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「Langchainの使い方：ステップバイステップガイド」

LangChain（ラングチェーン）は、プログラマーが大きな言語モデルを使用してアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。LangChainの使用方法について詳しく見ていきましょう。ステップ1：セットアップ LangChainを始める前に、適切に構成された開発環境があることを確認してください。PythonまたはJavaScriptなどの必要な依存関係をインストールしてください。LangChainは両方の言語に対応しており、開発者に柔軟性を提供します。 pip install langchain conda install langchain -c conda-forge ステップ2： LLM（Language Models） LangChainを効果的に使用するためには、モデルプロバイダーやデータストア、APIなどのさまざまなコンポーネントと統合することがしばしば必要です。ここでは、LangChainをOpenAIのモデルAPIと統合します。また、Hugging Faceを使用しても同様に行うことができます。 !pip install openaiimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_OPENAI_TOKEN" from langchain.llms…

この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

“` イギリスの様々な大学の研究者たちは、豊富なデータセットを用いて、総合的な胸部X線異常検出のためのオープンソース人工知能（AI）システム「X-Raydar」を開発しました。このシステムは、6つのイギリスの病院のデータセットを利用し、ニューラルネットワーク「X-Raydar」と自由なテキストレポートの画像から一般的な胸部X線所見を分類するための「X-Raydar-NLP」を活用しています。このデータセットは、13年間にわたる2,513,546件の胸部X線検査と1,940,508件の有用な自由テキストの放射線学的レポートを含んでいます。カスタムトレーニングされた自然言語処理（NLP）アルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、レポートから抽出された37の所見のタクソノミーを使用して、胸部X線をラベル付けしました。AIアルゴリズムは、3つの後ろ向きのデータセットで評価され、さまざまな臨床的に重要な所見に対して、歴史的な臨床放射線学家のレポーターと同等のパフォーマンスを示しました。 X-Raydarは、自動ラベル付けセットで0.919の平均AUC、コンセンサスセットで0.864の平均AUC、MIMIC-CXRテストで0.842の平均AUCを達成しました。特筆すべきは、X-Raydarが、コンセンサスセットの37の所見のうち27個で歴史的なレポーターよりも優れた結果を示し、9個で同等性を示し、1個の所見で劣っており、平均的な改善率は13.3%であることです。このシステムのパフォーマンスは、気胸、実質膨満、および実質の腫瘤または結節を含む重要な所見において、訓練を受けた放射線学者と一致しました。この開発には、８つの解剖学的領域と非解剖学的構造をカバーする放射学的タクソノミーが含まれており、総合的なラベリングを可能にしています。NLPアルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、23,230件の手動で注釈付けされたレポートで訓練され、ラベルを抽出しました。コンピュータビジョンアルゴリズムである「X-Raydar」は、InceptionV3を特徴抽出に使用し、カスタム損失関数とクラスの重み付け係数を使用して最適な結果を達成しました。テストには、専門の放射線学者によって注釈付けされた1,427の画像で構成されるコンセンサスセット、自動ラベル付けセット（n=103,328）、独立したデータセットであるMIMIC-CXR（n=252,374）が使用されました。X-Raydar-NLPは、自由テキストのレポートで臨床的に関連のある所見を良好に検出し、平均感度が0.921、特異度が0.994でした。X-Raydarは、コンセンサスセット全所見における平均AUCが0.864であり、重要な急性および非急性所見に対して強力なパフォーマンスを示しました。研究者はまた、オンラインのツールを開発し、リアルタイムの胸部X線解釈のためにAIモデルに一般の公開アクセスを可能にしました。X-Raydarオンラインポータルは、DICOM画像をアップロードして自動前処理と分類を行うことができます。さらに、研究者はトレーニングされたネットワークアーキテクチャをオープンソース化し、さらなる研究や適応のための基礎モデルを提供しました。研究者は、総合的な胸部X線異常検出のためのAIシステム「X-Raydar」を成功裏に開発・評価しました。このシステムは、歴史的な放射線学者レポーターと同等のパフォーマンスを示し、研究コミュニティに無償で提供され、放射線学のAIアプリケーションの進歩に貢献しています。 “`

スタンフォードの研究者たちはPLATOを発表しました：知識グラフに拡張された正則化を用いた高次元、低サンプルの機械学習の過適合に取り組むための斬新なAIアプローチ

ナレッジグラフ（KG）は、ノードとエッジとして情報を格納するグラフベースのデータベースです。一方、マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）は、機械学習で使用されるニューラルネットワークの一種です。MLPは、複数の層に配置された相互接続されたノードで構成されています。各ノードは前の層からの入力を受け取り、次の層に出力を送信します。スタンフォード大学の研究者たちは、KGを活用して補助的なドメイン情報を提供するための新しい機械学習モデルであるPLATOを紹介しました。 PLATOは、KG内の類似したノードがMLPの最初の層の重みベクトルを持つことを保証する帰納的なバイアスを導入することで、MLPを正則化します。この方法は、多くの次元を持つ表形式のデータセットを含むタブラーデータがサンプルよりも多い場合に機械学習モデルが助けが必要な課題に対処します。 PLATOは、特徴の数よりもデータサンプルの数が遥かに多い表形式のデータセットの未開拓シナリオに対処し、NODEやタブラートランスフォーマーなどの他の深層タブラーモデル、およびPCAやLASSOなどの従来のアプローチと異なり、正則化のためのKGを導入します。グラフ正則化方法とは異なり、PLATOはKG内の特徴ノードと非特徴ノードを組み合わせています。これにより、KGを事前情報として異なる表形式のデータセットでの予測に対してMLPモデルの重みを推定します。機械学習モデルはデータ豊富な環境で優れたパフォーマンスを発揮することが多い一方で、特徴の数がサンプルの数を大幅に上回る表形式のデータセットでは支援が必要です。この差異は特に科学データセットにおいて顕著であり、モデルのパフォーマンスが制限されます。既存の表形式の深層学習手法は主に例が特徴よりも多いシナリオに焦点を当てており、特徴がサンプルよりも多いローデータ領域では従来の統計手法が主流です。これを解決するために、MLPを正則化するための補助KGを活用するPLATOは、高次元の特徴と限られたモデルを持つデータセットにおけるディープラーニングを可能にし、優れたパフォーマンスを発揮します。補助KGを活用することで、PLATOは各入力特徴をKGノードと関連付け、ノードの類似性に基づいてMLPの最初の層の重みベクトルを推定します。この手法は、メッセージパッシングの複数のラウンドを用いて特徴の埋め込みを洗練します。PLATOはKG内の浅いノード埋め込み手法（TransE、DistMult、ComplEx）において一貫したパフォーマンスを示す消失実験を行います。この革新的な手法は、データに乏しい表形式の設定におけるディープラーニングモデルの改善の可能性を提供します。高次元の特徴と限られたサンプルを持つ表形式のデータに対するPLATOは、6つのデータセット全体で13の最先端ベースラインを最大10.19％上回ります。パフォーマンスの評価は、モデルごとに500の設定でランダムサーチを行い、予測値と実際の値のピアソン相関の平均と標準偏差を報告して行われます。結果は、PLATOの効果を裏付け、データに乏しい状況での堅牢なパフォーマンスを達成するための補助KGの活用を示しています。多様なベースラインに対する比較分析は、PLATOの優位性を明確にし、表形式のデータセットの予測の向上における有効性を立証しています。まとめると、以下のポイントで研究内容を要約することができます： PLATOは表形式のデータのためのディープラーニングフレームワークです。各入力特徴は補助KG内のノードに似ています。 PLATOはMLPを制御し、高次元の特徴と限られたサンプルを持つ表形式のデータで堅牢なパフォーマンスを達成します。このフレームワークは、KGノードの類似性に基づいて重みベクトルを推定し、類似の入力特徴は類似の重みベクトルを共有するという帰納的なバイアスを捉えます。 PLATOは6つのデータセットで13のベースラインを最大10.19％上回ります。補助KGの使用は、データが乏しい状況でのパフォーマンス向上を示します。

カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、深層学習を用いた降水マッピングに取り組み、空間および時間の分解能向上に向けて進化させました

気候変動のため、特に激しい降水イベントがより頻繁に起こると予想されています。洪水や地滑りなどの多くの自然災害は、激しい降水が直接原因です。気候予測に基づいたモデルが頻繁に使用されます。既存の気候モデルは、非常に変動の大きい大気現象を正確に表現する能力を向上させる必要があります。研究者は、平均気温が上昇することにより、激しい降水イベントがさらに増えると予想しています。カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、人工知能（AI）の力を活用して、グローバル気候モデルによって生成された降水マップの精度を高めました。研究者は、このモデルでは降水フィールドの時間分解能を1時間から10分に短縮し、空間分解能を32から2キロメートルに増加させたことを強調しています。彼らは、高分解能が将来の激しい局地的な降水イベントとそれに続く自然災害を予測するために必要であると述べています。この手法は、AIの一形態である生成的対抗ネットワーク（GAN）を応用することを含みます。このGANは、高分解能のレーダー降水データを用いてトレーニングされ、より高い空間および時間分解能で現実的な降水フィールドを学習し模倣することが可能です。既存のグローバル気候モデルは、降水変動を正確に捉えるために必要な細部の詳細が欠けたグリッドを使用しています。また、高分解能の降水マップを生成するためには、従来のモデルでは計算コストが高く、空間または時間の制約が生じます。研究者によれば、これが生成的対抗ネットワーク（GAN）を開発する理由であり、高分解能のレーダー降水フィールドを使用してトレーニングされたAIベースの生成的ニューラルネットワークです。この方法では、荒く解像度の低いデータからGANが現実的な降水フィールドを生成し、その時間的な順序を決定する方法を学習します。三線補間と古典的な畳み込みニューラルネットワークと比較して、生成モデルは解像度依存の極値分布を高い技術力で再構成します。雨量が15ミリリットル毎時を超える場合の高い分数スキルスコア（0.6）と低い相対バイアス（3.35％）が示されました。研究者によれば、彼らのアプローチはさまざまな可能な降水フィールドのアンサンブルを生成します。これは重要ですが、粗く解像された降水フィールドごとに物理的に可能な高解像度の解決策が多数存在します。彼らはこの方法でシミュレートされた降水イベントのより高い解像度は、2021年にアール川の洪水を引き起こした気象条件の影響を2度暖かい世界でより良く推定することを可能にすると説明しています。結論として、このモデルは降水を予測するためのグローバル気候モデルの精度を向上させる解決策を提供します。この進歩はより正確な気候予測に貢献します。変化する気候の中で極端な天候イベントの影響をよりよく理解し、準備するための潜在力を持っています。

「UnbodyとAppsmithを使って、10分でGoogle Meet AIアシスタントアプリを作る方法」

「ほぼコードなしで、Google Meetのビデオ録画を処理し、メモを作成し、アクションアイテムをキャプチャするAIのミーティングアシスタントアプリを開発する方法を学びましょう」

ルーシッドドリーマー：インターバルスコアマッチングを介した高品位のテキストから3D生成

最近のテキストから3DジェネレーティブAIフレームワークの進歩は、生成モデルにおける重要な節目を示していますこれらは、数多くの現実世界のシナリオで3Dアセットを作成する新たな可能性を開拓していますデジタル3Dアセットは現在、私たちのデジタル存在において不可欠な場所を占めており、複雑な環境やオブジェクトとの包括的な視覚化や対話を可能にしています

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「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

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「Langchainの使い方：ステップバイステップガイド」

この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

スタンフォードの研究者たちはPLATOを発表しました：知識グラフに拡張された正則化を用いた高次元、低サンプルの機械学習の過適合に取り組むための斬新なAIアプローチ

カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、深層学習を用いた降水マッピングに取り組み、空間および時間の分解能向上に向けて進化させました

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ミストラルAIの最新のエキスパート（MoE）8x7Bモデル

「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

LLMの理論的思考力を向上させるための方法：コードの連鎖を促進する解明

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