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「モダンデータウェアハウス」というテーマ

この物語では、他のデータプラットフォームアーキテクチャタイプと比較して、モダンなデータウェアハウスソリューション（DWH）の利点を明らかにしてみようと思います私はDWHが最も...

「2024年に使用するためのトップ10のリアルタイムデータベース」

導入現代アプリケーションのダイナミックな世界において、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時の更新を維持するために重要です。大量のデータを扱うために設計されたこれらのデータベースは、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、2024年に影響を与えるであろうトップ10のリアルタイムデータベースについて詳しく説明します。リアルタイムデータベースの理解リアルタイムデータベースは即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期の遅延が発生する従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースはすべての接続されたデバイスやアプリケーションにデータ変更の迅速な反映を保証します。これにより、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、モニタリングのニーズを持つアプリケーションに適しています。現代アプリケーションにおけるリアルタイムデータベースの重要性リアルタイムデータベースの重要性は、即時のデータ更新と同期の需要により、現代のアプリケーションで増大しています。メッセージングアプリから共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムアナリティクスダッシュボードまで、これらのデータベースはスムーズなデータ管理と瞬時のコミュニケーションの基盤となります。データ同期の遅延を解消することにより、リアルタイムデータベースはユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、効率的かつデータに基づく意思決定を可能にします。トップ10のリアルタイムデータベース以下は、2024年に使用するトップ10のリアルタイムデータベースのリストです。 1. Firebase リアルタイムデータベース Firebase リアルタイムデータベースはクラウドホスト型のNoSQLデータベースであり、開発者がデータをリアルタイムに保存および同期できるようにします。JSONデータモデルの使用は、開発プロセスに柔軟性と簡便さをもたらします。Firebaseプラットフォームの重要なコンポーネントとして、ウェブとモバイルの両方のアプリケーションを作成するための強力なツールキットに貢献します。機能と利点 Firebase リアルタイムデータベースの優れた機能の1つは、データ変更があった場合にすべての接続されたデバイスで瞬時の更新が保証されるリアルタイム同期です。これにより、ユーザーは常に最新の情報を得ることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供し、インターネットに接続していない状況でもデータにアクセスおよび変更を行うことができます。Firebase リアルタイムデータベースは堅牢なセキュリティルールを取り入れており、機密データへの不正アクセスからデータを保護します。ユースケースと例 Firebase リアルタイムデータベースは、チャットアプリ、共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を要求するアプリケーションで広く使用されています。例えば、Firebase リアルタイムデータベースを活用したメッセージングアプリは、すべての参加者に迅速にメッセージを配信し、シームレスかつリアルタイムのコミュニケーション体験を作り出します。こちらから入手できます: https://firebase.google.com/ 2.…

「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」

『ELS+ Stream Tool』

ELS+は、企業がデータから有益な洞察を抽出し、意思決定を改善し、パフォーマンスを向上させるためのAIパワードアナリティクスツールです

「2024年に探索する必要のある10の最高のGPU」

イントロダクション人工知能（AI）、機械学習（ML）、深層学習（DL）の時代において、驚異的な計算リソースの需要は最高潮に達しています。このデジタル革命は私たちを未知の領域に駆り立て、データ駆動の洞察がイノベーションの鍵となる時代へと導いています。しかし、これらのフロンティアを開拓するためには、私たちの高まる野望に対応できるツールが必要です。魅惑的なクラウドGPUの世界へようこそ。これらのグラフィックス処理ユニット（GPU）は、単なる計算リソースに留まらず、限りないパワーのエンジンです。クラウドGPUは、重い前払いのハードウェア投資なしに、超コンピューティング能力を利用する非凡な能力をユーザーに提供します。このガイドは、主要なクラウドプロバイダーを舞台に、その強みや隠れた魅力を明らかにし、AI/ML/DLの旅をサポートします。最高のGPUの概要プロバイダー GPUオプション価格無料ティア特徴最適な用途 Amazon Web Services（AWS） T4、G4ad（Radeon Pro V520）オンデマンド＆スポットインスタンスはい（制限付き）多様なGPUオプション、広範なエコシステム大企業、高要求のワークロード Microsoft Azure T4、A100、V620、M60、MI25…

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

開発者と企業は、Gemini Proで構築する時です

「ジェミニプロは、開発者や企業がAIアプリケーションを構築するために利用可能です」

「2024年のデータサイエンティストにとってのトップ26のデータサイエンスツール」

イントロダクションデータサイエンスの分野は急速に進化しており、最新かつ最もパワフルなツールを活用することで、常に最先端に立つことが求められます。2024年には、プログラミング、ビッグデータ、AI、可視化など、データサイエンティストの業務のさまざまな側面に対応した選択肢が豊富に存在します。この記事では、2024年のデータサイエンスの領域を形作っているトップ26のデータサイエンスツールについて探っていきます。データサイエンティストのためのトップ26のツールプログラミング言語によるツール 1. Python Pythonは、そのシンプルさ、多様性、豊富なライブラリエコシステムのため、データサイエンティストにとって必須の言語です。主な特徴：豊富なライブラリサポート（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。広範なコミュニティと強力な開発者サポート。 2. R Rは統計プログラミング言語であり、データ分析と可視化に使用され、頑健な統計パッケージで知られています。主な特徴：包括的な統計ライブラリ。優れたデータ可視化機能。 3. Jupyter Notebook Jupyter Notebookは対話型のコンピューティング環境であり、データサイエンティストがライブコード、数式、可視化、ナラティブテキストを含むドキュメントを作成し共有することができます。主な特徴：複数の言語（Python、R、Julia）のサポート。インタラクティブで使いやすい。…

マイクロソフトがアメリカの労働組合と手を結び、AI労働力に関する議論に参加します

Microsoftは最近、労働組合アメリカ連邦労働総評議会（AFL-CIO）と包括的な対話を開始するために、人工知能（AI）が労働力に与える影響に関して重要な連携を結びました。この戦略的パートナーシップは、AIの変革的な影響を理解し、適応し、規制することを目指しており、これらの進展における労働者の重要な役割を認識しています。重要性の認識米国ワシントン州レドモンドに本社を置くMicrosoftは、AFL-CIO傘下の60の労働組合と協力し、合計1250万人の労働者を代表しています。AFL-CIOのリズ・シューラー会長は、この連携の歴史的性格を強調し、AIおよび関連技術の開発、展開、規制における労働者の貢献を認識する重要な役割を明確にしました。協力的な情報共有連携は、主に労働組合リーダーとのオープンな対話と詳細な情報共有に重点を置いています。目的は、労働力が変化する環境に適応するために、AI技術のトレンドに常に精通し、十分に情報を得ることです。Microsoftの取り組みは、AI技術の持続的な発展において労働者の視点と専門知識を取り入れることまでを含んでいます。労働者組織のための枠組みこのパートナーシップの重要な要素は、将来の労働者組合組織のための中立な枠組みを提供する合意です。Microsoftのプレスリリースに述べられているように、この枠組みは従業員の団結権を尊重し、組合に参加する権利を組織化することに専念しています。また、急速な技術変化の中で労働者を支援する労使関係の構築と、労働組合に関する集団交渉協定の交渉も目指しています。労働者の懸念と願望への対応 AIの普及が雇用の安定性について懸念を引き起こす時代において、このパートナーシップの目標には、労働者および学生に対するAI教育も含まれています。協力的な取り組みは、共同政策作成とスキル向上にも広がります。MicrosoftとAFL-CIOは、AIが労働者の仕事を強化する潜在能力を持つと同時に、そのエージェンシーと責任を低下させるのではなく、仕事を補完するために利用された場合に労働者の仕事を向上させる可能性を認識しています。その他の関連記事：マイクロソフトのシニアデータサイエンティストの成功ストーリー私たちの意見マイクロソフトとAFL-CIOとのこの画期的な協力は、労働力におけるAIの課題に積極的に取り組むアプローチを象徴しています。労働組合リーダーを積極的に関与させることにより、この取り組みはAIが国の労働者に奉仕することを目指しています。マイクロソフトの労働組合リーダーや労働者のAI機能に関するトレーニングへの取り組み、従業員の組合加入をよりアクセスしやすくすることは、賞賛に値する先例を示しています。公共政策の形成に重点を置くこの連携は、責任あるAIの統合に対する専念をさらに証明しています。他のテクノロジージャイアントが組織労働に対して異なるスタンスを取る中、マイクロソフトの協力的なアプローチは際立っています。AFL-CIOのリズ・シューラー会長が適切に述べたように、テクノロジー利用の第一線に立つ人々を巻き込むことは、単に論理的なだけでなく、本質的に重要なことです。この歴史的な連携は、ただ現在の懸念に対処するだけでなく、責任ある包括的なAIの導入の先例を産業全体に打ち立てています。

メタAIは、オープンで創造的なAIモデルを使って倫理的に建設するために、パープルラマをコミュニティの支援として発表しました

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.34.25-AM-1024×710.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-12-at-12.34.25-AM-150×150.png”/>データの増加、モデルサイズ、自己回帰言語モデリングのための計算能力の向上により、対話型AIエージェントは過去数年で驚くべき進化を遂げました。チャットボットは、自然言語処理、推論、ツールの習熟度など、多くの有用なスキルで知られる大規模な言語モデル（LLM）を使用することがよくあります。これらの新しいアプリケーションは、潜在的な危険を軽減するために徹底的なテストと慎重な展開が必要です。したがって、生成AIによって動作する製品には、ポリシーに違反する高リスクなコンテンツの生成を防ぐための保護策を実装することが推奨されます。さらに、アドバーサリアルな入力やモデルのジェイルブレイクの試みを防ぐためにも、これらはLlama 2 Responsible Use Guideなどのリソースで確認できます。オンラインのコンテンツを管理するためのツールを探している場合、Perspective API1、OpenAI Content Moderation API2、およびAzure Content Safety API3はすべて良い出発点です。ただし、これらのオンラインモデレーション技術は、入出力のガードレールとして使用した場合にはいくつかの理由で失敗します。最初の問題は、ユーザーとAIエージェントの危険性を区別する方法が現在存在しないことです。結局のところ、ユーザーは情報や援助を求めますが、AIエージェントはそれを提供する可能性が高いです。さらに、すべてのツールは設定されたポリシーを強制するため、ユーザーはツールを新しいポリシーに合わせて変更できません。第三に、個々のユースケースに合わせて微調整することは不可能です。最後に、すべての既存のツールは控えめな伝統的なトランスフォーマーモデルに基づいています。より強力なLLMと比較すると、これは彼らのポテンシャルを大幅に制限します。新しいメタ研究は、会話型AIエージェントのプロンプトとレスポンスの潜在的な危険を分類するための入出力保護ツールを明らかにします。これにより、LLMを基にしたモデレーションが可能となり、この分野でのニーズを満たします。彼らの分類ベースのデータは、ロジスティック回帰に基づく入出力保護モデルであるLlama Guardをファインチューニングするために使用されます。 Llama Guardは関連する分類ベースをモデルの入力として受け取り、指示義務を適用します。ユーザーは、ゼロショットまたはフューショットのプロンプティングを使用してモデルの入力を個別のユーズケースに適した分類ベースでカスタマイズすることができます。推論時間では、複数のファインチューニングされた分類ベースの中から選択し、適切にLlama Guardを適用することができます。彼らは、LLMの出力（AIモデルからの応答）とヒューマンリクエスト（LLMへの入力）のラベリングに異なるガイドラインを提案しています。したがって、ユーザーとエージェントの責任の意味差をLlama Guardが捉えることができます。 LLMモデルがコマンドに従うという能力を利用することで、彼らはたった1つのモデルでこれを実現することができます。彼らはまた、Purple Llamaを発表しました。将来的には、これはリソースと評価をまとめたプロジェクトとなり、オープンで創造的なAIモデルを倫理的に構築するためのコミュニティを支援します。サイバーセキュリティと入出力保護ツールおよび評価は、最初のリリースの一部となり、さらに多くのツールが追加されます。彼らは業界で初めてのLLMのための包括的なサイバーセキュリティ安全評価を提供しています。これらのガイドラインは、セキュリティの専門家と共同で開発され、業界の推奨事項や基準（CWEやMITRE ATT&CKなど）に基づいています。この最初のリリースでは、ホワイトハウスが責任あるAIの創造を約束した中で、以下のような危険を緩和するのに役立つリソースを提供することを目指しています。<ul><li>LLMサイバーセキュリティの脅威を数量化するためのメトリック。</li><li>安全でないコード提案の普及を評価するためのツール。</li><li>LLMをより安全に書き換えることやサイバー攻撃の実行を助けるための手段。</li></ul>これらのツールにより、LLMが安全でないAI生成コードを提案する頻度を減らすことによって、サイバー攻撃者へのLLMの有用性が低下すると予想されます。彼らの研究では、LLMが安全でないコードを提案したり、悪意のあるリクエストを受け入れたりする場合に、深刻なサイバーセキュリティの懸念があることがわかっています。 LLMへのすべての入力と出力は、Llama…

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