Search Results 9

VoAGIニュース、9月20日：ExcelでのPython：これがデータサイエンスを永遠に変えるでしょう•新しいVoAGI調査！

Python in Excel これがデータサイエンスを永遠に変えるでしょう • VoAGI調査データサイエンスの支出とトレンドに関して同僚とベンチマークを行う • 最大限の生産性を実現するための5つの最高のAIツール • さらにたくさんの情報があります!

NEWS

「なぜあなたの上司がODSC West 2023にあなたを求めるのか、その9つの理由」

「カンファレンスは新しいスキルを身につけるための素晴らしい方法であり、遠く離れた同僚とつながるための手段でもあり、新しい洞察を得るための手段であり、もちろん楽しむための手段でもありますさらに、カンファレンスに参加することは、あなただけでなく、会社全体にも利益をもたらすことができます以下に、なぜあなたの上司がそうすることを望むかの理由の一部を示します...」

ODSC West

GoogleのAI研究者がMADLAD-400を紹介：419の言語をカバーする2.8TトークンWebドメインデータセット

自然言語処理（NLP）の常に進化する分野では、機械翻訳や言語モデルの開発は主に英語などの豊富なトレーニングデータセットの利用可能性によって推進されてきました。しかし、研究者や実践者にとって重要な課題の一つは、より一般的に話されていない言語のための多様で高品質なトレーニングデータの必要性です。この制約は、世界中のさまざまな言語コミュニティにおけるNLP技術の進展を阻害しています。この問題に着目し、独自の研究チームが解決策を創出するために立ち上がり、それがMADLAD-400の誕生に繋がりました。 MADLAD-400の重要性を理解するためには、現在の多言語NLPデータセットの状況を先に検討する必要があります。研究者は長い間、多くのソースからウェブスクレイピングされたデータを機械翻訳や言語モデルのトレーニングに利用してきました。この手法はオンラインコンテンツが豊富な言語に対しては驚異的な結果を生み出しましたが、一般的でない言語に対しては不十分です。 MADLAD-400の研究チームは、この従来の手法の制約を認識しました。彼らはウェブスクレイピングだけに頼らないことの重要性を理解していました。代わりに、419の言語で広範な手動のコンテンツ監査を行うことで、MADLAD-400の作成に取り組みました。監査プロセスは容易なものではありませんでした。研究チームは、さまざまな言語に堪能な個人の専門知識を必要とし、言語の枠組みを超えてデータの品質を慎重に検査し評価しました。このハンズオンアプローチにより、データセットは最高品質基準を満たすことが保証されました。研究者たちはまた、監査プロセスを詳細に文書化しました。この透明性は、データセットの利用者にとって貴重であり、データ品質を保証するために取られた手順に対する洞察を提供します。この文書は、科学研究における再現性の重要な原則を守るためのガイドと基盤となります。手動の監査に加えて、研究チームはデータ品質をさらに向上させるためのフィルターやチェックを開発しました。著作権物、ヘイトスピーチ、個人情報などの問題のあるコンテンツを特定し対処しました。このデータクリーニングへの積極的なアプローチにより、望ましくないコンテンツがデータセットに含まれるリスクが最小限に抑えられ、研究者たちは自信を持って取り組むことができます。さらに、MADLAD-400は、研究チームの包括的な取り組みを示すものです。これは、多様な言語を網羅し、NLP研究でしばしば代表されない言語コミュニティに声を与えるものです。MADLAD-400は、メインストリームを超えた言語を含むことにより、包括的で公正なNLP技術の開発の道を開きます。 MADLAD-400の作成とキュレーションはそれ自体で印象的な成果ですが、このデータセットの真の価値はその実用的な応用にあります。研究チームは、MADLAD-400の効果を示すために広範な実験を行いました。その結果は明確です。MADLAD-400は、さまざまな言語にわたって翻訳の品質を大幅に向上させ、機械翻訳の分野を進化させる可能性を示しています。このデータセットは、言語の壁を超え、言語の分断を取り除き、コミュニケーションを促進するモデルのトレーニングに堅固な基盤を提供します。総じて、MADLAD-400は、多言語自然言語処理における画期的な成果です。入念なキュレーションと包括性への取り組みにより、このデータセットは重要な課題に対応し、研究者や実践者に言語の多様性を受け入れる力を与えます。これは、言語技術がグローバルな観客に対応する未来に向けた進歩の兆しとなります。

VoAGIニュース、9月13日：5つのステップでSQLを始める • データサイエンスにおけるデータベース入門

「5つのステップでSQLを始める • データサイエンスにおけるデータベースの紹介 • Time 100 AI 最も影響力のあるもの？」

NEWS

「PhysObjectsに会いましょう：一般的な家庭用品の36.9K個のクラウドソーシングと417K個の自動物理的概念アノテーションを含むオブジェクト中心のデータセット」

現実世界では、情報はしばしばテキスト、画像、または動画の組み合わせによって伝えられます。この情報を効果的に理解し、対話するためには、AIシステムは両方のモダリティを処理できる必要があります。ビジュアル言語モデルは、自然言語理解とコンピュータビジョンの間のギャップを埋め、より包括的な世界の理解を可能にします。これらのモデルは、テキストとビジュアル要素を組み込んだ豊かで文脈に即した説明、ストーリー、または説明を生成することができます。これは、マーケティング、エンターテイメント、教育など、さまざまな目的のコンテンツを作成するために役立ちます。ビジュアル言語モデルの主なタスクには、ビジュアルクエスチョンアンサリングと画像キャプションがあります。ビジュアルクエスチョンアンサリングでは、AIモデルに画像とその画像に関するテキストベースの質問が提示されます。モデルはまずコンピュータビジョンの技術を使用して画像の内容を理解し、NLPを使用してテキストの質問を処理します。回答は理想的には画像の内容を反映し、質問に含まれる特定のクエリに対応する必要があります。一方、画像キャプションでは、画像の内容を説明する記述的なテキストキャプションや文を自動生成することが含まれます。現在のビジュアル言語モデルは、一般的なオブジェクトの物質の種類や壊れやすさなどの物理的な概念を捉えることを改善する必要があります。これにより、物体の物理的な推論を必要とするロボットの識別タスクが非常に困難になります。この問題を解決するために、スタンフォード大学、プリンストン大学、Google DeepMindの研究者らはPhysObjectsを提案しています。これは、一般的な家庭用品の36.9Kのクラウドソースおよび417Kの自動物理的概念アノテーションのオブジェクト中心のデータセットです。クラウドソースのアノテーションは、分散グループの個人を使用して大量のデータを収集し、ラベル付けする方法です。彼らは、PhysObjectsでファインチューンされたVLMが物理的な推論能力を大幅に向上させることを示しました。物理的に基礎づけられたVLMは、保持データセットの例において予測精度が向上しています。彼らはこの物理的に基礎づけられたVLMをLLMベースのロボットプランナーと組み合わせてその利点をテストしました。LLMはシーン内のオブジェクトの物理的な概念についてVLMにクエリを行います。研究者は、EgoObjectsデータセットを画像ソースとして使用しました。これは、PhysObjectsを構築する際に公開された最大の実オブジェクト中心のデータセットでした。リアルな家庭の配置のビデオで構成されているため、家庭用ロボティクスのトレーニングに関連しています。平均して、117,424枚の画像、225,466個のオブジェクト、4,203個のオブジェクトインスタンスIDが含まれています。彼らの結果は、物理的に基礎づけられたVLMを使用しないベースラインと比較して、物理的な推論を必要とするタスクの計画パフォーマンスが向上したことを示しています。彼らの今後の研究では、幾何学的な推論や社会的な推論など、物理的な推論を超えて拡大する予定です。彼らの手法とデータセットは、VLMを用いたより洗練された推論のための第一歩です。

4/9から10/9までの週のためのトップ重要なコンピュータビジョンの論文

「コンピュータビジョンは、機械に視覚世界を解釈し理解させる人工知能の分野であり、画期的な研究と技術の進展により急速に進化しています…」

「AIシステムへの9つの一般的な攻撃のタイプ」

「敵対的な攻撃からデータの汚染まで、一般的なAIシステム攻撃を探索し、信頼性のある未来のためにAIを保護する方法を学びましょう」

「2023年9月のベストデータ抽出ツール10選」

現代のデジタル時代では、データはしばしば石油に喩えられますそれは、精製されることでイノベーションを推進し、業務を効率化し、意思決定プロセスを支える貴重な資源ですしかし、データを分析して実践的な洞察に変換する前に、まず多種多様なプラットフォーム、アプリケーション、システムから効果的にデータを入手し抽出する必要があります

best of

ContentStudio レビュー：ソーシャルメディアにおける最高のAIツール？（2023年9月）

「ContentStudioがあなたのビジネスに最適なソーシャルメディア管理プラットフォームかどうか疑問に思っていますか？詳細なContentStudioレビューを読んで、それを知ることができます！」

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

Learn more about Search Results 9 - Page 4