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「人工知能AIを搭載したトップのChrome拡張機能」

AI技術の進歩により、機械が代わりに文章を作成するというアイデアは、科学小説から現実に移りました。現在では、いくつかのインターネットツールやアプリが、メールからブログ記事まで、あらゆるものを即座に生成することができます。多くのツールは、Google Chromeブラウザの拡張機能としても機能し、サーフィンや執筆をする場所やタイミングを問わずに利用することができます。すでに180,000以上のChrome拡張機能がブラウザで利用可能であり、アップデートごとに多くの拡張機能が開発されています。Chromeストアで最高の拡張機能は、人工知能を使用しているものです。さまざまな作業に大いに役立つ、人工知能を活用したChrome拡張機能の選りすぐりをご覧ください！ Criminal IP: AIベースのフィッシングリンクチェッカーこれは無料の拡張機能であり、AIを使用してリアルタイムにスキャンし、5つのカテゴリに分類します。安全、低、中程度、危険、重大。これにより、フィッシング、ランサムウェア、マルウェア、詐欺から保護されます。悪意のあるリンクを即座にブロックする「スキャムブロック」機能と、リンクの安全性を確認する「このリンクを事前チェック」オプションも提供しています。さらに、隠されたフィッシング試みを検出し、セキュリティの脆弱性を評価する「アドバンスドモード」もあります。 Grammarly Grammarlyは、自然言語処理技術を利用して、訪れているすべてのプラットフォームやブラウザのページでサポートを提供します。このプラグインを使用すると、文章のトーンを修正したり、文章が文法的に正しいことを確認したりすることができます。 HyperWrite HyperWriteは、ライティングのアイデアを生成するためのパーソナルライティングヘルパーであり、ライターの作業を大幅に簡素化します。このプラグインは、テキストの内容に基づいて文を完成させるための適切な単語やフレーズの提案を行います。HyperWriteは、ライティング支援機能に加えて、テキストから画像を生成するセクションも作成しました。 Otter.ai 会議やチャット、ビデオ会話の転写に最適な拡張機能は、otter.aiです。この拡張機能は、AIを搭載した機械学習システムを使用して、任意のビデオ、カンファレンスコール、会議を即座に転写します。機械はさらにこの転写を編集し、完璧な文章を作成し、各スピーカーの素材を分割します。 AnyPicker AnyPickerは、ウェブページからデータを抽出するための理想的なツールです。AIパターン識別エンジンを利用して、アドオンはページのコンテンツを分析し、読みやすく変換します。この技術は、競合他社のウェブサイトを監視し、彼らの戦術、SEO、さらにはデータマイニングについて把握するのに重要です。 ContentBot ContentBotは、Grammarlyに類似したAIライティング支援プラグインです。この拡張機能は、コンテンツライターであり、SEOのエキスパートでもあり、ブログの読者数を増やすために優れたコンテンツを作成します。プログラムはブログ記事、広告コピー、ソーシャルメディアの更新を作成することができます。 Seamless.ai ビジネスの見込み客を獲得するための連絡先の編集、整理、管理には多くの作業が必要です。Seamless.aiは、ソーシャルネットワークプロファイルからメールやその他の連絡先情報を抽出するのに最適な無料アプリケーションです。 Atomic AI Atomic…

スコルテックとAIRIの研究者は、ニューラルネットワークを使用してドメイン間の最適なデータ転送のための新しいアルゴリズムを開発しました

大規模OT（Optimum Transport）とWasserstein GAN（Generative Adversarial Networks）の出現以降、機械学習ではニューラルネットワークを使用して最適輸送（OT）の問題を解決することが増えてきました。OTプランは最近、実際のタスクで同等の性能を持つ生成モデルとして使用可能であることが示されています。OTコストは、生成モデル内のジェネレータを更新するための損失関数としてよく計算され使用されます。人工知能研究所（AIRI）とSkoltechは、ニューラルネットワークを使用して異なる学問領域間で情報共有を最適化するための革新的なアルゴリズムに関して共同研究を行っています。このアルゴリズムの理論的な基盤により、その出力は競合手法よりも理解しやすくなっています。入出力の例などの結合トレーニングデータセットを必要とする他の手法とは異なり、この革新的な手法は入力と出力のドメインから別々のデータセットでトレーニングすることができます。大規模なトレーニングデータセットは入手が困難ですが、顔や音声認識、医療画像解析などのアプリケーション向けに構築された現代の機械学習モデルには必要不可欠です。そのため、科学者やエンジニアはしばしば人工的な手段を用いて現実世界のデータセットをシミュレートすることがあります。生成モデルの最近の進歩により、生成されたテキストや画像の品質が大幅に向上し、この作業が容易になりました。ニューラルネットワークは、ペアのトレーニングサンプルや入出力画像セットから新しい入力画像に一般化して拡張するように学習されます。これは、品質の異なる同一の写真を処理する必要がある作業に役立ちます。言い換えると、生成モデルは異なるデータからデータを合成することで、一つのドメインから別のドメインへの移行を容易にします。例えば、ニューラルネットワークは手描きの絵をデジタル画像に変換したり、衛星写真の明瞭度を向上させることができます。確定的および確率的な輸送マップを使用して確率分布を整列させることは、一般的なツールであるこの技術のユニークな使用法です。この手法は、ペアの翻訳（画像の復元、ドメイン適応など）以外のドメインで既存のモデルを向上させることができます。この手法により、生成されたサンプルのバリエーションのレベルをより制御することができ、GANや拡散モデルに基づく一般的な手法と比較して学習したマップの解釈性が向上します。研究者は、特定のタスクのための輸送コスト設計を潜在的な研究領域として強調しています。最適輸送と生成学習の交差点が選ばれた手法の中心にあります。エンターテイメント、デザイン、コンピュータグラフィックス、レンダリングなどの分野では、生成モデルと効率的な輸送が広範に使用されています。上記のセクターにおけるいくつかの問題は、この手法に適している可能性があります。一方で、以前のツールを使用することで画像処理技術を一般に提供することが可能になるため、グラフィックス業界の一部の職業は影響を受ける可能性があります。獲得したデータが高額であるか、または入手が困難であるため、研究者は理想的なマッチしたデータセットではなく、関連性のないデータセットで妥協することがしばしばあります。チームは、効率的な貨物輸送（最適輸送理論）に関するソビエト連邦の数学者兼経済学者であるレオニード・カントロヴィッチの著作に戻り、ドメイン間での最適なデータ転送を計画するための革新的な手法を開発しました。ニューラル最適輸送は、深層ニューラルネットワークと別々のデータセットを使用した新しい手法です。ドメイン間の非結合の転送において、このアルゴリズムは画像のスタイリングやその他のタスクにおいて最先端の手法よりも優れた結果を達成します。さらに、通常調整が難しいハイパーパラメータが少なく、より解釈可能な結果をもたらし、競合手法よりも堅牢な数学的基盤に基づいています。

「最適化によるAIトレーニングにおける二酸化炭素排出量の削減」

ミシガン大学の研究者たちは、ディープラーニングモデルのエネルギー消費問題に対処するためのオープンソースの最適化フレームワークである Zeus を開発しました。より多くのパラメータを持つ大きなモデルを使用する傾向が増えるにつれて、これらのモデルをトレーニングするためのエネルギー需要も増加しています。Zeus は、ハードウェアの変更や新しいインフラストラクチャの導入を必要とせず、トレーニングプロセス中のエネルギー消費とトレーニング速度の最適なバランスを特定することで、この問題を解決しようとしています。 Zeus は、2つのソフトウェアノブを使用してこれを実現しています。1つは GPU の電力制限であり、もう1つはディープラーニングモデルのバッチサイズパラメータです。GPU の電力制限は、GPU が消費する電力量を制御し、バッチサイズパラメータは、データの関係性のモデル表現を更新する前に処理されるサンプルの数を制御します。これらのパラメータをリアルタイムで調整することで、Zeus はトレーニング時間への影響をできるだけ少なくしながら、エネルギー使用量を最小限に抑えることを目指しています。 Zeus は、さまざまな機械学習タスクと GPU と共に使用することができ、ハードウェアやインフラストラクチャを変更することなく利用することができます。さらに、研究チームは Chase という補完的なソフトウェアも開発しており、低炭素エネルギーが利用可能なときには速度を重視し、ピーク時には効率を重視することで DNN のトレーニングの炭素排出量を削減することができます。研究チームは、大規模なデータセットサイズやデータ規制などの制約と衝突せずに、現実的で DNN のトレーニングの炭素排出量を削減するソリューションを開発することを目指しています。最新のデータを使用する必要性のためにトレーニングジョブをより環境に優しい時間に延期することが常に選択肢になるわけではありませんが、Zeus と Chase…

ソースコード付きのトップ14のデータマイニングプロジェクト

現代では、データマイニングと機械学習の驚異的な進歩により、組織はデータに基づく意思決定を行うための先進的な技術を備えています。私たちが生きるデジタル時代は、急速な技術の発展によって特徴付けられ、よりデータに基づいた社会の道を切り開いています。ビッグデータと産業革命4.0の登場により、組織は貴重な洞察を抽出し、イノベーションを推進するために利用できる膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。本記事では、スキルを磨くことができるトップ10のデータマイニングプロジェクトについて探っていきます。データマイニングとは？データマイニングは、ユーザーから収集されるデータや企業の業務に重要なデータから隠れたパターンを見つけるプラクティスです。これはいくつかのデータ整形手順に従います。ビジネスは、この膨大な量のデータを収集するクリエイティブな方法を探して、有用な企業データを提供するためのデータマイニングがイノベーションのための最も重要な手法の1つとして浮上しています。データマイニングプロジェクトは、現在の科学のこの領域で働きたい場合には理想的な出発点かもしれません。トップ14のデータマイニングプロジェクト以下は、初心者、中級者、上級者向けのトップ14のデータマイニングプロジェクトです。住宅価格予測ナイーブベイズを用いたスマートヘルス疾患予測オンラインフェイクロゴ検出システム色検出製品と価格の比較ツール手書き数字認識アニメ推奨システムキノコ分類プロジェクトグローバルテロリズムデータの評価と分析画像キャプション生成プロジェクト映画推奨システム乳がん検出太陽光発電予測国勢調査データに基づく成人の収入予測初心者向けデータマイニングプロジェクト 1. 住宅価格予測このデータマイニングプロジェクトは、住宅データセットを利用して物件価格を予測することに焦点を当てています。初心者や中級レベルのデータマイナーに適しており、サイズ、場所、設備などの要素を考慮して家の販売価格を正確に予測するモデルを開発することを目指しています。決定木や線形回帰などの回帰技術を利用して結果を得ます。このプロジェクトでは、様々なデータマイニングアルゴリズムを利用して物件価値を予測し、最も高い精度評価を持つ予測を選択します。過去のデータを活用することで、このプロジェクトは不動産業界内での物件価格の予測に関する洞察を提供します。…

CarperAIは、コードと自然言語の両方で進化的な検索を可能にするために設計されたオープンソースライブラリ、OpenELMを紹介します

自然言語処理は、人工知能の主要な分野の一つであり、非常に速いペースで進化しています。言語を話す方法や書く方法と同じようにコンピュータが人間の言語を理解する能力を持つことで、NLPにはさまざまなユースケースがあります。そのような進展の一つが、自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成に基づくトレーニングされたディープラーニングモデルである大規模言語モデルの導入です。これらのモデルは、質問に答える、正確なテキストコンテンツを生成する、コードを補完する、長いテキストのパラグラフを要約する、言語を翻訳するなど、人間を模倣します。最近、AI研究のリーディングカンパニーであるCarperAIは、進化的な探索の領域を変革することを約束するオープンソースのライブラリOpenELMを発表しました。ELMは大規模モデルによる進化という意味で、OpenELMは大規模言語モデルの力を進化的アルゴリズムと組み合わせて、多様かつ高品質なテキストとコードの生成を可能にします。OpenELMバージョン0.9は、開発者や研究者にとって複雑な問題を解決するための優れたツールを提供することを目的として提案されました。また、チームはGPTP 2023での論文も発表しました。大規模言語モデル（LLM）による進化的な改善、批判、および出力の向上の方法を示すELMは、言語モデルの問題解決能力を向上させるために使用することができ、言語とコードの両方に対して知的な探索演算子としての潜在能力を示します。ELMの中心的なアイデアは、LLMが進化的アルゴリズムの変異の知的な演算子として機能することです。OpenELMは、この潜在能力を活用して言語モデルの問題解決能力を向上させ、トレーニング中にモデルが見たことのない領域で多様な高品質なコンテンツの作成を可能にします。チームはOpenELMに以下の4つの主要な目標を設定しました。オープンソース – OpenELMはELMとそれに関連する差分モデルのオープンソースリリースを提供し、開発者がライブラリを自由に使用し、貢献することができるようにします。モデルの統合：OpenELMは、商用API（OpenAI APIなど）でのみ使用できるクローズドモデルと、ローカルまたはColabなどのプラットフォームで使用できるオープンソースの言語モデルの両方とスムーズに連携するように構築されています。使いやすいインターフェースとサンプル環境：OpenELMは、簡単なユーザーインターフェースとさまざまな進化的探索のサンプル環境を提供することを目指しています。進化の可能性 – OpenELMは、巨大な言語モデルの可能性を活用した進化との組み合わせを示し、知的な変異演算子が特に平文のコード作成や創造的な文章作成などの分野で進化的アルゴリズムを支援する方法を示します。 MAP-Elites、CVT-MAP-Elites、Deep Grid MAP-Elitesなどの品質多様性（QD）メソッドに焦点を当てたOpenELMは、機能が豊富なライブラリとして、よく知られた進化的技術とスムーズに連携します。これにより、特化領域ごとに最も優れた個体を保持しつつ多様性を促進し、高品質で多様な解決策を作成することが可能となります。結論として、OpenELMは大規模言語モデルの潜在能力を活用して多様な高品質なテキストとコードを生成することで、進化的探索の分野で重要なマイルストーンを示しています。

「抗議を取り締まっているロシアは、監視供給チェーンを構築しています」

「ロシアは、内部の反対意見を監視し鎮圧するために、監視装置を供給するための技術請負業者のネットワークを構築しています」

「データの中で最も異常なセグメントを特定する」

「アナリストはしばしば、「興味深い」と思われるセグメントを見つけるというタスクがありますつまり、最大の潜在的な影響を得るために私たちの努力を集中させることができるセグメントです例えば、次のようなことを判断することは興味深いかもしれません...」

イネイテンスとは何か？人工知能にとって重要なのか？（パート2）

「生物学と人工知能における先天性の問題は、人間のようなAIの将来にとって重要ですこの2部構成の深い探求は、この概念とその応用についての議論を解消するかもしれません...」

「AIはどこで起こるのか？」

「将来の研究者はどの分野に集まるべきですか？学界か産業界か？」

Artificial Intelligence

マイクロソフトAI研究は、分子システムの平衡分布を予測するためにDistributional Graphormer（DiG）という新しいディープラーニングフレームワークを紹介しました

分子の構造はその性質と機能を決定します。そのため、構造予測は分子科学における重要な問題です。アミノ酸配列からタンパク質の最も確率的な構造を特定するために、AlphaFoldやRoseTTAFoldのような深層学習アプローチのブレークスルー的な精度が分子科学者たちによって絶賛されています。しかし、構造予測はタンパク質の機能の一部のみを提供することができ、この方法は単一のスナップショットのみを提供します。最近のMicrosoftの研究では、平衡分布に基づくタンパク質の構造予測のための新しい深層学習フレームワークであるDistributional Graphormer（DiG）を提供しています。これにより、この基本的な問題を解決し、分子科学に活力を与えることを目指しています。DiGは、統計力学と熱力学が分子システムを微視的なレベルで制御するため、平衡分布に従って構造のアンサンブルをモデル化する点で大きな進歩です。 DiGは、分子構造を正確に説明できる汎用グラフ変換器であるGraphormerの改良版であり、分布予測への新しいアプローチを提供します。改良版のGraphormerであるDiGは、深層ニューラルネットワークを利用して、基本的な分子記述子から目標分布を直接予測することができるようになりました。これは、熱力学と最適化の確立された技術である模擬焼きなましの概念に基づいており、近年の人工生成コンテンツ（AIGC）の分野で重要な進展をもたらした拡散モデルの創造をインスピレーションとしています。模擬焼きなましのプロセスをモデリングすることにより、単純な分布が最も確率的な状態に探索し、落ち着くことで、複雑な分布が徐々に洗練されて構築されます。DiGは、この手順をシミュレートする分子システムのための深層学習フレームワークです。AIGCモデルの基礎として、統計力学と熱力学に起源を持つ拡散モデルが頻繁に使用されます。簡単な分布を複雑な分布に変換するためのGraphormerを使用して、DiGは拡散に基づいています。DiGを訓練するために使用するデータや情報は柔軟です。分子システムのエネルギーベースの確率とDiGによって予測される確率との差を最小化することにより、DiGは分子システムのエネルギー関数を使用して変換を制御することができます。この方法では、DiGに既存の知識を活かすことができます。チームは、タンパク質、タンパク質-リガンド複合体、触媒-吸着物系など、さまざまな分子系を対象とした分子サンプリングタスクの一連の実験を通じて、DiGの効果と有望さを示しています。その結果、DiGは現実的で多様な分子構造を効率的かつ低コストで生成するだけでなく、統計力学を用いて巨視的な属性を計算するために必要な状態密度の推定値も提供します。チームは、DiGが微視的な分子を量的に分析し、その巨視的な特徴を予測するための重要な進歩であり、分子科学において多くの魅力的な新しい研究領域への道を開いていると考えています。

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