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JAXを使用してRL環境をベクトル化・並列化する：光の速さでのQ学習⚡

前回の話では、グリッドワールドのコンテキストで、特にQ学習に焦点を当て、時間差学習を紹介しましたこの実装は、デモンストレーションの目的を果たすために役立ちましたが、...

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

イントロダクション COVID-19の間、ホスピタリティ産業は売上の大幅な減少を経験しました。したがって、人々がより多く旅行する中でも、顧客の獲得は課題であり続けます。我々はこの問題に対処するためにMLツールを開発し、適切な価格設定を行い、宿泊率を向上させ、ホテルの収益を増やすためのフィッティングルームを提供します。ホテルのデータセットを使用して、正しい部屋の価格を選択し、宿泊率を増加させ、ホテルの収益を増やすAIツールを構築します。学習目標ホテルの部屋の適切な価格設定の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。ホテルの予約データを使用したマップと視覚化プロットの作成。データサイエンスで使用されるホテルの予約データ分析の現実世界への応用。 Pythonプログラミング言語を使用したホテルの予約データ分析の実施。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。ホテルルーム価格データセットとは何ですか？ホテルの予約データセットには、ホテルタイプ、成人の人数、滞在時間、特別な要件など、異なる情報源からのデータが含まれています。これらの値は、ホテルの部屋の価格予測やホテルの収益の増加に役立ちます。ホテルルーム価格分析とは何ですか？ホテルの部屋の価格分析では、データセットのパターンやトレンドを分析します。この情報を使用して、価格設定や運営に関する意思決定を行います。これらの要素はいくつかの要因に依存します。季節性：繁忙期（祝日など）において、部屋の価格は著しく上昇します。需要：イベントの祝賀やスポーツイベントなど、需要が高まると部屋の価格も上昇します。競争：近くのホテルの価格がホテルの部屋の価格に大きく影響を与えます。エリア内のホテルの数が多いほど、部屋の価格は低くなります。設備：プール、スパ、ジムなどの設備があるホテルは、これらの施設に対してより高い料金を請求します。場所：中心地のホテルは、郊外のホテルと比べて高い料金を請求することがあります。適切なホテルの部屋の価格設定の重要性…

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

「ゲームを一段と盛り上げる：スタートアップのスポーツビジョンAIが世界中にアスレチックを放送」

Pixellotは、ビジョンAIによって得点を稼いでおり、各国の視聴者にリアルタイムのスポーツ放送と分析を提供する組織にとって容易になりました。テルアビブ近郊に拠点を置くNVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムのメンバーであるこの会社は、スポーツイベントのキャプチャ、ストリーミング、分析を自動化するAIパワードプラットフォームを提供しています。それは、バスケットボールやサッカーだけでなく、ラグビーやハンドボールなど、約20種類のさまざまなスポーツのファン、コーチ、プレイヤーにゲームを提供し、その分析を70以上の国の30,000以上の会場から提供しています。米国では、Pixellotはストリーミングおよびオンデマンドのハイスクールスポーツを提供するリーダーであるNFHSネットワークとのパートナーシップを通じて、毎年100万試合以上の放送を実施しています。 NFHSネットワーク、MLBなどの放送パートナーを通じて、Pixellotはジャージー番号ごとのショットチャートやヒートマップを使ったプロの分析、試合後の詳細な分析、ハイライトを提供します。これにより、学校やプロのアスリートがムーブを研究し、ゲームのレベルアップを図るために特に役立ちます。また、ユーザーにはビューフレームの操作や独自のハイライトの作成など、インタラクティブな体験も可能です。最近、南アフリカのケープタウンに拠点を置くSuperSport Schoolsは、Pixellotプラットフォームを活用して、全国に学生のスポーツを放送するアプリを展開しました。南アフリカでは、1,500以上の高校がスポーツ活動に参加しています。「私たちの目標は、AIと自動化の助けを借りて、スポーツの報道を民主化することです」とPixellotのマーケティングを担当しているYossi Tarablusは語ります。Pixellotは、新進気鋭のスタートアップの一員であるNVIDIA Inceptionプログラムのメンバーです。「エッジAIのためのNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用することで、Pixellotは強力なテクノロジーを提供し、世界最遠隔地にもスポーツの放送と分析をもたらします。」 Pixellotの動作原理 Tarablusによれば、ピーク時のスポーツシーズンには、月間約20万試合がPixellotプラットフォームを通じて全世界で放送されています。 NVIDIA Jetsonによってパワードされた軽量のPixellotカメラは、ゲームや試合、さらに練習の高品質なビデオをキャプチャし、リアルタイムで高精細な映像をオーバーレイされたスコアボード、ライブスタッツ、解説などを通じてアプリを介してユーザーにライブストリーミングします。このプラットフォームは、カメラオペレータをシミュレートする自動ビューフレームを作成し、NVIDIA RTXのレイトレーシング技術を使用して映像を最適化し、シーンの照明を補正します。さらに、このプラットフォームは、スポーツの収益化と視聴者へのアクセス性向上を支援し、オーバー・ザ・トップ（OTT）ストリーミングを可能にします。OTTストリーミングとは、従来のケーブルや衛星テレビプロバイダーを必要とせず、インターネットを介して直接ストリーミングを行うものです。すべてのカメラセットアップにおいて、このMetropolisメンバーは、AIパワードのビデオストリーミング分析のためのNVIDIA DeepStreamソフトウェア開発キットを実行しています。また、高性能なディープラーニング推論には、NVIDIA TensorRT SDKに頼っています。 Pixellotの共同創設者で最高技術責任者のGal Ozは、「NVIDIA…

ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

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「時間差学習と探索の重要性：図解ガイド」

最近、強化学習（RL）アルゴリズムは、タンパク質の折りたたみやドローンレースの超人レベルの到達、さらには統合などの研究課題を解決することで、注目を集めています

「Matplotlibのマスタリング：データ可視化の包括的なガイド」

こんにちは、データ愛好家👋 データはビジュアライゼーションを通じてより理解しやすくなることを知っていますそれは洞察を得るのに役立つだけでなく、ビジュアライゼーションはクライアントに洞察を説明するのも簡単にします...

「データ資産のポートフォリオを構築および管理する方法」

「データ資産（または製品）−特定のユースケースのために簡単に利用できる準備済みのデータまたは情報のセット−は、データ管理の世界で話題です特定のユースケースを特定し、構築し、...」

「アメリカのトップ10のデータサイエンススタートアップ企業」

データサイエンスは有望な分野として浮上しています。人間社会を革新する能力の理論的な予測を超えて、数多くのスタートアップがその莫大な潜在能力を示すために進出してきました。この記事では、アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップを紹介しています。アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップスタートアップ名資金調達額年数検索の成長 Logz.Io $121.9M (シリーズE) 9 ピーク Featurespace $107.9M (助成金) 15 ピーク Zencity $51.2M (シリーズ未定) 8 急増 ComplyAdvantage $108.2M (シリーズC)…

「ExcelでのPython：これがデータサイエンスを永遠に変える」

「ExcelでPythonコードを実行してデータを分析し、機械学習モデルを構築し、可視化を作成することができます」

Python

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