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「GPT-4 8つのモデルを1つに統合、秘密が明かされる」

「GPT4は競争を避けるためにモデルを秘密にしていましたが、今はその秘密が明らかになっています！」

Artificial Intelligence

「14/8から20/8までの週のトップ重要なコンピュータビジョン」

コンピュータビジョンは、機械が視覚的な世界を解釈し理解するための人工知能の一分野であり、画期的な研究と技術革新により急速に進化しています...

「全てのOECDおよびG20加盟国において、インドがAIスキルと人材で1位にランクされました」

技術の絶え間ない進化の中で、一つのスキルが輝く存在となりました。それが人工知能（AI）です。インドはその膨大な技術労働力を活かし、AIスキル競争のリードを取っています。この国のテックに精通した専門家たちはAIを受け入れ、自身のキャリアを再構築し、産業全体にイノベーションをもたらしています。ソフトウェアとサービス業協会（Nasscom）の報告書によると、インドはAI領域でのリーダーシップを発揮しています。この国は、すべてのOECDとG20の国の中でAIスキルの普及率とAI人材の集中度でトップのランキングを獲得しています。この記事では、インドがどのようにAIの領域でこの高みを達成し、その仕事の景観について語っています。また読む：サム・オルトマン氏とナレンドラ・モディ首相の重要な会談：インドのAIの未来を描くインドのAIリーダーシップ：ランキングと認識 Nasscomの報告書は、AIの統合への取り組みを示しています。さらに、インドはAI科学論文の世界ランキングで5位を獲得し、AI研究への貢献を強調しています。インドはG20とOECD諸国の中でAIスキル浸透率が最も高く、3.09という指標を示しています。これは、他の国々と比べて、インドのテック人材がAIスキルを持っている可能性が3倍高いことを示しています。大きな上昇：インドのAIスキルのブーム AIが主流になるという話題がスキルの向上の波を引き起こしました。LinkedInプラットフォームでは、2016年1月以来、インド人が自分のプロフィールにAIスキルを追加する数が驚異的に14倍増加しました。この急増は、職業の場でAIの重要性が増していることを強調しています。インドはテックのパワーハウスであり、47万人のテックに精通した労働力を持っています。それにもかかわらず、その大規模なテック人材プールにもかかわらず、インドはAIの専門家の不足という問題に直面しています。AIスキルの需要が急増しており、それはAIがさまざまなセクターで変革の力を持っていることを示しています。また読む：G20向けのAIベースのポータルを提案するインド：中小企業にとってのゲームチェンジャー需要と供給のジレンマ：インドのAI人材の探求インドはAIとデータサイエンスに従事している専門家416,000人を誇っていますが、今後数年間で213,000人の専門家のギャップが広がると予想されています。世界経済フォーラムによると、インドの雇用の景色が22%変化するという予測は、新興のAIの役割の重要性を一層強調しています。企業はAIの専門家を確保するためにあらゆる手段を講じています。生成的なAIの役割に対する求人は1年間で50%増加し、これらのポジションへの求職は驚異的な12,300%増加しました。AIの人材需要は否応なく存在し、企業はこれらの専門家を引き付け、確保するために相当な報酬を提供する意思があります。また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を立ち上げ、インドのAIスタートアップエコシステムを力強くサポートギャップを埋める：インドのAIの進化 2022年8月時点で、インドのデータサイエンスとAIの専門家の需要は629,000人であり、人材基盤は416,000人に達しました。この大規模な人材プールにもかかわらず、国内には51%の需要と供給のギャップがあります。このギャップは、アメリカなどの主要な経済国と比べてはるかに低いですが、それでも重要です。インドのAIの雇用の景色は、MLエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクト、DevOpsエンジニアという5つの主要な役割で占められています。これらの役割は、全国のAIの求人の73%を占めています。インドは160万人以上のデジタル人材プールを持ち、グローバルな人材ハブとして台頭しています。また読む：インドと海外でのAIエンジニアの給与[2023年版] 地域の違い：インド全国のAIの給与インドのシリコンバレーとも呼ばれるバンガロールは、機械学習（ML）の専門家の給与が最も高いです。一方、チェンナイの平均ML給与は全国平均の5%を下回っています。この違いは、AIの報酬における地域のニュアンスを示しています。さまざまなAIの役割には異なる報酬パッケージが付いています。機械学習エンジニア、データアナリスト、AI研究者は需要が高く、印象的な給与を得ています。コンピュータビジョンエンジニア、AIプロダクトマネージャー、AIコンサルタントも需要と報酬が増加しています。国境を越えて：AIの専門家のグローバルな機会インドの国境を超えて、AIの専門家は世界的に高い給与を受け取っています。NetflixのAIに特化したプロダクトマネージャーなどの役職は、6桁を超える報酬を提供しており、AIの専門知識への世界的な需要を示しています。Amazon、Google、ゴールドマン・サックスなどのテックジャイアントは、AIとMLの専門家に大きな投資をする意欲があります。また読む:…

「データパイプラインにおけるデータ契約の役割」

データ契約とは何ですか？データ契約は、システム内でデータがどのように構造化され、処理されるべきかを定義する契約またはルールの集まりです。これは組織内の異なる部分やさまざまなソフトウェアコンポーネント間の重要なコミュニケーションツールとして機能します。異なる組織間または単一の会社内での管理や意図したデータの使用を指します。データ契約の主な目的は、データがシステムの異なるバージョンやコンポーネント間で一貫性があり、互換性があることを保証することです。データ契約には次のものが含まれます – 利用規約: 開発、テスト、または展開などの目的でデータを使用する方法の説明。サービスレベル契約（SLA）: SLAはデータの配信品質を説明し、稼働時間、エラー率、可用性などを含む場合があります。ビジネス契約が製品の供給業者と消費者間の責任を明示するように、データ契約はデータ製品の品質、利用可能性、信頼性を確立し、保証します。データ契約に含めるべきメタデータは何ですか？スキーマ: スキーマはデータ処理と分析に関する有用な情報を提供します。データソースは進化し、製造業者はスキーマの変更を検出し、対応できるようにする必要があります。消費者は古いスキーマでデータを処理できる必要があります。セマンティクス: セマンティクスは各ビジネスドメインのルールを捉えます。これには、ビジネスがライフサイクル内のさまざまなステージに移行する方法、お互いとの関係などが含まれます。スキーマと同様に、セマンティクスも時間の経過とともに進化する場合があります。サービスレベル契約（SLA）: SLAはデータ製品のデータの可用性と新鮮さを指定します。データプラクティショナーが効果的にデータ消費パイプラインを設計するのに役立ちます。SLAには、最大の予想遅延、新しいデータがデータ製品に期待される時期などのコミットメント、平均障害間隔、平均回復時間などのメトリックが含まれます。データ契約の重要性は何ですか？データ契約の主な利点は、データスキーマの異なるバージョン間での互換性と一貫性を確保する役割です。具体的には、データ契約には以下の利点があります：互換性の保証: データ契約がデータの構造とルールを定義するため、異なるコンポーネントやシステムバージョンによって生成および消費されるデータが互換性を保つことが保証されます。この予防的なアプローチにより、スキーマの進化中のデータ処理の複雑さが最小限に抑えられます。一貫性の強制: データ契約はデータ表現の一貫性を強制します。すべての製造業者と消費者が同じスキーマに従うことを求め、データの正確性を促進し、システムの信頼性を高めます。バージョン管理: データ契約はバージョン管理と追跡が可能です。この機能により、データスキーマへの変更を構造化して管理することができ、スキーマの進化を円滑に進めるために貴重なものとなります。…

「データサイエンティストプロフェッショナル証明書試験の合格法」

「認定プロセスに関する洞察を得て、資格試験に合格するための専門家のヒントを得る」

Career Advice

ウェブデータ駆動型製品をスケーリングする際に知っておくべきこと

データ駆動型の製品をスケーリングすることは、ビジネスの成長に役立ちますが、特定の専門知識が必要ですこの記事では、スケーリングの仕組みと、それを行う際に注意すべきことについて学ぶことができます

Data Engineering

「大規模なモデルの時代のプログラマー」

大規模モデルは開発者のプロセスを完全に変えましたこれを読んだ後、AIGCが開発効率を向上させる方法について、まったく新しい視点を持つでしょう

「ダークウェブを照らす」

「ダークウェブがどのように運営され続けているのか、そしてなぜ法執行機関がそれをすぐに閉鎖しないのか」

SaneBoxのレビュー：メールを整理して生産性を向上させる

このSaneBoxのレビューでは、AIを活用した最高のメール管理ソフトウェアの機能と利点を探求し、受信トレイを最適化します

「このAI論文は、すべての科学分野をカバーする学術データを含む26億以上のトリプルを持つ包括的なRDFデータセットを紹介しています」

最近の研究について追いつくことは、科学論文の増加によりますます困難になっています。たとえば、2022年だけでも800万以上の科学論文が記録されました。研究者は、検索インターフェースから推薦システムまで、著者や機関などの関連する知的実体を調査するためにさまざまな技術を使用しています。RDF知識グラフ（KG）として基礎となる学術データをモデル化することは、効率的な方法の1つです。これにより、標準化、可視化、およびリンクデータリソースとの相互リンクが容易になります。その結果、学術KGは、文書中心の学術資料をリンク化および自動化可能な知識構造に変換するために不可欠です。しかし、既存の学術KGには次のいずれかの制限があります：あらゆる科目の包括的な作品リストがめったに含まれていないこと。コンピュータサイエンスなど特定の分野のみをカバーしていること。更新頻度が低く、多くの研究やビジネスモデルが時代遅れになっていること。使用制限が頻繁にあること。これらの基準を満たしていても、RDFのようなW3Cの標準に準拠していないこと。これらの問題は、科学的KGの普及を阻害しています。例えば、Microsoft Academic Graph（MAKG）のRDF派生物であるMicrosoft Academic Knowledge Graph（MAKG）は、2021年に終了したため更新できません。革新的なOpenAlexデータセットは、このギャップを埋めることを目指しています。ただし、OpenAlexのデータはLinked Data Principlesに準拠せず、RDFでアクセスできません。そのため、OpenAlexはKGとは見なされず、意味的な問い合わせ、アプリケーションの統合、および新しいリソースへの接続が困難です。最初の外観では、科学的論文に関する学術情報をWikidataに組み込み、WikiCiteムーブメントを支援するための簡単な方法のように思えるかもしれませんが、特定のスキーマ以外にも、データ量が既に非常に大量であるため、Wikidata Query ServiceのBlazegraphトリプルストアは容量制限に達し、統合がブロックされます。本研究では、Karlsruhe Institute of TechnologyおよびMetaphacts GmbHの研究者が、学術の景観全体に関する非常に大規模なRDFデータセット「SemOpenAlex」を紹介しています。SemOpenAlexには、すべての学術分野から2億4900万以上の論文と260億以上の意味トリプルが含まれています。それは包括的なオントロジーに基づいて構築され、Wikidata、Wikipedia、およびMAKGを含む他のLODソースを参照しています。彼らはSemOpenAlexのインテグレーションを容易にするためにパブリックなSPARQLインターフェースを提供しています。さらに、データベース内のエンティティとその意味的な関係についてリアルタイムで情報を取得するための高度な意味検索インターフェースも提供しており、共著者の表示や著者の重要な概念の表示など、データベースに直接含まれているのではなく、意味的な推論によって導き出された情報も表示します。彼らはまた、大規模なデータ分析を容易にするためのRDFデータスナップショットも提供しています。SemOpenAlexの規模と統合される科学論文の増加により、彼らはAWSを利用したパイプラインを作成し、完全なサービスの中断なしに定期的にSemOpenAlexを更新しています。さらに、彼らはSemOpenAlexのダウンストリームアプリケーションで使用するための最先端の知識グラフエンティティ埋め込みをトレーニングしています。彼らは可能な限り既存のオントロジーを使用することで、FAIRの原則に準拠したシステムの相互運用性を保証し、SemOpenAlexをLinked…

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