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チャットボットと個人情報の共有の危険性-注意が必要です

AI革命の始まり以来、ChatGPTやBardのようなチャットボットは、私たちにとって欠かせないツールとなり、もはや切り離せない存在ですビジネスや学校など、私たちはあらゆることにチャットボットを使用しています

「Adam Ross Nelsonによるデータサイエンティストになる方法からの9つの重要なポイント」

「5月のOpen Data Science EastでのHow to Become a Data Scientistの成功した本のサイン会の後、私はODSCの人々に戻って来て、本からの9つの重要なポイントの短いリストを紹介したいと思いましたデータサイエンスの分野への進入方法をナビゲートするために...」

「データサイエンス、STEM、ビジネス、および営業のプロフェッショナルが仕事を見つける場所」

「就職市場の開放：データサイエンス、STEM、ビジネス、セールスのキャリアにおける戦略この記事では、アメリカ教育省（US DOE）の全米教育統計センター（NCES）のデータに基づいて、STEM、ビジネス、セールスの分野で大学卒業後に仕事を見つけた人々の状況をまとめ、比較しています...」

「プロジェクトマネージャーが効率を向上させるためにAIを活用できる6つの方法」

もし以前にチームリーダーであったり、プロジェクトを管理した経験があるのであれば、プロジェクト管理がどれほど科学的なものであるか理解しているかもしれませんコミュニケーションスキルからテクノロジーの要素まで、成功するためには多様なツールボックスが必要な分野の一つですそして今、AIの急速な台頭により、新たな可能性が生まれています...

分散トレーニング：🤗 TransformersとAmazon SageMakerを使用して、要約のためにBART/T5をトレーニングする

見逃した場合: 3月25日にAmazon SageMakerとのコラボレーションを発表しました。これにより、最新の機械学習モデルを簡単に作成し、先進的なNLP機能をより速く提供できるようになりました。 SageMakerチームと協力して、🤗 Transformers最適化のDeep Learning Containersを構築しました。AWSの皆さん、ありがとうございます！🤗 🚀 SageMaker Python SDKの新しいHuggingFaceエスティメーターを使用すると、1行のコードでトレーニングを開始できます。発表のブログ投稿では、統合に関するすべての情報、”はじめに”の例、ドキュメント、例、および機能へのリンクが提供されています。以下に再掲します: 🤗 Transformers ドキュメント: Amazon SageMaker サンプルノートブック Hugging Face用のAmazon SageMakerドキュメント Hugging Face用のPython…

BERT 101 – 最新のNLPモデルの解説

BERTとは何ですか？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、自然言語処理のための機械学習（ML）モデルです。Google AI Languageの研究者によって2018年に開発され、感情分析や固有表現認識など、最も一般的な言語タスクの11以上に対するスイスアーミーナイフのような解決策として機能します。言語は、コンピュータが「理解する」のが難しいものでした。もちろん、コンピュータはテキスト入力を収集、保存、読み取ることができますが、基本的な言語コンテキストが欠けています。そこで、自然言語処理（NLP）が登場しました。これは、テキストや話された言葉からテキストを読み取り、分析し、解釈し、意味を導き出すための人工知能の分野です。この実践では、言語学、統計学、機械学習を組み合わせて、コンピュータが人間の言語を「理解する」のを支援します。従来、個々のNLPタスクは、各具体的なタスクごとに作成された個別のモデルによって解決されてきました。それは、それまでの話。BERTの登場により、NLPの領域は革命を起こしました。BERTは、最も一般的なNLPタスクの11以上を解決することで、これまでのモデルよりも優れていることから、NLPのジャック・オブ・オール・トレードとなりました。このガイドでは、BERTとは何か、なぜ異なるのか、BERTを使用し始める方法について学びます： BERTは何に使用されるのか？ BERTはどのように動作するのか？ BERTのモデルサイズとアーキテクチャ BERTの一般的な言語タスクでの性能ディープラーニングの環境への影響 BERTのオープンソースの力 BERTを使用し始める方法 BERTのよくある質問結論さあ、始めましょう！ 🚀 1.…

機械学習の専門家 – マーガレット・ミッチェル

みなさん、こんにちは！Machine Learning Expertsへようこそ。私は司会のBritney Mullerです。今日のゲストは、マーガレット・ミッチェル（通称メグ）です。メグはGoogleのEthical AIグループの創設者兼共同リーダーであり、機械学習の分野でのパイオニアであり、50以上の論文を発表しているだけでなく、Ethical AIの分野でのリーディングリサーチャーでもあります。メグがエシカルAIの重要性に気づいた瞬間（素晴らしいストーリー！）、MLチームが有害なデータバイアスにより意識的になる方法、およびMLにおける包括性と多様性の力（およびパフォーマンスの利点）について話すことができます。このパワフルなエピソードをご紹介できることをとても楽しみにしています！こちらがメグ・ミッチェルとの対談です：転写：注：転写はわかりやすい読みやすさを提供するためにわずかに修正/再フォーマットされています。あなたの経歴とHugging Faceへの経緯について少し共有していただけますか？ Dr. マーガレット・ミッチェルの経歴： Reed Collegeで言語学の学士号を取得 – NLPに取り組んだ学士号取得後、補助および補完技術に取り組み、修士課程中も同様に研究ワシントン大学で計算言語学の修士号を取得コンピュータサイエンスの博士号を取得メグ：私はJohns Hopkinsでポスドクとして統計的な研究を行い、その後、Microsoft Researchに移り、ビジョンから言語生成に取り組み、盲目の人々が世界をより簡単に移動できるようにするSeeing…

機械学習の専門家 – ルイス・タンストール

🤗 マシンラーニングエキスパートへようこそ – ルイス・タンストールこんにちは、みなさん！マシンラーニングエキスパートへようこそ。私は司会のブリトニー・ミュラーです。今日のゲストはルイス・タンストールさんです。ルイスさんはHugging Faceのマシンラーニングエンジニアで、トランスフォーマーを使ってビジネスプロセスを自動化し、MLOpsの課題を解決するための取り組みを行っています。ルイスさんは、NLP、トポロジカルデータ解析、時系列の領域でスタートアップや企業向けに機械学習アプリケーションを開発してきました。ルイスさんは、彼の新しい本、トランスフォーマー、大規模モデルの評価、MLエンジニアがより高速なレイテンシとスループットを目指すための最適化方法などについて話します。以前は理論物理学者であり、仕事以外ではギターを弾いたり、トレイルランニングをしたり、オープンソースプロジェクトに貢献したりすることが好きです。この楽しくて素晴らしいエピソードを紹介するのをとても楽しみにしています！ここで私がルイス・タンストールさんとの会話をお届けします。注：転写はわかりやすい読みやすい体験を提供するために、わずかに修正/再フォーマットされています。ようこそ、ルイスさん！お忙しい中、私との素晴らしいお仕事についてお話しいただき、本当にありがとうございます！ルイス: ありがとうございます、ブリトニーさん。こちらこそ、ここにいさせていただけて光栄です。簡単な自己紹介と、Hugging Faceへの経緯について教えていただけますか？ルイス: 私をHugging Faceに導いたものはトランスフォーマーです。2018年、私はスイスのスタートアップでトランスフォーマーを使って仕事をしていました。最初のプロジェクトは、テキストを入力してそのテキスト内の質問に答えを見つけるためのモデルを訓練する質問応答のタスクでした。当時のライブラリは「pytorch-pretrained-bert」という名前で、いくつかのスクリプトを持つ非常に特化したコードベースでした。私はトランスフォーマーについて何が起こっているのか全くわからず、オリジナルの「Attention Is All You Need」という論文を読んでも理解できませんでした。そこで他の学習リソースを探し始めました。…

私たちは、オープンかつ協力的な機械学習のために1億ドルを調達しました 🚀

今日は、素晴らしいニュースをお伝えします！Hugging Faceは、Lux CapitalをリードとするシリーズCの資金調達で1億ドルを調達しました🔥🔥🔥。Sequoia、Coatue、そして既存の投資家であるAddition、a_capital、SV Angel、Betaworks、AIX Ventures、Kevin Durant、Thirty Five VenturesのRich Kleiman、Datadogの共同設立者兼CEOであるOlivier Pomelなどが主要な出資者となっています。 2018年にPyTorch BERTをオープンソース化して以来、私たちは長い道のりを歩んできましたが、まだ始まったばかりです！🙌 機械学習は、技術を構築するためのデフォルトの方法になりつつあります。1日の平均を考えてみると、機械学習はあらゆるところにあります：Zoomの背景、Googleでの検索、Uberの利用、オートコンプリート機能を使用したメールの作成など、すべてが機械学習です。 Hugging Faceは、現在最も急成長しているコミュニティであり、機械学習のための最も使用されているプラットフォームです！自然言語処理、コンピュータビジョン、音声、時系列、生物学、強化学習、化学などのための100,000以上の事前学習モデルと10,000以上のデータセットをホストしており、Hugging Face Hubは、最先端のモデルを作成、共同作業、展開するための機械学習のホームとなっています。 10,000以上の企業がHugging Faceを使用して機械学習による技術を構築しています。彼らの機械学習科学者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアは、私たちの製品とサービスの助けを借りて、数え切れないほどの時間を節約し、機械学習のロードマップを加速させています。私たちはAI分野にポジティブな影響を与えたいと考えています。より責任あるAIの進展は、モデル、データセット、トレーニング手順、評価指標をオープンに共有し、問題を解決するために協力することを通じて実現されると考えています。オープンソースとオープンサイエンスは、信頼性、堅牢性、再現性、継続的なイノベーションをもたらします。これを念頭に、私たちはBigScienceをリードしています。これは、1,000人以上の研究者が集まり、非常に大きな言語モデルの研究と作成を行う協力的なワークショップです。そして、私たちは現在、世界最大のオープンソースの多言語言語モデルのトレーニングを行っています🌸 ⚠️ しかし、まだ大量の作業が残されています。 Hugging Faceでは、機械学習にはバイアス、プライバシー、エネルギー消費などの重要な制約と課題があることを認識しています。オープンさ、透明性、協力を通じて、これらの課題を緩和するための責任ある包括的な進歩、理解、および説明責任を促進することができます。…

機械学習インサイトのディレクター[Part 2 SaaSエディション]

もしもあなたやあなたのチームがMLソリューションの構築に興味があるなら、今すぐhf.co/supportを訪れてください！ 👋 マシンラーニングインサイトの第2弾へようこそ。第1弾はこちらをご覧ください。マシンラーニングディレクターは、さまざまな役割と責任の視点を持つAIテーブルで特別な立場にあります。彼らのMLフレームワーク、エンジニアリング、アーキテクチャ、実世界の応用および問題解決に関する豊富な知識は、MLの現状に深い洞察を提供します。例えば、あるディレクターは、新しいトランスフォーマースピーチテクノロジーの使用により、チームのエラーレートを30％減少させ、単純な思考が多くの計算能力を節約するのに役立つことに気付くでしょう。 SalesforceやZoomInfoのディレクターが現在のマシンラーニングの状況についてどう考えているのか、彼らの最大の課題は何か、そして彼らが最も興奮していることは何か、気になりませんか？それでは、すぐに知ることができます！この第2弾のSaaSに焦点を当てたインストールでは、ヘルスケアの教科書の著者であり、MLの才能を育成する非営利団体を設立した深層学習の専門家、チェス愛好家のサイバーセキュリティ専門家、リードリコール後のバービーのブランド評判の監視の必要性からビジネスを起こした起業家、そして自身の4人の子供がMLモデルと同じ間違いをするのを見るのが楽しいと感じる特許および学術論文の著者が登場します。 🚀 SaaSのトップマシンラーニングディレクターに会って、彼らがマシンラーニングについてどう考えているか聞いてみましょう： Omar Rahman – Salesforceでのマシンラーニングディレクター経歴：オマーは、サイバーセキュリティチームの一環として、MLとデータエンジニアのチームをリードし、MLを防御的なセキュリティ目的で活用しています。以前、オマーはAdobeやSAPでデータサイエンスとMLエンジニアリングのチームをリードし、マーケティングクラウドや調達アプリケーションにインテリジェントな機能をもたらしていました。オマーはアリゾナ州立大学で電気工学の修士号を取得しています。おもしろい事実：オマーはチェスをすることが大好きで、自由な時間にAIの卒業生を指導しています。 Salesforce：世界トップの顧客関係管理ソフトウェア。 1. MLはSaaSにどのようにポジティブな影響を与えていますか？ MLはSaaSの提供に多くの利点をもたらしています。 a. アプリケーション内の自動化の改善：たとえば、サービスリクエストの文脈を理解し、組織内の適切なチームにルーティングするためにNLP（自然言語処理）を使用するサービスチケットルーター。 b. コードの複雑さの削減：ルールベースのシステムは、新しいルールが追加されると使いにくくなり、メンテナンスコストが増加します。例えば、以前のルールベースのシステムと比較して、MLベースの言語翻訳システムは、より正確で堅牢でありながら、はるかに少ない行数のコードで構築されています。 c. コスト削減につながるより良い予測結果。より正確に予測できることは、供給チェーンのバックオーダーの削減やストレージコストの削減など、コスト削減に役立ちます。…

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