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オペレーションとサポートのためのローテーション・オン・コール：データ・チームでは必須

データサイエンスまたはプロダクトチームにとっての共通の課題は、新しい（製品開発）と古い（運用、サポート）タスクを調整することですフルチームが両方を扱う必要がある場合、それは...

あなたのLLMアプリケーションは公開に準備ができていますか？

大規模言語モデル（LLM）は、現代の自然言語処理アプリケーションにおいてパンとバターとなり、固有表現認識モデルなどのより専門的なツールの多様性を多くの面で置き換えています

データサイエンティストのための必須ガイド：探索的データ分析

データを完全に理解するためのベストプラクティス、技術、ツール

Data science

AIフロンティアシリーズ：人材

私が初めて参加した「多業種のブレストセッション」から約3年が経ち、かつて野心的だと考えられていた機械学習の概念が、今では人事部門でも実現可能になっていることに驚かされています...

中国における大量生産自動運転の課題

自律走行は、世界でも最も困難な運転の一つが既に存在する中国では、特に難しい課題です主に3つの要因が関係しています：動的...

フロントエンド開発のトレンド

最先端の進歩や最高水準のイノベーションが、現在ウェブ開発の世界を形作っている様子について、私たちと一緒に深く掘り下げてみませんか

量子AI：量子コンピューティングの潜在能力を機械学習で解き明かす

この記事では、量子機械学習について、現在の課題、機会、評価、成熟度、およびタイムリーさについて、読者がより詳しく学ぶことができます

イントロダクションあなたが古い家族の写真アルバムをほこりっぽい屋根裏部屋で見つけるシナリオを想像してください。あなたはすぐにほこりを取り、最も興奮してページをめくるでしょう。そして、多くの年月前の写真を見つけました。しかし、それでも、あなたは幸せではないです。なぜなら、写真が薄く、ぼやけているからです。写真の顔や細部を見つけるために目をこらします。これは昔のシナリオです。現代の新しいテクノロジーのおかげで、私たちはスーパーレゾリューション・ジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワーク(SRGAN)を使用して、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することができます。この記事では、私たちはSRGANについて最も学び、QRコードの強化のために実装します。出典: Vecteezy 学習目標この記事では、以下のことを学びます: スーパーレゾリューションと通常のズームとの違いについてスーパーレゾリューションのアプローチとそのタイプについて SRGAN、その損失関数、アーキテクチャ、およびそのアプリケーションについて深く掘り下げる SRGANを使用したQRエンハンスメントの実装とその詳細な説明この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。スーパーレゾリューションとは何ですか？多くの犯罪捜査映画では、証拠を求めて探偵がCCTV映像をチェックする典型的なシナリオがよくあります。そして、ぼやけた小さな画像を見つけて、ズームして強化してはっきりした画像を得るシーンがあります。それは可能ですか？はい、スーパーレゾリューションの助けを借りて、それはできます。スーパーレゾリューション技術は、CCTVカメラによってキャプチャされたぼやけた画像を強化し、より詳細な視覚効果を提供することができます。 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 画像の拡大と強化のプロセスをスーパーレゾリューションと呼びます。それは、対応する低解像度の入力から画像またはビデオの高解像度バージョンを生成することを目的としています。それによって、欠落している詳細を回復し、鮮明さを向上させ、視覚的品質を向上させることができます。強化せずに画像をズームインするだけでは、以下の画像のようにぼやけた画像が得られます。強化はスーパーレゾリューションによって実現されます。写真、監視システム、医療画像、衛星画像など、さまざまな領域で多くの応用があります。 ……….. スーパーレゾリューションの従来のアプローチ従来のアプローチでは、欠落しているピクセル値を推定し、画像の解像度を向上させることに重点を置いています。2つのアプローチがあります。補間ベースの方法と正則化ベースの方法です。補間ベースの方法スーパーレゾリューションの初期の日々には、補間ベースの方法に重点が置かれ、欠落しているピクセル値を推定し、その後画像を拡大します。隣接するピクセル値が類似しているという仮定を使用して、これらの値を使用して欠落している値を推定します。最も一般的に使用される補間方法には、バイキュービック、バイリニア、および最近傍補間があります。しかし、その結果は満足できないものでした。これにより、ぼやけた画像が生じました。これらの方法は、基本的な解像度タスクや計算リソースに制限がある状況に適しているため、効率的に計算できます。正則化ベースの手法一方で、正則化ベースの手法は、画像再構成プロセスに追加の制約や先行条件を導入することで、超解像度の結果を改善することを目的としています。これらの技術は、画像の統計的特徴を利用して、再構築された画像の精度を向上させながら、細部を保存します。これにより、再構築プロセスにより多くの制御が可能になり、画像の鮮明度と細部が向上します。しかし、複雑な画像コンテンツを扱う場合には、過度の平滑化を引き起こすため、いくつかの制限があります。これらの従来のアプローチにはいくつかの制限があるにもかかわらず、超解像度の強力な手法の出現への道を示しました。…

コールセンターにおけるAIソフトウェアが顧客サービスを革命化します

人工知能（AI）技術の急速な進歩により、チャットボットの導入を特に受けた顧客サービスとサポートに変革的なシフトがもたらされました。通信、保険、銀行、公共事業、政府機関など、さまざまな業界が、今後数年間でAIによるソリューションの導入を進める予定です。この次世代の自動化されたサポートシステムの提唱者たちは、比類のない利益を想像していますが、その他の人々は潜在的な落とし穴について懸念を表明しています。この記事では、コールセンターにおけるAIの影響について掘り下げます。それは、優れた顧客体験を提供するか、既存の課題を悪化させるかを検討します。また読む：ChatGPTは、医師よりも質の高い医療アドバイスを提供する AIによるコールセンターの台頭人工知能は、近年著しい進歩を遂げ、専門家たちは、顧客サービス業務での広範な採用を予想しています。従来のチャットボットに頼るのではなく、新しい世代のAI駆動システムは、驚異的な能力を示します。彼らは、個々の顧客のニーズに合わせたカスタマイズされた応答を提供するために、継続的に学習し、適応し、膨大な情報を活用することができます。また読む：Sanctuary AIのPhoenixロボットとTeslaの最新ローンチ、Optimus!に会いましょう！自動化サポートの二重性高度なAIに基づく顧客サービスの見通しは有望ですが、その実装と潜在的な欠点については、正当な懸念があります。十分な準備なしに採用に急いだ場合、顧客の体験が失望する可能性があります。自動ループは、人道的支援にアクセスできず、困り果てた顧客が自分自身を取り囲んでいるという現実的な懸念があります。また、意図しない冒涜的または不正確なAIの応答も検討する必要があります。また読む：ChatGPTがラジオホストに対して偽の告発を生成するため、OpenAIが名誉毀損訴訟に直面していますコールセンターの労働者への影響コールセンターにおけるAIの導入は、今後10年間で何百万ものコールセンター労働者の大量失業を引き起こすことが予想されています。短期間では、状況は同じくらい厳しいようです。労働者は、クエリの処理に関する提案を提供し、パフォーマンスについて報告する機械による常時監視の見通しに直面しています。この増加した監視は、彼らの仕事の既に厳しい性質を強化し、より高いストレスレベルを引き起こす可能性があります。また読む：人工知能の急速な上昇は、仕事の喪失を意味します：テックセクターで何千人もの人々が影響を受けていますコスト削減と生産性向上のバランス潜在的な欠点にもかかわらず、ビジネスにとって生成的AIの魅力は否定できません。最近のマッキンゼーの報告によると、顧客サービス機能の改善だけでも、世界中で4,040億ドルの驚異的な利益が得られる可能性があります。これらの潜在的な節約と生産性の向上は、組織がAI駆動のソリューションをさらに探求することを推進するでしょう。したがって、彼らはコスト効率と顧客満足度のバランスを慎重に維持する必要があります。また読む：生成的AIは年間4.4兆ドルの貢献ができる：マッキンゼー消費者のAIへの信頼 OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、そしてMicrosoftのAI駆動のBing検索エンジンなどのAIチャットボットの出現は、一般大衆を魅了し、その応用についての多くの議論を引き起こしました。しかし、消費者の感情は分かれています。最近の調査によると、74％の回答者が、AIに基づく顧客サービスはライブ代表者とのやり取りよりも悪い体験を提供すると考えています。同様に、63％の人々が人間のエージェントをAIよりも信頼し、わずか6％がチャットボットに傾いています。さらに、カナダ人の大多数（63％）は、パンデミック中にチャットボットを雇用した企業が、ポストパンデミック時にライブ代表者に戻ることを期待しており、そうしない企業には否定的な影響があります。私たちの意見人工知能をコールセンターの運用に統合することは、機会と課題の両方を示します。潜在的な利益は、改善された顧客体験や巨大なコスト削減を含みますが、サービスの質やコールセンターの従業員への影響については正当な懸念があります。人間のタッチとAI駆動のサポートの適切なバランスを打つことは、AI時代において顧客サービスを最適化しようとする組織にとって重要です。コールセンターの景色がこの変革的なシフトを経験するにつれ、効率的で共感的な顧客体験の提供を優先し、AI駆動のテクノロジーの利点を受け入れることが不可欠です。

UCサンディエゴとクアルコムの研究者たちは「Natural Program」を公開しましたそれは自然言語での厳密な推論チェーンの容易な検証にとって強力なツールであり、AIにおける大きな転換点となります

人工知能の領域で最も驚くべき進歩の一つは、大規模言語モデル（LLM）の開発です。GPT 3.5とGPT 4アーキテクチャに基づくOpenAIが開発した非常に有名なChatGPTは、人間と同じようにコンテンツを生成し、質問に答えることで大いに役立っており、その創造的で正確なコンテンツ生成能力により、ほぼすべての産業における問題解決に取り組むことができます。Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの追加により、GPT 3.5の影響力は向上し、情報処理産業に大きな変革をもたらしました。CoTはLLMを強化し、中間段階でより包括的で詳細な推論プロセスを生成するのに役立ちます。 CoTには多くの利点がありますが、中間推論段階に重点を置くことで、幻覚や複雑化したエラーが発生することがあり、モデルが一貫した正確な推論プロセスを生成するのが困難になることがあります。人間が問題を解決するために故意の推論的論理推論手順に従う方法から着想を得て、LLMが明示的で厳密な演繹的推論を行うことを可能にするために、多くの努力が払われてきました。これらの課題に対処するため、研究者チームは、自然言語に基づく演繹的推論形式であるナチュラルプログラムを導入し、演繹的推論を達成するために自然言語の固有の力を利用する方法を提案しました。チームは、このアプローチが推論検証プロセスをいくつかの連続したサブプロセスに分解することを示しました。各サブプロセスには、特定のステップに必要な文脈と前提条件のみが提供され、分解により検証プロセスがよりアプローチ可能になります。著者らは、OpenAIのGPT-3.5-turbo（175B）などの公開モデルを使用して、自然言語に基づく演繹的推論形式を実行するための算術および常識のデータセットのトライアルを実行し、その効果を示しました。アウトカムは、彼らの戦略が大規模言語モデルによって生成される推論プロセスの信頼性を高めるのにどのように優れているかを示しています。ナチュラルプログラム形式により、言語モデルは正確な推論ステップを生成し、後続のステップがより厳密に前のステップに基づいていることを確認します。この構造を使用して、言語モデルはステップバイステップで推論自己検証を実行し、推論段階は各演繹的推論のレベルに検証手順が統合されているため、より厳密で信頼性が高くなります。チームが述べた主な貢献のいくつかは次のとおりです。ナチュラルプログラム形式の導入により、チームは、検証に適した厳密な演繹的推論のフレームワークを提案し、コンテキスト内学習により簡単に生成できるようにしました。提案されたナチュラルプログラム形式で書かれた長大な演繹的推論プロセスは、必要な文脈と前提条件のみをカバーするステップバイステップのサブプロセスを使用して信頼性が高く自己検証できることが示されました。実験により、フレームワークがLLMによる推論段階とソリューションの正確性、信頼性、解釈性をどのように効果的に向上させるかが示されました。結論として、このフレームワークは、言語モデルの演繹的推論能力を向上させるために有望です。

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