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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです #56

今週、オープンソースとクローズドモデルの両方で、LLMの世界にいくつかの新しい競合他社が登場しました印象的な機能を持つにもかかわらず、LLaMAモデルの最初のバージョンにはライセンスの問題がありました...

Amazon SageMakerを使用して電子メールのスパム検出器を構築する

スパムメール、または迷惑メールとしても知られるものは、一度に多くのユーザーに送られ、しばしば詐欺、フィッシングコンテンツ、または謎めいたメッセージが含まれていますスパムメールは時には人間によって手動で送信されますが、ほとんどの場合、ボットを使用して送信されますスパムメールの例には、偽の広告、チェーンメール、なりすましメールなどがあります[…]

「ジェイソン・フラックスとともに会話型AI製品を本番環境に展開する」

この記事はもともと、MLOps Liveという対話型のQ&Aセッションのエピソードでしたこのセッションでは、MLプラクティショナーが他のMLプラクティショナーからの質問に答えることが目的です各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、今回のエピソードでは、Jason Falksさんと会話型AI製品を本番環境に展開することについて話しましたYouTubeでご覧いただけますまたは...

「機械学習モデルのログと管理のためのトップツール」

機械学習において、実験トラッキングはすべての実験メタデータを1つの場所（データベースまたはリポジトリ）に保存します。モデルのハイパーパラメータ、性能の測定値、実行ログ、モデルのアーティファクト、データのアーティファクトなど、すべてが含まれています。実験ログの実装方法はさまざまです。スプレッドシートは1つのオプションです（もはや使用されていません！）、またはテストの追跡にGitHubを使用することもできます。機械学習の実験を追跡することは常にMLの開発において重要なステップでしたが、以前は手間のかかる、遅くてエラーが発生しやすい手続きでした。近年、機械学習の実験管理とトラッキングのための現代的なソリューションの市場が発展し増加しました。現在、さまざまな選択肢があります。オープンソースまたはエンタープライズソリューション、スタンドアロンの実験トラッキングフレームワーク、エンドツーエンドのプラットフォームなど、適切なツールを必ず見つけることができます。 MLFlowのようなオープンソースのライブラリやフレームワークを利用するか、Weights & Biases、Cometなどのこれらの機能を備えたエンタープライズツールプラットフォームを購入することが、実験ログを行うための最も簡単な方法です。この記事では、データサイエンティストにとって非常に役立つ実験トラッキングツールをいくつか紹介しています。 MLFlow MLflowは、実験、再現性、デプロイメント、および中央モデルレジストリを含む機械学習ライフサイクルを管理するオープンソースプラットフォームです。複数の機械学習ライブラリからモデルを異なるプラットフォームに配布およびサービングする（MLflowモデルレジストリ）機能も提供しています。MLflowは現在、MLコードを再利用可能で再現可能な形式でパッケージングする機能（MLflowプロジェクト）、パラメータと結果を記録および比較するための実験のトラッキング機能（MLflowトラッキング）をサポートしています。さらに、モデルのバージョン管理、ステージ遷移、注釈など、MLflowモデルのライフサイクル全体を共同で管理するための中央モデルストアも提供しています。 Weights & Biases Weights & Biasesは、実験トラッキング、データセットのバージョン管理、およびモデルの管理により、より速くより優れたモデルを生成するためのMLOpsプラットフォームです。Weights & Biasesはプライベートインフラストラクチャにインストールすることも、クラウドで利用することもできます。 Comet Cometは、現在のインフラストラクチャとツールと連携してモデルを管理、可視化、最適化する機械学習プラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリックを自動的に追跡するために、スクリプトまたはノートブックに2行のコードを追加するだけで使用できます。 Cometは、ML実験の全ライフサイクルのためのプラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリック、予測、依存関係、システムメトリックを比較してモデルのパフォーマンスの違いを分析することができます。モデルはモデルレジストリに登録して、エンジニアリングへの簡単な引き継ぎが可能であり、トレーニングランからデプロイまでの完全な監査トレイルで使用中のモデルを把握することができます。 Arize AI Arize AIは、MLチームがプロダクションでより成功したAIを提供および維持するための機械学習可観測性プラットフォームです。Arizeの自動モデルモニタリングおよび可観測性プラットフォームにより、MLチームは問題が発生したときに問題を検出し、なぜ問題が発生したかをトラブルシューティングし、モデルのパフォーマンスを管理することができます。コンピュータビジョンおよび自然言語処理モデルの非構造化データの埋め込みを監視することで、チームは次にラベル付けするデータを予測的に特定し、プロダクションでの問題をトラブルシューティングすることもできます。ユーザーはArize.comで無料アカウントにサインアップできます。…

土木技術者からデータサイエンティストへのキャリア転換

はじめに土木技術者からデータサイエンティストへの転身は、個人的および職業的成長の可能性が非常に高い、刺激的で挑戦的な旅です。土木技術者は、問題解決の才覚と分析能力を持っており、データサイエンスのダイナミックな世界にシームレスに溶け込む強固な基盤を持っています。土木工学からデータサイエンスへの転身の旅を探求し、両分野の関連性を明らかにし、移行可能なスキルを特定し、必要なデータサイエンスのスキルを習得するためのガイダンスを提供しましょう。土木工学はデータサイエンスと関連していますか？土木工学とデータサイエンスは、異なる分野のように見えるかもしれませんが、関連性や重なりがあります。土木工学のスキルはデータサイエンスに応用されます。両分野のキーポイントは以下のとおりです：問題解決のアプローチ：両者は共に体系的で分析的な問題解決を必要とし、土木技術者の複雑さを分解する能力はデータサイエンスのタスクに補完されます。データ収集と分析：土木プロジェクトは膨大なデータセットを生成しますが、これはデータサイエンスがデータの収集と分析に頼っていることと類似しています。統計分析：土木技術者は構造の安全性に統計を使用しますが、これはデータサイエンスがパターン認識と予測のために使用していることと並行しています。数理モデリング：モデルの作成は土木工学とデータサイエンスの両方で一般的であり、振る舞いの予測とアルゴリズムの構築に使用されます。地理空間分析：土木技術者は地理空間データを使用しますが、データサイエンスはそれを空間的な洞察と予測に活用しています。データの可視化：両者は可視化技術を使用して結果を提示し、洞察を効果的に伝えます。リスク評価と意思決定：土木技術者はプロジェクトのリスクを評価しますが、データサイエンスはデータに基づいた意思決定と予測モデリングを提供します。持続可能なインフラストラクチャ：データサイエンスは、リソースの最適化や保守ニーズの予測により、持続可能なインフラストラクチャに貢献することができます。関連記事：2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップガイド類似点と移行可能なスキル土木工学とデータサイエンスの類似点を認識することで、プロフェッショナルはギャップを埋め、スムーズなキャリアの転換を実現することができます。以下に、両分野で共通のスキルを探求してみましょう：技術スキル土木技術者は、複雑なデータセットの解釈や統計分析、数理モデリング、データ操作の技術がデータサイエンスで重要です。彼らはMATLAB、Python、またはRなどの言語を使用してシミュレーションやデータ分析を行い、データサイエンスでの前処理、機械学習、データ可視化にも容易に転用できるスキルを持っています。彼らは大規模なデータセットの管理と処理に優れており、有意義な洞察を抽出する能力があります。これはデータサイエンスでのデータのクリーニング、変換、分析において重要なスキルセットです。領域知識土木技術者の建物、橋、交通ネットワークなどの物理システムに関する専門知識は、データサイエンスのインフラストラクチャのパフォーマンス、最適化、資産管理の分野と関連しています。環境に関する考慮事項の専門知識は、データサイエンスの環境データの分析、トレンド予測、リソース最適化において価値があります。ソフトスキル土木技術者の協力とプレゼンテーションのスキルは、非専門家向けに洞察を効果的に伝えるためにデータサイエンスで重要です。…

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

「Amazon SageMaker Studioを使用してAmazon RedshiftクラスターのクロスアカウントアクセスをVPCピアリングで構成する」

クラウドコンピューティングにより、計算能力とデータがより利用可能になったことで、機械学習（ML）は今やあらゆる産業に影響を与え、すべてのビジネスや産業の核となっていますAmazon SageMaker Studioは、ウェブベースの視覚的なインターフェースを持つ、初めての完全統合型ML開発環境（IDE）ですすべてのML開発を行うことができます[…]

「私のデータサイエンスキャリアの2年後に発見した、Jupyter Notebookの5つの裏技」

R、Python、Juliaのユーザーの間では人気があるにもかかわらず、Jupyterノートブックはほとんどの場合、その全ての機能を活用されていませんほとんどのユーザーは基本的なコマンド（コードの実行、コメント、保存など）を知っていますが、...

「トップAIコンテンツ生成ツール（2023年）」

人工知能（AI）のおかげで、文章の作成方法は大きく変わりました。多くの人々がAIコンテンツジェネレーターを使用しています。なぜなら、高品質のコンテンツを迅速かつ効果的に生成することができるからです。以下は、現在利用可能な最高の人工知能コンテンツジェネレーターのいくつかです。 Jasper Jasperは、ブランド固有のコンテンツを生成するための生成AIプラットフォームです。ソーシャルネットワークのアカウントから製品の説明まで、さまざまなコンテンツカテゴリーのテンプレートが50以上含まれています。ユーザーは、テンプレートを選択し、タイトル、トーン、説明などの必要なデータを入力し、出力パラメーターを変更し、生成ボタンをクリックするだけでコンテンツを作成することができます。 Rytr Rytrは人気のあるAIライティングアシスタントです。ユースケースを選択し、コンテキスト情報を提供するだけで、Rytrが自動的に文章を作成します。数秒で、ブログからメールまで、人気のあるトーンと言語で魅力的でユニークな効果の高い文章を自動的に作成することができます。 Copysmith Copysmithは、タグライン、製品の説明、広告用の短い文章を生成するためのAIコンテンツジェネレーターです。Copysmithはユースケースに基づいてコンテンツを生成します。ユーザーはフレーズを自動的に編集、改善、または延長することができます。大量のコンテンツを生成することもできます。 Frase Frase AIの助けを借りて、ユーザーは迅速にキーワードのリサーチを行い、高品質のSEOコンテンツを作成し、最適化することができます。組み込まれた最適化機能により、SEOに基づいたキーワードの提案が行われ、記事のランキング向上がサポートされます。AIライティングツールを使用すると、ユーザーはいくつかのフレーズを作成し、それらを段落に展開するか、テンプレートに基づいて自動的に本文を生成することができます。 Copy.ai Copy.aiは、多言語でメール、広告、ソーシャルメディア投稿などのコンテンツを生成できるAIベースのコンテンツジェネレーターです。インスタグラムのキャプション、リスト記事、または冷たいメールなどの要件に合わせたテンプレートを選択して使用すると、コンテンツが生成されます。プロプランでは、すべての機能と無制限の単語を含むため、月額36ドルがかかりますが、一部の制限付きの機能を備えた無料で使用することもできます。 Articoolo Articooloは人工知能を活用したコンテンツジェネレーターで、数分で任意のトピックの記事を生成することができます。2〜5語で問題を適切に述べることができれば、システムはユーザーが選択したほとんどのトピックについての記事（最大500語）を生成することができます。 Article Forge Article Forgeは人気のあるAIコンテンツジェネレータープラットフォームです。Article Forgeは、最新の人工知能と深層学習を使用して、ボタンを押すだけで100％オリジナルでSEO最適化された長文記事を作成します。キーワード、記事の長さ、追加の指示やカスタマイズをArticle Forgeシステムに入力すると、60秒で記事が生成されます。 Kafkai Kafkaiは、オリジナルでSEOに対応したコンテンツの生成を支援するAIライターアシスタントです。ソーシャルメディア投稿、ウェブサイトのテキスト、ブログ記事に最適です。Kafkaiは英語で書かれますが、記事をオランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、スウェーデン語に翻訳することもできます。Kafkaiは3つのモードで動作します。最初の2つは、ニッチな記事を生成するために独自に訓練されたモデルを使用し、3つ目は特定のニッチに特化していない一般的なライターです。 Scalenut Scalenutは、長いブログ記事を作成するための優れたAIライティングツールです。トピックの選択やキーワード戦略から執筆まで、コンテンツ作成のすべての段階で役立ちます。Scalenutを使用して記事を生成するには、コンテンツに関連するキーワードを挿入するためにSubject…

「人工知能AIを搭載したトップのChrome拡張機能」

AI技術の進歩により、機械が代わりに文章を作成するというアイデアは、科学小説から現実に移りました。現在では、いくつかのインターネットツールやアプリが、メールからブログ記事まで、あらゆるものを即座に生成することができます。多くのツールは、Google Chromeブラウザの拡張機能としても機能し、サーフィンや執筆をする場所やタイミングを問わずに利用することができます。すでに180,000以上のChrome拡張機能がブラウザで利用可能であり、アップデートごとに多くの拡張機能が開発されています。Chromeストアで最高の拡張機能は、人工知能を使用しているものです。さまざまな作業に大いに役立つ、人工知能を活用したChrome拡張機能の選りすぐりをご覧ください！ Criminal IP: AIベースのフィッシングリンクチェッカーこれは無料の拡張機能であり、AIを使用してリアルタイムにスキャンし、5つのカテゴリに分類します。安全、低、中程度、危険、重大。これにより、フィッシング、ランサムウェア、マルウェア、詐欺から保護されます。悪意のあるリンクを即座にブロックする「スキャムブロック」機能と、リンクの安全性を確認する「このリンクを事前チェック」オプションも提供しています。さらに、隠されたフィッシング試みを検出し、セキュリティの脆弱性を評価する「アドバンスドモード」もあります。 Grammarly Grammarlyは、自然言語処理技術を利用して、訪れているすべてのプラットフォームやブラウザのページでサポートを提供します。このプラグインを使用すると、文章のトーンを修正したり、文章が文法的に正しいことを確認したりすることができます。 HyperWrite HyperWriteは、ライティングのアイデアを生成するためのパーソナルライティングヘルパーであり、ライターの作業を大幅に簡素化します。このプラグインは、テキストの内容に基づいて文を完成させるための適切な単語やフレーズの提案を行います。HyperWriteは、ライティング支援機能に加えて、テキストから画像を生成するセクションも作成しました。 Otter.ai 会議やチャット、ビデオ会話の転写に最適な拡張機能は、otter.aiです。この拡張機能は、AIを搭載した機械学習システムを使用して、任意のビデオ、カンファレンスコール、会議を即座に転写します。機械はさらにこの転写を編集し、完璧な文章を作成し、各スピーカーの素材を分割します。 AnyPicker AnyPickerは、ウェブページからデータを抽出するための理想的なツールです。AIパターン識別エンジンを利用して、アドオンはページのコンテンツを分析し、読みやすく変換します。この技術は、競合他社のウェブサイトを監視し、彼らの戦術、SEO、さらにはデータマイニングについて把握するのに重要です。 ContentBot ContentBotは、Grammarlyに類似したAIライティング支援プラグインです。この拡張機能は、コンテンツライターであり、SEOのエキスパートでもあり、ブログの読者数を増やすために優れたコンテンツを作成します。プログラムはブログ記事、広告コピー、ソーシャルメディアの更新を作成することができます。 Seamless.ai ビジネスの見込み客を獲得するための連絡先の編集、整理、管理には多くの作業が必要です。Seamless.aiは、ソーシャルネットワークプロファイルからメールやその他の連絡先情報を抽出するのに最適な無料アプリケーションです。 Atomic AI Atomic…

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