステムを変革する方法」

「ブロックチェーンは、金融、データセキュリティとプライバシー、農業、供給などのさまざまな分野で問題解決策を提供する、安全で分散型のタイムスタンプ付きデータ構造です」

「2023年の機械学習モデルにおけるトップな合成データツール/スタートアップ」

実際の出来事の結果ではなく、意図的に作成された情報は、合成データとして知られています。合成データはアルゴリズムによって生成され、機械学習モデルのトレーニング、数学モデルの検証、テストプロダクションや運用データのテストデータセットの代替として使用されます。合成データを使用する利点は、プライベートまたは制御されたデータを使用する際の制約の緩和、正確なデータでは満たせない特定の状況にデータ要件を調整すること、DevOpsチームがソフトウェアテストや品質保証に使用するためのデータセットを生成することなどです。元のデータセットの複雑さを完全に複製しようとする際の制約は、不一致につながる可能性があります。実用的な合成例を生成するには、正確で正確なデータが依然として必要であるため、正確なデータを完全に代替することは不可能です。合成データの重要性ニューラルネットワークをトレーニングするために、開発者は広範で細心の注意を払ったデータセットが必要です。AIモデルは通常、より多様なトレーニングデータを持っているほど正確です。問題は、数千から数百万のアイテムを含むデータセットを編集し、識別するのに多くの労力がかかり、頻繁に手頃な価格ではないことです。ここで偽のデータが登場します。AI.Reverieの共同創設者であるPaul Walborsky氏は、ラベリングサービスから6ドルかかる単一の画像を、6セントで合成的に生成できると考えています。お金を節約することは始まりに過ぎません。Walborsky氏は、「合成データは、プライバシーの懸念や偏見を減らすため、現実世界を正確に反映するためのデータの多様性を確保することが重要です。」と述べています。合成データセットは、時には現実のデータよりも優れている場合があります。合成データは自動的にタグ付けされ、意図的に一般的ではないが重要な特殊な状況を含めることができます。合成データのスタートアップおよび企業のリスト Datagen イスラエルの企業Datagenは2018年に設立され、2,200万ドルの資金調達を行っています。そのうち1,850万ドルのシリーズAが2月に行われ、その時が同社の公式な登場の機会でした。Datagenは、人間の動きに明らかな専門知識を持ち、フォトリアリスティックな視覚シミュレーションと自然界の再現に特化しており、その特異な合成データを「シミュレートデータ」と呼んでいます。Datagenは、合成データを扱う多くの他の企業と同様に、生成的敵対的ネットワーク（GAN）というAI手法を使用しています。これは、2つのシステム間のコンピューター将棋のようなものであり、一方が架空のデータを生成し、他方が結果の真実性を評価します。Datagenは、GANを物理シミュレーターと組み合わせ、強化学習ヒューマノイドモーションテクニックとスーパーレンダリングアルゴリズムを使用しています。 Datagenは、小売業、ロボット工学、拡張現実、仮想現実、モノのインターネット、自動運転車など、様々な産業をターゲットにしています。例えば、Amazon Goの場所のような小売自動化では、コンピュータービジョンシステムが買い物客を監視して、誰もが不正行為をしないことを確認しています。 Parallel Domain 自動運転車のための環境シミュレーションは、現在最も一般的なユースケースの1つです。それがSilicon ValleyのスタートアップであるParallel Domainの主要な事業領域です。Parallel Domainは2017年に設立され、その後約1,390万ドルの資金調達を行っています。その中には、昨年末の1,100万ドルのシリーズAも含まれています。トヨタはおそらく最大の支援者および顧客です。Parallel Domainは、合成データプラットフォームを使用して自動運転車に人々を殺すことを避ける方法を教えるために、最も困難なユースケースに焦点を当てています。最近の開発では、トヨタリサーチインスティチュートとのパートナーシップにより、合成データを使用して物体の恒久性について自律システムに教えています。現在の認識システムは、Parallel Domainのおかげで一時的に消える場合でもオブジェクトを追跡できるようになりましたが、まだpeek-a-booのようなものです。さらに、同社は完全に注釈付きの合成カメラとLiDARデータセットのデータビジュアライザを一般に公開しています。同社は、自律型ドローンデリバリーや自動運転のための人工的なトレーニングデータも提供しています。 Mindtech…

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