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2024年に探すべき6つのリモートAIジョブ

「人工知能の分野は急速に成長しており、それに伴ってAIやAIを活用したツールの実務経験を持つ専門家の需要も高まっていますGartnerの最近の調査によると、2021年の世界のAI市場規模は157億ドルから2026年までに3312億ドルに成長すると予測されていますこの成長は...」

クッキージャーで手を捕まれた：GPT4が私に自分のフェイクニュースを売った

GPT-4は、あなたが求めるものを「探し出します」 - これには、お望みの統計情報に関する「調査」も含まれますそれを見つけ出し、ご希望の方法で提示します - ...

このAIペーパーは、写真リアルな人物モデリングと効率的なレンダリングのブレイクスルーであるHiFi4Gを明らかにします

4D（時空）人間パフォーマンスのボリューメトリックな記録とリアルな表現は、観客とパフォーマーの間の障壁を取り払います。それはテレプレゼンスやテレエデュケーションなど、没入型のVR / AR体験を提供します。一部の早期システムは、記録された映像からテクスチャモデルを再現するために明示的に非剛体登録を使用しています。しかし、それらは依然として遮蔽とテクスチャの不足に対して感受性があり、再構築の出力にはギャップとノイズが生じます。最近のNeRFを例に挙げる最新のニューラルブレイクスルーは、写真のようなリアルなボリュームレンダリングを実現するために、明示的な再構築ではなく、座標ベースのマルチレイヤパーセプトロン（MLP）を最適化します。特定の動的なNeRFのバリエーションでは、追加の暗黙変形フィールドを使用して、すべてのライブフレームでの特徴の再現に対してカノニカルな特徴空間を保持しようとします。ただし、このようなカノニカルデザインは、重要なトポロジーの変化や大きな動きに対して敏感です。最近の手法では、平面分解やハッシュエンコーディングによって、3D特徴グリッドを簡潔に説明し、動作時のメモリとストレージの問題を解決しました。最近、静的なシーンを表すための明示的なパラダイムへ戻る3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）があります。これにより、3DガウシアンプリミティブのGPUフレンドリーなラスタライゼーションに基づく、過去に実現できなかったリアルタイムかつ高品質な放射場レンダリングが可能です。いくつかの進行中のプロジェクトでは、3DGSを動的な設定に適応させるために変更されています。一部は、動的なガウシアンの非剛体運動に注力し、その過程でレンダリングの品質を失います。他のものは、元の3DGSの明示的でGPUフレンドリーなエレガンスを失い、追加の暗黙の変形フィールドを使用して動きの情報を補完することができないため、長時間の動きを処理することができません。本研究では、ShanghaiTech大学、NeuDim、ByteDance、およびDGeneの研究チームが、高密度ビデオから高品質な4D人間パフォーマンスを再現するための完全に明示的かつコンパクトなガウシアンベースのHiFi4Gメソッドを紹介しています（図1を参照）。彼らの主なコンセプトは、非剛体トラッキングと3Dガウシアン表現を組み合わせて、運動と外観データを分離し、コンパクトで圧縮フレンドリーな表現を実現することです。HiFi4Gは、現在の暗黙のレンダリング技術の最適化速度、レンダリング品質、およびストレージオーバーヘッドに関して、顕著な改善を示します。彼らの明示的な表現の助けを借りて、彼らの結果はGPUベースのラスタ化パイプラインに容易に統合することもできます。これにより、VRヘッドセットを身に着けたままバーチャルリアリティで高品質な人間パフォーマンスを目の当たりにすることができます。研究チームはまず、細かいガウシアンと粗い変形グラフからなるデュアルグラフ技術を提供し、ガウシアン表現と非剛体トラッキングを自然に結び付けます。前者では、研究チームはNeuS2を使用してフレームごとのジオメトリプロキシを作成し、埋め込み変形（ED）をキーフレームのように使用します。このような明示的なトラッキング手法により、シーケンスがパートに分割され、各セグメント内で豊富な運動が与えられます。キーボリュームの更新と同様に、研究チームは3DGSを使用して現在のセグメント内のガウシアンの数を制限し、以前のセグメントから誤ったガウシアンを除外し、新しいガウシアンを更新します。次に、研究チームは細かいガウシアングラフを構築し、粗いEDネットワークから各ガウシアン運動を補完します。ガウシアングラフをEDグラフで単純に曲げてスクリーン空間に当てはめると、顕著な不自然な歪みが生じます。制限なしに継続的な最適化が行われることから、ぶれのアーティファクトも生じます。ガウシアン特性の更新と非剛体運動の先行に適切なバランスを取るために、研究チームは4Dガウシアン最適化アプローチを提案しています。研究チームは、各ガウシアンの外観特性（不透明度、スケーリング係数、球面調和）の一貫性を保証するために、時間の経過による正則化を採用しています。研究チームは、近隣のガウシアン間でローカルにできるだけ剛体に近い運動を生成するために、運動特性（位置と回転）のスムーズ化項を提案しています。非剛体移動を示す領域におけるちらつきアーティファクトを罰するため、これらの正則化に適応的な加重メカニズムが追加されています。研究チームは最適化後に空間的に時間的にコンパクトな4Dガウス関数を生成します。研究チームは、ガウスパラメータのための従来の残差補正、量子化、エントロピー符号化に従う同梱の圧縮技術を提案し、HiFi4Gを消費者にとって有用なものとしています。圧縮率は約25倍で、各フレームに必要なストレージ容量は2MB未満です。これにより、VRヘッドセットを含むさまざまなデバイスで人間のパフォーマンスを没入感ある観察することが可能です。要点をまとめると、彼らの主な貢献は以下の通りです：・研究チームは、人間のパフォーマンスレンダリングのためのガウススプラットと非剛体トラッキングを結ぶコンパクトな4Dガウス表現を提案しました。・研究チームは、異なる正則化設計を使用して空間的に時間的に一貫性のある4Dガウス関数を効率的に復元するための二重グラフアプローチを提供します。・研究チームは、複数のプラットフォーム上で低ストレージな没入型人間パフォーマンス体験を実現するための補完的な圧縮アプローチを提供します。

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

GPT-4のプロンプト効果の比較：Dash、Panel、およびStreamlit

コンピュータサイエンスの教授として、過去6ヵ月間、私はデータの視覚化作業でGPT-4を大いに取り入れてきました最近、GPT-4の進歩は飛躍的に向上していることがわかりました...

「2024年のデータサイエンティストにとってのトップ26のデータサイエンスツール」

イントロダクションデータサイエンスの分野は急速に進化しており、最新かつ最もパワフルなツールを活用することで、常に最先端に立つことが求められます。2024年には、プログラミング、ビッグデータ、AI、可視化など、データサイエンティストの業務のさまざまな側面に対応した選択肢が豊富に存在します。この記事では、2024年のデータサイエンスの領域を形作っているトップ26のデータサイエンスツールについて探っていきます。データサイエンティストのためのトップ26のツールプログラミング言語によるツール 1. Python Pythonは、そのシンプルさ、多様性、豊富なライブラリエコシステムのため、データサイエンティストにとって必須の言語です。主な特徴：豊富なライブラリサポート（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。広範なコミュニティと強力な開発者サポート。 2. R Rは統計プログラミング言語であり、データ分析と可視化に使用され、頑健な統計パッケージで知られています。主な特徴：包括的な統計ライブラリ。優れたデータ可視化機能。 3. Jupyter Notebook Jupyter Notebookは対話型のコンピューティング環境であり、データサイエンティストがライブコード、数式、可視化、ナラティブテキストを含むドキュメントを作成し共有することができます。主な特徴：複数の言語（Python、R、Julia）のサポート。インタラクティブで使いやすい。…

NexusRaven-V2をご紹介します：13B LLMは、ゼロショット機能呼び出しでGPT-4を凌駕し、ナチュラルランゲージの指示を実行可能なコードに変換する能力を持っています

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-1024×623.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.42.47-AM-150×150.png”/>LLMsは、コード関連のデータセットで微調整することができ、関数呼び出しを含むコードスニペットを生成することができます。これらのモデルは、コンテキストやプロンプトによって提供された入力に基づいて、関数呼び出しを含むコードを提案または生成することができます。言語モデルは、コードに関連するクエリや指示の自然言語理解に使用することができます。開発者は質問や説明を入力し、モデルはそれらを解釈して関連する関数呼び出しやコードセグメントを提供することができます。LLMsは、提供されたコンテキストや部分的なコードに基づいて、関数呼び出しを提案したり関連する関数を提案したりすることによって、コード補完を支援することができます。これにより、開発者はより迅速かつ正確にコードを記述することができます。LLMsは、特定のタスクや問題の説明に基づいて、適切なAPIや手順をガイドすることで、開発者がコード内で呼び出すべき適切な関数を見つけるのを支援することができます。LLMsを開発環境に統合することで、開発者に対して関数呼び出し、パラメータのタイプ、または潜在的なエラーに対してリアルタイムのサポートを提供することができます。Nexusflowの研究者は、オープンソースのLLMモデル、<a href=”https://www.voagi.com/nexusravenv2-outperforms-gpt4-in-nexusflows-latest-battle.html”>NexusRaven-V2</a>を提案しています。これは自然言語の指示を実行可能なコードに変換してツールを使用することができます。OpenAIアシスタントAPIは、コパイロットとエージェントがソフトウェアツールを使用するための鍵として機能します。NexusRaven-V2は、コパイロットとエージェントのオープンソースモデルを進化させることを目指しています。NexusRaven-V2は、ネストや複合関数を使用する人間が生成したユースケースで、関数呼び出しの成功率でGPT-4を最大7％上回っています。NexusRavenはMetaのCodeLlama-13 Bインストラクションにチューニングされた指示です。Nexusflowのパイプラインを使用して、プロプライエタリなLLMを使用せずにオープンコードのコーポラから情報源を提供しています。コミュニティ開発者と企業の両方に対して商業許容です。当社の人間によるベンチマークで、NexusRaven-V2は、関数呼び出しの成功率において、最新のGPT-4モデルよりも平均で4％高い成功率を示すことが観察されました。なお、ネストや複合関数呼び出しを必要とする4つの厳しいタスクでは、NexusRaven-V2の方がGPT-4よりも堅牢性が高いと言えます。また、開発者の関数の説明におけるバリエーションを処理する際にも、NexusRaven-V2はGPT-4よりも優れた性能を発揮します。チームは、ユーザーがメインストリームのプロプライエタリな関数呼び出しAPIをシームレスにNexusRaven-V2で置き換えることができるオープンソースのユーティリティアーティファクトをリリースしました。また、オンラインデモやコラボノートブックを提供してオンボーディングと統合デモを行っています。彼らは評価ベンチマーク<a href=”https://www.voagi.com/call-all-functions.html”>Nexus-Function-Calling</a>をオープンソース化し、Huggingfaceの<a href=”https://www.voagi.com/create-and-analyze-advanced-machine-learning-models-using-the-sagemaker-canvas-model-leaderboard.html”>リーダーボード</a>を確立しています。このリーダーボードには、さまざまな関数呼び出しのユースケースと難易度をカバーした、実生活で人間が選定した関数呼び出しの例が多数収録されています。将来的には、関数呼び出しのLLMは教育現場において、学習者がリアルタイムのサポートを受けながら関数の呼び出し方を正しく学び、プログラミングの概念の理解を促進することができるでしょう。

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2024年に探すべき6つのリモートAIジョブ

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「2024年のデータサイエンティストにとってのトップ26のデータサイエンスツール」

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