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ランダムフォレストにおける変数の重要性

ランダムフォレストと一般化（特に、一般化ランダムフォレスト（GRF）と分布ランダムフォレスト（DRF））は、強力で使いやすい機械学習手法であるため、…

「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

時には、ただ機能するストレージが必要ですCephを使用して、Kubernetesクラスタで無限にスケーリング可能な複製ストレージを取得する方法を学びましょう！確実に動作することを確認するために、ノードを破壊しましょう💥

LLM幻覚を軽減する方法

AIの幻覚は、訓練データの欠陥と過度の複雑さから生じます幻覚を減らすための研究に基づく戦略を発見しましょう

紹介統計分析とは、定量的なデータを用いて傾向、パターン、関係を調査することを意味します。科学者、政府、企業、その他の組織が使用する重要な研究ツールです。妥当な結果を得るためには、研究プロセスの開始時点から統計分析の計画が必要です。仮説を具体化し、研究デザイン、サンプルサイズ、サンプリング手法について決定する必要があります。統計分析の全体的なプロセスを説明するガイドは有益です。そのため、このステップバイステップのガイドは、分析の理解を容易にするために選ばれました。統計分析の知識をアップデートするために、このガイドを参照してスタートしてください。統計分析とは何ですか？統計分析は、データを収集し、統計や他のデータ分析手法を使用して傾向、パターン、洞察を特定するプロセスです。専門家は生データを取り、変数間の関係を見つけます。これらの専門家は新しい科学的発見、コミュニティの健康向上、ビジネスの意思決定に責任を持っています。統計分析の手順は何ですか？統計分析には五つの重要なステップが必要です。以下にこれらのステップについて説明します。ステップ1：仮説を記述し、研究デザインを計画する研究プロセスのステップ1では、仮説を記述し、研究デザインを計画することに焦点を当てます。仮説は、研究での変数間の関係についての明確な主張や予測です。これらの記述は、研究をガイドし、データの収集と分析のための方向性を設定します。このプロセスには、トピックに関する既存の知識と、研究で解決したいギャップを特定するための文献レビューが含まれます。研究者は研究デザインを計画し、研究の全体的な戦略を決定します。これには、研究が実験的、観察的、断面的、または縦断的に行われるかに関する決定が含まれます。研究者は、このフェーズで変数を特定し、データの収集と分析のための方法を選択します。倫理的な考慮と実際的な制約も考慮されます。よく構築された研究デザインは、研究結果の妥当性と信頼性に不可欠です。このステップでは、データ収集に関連したデータが仮説検証に適していることを保証するための以下のステップが示されます。このステップは、研究者が調査の範囲と方法論を定義するために、研究に構造化された体系的なアプローチを提供します。ステップ2：データの収集このステップでは、研究プロセスが計画から実行に移り、研究者がサンプルからデータを収集します。研究結果と意味のある関連性を確保するために、サンプルを注意深く選択する必要があります。データ収集方法は、研究デザインによって異なります。調査、実験、インタビュー、観察などがあります。研究者はバイアスを最小限に抑え、データの信頼性と妥当性を向上させます。サンプルの代表性は、正確な結論を導くために重要です。ランダムサンプリングや他の体系的な方法を使用して公平な代表性を確保することが良くあります。研究者は収集したデータを注意深く記録し整理し、その後の分析を容易にします。ステップ2の間、データの品質に注意を払います。このステップの正常な実施は、研究プロセスにおける次の段階で信頼性のある結果を生み出すために重要です。ステップ3：記述統計によるデータの要約ステップ3では、記述統計を用いてデータを要約するプロセスが行われます。このステップは、データセットの主要な特徴を理解するために重要です。記述統計には、平均、中央値、モード、範囲、標準偏差などの測定値が含まれます。このステップの主な目標は、生データを簡素化し、明確な概要を提供することです。記述統計は、収集した情報を有意義なパターンや傾向に変換します。これらの要約統計は、研究者が傾向を特定し、データの変動性を評価し、特筆すべき問題を認識するのに役立ちます。記述統計を用いることで、研究者はデータの重要な特徴を聴衆に伝えることができます。この要約は、後続の統計分析の基盤となり、仮説検証や母集団パラメータの推定についての情報を提供します。このステップの成功により、データセットの解釈性が向上します。ステップ4：推測統計による仮説の検証または推定ステップ4では、収集したデータに基づいて仮説を検証したり推定したりするための推測統計手法を適用します。このステップは、サンプルが抽出されたより広範な母集団について有意義な結論を導くための主要な役割を果たします。研究者は、仮説と研究デザインの性質に応じてさまざまな統計テストを使用します。一般的な技術には、t検定、ANOVA、回帰分析などがあります。研究の目的と変数の特性によって、適切なテストの選択が決定されます。このステップでは、確率、信頼区間、p値を計算して、研究結果の統計的有意性を評価します。研究者は、仮説および研究目的との関連で結果を解釈します。統計的有意性は、結果が本物であるか、偶然に発生した可能性があるかを示します。推論統計の結果は、研究者が仮説を受け入れるか拒否するかを指針とし、調査対象のプロセスの全体的な理解に貢献します。ステップ4の成功した実行は、データから意味のある洞察を得て意思決定に役立つために不可欠です。…

Statistical Analysis

「日本のショーが救助活動の未来としてロボットの一端を提供する」

「Japan Mobility Show」は、国の高齢化人口や労働力不足の問題に対処するのに役立つロボット技術を紹介しました

マシンラーニングの革命：光フォトニックアクセラレータでの3D処理の活用による高度な並列処理とエッジコンピューティングの互換性の実現

技術の進歩と機械学習の台頭により、データのボリュームは増加しています。世界のデータ生産は2020年には64.2ゼタバイトに達し、2025年までに181.0ゼタバイトに達すると予想されています。物理科学、コンピュータ科学、医学科学、音声認識、コンピュータビジョン、自然言語処理などは、この技術が大きな応用を持つ分野です。大規模なデータセットはハードウェアシステムに著しい計算要求を課します。現代のAIジョブに必要な処理能力が現在倍増する速度は非常に速く、平均して3.5ヶ月ごとに起こっています。この拡大に追いつくためには、ハードウェア容量を3.5ヶ月ごとに4倍する必要があります。このような技術が処理できるデータの次元性を向上させることが提案されています。2次元データを処理するために空間と波長の多重化が使用されてきましたが、3次元処理のハードウェア実装が必要です。そのため、オックスフォード大学、ミュンスター大学、ハイデルベルク大学、エクセター大学の研究者が、3次元（3D）データを処理するための光電子ハードウェアを開発しました。このブレークスルーにより、人工知能（AI）活動のデータ処理の並列性が大幅に改善されました。研究者は、光通信の並列化を増加させるために、無線周波数変調を使用し、データにさらなるレイヤーを追加しました。これは、波長多重化を利用し、空間に広がる非揮発性メモリを組み込むことで実現できました。空間と波長の変動だけを利用する手法と比較して、科学者たちはこのシステムで良好な並列性を達成し、100を達成し2つの次元を改善しました。研究チームは、多次元処理により、光フォトニックマトリックスベクトル乗算チップの処理能力をさらに向上させました。データを符号化するために多くの無線周波数を使用するこの改善は、高次元処理として知られ、これまでの成果を超えるレベルの並列性をもたらします。研究チームは、革新的なギアを使用して実世界の設定で心臓病患者の急死のリスクを検査することで、心電図で急死の可能性を93.5％の成功率で正しく特定することに成功しました。同時に100の心電図を分析しました。研究者はまた、このアプローチが最新の電子プロセッサを上回る可能性があると主張しました。入力と出力がわずかに増加しても、このスケーラビリティは計算密度とエネルギー効率の大幅な100倍の向上につながる可能性があります。

「研究者たちが量子エレクトロニクスの切り替えを簡素化する」

「量子効果を電気的に利用することによって、実用化までの距離が縮まります」

オープンソースベクターデータベースの正直な比較

「それぞれのデータベースの使用例、主要な機能、性能メトリックス、サポートされているプログラミング言語などを探求し、包括的かつ偏りのない概要を提供します」

language models

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。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。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

お楽しみはいかがですか？データサイエンスのトリックの時間です

私たちは、TDSでは詳細なガイドが好きですが、データサイエンティストが日常的な仕事で直面する特定の課題や痛点に焦点を当てた投稿も大切にしています

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