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2023年にフォローすべきAI YouTuberトップ15選

人工知能は現在、さまざまな分野で指数関数的な成長を遂げています。その拡大により、この領域は学び、マスターするための数々の機会を持つ志望者にとって、多くの可能性を提供しています。その中で、いくつかのAI愛好家が登場し、それぞれの専門分野で優れた成績を収め、教えることへの情熱によって駆り立てられています。彼らは他の学習者の旅をより簡単にすることを目指しています。はい、YouTuberはYouTubeで無料で情報提供するための教育コンテンツを作成しています。ここでは、人工知能、深層学習、および機械学習に関する高く評価されたさまざまなビデオを持つ15人のAI YouTuberを紹介します。 3Blue1Brown 登録日: 2015年3月4日登録者数: 5.33M ビデオ数: 132 ウェブサイト: https://www.3blue1brown.com リンク: https://www.YouTube.com/@3blue1brown Grant Sandersonは、このチャンネルを所有するAI YouTuberです。彼はアニメーションを使用して複雑な数学や機械学習のコンセプトを説明しています。彼の最も人気のあるビデオはフーリエ級数についてです。対象領域にはデータサイエンス、機械学習、数学が含まれます。このチャンネルは最高の機械学習YouTubeチャンネルの一つとされています。 Joma Tech 登録日: 2016年9月1日登録者数: 2.21M ビデオ数: 111…

150以上のミッドジャーニーロゴのプロンプト

「Midjourneyのような生成AIツールを使って、ビジネスのために美しいロゴを作成することができます」

2023年に知っておくべきトップ15のビッグデータソフトウェア

はじめに今日の急速に進化する世界では、データが意思決定とビジネスの成長の推進力となっているため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最先端のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くのオプションがあるため、完璧なビッグデータソフトウェアを見つけるのには多くの時間と労力がかかることがあります。そのため、私たちはこの重要なプロセスで貴重な支援を提供することの重要性を理解しています。私たちの目標は、最新の洞察力と厳選された必須のビッグデータツールのリストを提供することで、情報を基にした意思決定を行えるようにすることです。これらのリソースと推奨事項を活用することで、データ駆動型の世界の課題に取り組み、ビジネスの可能性を最大限に引き出すことができます。一緒にこの旅に乗り出し、意思決定を革新する可能性のあるビッグデータ科学ツールの領域を探索しましょう。ビッグデータとは何ですか？その巨大なサイズ、多様性、複雑さにより、それはビッグデータと呼ばれるようになりました。ビッグデータは、取得、処理、輸送、組織化における高い効率と技術を示しています。それは、数多くのソースから得られた構造化、半構造化、非構造化データで構成されています。ビッグデータには以下の5つのVが含まれます：多様性真実性ボリューム価値速度なぜビッグデータソフトウェアと分析を使用するのですか？以下は、ビッグデータソフトウェアと分析を使用する一般的な理由です：記述的、予測的、規定的な分析でデータの使用を活用するため大量のデータを処理するためリアルタイムの更新と分析のためさまざまなデータ型の処理を容易にするため組織に対する費用効果のあるソリューションを提供するため意思決定の向上のため競争力の向上のため顧客エクスペリエンスの向上のためトップ15のビッグデータソフトウェアのリスト Apache Hadoop…

「2023年に知っておくべきトップ15のビッグデータソフトウェア」

はじめに今日の急速に進化する世界では、データが意思決定とビジネスの成長の原動力となるため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最新のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くの選択肢があるため、完璧なビッグデータソフトウェアを見つけるのには多くの時間と労力がかかる場合があります。そのため、私たちはこの重要なプロセスで貴重な支援を提供することの重要性を理解しています。私たちの目標は、最新の情報と厳選された必須のビッグデータツールのリストを提供し、情報を元にした意思決定を行えるようにすることです。これらのリソースと推奨事項を活用することで、データ駆動の世界の課題に取り組み、ビジネスのフルポテンシャルを引き出すことができます。一緒にこの旅に出かけて、意思決定を革新することができるビッグデータサイエンスツールの領域を探索しましょう。ビッグデータとは何ですか？その巨大なサイズ、多様性、複雑さから、それはビッグデータと呼ばれるようになりました。ビッグデータは、取得、処理、輸送、組織化のための高効率な技術を備えています。様々なソースから得られる構造化、半構造化、非構造化のデータで構成されています。ビッグデータには以下の5つのVが含まれます：多様性真実性ボリュームバリュー速度なぜビッグデータソフトウェアと分析が必要なのですか？ビッグデータソフトウェアと分析を使用する一般的な理由は以下の通りです：記述的、予測的、指示的な分析でデータの使用を活用するため大量のデータを処理するためリアルタイムの更新と分析のためさまざまなデータタイプの処理を容易にするため組織に費用対効果の高いソリューションを提供するため意思決定の向上のため競争力の向上のため顧客体験の向上のためトップ15のビッグデータソフトウェアのリスト Apache Hadoop…

あなたの次の夢の役割(2023年)を見つけるのに役立つ、最高のAIツール15選

Resumaker.ai Resumaker.aiは、数分で履歴書を作成するのを支援するウェブサイトです。ポータルは、いくつかのカスタマイズ可能なデザイナー製履歴書テンプレートと直感的なツールを提供して、夢の仕事に就くのを手助けします。他の履歴書ビルダーとは異なり、Resumaker.aiの人工知能（AI）エンジンは、ユーザーのためにデータを自動的に完了・入力することで、履歴書作成プロセスを簡素化します。Resumaker.aiは、SSL暗号化などの対策を講じて、ユーザーデータを不正アクセスから保護します。ツールのライティングガイドとレコメンデーションを使用して、競合から目立つ履歴書をデザインすることができます。ユーザーは、投稿されたポジションの要件を反映させ、自己紹介を行い、自分の資格に関する主張を裏付けるために数字を活用することができます。 Interviewsby.ai 人工知能によって駆動されるプラットフォームであるInterviewsby.aiを使用することで、求職者はインタビューに備えることができます。ユーザーに合わせた模擬面接中に、人間の言葉を認識・解釈することができる言語モデルであるChatGPTがリアルタイムのフィードバックを提供します。希望する雇用に関する情報を入力することにより、アプリケーションはユーザーに適切で現実的なインタビューの質問を生成することができます。質問を作成する機能により、ユーザーが古くなったり関係のない素材でトレーニングする可能性がなくなります。Interviewsby.aiを使用することで、ユーザーはコントロールされた環境で面接スキルを磨き、自分の強みと弱みに注目した具体的なフィードバックを即座に受けることができます。 Existential ユーザーの興味、才能、価値観を評価することで、AIにより駆動される職業探索ツールであるExistentialは、ユーザーのプロフェッショナルな道筋について具体的な提言を行います。目的は、ユーザーにとって刺激的で挑戦的で満足のいく職業を示唆することです。アプリケーションには簡単な発見プロセスがあり、理想的な仕事に関する特定の質問に答えた後、プログラムはユーザーの興味に最も合った推奨事項を提供します。コミットする前に、ユーザーはこれらの選択肢について詳しく学び、自分の目的に合うかどうかを確認することができます。Existentialは、個人が自分の運命を形作り、仕事に意味を見出すことを目指しています。 Jobscan 求職者は、人工知能（AI）によって駆動されるJobscan ATS Resume CheckerおよびJob Search Toolsを使用することで、面接を受ける可能性を高めることができます。プログラムは、求人情報と応募者の履歴書を分析し、関連する資格を分離するための独自の人工知能アルゴリズムを使用します。応募者の履歴書を分析した後、プログラムは、応募者の強みと改善の余地がある部分を詳細に説明したマッチ率レポートを生成します。Jobscan ATS Resume Checkerの助けを借りて、あなたの履歴書をApplicant Tracking Systems（ATS）に最適化し、注目される可能性を高めることができます。 Aragon 人工知能（AI）によって駆動されるプログラムであるAragon Professional Headshotsは、写真家に行かずに、ヘアメイクに時間をかけずに、修正を待たずに、洗練されたヘッドショットを撮影できるようにするツールです。ユーザーは10枚のセルフィーをアップロードし、ツールは瞬時に40枚の高精細写真を返します。さらに、アプリケーションは、AES256でデータを暗号化し、SOC 2およびISO 27001の認定を取得したサービスプロバイダーにのみデータを保存することにより、ユーザーのプライバシーを保護します。ただし、18歳未満の人は利用しないでください。これは利用規約の違反となります。…

ロボット犬が世界記録を速度で打ち立てました

韓国先端科学技術院は、ギネス世界記録において、犬のような能力を備えた4足歩行ロボットの見事な創造力により認められましたこの驚くべき成果は、チームの献身と専門知識を証明し、その発明を最速のものとして位置付けました

驚くべき発見：AIが未解決の数学問題を解決する方法

「生産の大部分を捨てる必要があったにもかかわらず、価値のある宝石が捨てられた不用品の中に見つかりました」

「🤖 リーダーズエンダーリークのための道を作ります：水中技術のブレイクスルー 🌊」

「スイス連邦工科大学ローザンヌ校による最先端のイノベーションは、ウナギの動きに着想を得た驚くべき耐水性ロボットを生み出しましたこの高度な装置は様々なパターンでうねることができ、潜在的な用途において貴重なアセットとなります」

「注目メカニズムの解読：トランスフォーマーモデルにおける最大幅解法に向けて」

アテンションメカニズムは、自然言語処理と大規模な言語モデルにおいて重要な役割を果たしてきました。アテンションメカニズムによって、トランスフォーマーデコーダは入力シーケンスの最も関連性の高い部分にフォーカスすることができます。このメカニズムは、入力トークン間のソフトマックス類似度を計算し、アーキテクチャの基礎的なフレームワークとしての役割を果たすことで、重要な役割を果たしています。ただし、アテンションメカニズムによってモデルが最も関連性の高い情報に集中することができることはよく知られていますが、この最も関連性の高い入力部分にフォーカスするプロセスの複雑性や具体的なメカニズムはまだ不明です。そのため、アテンションメカニズムを理解するためには多くの研究が行われています。ミシガン大学の研究チームによる最近の研究では、トランスフォーマーモデルが使用するメカニズムを探求しています。研究者たちは、トランスフォーマーが多くの人気のあるチャットボットのバックボーンアーキテクチャである隠れ層を利用して、サポートベクターマシン（SVM）に似たアテンションメカニズムを利用していることを発見しました。これらの分類器は、データ内の境界を引くことで2つのカテゴリー（関連する情報と関連しない情報）を識別するために学習します。研究者たちは、トランスフォーマーがデータを関連する情報と関連しない情報に分類するために、サポートベクターマシン（SVM）に似た昔ながらの手法を利用していることを強調しています。例えば、チャットボットに対して長い記事の要約を依頼する場合を考えてみましょう。トランスフォーマーはまずテキストをトークンと呼ばれる小さな部分に分割します。そして、対話中にアテンションメカニズムは各トークンに重みを割り当てます。テキストの分割や重みの割り当ては反復的に行われ、進化する重みに基づいて応答を予測し形成します。会話が進むにつれて、チャットボットは全体の対話を再評価し、重みを調整し、繊細なコヒーレントな文脈に基づいた返答を行います。要するに、トランスフォーマーのアテンションメカニズムは多次元の数学を実行します。この研究は、アテンションメカニズム内での情報検索の基本的なプロセスを説明しています。この研究は、トランスフォーマーアーキテクチャ内のアテンションメカニズムがどのように機能するかを理解するための重要な一歩です。この研究は、長く複雑なテキスト入力に対してチャットボットがどのように応答するかの謎を解明しました。この研究に基づいて、大規模な言語モデルをより効率的かつ解釈可能にすることができる可能性があります。研究者たちは、この研究の結果を利用してAIの効率とパフォーマンスを向上させることを目指しており、NLPや関連分野においてアテンションメカニズムを洗練させる可能性が開かれています。まとめると、この研究はアテンションメカニズムの動作について議論し、解明するだけでなく、効果的かつ解釈可能なAIモデルの将来的な開発にも希望を抱かせます。アテンションメカニズムがSVMのようなメカニズムを適用していることを示すことで、自然言語処理の分野での進歩だけでなく、アテンションが重要な役割を果たす他のAIアプリケーションの進歩も約束しています。

バイトダンスAI研究がStemGenを紹介：音楽の文脈を聞いて適切に反応するためにトレーニングされたエンドツーエンドの音楽生成ディープラーニングモデル

音楽生成は、既存の音楽に存在するパターンと構造を模倣するためにモデルを訓練することで行われるディープラーニングの一環です。RNN、LSTMネットワーク、トランスフォーマーモデルなど、ディープラーニングの技術が一般的に使用されます。この研究では、音楽のコンテキストに応じて反応する非自己回帰型のトランスフォーマーベースのモデルを使用して音楽音声を生成する革新的なアプローチを探求しています。従来のモデルが抽象的な調整に頼っているのに対し、この新しいパラダイムは聞くことと反応することを重視しています。この研究では、フィールドの最新の進歩を取り入れ、アーキテクチャの改良について議論しています。 SAMIと字節跳動社の研究者は、音楽コンテキストに反応する非自己回帰型のトランスフォーマーベースのモデルを紹介し、MusicGenモデルのための公開されたエンコードチェックポイントを活用しています。評価には、Frechet Audio Distance（FAD）やMusic Information Retrieval Descriptor Distance（MIRDD）などの標準的な指標や音楽情報検索ディスクリプタのアプローチが使用されています。その結果、このモデルは客観的な指標と主観的MOSテストを通じて、競争力のある音声品質と強固な音楽のコンテキストに対する整合性を示しています。この研究は、画像と言語処理からの技術を借用して、ディープラーニングを通じたエンドツーエンドの音楽音声生成の最新の進展を強調しています。音楽作曲におけるステムの整合性の課題を重視し、抽象的な調整に頼る従来のモデルに対する批判を行っています。音楽のコンテキストに対して反応するためのモデルに非自己回帰型のトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用するトレーニングパラダイムを提案しています。モデルの評価には、客観的な指標、音楽情報検索ディスクリプタ、および聴取テストが必要です。この手法では、音楽生成に非自己回帰型のトランスフォーマーベースのモデルを使用し、別個の音声エンコーディングモデルで残差ベクトル量子化を組み合わせています。複数の音声チャンネルを連結された埋め込みを介して単一のシーケンス要素に組み合わせます。トレーニングにはマスキング手法が使用され、強化された音声コンテキストの整合性を向上させるためにトークンサンプリング中にクラシファイアフリーガイダンスが使用されます。フレーシェ音声距離や音楽情報検索ディスクリプタ距離などの客観的な指標によってモデルのパフォーマンスが評価されます。生成されたサンプルを実際のステムと比較することで評価が行われます。この研究では、標準的な指標や音楽情報検索ディスクリプタアプローチ（FADやMIRDDなど）を使用して生成されたモデルを評価しています。実際のステムとの比較により、モデルは最先端のテキスト条件付きモデルと同等の音声品質を達成し、音楽のコンテキストに強い音楽的な整合性を示しています。音楽のトレーニングを受けた参加者を対象としたMean Opinion Scoreテストは、このモデルが現実的な音楽の結果を生成する能力を確認しています。生成されたステムと実際のステムの分布整合性を評価するMIRDDは、音楽の一貫性と整合性の尺度となります。まとめると、行われた研究は以下のように要約できます：この研究では、音楽のコンテキストに応答できる生成モデルの新しいトレーニングアプローチを提案しています。このアプローチは、トランスフォーマーバックボーンを持つ非自己回帰言語モデルと、未検証の2つの改良点（マルチソースのクラシファイアフリーガイダンスと反復デコーディング中の因果バイアス）を導入しています。これらのモデルは、オープンソースおよび独自のデータセットでトレーニングすることで最先端の音声品質を達成しています。標準的な指標や音楽情報検索ディスクリプタのアプローチによって最先端の音声品質が検証されています。 Mean Opinion Scoreテストは、モデルが現実的な音楽の結果を生成する能力を確認しています。

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