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「ジェネレーティブAIがビジネス、健康医療、芸術を再構築する方法」

紹介生成的な人工知能、一般にはGenAIと呼ばれるものは、AI革命の最前線に位置し、ロボットの無限の創造力と問題解決能力を可能にしています。GenAIは、最先端の技術と人間の創造力を融合させたものであり、人工知能が可能な限りの領域を追求する世界において、単なる予測を超えた内容やデータ、解決策を人間の情報に近い形で生成するために機械を使用することによって分類されます。この記事では、芸術、医学、ビジネス、交通、ゲームなどの世界を探求しながら、GenAIの重要な影響について、基本的なアイデアから実際の応用や複雑な実装までを探ります。この詳細な研究では、生成的なAIが私たちの周りのすべてを再構築している様子を検証します。GenAIの能力を深く理解し、実際の応用例に触発されることでしょう。学習目標この記事を読むことで、あなたは生成的なAIの基礎を理解することができます。実践的な効果をもたらすために生成的なAIをどのように使用するかを知ることができます。これらのユースケースがいかに生成的なAIを活用しているかについてさらに学ぶことができます。将来的に生成的なAI技術の可能性についてさらに学ぶことができます。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。生成的なAIの理解「生成的なAI」として知られる一連の人工知能モデルとアルゴリズムは、人間が生み出したデータや素材、その他のアウトプットに驚くほど似た結果を生み出すことができます。テキスト、音楽、グラフィックス、さらにはソフトウェアのコードや学術研究論文など、さまざまな出力が含まれます。生成的なAIとは何ですか？「新しいコンテンツ、データ、または解決策を作り出す人工知能」とも呼ばれる生成的なAIは、人工知能の最先端のサブフィールドです。通常のAIモデルが主に分析と予測に焦点を当てるのに対し、生成的なAIはディープラーニングのアルゴリズムの力を活用して、人間のデータに密接に似た結果を生み出すことができます。これらの最先端のモデル、例えば変分オートエンコーダ(VAE)や生成的対抗ネットワーク(GAN)などは、複雑なデータ分布を理解し、独自の文脈に関連する情報を提供する能力を持っており、広範な応用領域で貴重な存在となっています。生成的なAIのユースケースさて、さまざまなユースケースと生成的なAIが私たちの周りのすべてを再構築する方法について深く掘り下げましょう。芸術と創造性機械が音楽やアートを創造する能力により、生成的なAIは創造的な革命を引き起こしました。ミュージシャンやアーティストは、これらのモデルを使用して新しい表現方法を実験しています。たとえば、AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）音楽作曲システムでは、ディープラーニングが使用され、人間のミュージシャンに匹敵する古典音楽の作品を創造しています。自然言語処理（NLP）生成的なAIモデルは、自然言語処理におけるチャットボットやテキスト生成の改善に道を開きました。OpenAIが開発したGPT-3（Generative Pre-trained Transformer…

「大型言語モデル（LLM）のマスターに至る7つのステップ」

大型言語モデル（LLM）は、自然言語処理の新時代を開拓しましたでは、それについてもっと学びましょうこのガイドを使用して、大型言語モデルの基礎から始めて、7つの簡単なステップでLLMアプリを構築して展開する方法を学びましょう

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フォックスコンとNVIDIAが電気自動車革新を加速

NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏とHon Hai（Foxconn）の会長兼CEOであるYoung Liu氏は、継続的なパートナーシップの一環として、グローバル自動車市場向けの次世代のインテリジェント電気自動車（EV）プラットフォームの最新技術を発表しました。この最新の動きは、台湾で開催された第4回目のHon Hai Tech Dayで発表され、FoxconnはNVIDIA DRIVEソリューションの範囲内でEVのビジョンを実現するために協力しています。今日のNVIDIA DRIVE Orinから後続のDRIVE Thorまで。さらに、Foxconnは、NVIDIA DRIVE Hyperion 9プラットフォームを搭載した高度に自動化された自律型AI搭載EVの契約製造業者となります。これには、DRIVE Thorと最新のセンサーアーキテクチャが含まれます。卓越したパフォーマンスを持つ次世代EV 高度に自動化された完全自動運転車両の計算要件は非常に大きいものです。NVIDIAは、DRIVE Orinをグローバル自動車メーカー25社以上で使用される最も高度で最高性能のAIカーコンピュータを提供しています。 FoxconnはすでにDRIVE Orin搭載の電子制御ユニット（ECU）の一流メーカーであり、DRIVE Thorが利用可能になれば、DRIVE Thor搭載のECUも製造します。…

AIテクノロジーを使ってあなたの牛を見守る

Amazon Web Services (AWS)では、お客様に幅広い総合技術ソリューションを提供するだけでなく、お客様のビジネスプロセスを深く理解することも重要です。私たちは第三者の視点と客観的な判断力を持ち、お客様の価値命題を整理し、課題を収集し、適切な解決策を提案し、ビジネスの目標を体系的に達成するために、最も費用対効果の高い使いやすいプロトタイプを作成することをお手伝いしています。この手法をAWSでは「逆に働く」と呼んでいます。これは、技術やソリューションを一旦置いておき、お客様の期待する結果から出発し、その価値を確認し、最終的な解決策を実施する前に、逆の順序で何をするべきかを推論することを意味しています。実装フェーズでは、最小限の製品というコンセプトに従い、数週間以内に価値を生み出すプロトタイプを迅速に形成し、それをイテレーションしていくことも行っています。今日は、AWSとニューホープダイアリーがクラウド上にスマートファームを構築したケーススタディを見てみましょう。このブログ投稿から、AWSがスマートファームの構築にどのようなサポートを提供できるか、そしてAWS専門家と一緒にクラウド上でスマートファームアプリケーションを構築する方法について、深く理解することができます。プロジェクトの背景ミルクは栄養豊富な飲み物です。中国では国民の健康を考慮して、乳製品産業の発展を積極的に推進しています。ユーロモニターインターナショナルのデータによると、2020年に中国の乳製品の販売額は6385億元に達し、2025年には8100億元に達すると予測されます。また、過去14年間の年平均成長率も10％に達し、急速な発展を示しています。一方で、2022年時点では、中国の乳製品業界の収益の大部分はまだ液体ミルクから得られています。生乳の60％は液体ミルクとヨーグルトに使用され、さらに20％は液体ミルクの派生品であるミルクパウダーです。チーズやクリームなどの高度に加工された製品にはごくわずかしか使用されていません。液体ミルクは軽度に加工された製品であり、その生産量、品質、コストは生乳と密接に関連しています。これは、乳製品業界が高度に加工された製品の生産に集中し、新しい製品を創造し、より革新的なバイオテクノロジー研究を行うためには、まず生乳の生産と品質を改善し安定させる必要があることを意味します。乳製品業界のリーダーであるニューホープダイアリーは、牧場の運営効率を改善し、生乳の生産と品質を向上させる方法について考えてきました。ニューホープダイアリーは、AWSの第三者の視点と技術的な専門知識を活用して、乳製品業界のイノベーションを促進したいと考えています。ニューホープダイアリーのVP兼CIOである胡六桐氏のサポートと推進により、AWSのカスタマーチームは乳牛農場の運営と潜在的なイノベーションポイントを組織し始めました。乳牛農場の課題 AWSはクラウドテクノロジーの分野で専門家ですが、乳製品業界でのイノベーションを実施するには、乳製品の専門家からの専門的な助言が必要です。そのため、ニューホープダイアリーの生産技術センターの副所長である宋良榮氏、牧場の管理チーム、栄養士との数回にわたるインタビューを行い、農場が直面しているいくつかの問題と課題を把握しました。まずは予備牛の棚卸し牧場の乳牛は乳牛と予備牛の2種類に分かれています。乳牛は成熟し続けてミルクを生産しますが、予備牛はまだミルクを生産する年齢に達していません。大規模でVoAGIサイズの牧場では、予備牛に対してより大きな屋外活動エリアを提供して、より快適な成長環境を作ります。しかし、乳牛と予備牛の両方は牧場の資産であり、毎月棚卸しする必要があります。乳牛は毎日搾乳され、搾乳中は比較的動きが少ないため、棚卸し追跡は容易です。しかし、予備牛は開放的な空間にいて自由に動き回るため、棚卸しは不便です。棚卸しは数人の作業員が異なるエリアから予備牛を反復して数え、最終的に数を確認するプロセスです。このプロセスには数人の作業員が1〜2日を費やし、数の整合性が問題になることや、各牛が数えられたかについての不確実性が頻繁にあります。予備牛の棚卸しを迅速かつ正確に行う方法があれば、大幅な時間を節約することができます。次に、立ち往生牛の特定です現在、ほとんどの乳製品企業はホルスタインという品種を使用してミルクを生産しています。ホルスタインは私たちがよく知っている黒と白の牛です。しかし、同じ品種を使用しているにもかかわらず、異なる企業や牧場の間でミルクの生産量や品質には差があります。これは、乳牛の健康状態が直接ミルクの生産に影響を与えるためです。しかし、牛は人間のように自分自身で不快感を表現することができないため、獣医師が数千頭の牛に定期的に身体検査をすることは実用的ではありません。そのため、牛の健康状態を迅速に判断するためには、外部の指標を使用する必要があります。 AWSを使用したスマート牧場牛の健康の外部指標には、体条件スコアと跛行度が含まれます。体条件スコアは主に牛の体脂肪率と関連があり、長期的な指標です。一方、跛行は脚の問題や足の感染などによる短期的な指標であり、牛の気分、健康状態、乳生産に影響を与えます。また、成体のホルスタイン牛は500 kgを超える重さになることがあり、不安定な場合は足に重大な害を与える可能性があります。そのため、跛行が発生した場合には、可能な限り早期に獣医師が介入する必要があります。 2014年の研究によれば、中国の重度の跛行牛の割合は31％にもなることがあります。この研究以来状況が改善されている可能性もありますが、農場での獣医師の数は非常に限られているため、牛の定期的なモニタリングは困難です。跛行が検出されると、状況はしばしば深刻であり、治療は時間がかかり困難であり、乳生産は既に影響を受けています。…

「Databricks SQL Serverless + DBT のテストから学んだ５つの教訓」

ダウンロードやダッシュボードの生成など、ビッグデータプロジェクトの構築および運用をサポートするために、美容とファッションの分野で豊富な知識を持つ美容とファッションの専門家です

「このAIニュースレターはあなたが必要とするもの全てです #69」

Googleは、MicrosoftやAdobeといった企業に続き、彼らが提供するAIサービスの利用者を知的財産権侵害に関する訴訟から保護することに取り組むことを発表しました...

K-平均クラスタリングのためのワンストップショップ

K-Meansクラスタリングは、非監視学習アルゴリズムであり、私たちが似たようなデータポイントをクラスターにまとめるのを助けますこれらのクラスターは、

「リモートワーク技術の探究：トレンドとイノベーション」

「バーチャルオフィスやコラボレーションツールからワークスペースの未来、サイバーセキュリティ、AI自動化、働き方と生活のバランスの維持まで、リモートワーク技術の進化する風景を探求してみましょうリモートワークの未来を形作るトレンドを発見しましょう」

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RAGアプリケーションデザインにおける実用的な考慮事項

「RAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャは、LLMの入力長制限と知識切り上げの問題を効率的に克服することが証明されています現在のLLMテクニカルスタックでは、RAGが…」

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

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