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「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

「機械学習におけるモデルの解釈性においてSHAP値の使用」

モデルの特徴が予測に与える影響を理解するのにSHAPがどのように役立つかを発見してください

Machine learning

機械学習モデルの説明可能性：AIシステムへの信頼と理解の向上

AIを倫理的で信頼性のある方法で利用するためには、研究者はモデルの複雑さと解釈の容易さをバランスさせるための方法論の開発を続ける必要があります

説明可能AI（XAI）

こんにちは、テクノフィルと好奇心旺盛な皆さん人工知能の本の次の章へようこそ人工知能の謎に更に深く入り込んでいきましょうAIが波を立てているような…

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、開発者がコーディングの時間を節約するための効率的な手法を提供します。これらは、反復的なコーディング部分を自動化することで、開発者がより良い効果的なコードを作成するのを助けます。次に、コード生成空間でトップの生成型AIツールのいくつかを見てみましょう： Tabnine Tabnineは、コンテキストと構文に基づいて次のコード行を推測し提案するために生成型AI技術を使用するAIパワードのコード補完ツールです。JavaScript、Python、TypeScript、Rust、Go、Bashなど、多くのプログラミング言語に対応しています。また、VS Code、IntelliJ、Sublimeなどの人気のあるコードエディタとも統合することができます。 Hugging Face Hugging Faceは、コード生成と自然言語処理のための無料のAIツールを提供するプラットフォームです。コード生成タスクにはGPT-3モデルが使用され、自動補完やテキストの要約などが行われます。 Codacy Codacyは、AIを使用してコードの評価とエラーの検出を行うコード品質ツールです。このソフトウェアは、開発者に即座のフィードバックを提供し、コーディング能力を最大限に活用するのを助けます。Slack、Jira、GitHubなど、さまざまなプラットフォームでシームレスに統合でき、複数のプログラミング言語をサポートしています。 GitHub OpenAIとGitHubは協力して、AIパワードのコード補完ツールであるGitHub Copilotを開発しました。プログラマが好きなコードエディタでコードを入力すると、OpenAIのCodexを使用してコードスニペットを提案します。GitHub Copilotは、数十の言語で自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変換します。 Replit Replitは、開発者がコードを書いてテストし、展開するのを支援するクラウドベースのIDEです。Python、JavaScript、Ruby、C++など、多くのプログラミング言語をサポートしており、ユーザーが迅速に始めるのを助けるためにいくつかのテンプレートとスタータープロジェクトも含まれています。 Mutable AI Mutable AIは、開発者が時間を節約するのを助けるAIパワードのコード補完ツールを提供しています。ユーザーはAIに直接コードの編集を指示することができ、ワンクリックで本番品質のコードを提供します。また、AIとメタプログラミングを使用して自動的にユニットテストを生成する自動テスト生成機能も導入されています。 Mintify Mintifyは、AIによってコードのドキュメントを作成することで、開発者が時間を節約しコードベースを向上させることができるようにします。一般的に使用されるプログラミング言語と互換性があり、VS CodeやIntelliJなどの主要なコードエディタと簡単に統合することができます。…

Computer Vision

新しい言語モデルを評価するための3つの重要な方法

毎週新しいLLMがリリースされますが、私のように考えると、これはついに私がLLMを利用したいすべてのユースケースに適合するのでしょうか？このチュートリアルでは、私は...を共有します

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「機械学習の未来：新興トレンドと機会」

「機械学習におけるモデルの解釈性においてSHAP値の使用」

機械学習モデルの説明可能性：AIシステムへの信頼と理解の向上

説明可能AI（XAI）

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

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