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AIは宇宙からメタンの噴出を検出する

新しい機械学習ツールは、高分光衛星からのデータを使用して、宇宙からメタンプルームを自動的に検出します

レオナルドAI：Midjourneyの新たな競合相手

レオナルドAIは、ミッドジャーニーがこれまで築いてきた地位に挑戦する注目すべき代替手段として徐々に浮上しています

AIが統合セールスチームにより高速かつ高生産性で契約を締結することを可能にしています

過去10年間で、製品開発と市場参入戦略の風景は、根本的な変革を遂げました10年前、製品と市場参入モデルは単純さと直線性を特徴としていました製品ロードマップは、ターゲットオーディエンスの変化するニーズに対応するために定期的な更新アプローチを採用していました一方、マーケティング...

「ChatGPTのコードインタプリター：データサイエンティスト向けGPT-4の高度なデータ分析」

イントロダクション ChatGPTは、ユーザーの入力に理解し、会話的に応答する能力で世界を驚かせているOpenAIによって開発された強力な言語モデルです。ChatGPTの最もエキサイティングな機能の1つは、Python、Java、JavaScript、C++など、さまざまなプログラミング言語でコードスニペットを生成できる点です。この機能により、コード全体を自分で記述する必要がないまま、素早くプロトタイプを作成したり問題を解決したりしたい開発者の間でChatGPTが人気の選択肢となっています。この記事では、データサイエンティスト向けのChatGPTのコードインタプリタについて調査します。さらに、その仕組みや機械学習コードの生成方法についても見ていきます。ChatGPTの利点と制限についても議論します。学習目標 ChatGPTの高度なデータ分析の仕組みを理解し、機械学習コードの生成にどのように活用できるかを理解する。 Pythonを使用してデータサイエンティスト向けのChatGPTの高度なデータ分析を使用してコードスニペットを生成する方法を学ぶ。 ChatGPTの高度なデータ分析の利点と制限を理解する。 ChatGPTの高度なデータ分析を使用して機械学習モデルの設計と実装する方法を理解する。欠損値の処理、カテゴリ変数のエンコーディング、データの正規化、数値特徴量のスケーリングなど、機械学習のためのデータの前処理方法を理解する。データをトレーニングセットとテストセットに分割し、精度、適合率、再現率、F1スコア、平均二乗誤差、平均絶対誤差、R二乗値などの指標を使用して機械学習モデルのパフォーマンスを評価する方法を学ぶ。これらの学習目標を習得することで、ChatGPTの高度なデータ分析を利用して機械学習コードを生成し、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装する方法を理解できるようになります。また、これらのスキルを実世界の問題とデータセットに適用し、機械学習タスクにおけるChatGPTの高度なデータ分析の熟練度を示すこともできるようになります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 ChatGPTの高度なデータ分析はどのように機能するのですか？ ChatGPTの高度なデータ分析は、大規模なテキストデータのコーパスで訓練されたトランスフォーマと呼ばれる深層学習モデルに基づいています。トランスフォーマは、入力テキストの異なる部分の文脈と関係を理解するために、セルフアテンションメカニズムを使用します。ユーザーがプロンプトやコードスニペットを入力すると、ChatGPTのモデルは訓練データから学んだパターンと構造に基づいて応答を生成します。 ChatGPTの高度なデータ分析は、オンラインの大量のコードを活用してコードスニペットを生成することができます。ChatGPTのモデルは、オープンソースのリポジトリや他のコードソースを分析することで、さまざまなプログラミング言語の構文、意味論、イディオムを学ぶことができます。ユーザーがコードの一部をリクエストすると、ChatGPTのモデルは関連する動作するコードスニペットを生成するためにこの知識を活用することができます。 ChatGPTを使用して機械学習コードを生成する機械学習は、ChatGPTの高度なデータ分析の最も有望な応用の1つです。ディープラーニングや機械学習アプリケーションの台頭により、これらは研究開発の重要な領域となっていますが、これらのモデルの設計と実装は複雑で時間がかかる場合があります。線形代数、微分積分、確率論、コンピュータサイエンスの専門知識が必要になるからです。 ChatGPTの高度なデータ分析は、ユーザーがプロジェクトに統合できる機械学習のコードスニペットを生成することで、このプロセスを簡素化するのに役立ちます。例えば、ユーザーは、カリフォルニアの住宅価格を予測するための線形回帰技術を使用したコードスニペットを生成するようChatGPTに要求することができます。この際、入力として提供されたトレーニングデータセットは.csv形式です。ChatGPTのモデルは、ユーザーの入力に基づいて必要なインポート、データの前処理手順、モデルのアーキテクチャ、およびトレーニング手順を含むコードスニペットを生成することができます。コードインタプリタにデータセットをアップロードして、以下のプロンプトを入力してください。プロンプト：上記のデータセットを使って、sklearnを使用して線形回帰を実行し、Pythonコードですべてのステップを表示します。データの予測変数はmedian_house_valueです。レスポンス： “housing.csv”データセットを使用して、ターゲット変数として”median_house_value”を使用して、sklearnを使用した線形回帰の手順は次の通りです：…

「AppleとGoogle、ChatGPTを年間アプリに見落とす」

驚くべき事態の中、テックジャイアントのAppleとGoogleは通常のパターンから逸脱し、それぞれの「年間最優秀アプリ」を選びました。ハイキングやバイキングの相棒であるAllTrailsが、AppleのiPhone年間最優秀アプリに輝きましたが、Google Playは教育アプリのImprint: Learn Visuallyを最優秀アプリに選びました。両プラットフォームで唯一無二の選択となったのは、年間最優秀ゲームとして選ばれたHonkai: Star Railです。ただし、歴史上最も急成長した消費者向けアプリであるChatGPTが注目を浴びることはありませんでした。異例の選択 Appleの異例の選考プロセスからは、新しいまたは技術的に革新的なアプリをクローズアップするのではなく、（優れたモバイルコンパニオンとしての）確立した存在の言語学習アプリDuolingoや旅行アプリFlightyなどの有力候補が含まれていることがわかります。この動きは、確立されたモバイルコンパニオンの認識に移行していることを示しています。 AppleがAIカテゴリーを無視 Appleは、ChatGPTやその仲間たちの驚異的な成功にもかかわらず、今年の最優秀アプリにはAIカテゴリーのアプリを一つも認めませんでした。ChatGPTは、ローンチ後間もなくして1億人のユーザーに到達するなど、最速で成長する消費者向けアプリとして記録を打ち立てました。後にInstagram Threadsがこの記録を超えましたが、ChatGPTのアクティブなユーザーベースはまだ大きなものです。AIカテゴリーを回避する決定には、Appleの戦略的な選択についての疑問が投げかけられます。 Googleのマルチデバイスの焦点一方、Googleは異なるアプローチを取り、非スマートフォンアプリの発見を促進する取り組みに合致する「マルチデバイス」をクローズアップしました。Spotifyが最優秀マルチデバイスアプリの称号を獲得しましたが、最近のPlayストアの手数料を迂回するためにGoogleとの特別な取り決めが明らかになったことからも、注目を浴びました。最優秀アプリにChatGPTが選ばれなかったにもかかわらず、ユーザーたちは自分たちの選択を声に出し、それを「ユーザーが選んだ年間最優秀アプリ」としました。ChatGPTはユーザーの選択カテゴリーで勝利を収めましたが、元Googleの研究者たちはキャラクターAIでAIカテゴリーのトップに輝きました。私たちの意見 AppleとGoogleの選択が業界の観察者を惑わすかもしれませんが、選考のダイナミクスは常に消費者の嗜好や市場トレンドの絶え間ない変化を反映しているのです。AIの世界で巨大な存在であるChatGPTが見落とされたことは、予想される進路から意図的に逸脱していることを示唆しています。AIの進歩が支配する時代においては、来年の「年間最優秀アプリ」が人工知能の変革力をよりよく反映することでしょう。

「AIがあなたの問題を解決できるでしょうか？」

「AIの能力を製品やサービスに組み込むことを目指す製品企業では、AIに詳しくない人々をAIの流れに乗せるという課題が常に存在します誰もが…」

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

会話の魔法を解き放つ：ChatGPTをReact.jsとNode.jsと統合する

この包括的なガイドでは、ChatGPTのフロントエンドにはReact.js、バックエンドにはNode.jsを組み合わせた強力なデュオの統合を探ります

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

おはようございます、AI愛好家のみなさん！今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

アマゾンがベッドロックを展開：AIモデルの評価と人間のベンチマーキング

開発において、Amazon Bedrockは、特定のニーズに合わせて選択し、比較し、最適なファウンデーションモデル（FM）を選択する能力を導入します。プレビュー中のモデル評価機能では、開発者に幅広い評価ツールを提供し、自動評価と人間のベンチマークオプションの両方を提供します。モデル評価の力モデルの評価は、開発の各段階で重要な役割を果たします。モデル評価機能を活用することで、開発者は前例のない簡単さで生成型AIアプリケーションを構築することができます。これには、プラットフォームのプレイグラウンド環境でさまざまなモデルを試行すること、自動評価を組み込むことによる反復プロセスの効率化、および人間によるレビューによる品質保証などが含まれます。自動モデル評価の簡略化自動モデル評価では、開発者は独自のデータをシームレスに組み込むか、キュレーションされたデータセットや事前定義されたメトリック（正確さ、堅牢性、有害性など）を利用することができます。この機能により、カスタムモデル評価ベンチマークの設計と実行の複雑さがなくなります。コンテンツ要約、質問応答テキスト分類、テキスト生成などの特定のタスクのモデル評価の容易さは、効率性を求める開発者にとって画期的なものです。カスタムメトリックのための人間によるモデル評価 Amazon Bedrockでは、使いやすい人間による評価ワークフローも提供しています。フレンドリネスやスタイルなどの主観的なメトリックに対して、開発者は簡単にカスタムメトリックを定義し、自分のデータセットを数クリックで使用することができます。内部チームを審査員とするか、AWS管理チームを選択するか、柔軟な選択肢もあります。この簡略化されたアプローチは、人間による評価ワークフローの構築と管理に関連する手間を排除します。考慮すべき重要な詳細プレビューフェーズでは、Amazon Bedrockでは、テキストベースの大規模言語モデル（LLM）の評価と比較が可能です。開発者は、自動評価ジョブごとに1つのモデル、および人間の評価ジョブごとに最大2つのモデルを自分のチームで選択することができます。また、AWS管理チームを通じた人間による評価では、カスタムプロジェクトの要件を指定することもできます。価格設定は重要な考慮事項であり、プレビューフェーズでは、AWSは評価に必要なモデルの推論にのみ料金を請求し、人間や自動評価に追加料金はありません。関連するコストについてのAmazon Bedrockの価格設定の詳細な内訳も提供されています。私たちの意見 Amazon Bedrockのモデル評価は、開発者に力を与え、ファウンデーションモデルの意思決定における重要な進歩を示しています。自動評価オプション、簡素化されたワークフロー、透明な価格設定は、AI開発における新しい時代を告げるものです。プレビューフェーズにより、産業界は人工知能の景色に革命的な影響を期待しています。開発者の皆さん、準備してください－モデル選択の未来がやってきました。

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