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グラフ畳み込みネットワーク：GNNの紹介

この記事では、ステップバイステップでグラフニューラルネットワークのアーキテクチャを紹介し、PyTorch Geometricを使用してグラフ畳み込みネットワークを実装します

「分かれれば倒れ、一緒に立つ：CoTrackerは、ビデオ内の複数のポイントを共同で追跡するAIアプローチです」

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 近年、AIの領域で画像生成と大規模言語モデルの進歩が目覚ましく、その革新的な能力により長い間注目を浴びてきました。画像生成と言語モデルの両方は非常に優れており、生成された出力と実際のものを区別するのは困難です。しかし、近年急速に進歩したのはこれらだけではありません。コンピュータビジョンの応用でも印象的な進歩が見られます。例えば、セグメンテーション・エニシング（SAM）モデルは、オブジェクトのセグメンテーションにおいて新たな可能性を開拓しました。SAMは画像またはより印象的にはビデオ内の任意のオブジェクトをトレーニング辞書に依存せずにセグメント化することができます。ビデオ部分は特に興味深いです。ビデオは常に扱いにくいデータと考えられてきました。ビデオを扱う際には、どのようなタスクを達成しようとしているにせよ、モーショントラッキングが重要な要素となります。これが問題の基礎です。モーショントラッキングの重要な要素の1つは、ポイントの対応関係を確立することです。最近では、動的なオブジェクトと移動カメラを持つビデオでのモーション推定を行うための複数の試みがありました。この難しいタスクでは、ビデオフレーム全体の2Dポイントの位置を推定し、基礎となる3Dシーンポイントの投影を表現します。モーション推定の2つの主要なアプローチは、オプティカルフローとトラッキングです。オプティカルフローはビデオフレーム内のすべてのポイントの速度を推定し、トラッキングはポイントの運動を統計的に独立したものとして推定します。近代的なディープラーニング技術により、ポイントトラッキングは進歩していますが、追跡されたポイント間の相関関係という重要な側面が見落とされています。直感的には、同じ物理的なオブジェクトに属するポイントは関連しているはずですが、従来の方法ではそれらを独立して扱ってしまい、誤った近似値を導くことになります。この問題に取り組むCoTrackerの登場です。 CoTrackerは、追跡されたポイント間の相関関係を考慮することで、長いビデオシーケンスでのポイントトラッキングを革新しようとするニューラルネットワークベースのトラッカーです。このネットワークはビデオと変動する数の開始トラック位置を入力とし、指定されたポイントの完全なトラックを出力します。 CoTrackerは複数のポイントの共同トラッキングをサポートし、ウィンドウアプリケーションでより長いビデオを処理することができます。トランスフォーマーベースのネットワークは、時間を1つの次元、トラッキングポイントをもう1つの次元とする2Dグリッド上で動作し、適切なセルフアテンション演算子を使用することで、各トラックをウィンドウ内でまとめて考慮し、トラック間で情報を交換し、それらの固有の相関関係を活用することができます。 CoTrackerの概要。出典:…

「Pythonプロジェクトを保護する：究極のコードセキュリティのために直接setup.pyの呼び出しを避ける！」

従来、setup.pyはPythonパッケージングの世界への入り口として機能していました開発者はプロジェクトのメタデータ、依存関係、およびインストール手順を定義するためにそれに頼っていましたスクリプトの...

2023年のYouTuberに最適なAIツール

VidIQ VidIQは、YouTubeのビデオメーカーに知恵を絞ったツールのアーセナルを提供するオンラインサービスです。VidIQのYouTubeコーチは、ChatGPTのパワーを活用して、必要なときに適切な指導を受けることができます。この先端的な機能は、VidIQとChatGPTを統合し、YouTubeチャンネルに基づいた最適なガイダンスをプロデューサーに提供します。VidIQは、コンテンツのアイデア出しやチャンネルの監査を手助けする制作チームとして機能します。スイート内には、自動的にYouTubeのベストプラクティスと視聴予測アルゴリズムを活用して、ビデオの注目を集めるタイトルを作成するためのYouTubeビデオタイトルジェネレーターも含まれています。AIはVidIQのYouTubeチャンネル名ジェネレーターのパワーを活用し、ユーザーがチャンネルの名前をユニークかつ記憶に残るものに作成するのを助けます。VidIQは、より良い検索エンジンのランキングを得るために、チャンネル名、ビデオタイトル、および説明に関連するキーワードを使用することをおすすめします。 Explore AI Explore AIは、AIによって駆動されたYouTube専用のビデオ検索エンジンです。このサイトでは、数多くの役立つYouTubeチャンネル、高品質なポッドキャスト、およびテクノロジー業界の有名人が紹介されています。その最も重要な目標は、検索可能なコンテンツの範囲を広げることであり、その意味的な検索機能により正確な結果を保証しています。Exploring AIは、GPT-3を使用してYouTubeのビデオの詳細な要約、正確なタイムスタンプ、および正確なトランスクリプトを提供します。これらのツールセットは、さまざまなユーザーの要求に応えるために、コンテンツのアクセシビリティと理解力を向上させます。 Vidds Viddsは、あらゆる種類のコンテンツクリエーター向けのAIを活用したビデオ編集プラットフォームです。このプラットフォームでは、プロフェッショナルグレードで使いやすいAI駆動のビデオ編集ツールにアクセスできます。ChatGPT対応のアイデアジェネレーターは、ユーザーがキーワードやフレーズを提供することに基づいてビデオのスクリプトを作成します。ソフトウェアは、ユーザーが選んだ任意のトピックで簡単かつ迅速に完成したビデオを作成することができます。 Rotor Rotorは、アーティストのためにビデオ制作プロセスを簡素化し、ビデオ編集や制作のエキスパートになることなく高品質な映画を作成できるようにするユーザーフレンドリーなプラットフォームです。作成者は、プロフェッショナルなクオリティのビデオを簡単かつ迅速に作成するための専門知識を持たなくても大丈夫です。音楽リリースのプロモーションは、個人がさまざまな魅力的なビデオ素材を簡単に作成できるシンプルさによってサポートされています。Rotorの強力なエンジンは、音楽と選択した映像を分析し、あなたの曲に合った素早くカットされた専門的な映画の作成プロセスを加速します。 Vidyo Vidyoは、ソーシャルメディアで共有するための魅力的なショートフィルムを作成するプロセスを効率化するAIパワードツールです。Vidyoを使用すると、ユーザーは長い映画をTikTok、Instagram、YouTube、LinkedIn、Facebookなどのサービスで共有するために適したエンターテイニングなスニペットに短縮することができます。そのAI駆動技術により、ユーザーは長い映画をトリミングし、解説、テンプレート、絵文字などの注目を集める要素を追加して、短く魅力的なビデオを作成することができます。最も興味深い部分は、アルゴリズムによって自動的に選択され、編集され、キャプションが付けられます。 Wave Video Wave Videoは、人工知能に基づいたビデオ制作および編集システムです。ビデオ制作、編集、サムネイル作成、ビデオホスティング、ビデオ録画、メディアライブラリなど、統合された直感的な環境を提供しています。ライブストリーミング、ビデオ編集、サムネイル作成、ビデオホスティング、ビデオ録画、メディアライブラリなど、ユーザーがサイトでアクセスできるツールの一部です。Wave Videoのユーザーは、簡単に映画をスケーリング、切り取り、マージすることができます。テキストアニメーション、ステッカー、トランジション、カスタムビジュアルエレメントなどが、ユーザーが作成したビデオを引き立てることができます。ソフトウェアはまた、ユーザーが自分の字幕を追加したり、システムが生成した字幕を変更したりしてアクセシビリティとユーザーエクスペリエンスを向上させることも可能です。ユーザーはレイアウトを変更したり、タイトルを追加したり、背景を削除したりするオプションもあります。 YouTube Summarized YouTube Summarizedは、ビデオを簡潔に要約するための迅速で簡単な方法を提供するAI駆動のサービスです。YouTubeで映画を視聴する際に詳細なノートを作成するための強力なツールも搭載されています。ユーザーは、様々なYouTubeのビデオやポッドキャストの詳細な要約を自動的に作成するツールを使用することができます。YouTube Summarizedのクレジットベースの方法により、ユーザーは定期的に支払う必要はありません。これにより、ユーザーはクレジット残高を最大限に活用して、自分に最も適した方法で利用することができ、最終的には自分の体験を向上させることができます。ユーザーは、30日間の返金保証があるため、プラットフォームをリスクフリーで試すことができます。 YT…

データサイエンスのためのLinux VMをスーパーチャージングする：改善されたパフォーマンスのためのLinux VM RAMの強化ガイド

スワップファイルは、不十分なRAMの課題に対する巧妙な解決策を提供し、システムのメモリ容量をディスクスペースに拡張しますこの記事では、スワップについて理解していきます...

「テックの冬を生き抜くために、データサイエンティストは特化する必要がある」

この記事では、データサイエンティストにとっての専門化の利点について探求します私自身のデータサイエンティストとしての経験に基づいて、特定の領域に特化することが、競争の激しい求人市場で目立つことやより充実したキャリアの機会を提供すると主張しています

Career Advice

ベストプロキシサーバー2023

プロキシサーバーは、コンピュータが自分の代わりにリクエストを行うためのネットワーク上で動作するアプリケーションまたはウェブサービスです。それは、あなた（顧客）とサービス（コンピュータ上で表示したいウェブサイト）の間に立ち、中継役を果たします。プロキシサーバーは、ユーザーがウェブサイトを閲覧する際に自分の実際のIPアドレスを隠すためによく使用されます。ブロックされたウェブサイトへのアクセスを許可するだけでなく、プロキシサーバーはユーザーの制限や監視（未成年者や労働者など）を行う場合もあります。特定のウェブサイトへのアクセスを制限するために設定されることもあります。それを使用してデータを盗み見から守り、オンラインで匿名性を保ち、コンテンツフィルタの効果を評価することができます。さらに、ネットワーク速度の向上を楽しみながらこれを行うことができます。以下にトップのプロキシサーバーをリストアップしています。 Bright Data Bright Dataは、ウェブデータのグローバルプラットフォームとしての地位を築いています。大企業から学術機関、中小企業まで、幅広い組織がBright Dataが提供する効率的で信頼性の高い柔軟なソリューションを活用して重要なパブリックウェブデータを収集しています。このデータは、研究、監視、データ分析、意思決定プロセスの向上に活用されます。Bright Dataは、195の国に広がる膨大な数のプロキシを誇り、99.99%の高い成功率、7200万以上の実在する住宅用IPアドレスの蓄積を誇ります。 Ake Akeは、最も信頼性と安定性に優れた住宅用プロキシネットワークとして特筆されています。信頼できるソースと大規模な住宅用IPアドレスのプールを通じて、顧客は信頼性の高いソースと広範なジオロケーションのコンテンツに接続することができます。150以上の異なる国に位置するプロキシサーバーから選択して接続することができます。アメリカ、フランス、ドイツ、イギリス、オランダでは、多くのプロキシサーバーが提供されています。アプリケーションテストのためのグローバルプロキシサーバーは、650の場所と150の国で利用できます。 Live Proxies Live Proxiesは、プライベートな住宅用およびモバイルプロキシソリューションの業界基準を設定しています。透明性と信頼性を最適化する保証付きの高品質で安定したプロキシを提供しています。回転および静的な住宅用IPアドレス、および回転するモバイルIPアドレスの幅広いアサインメントにより、eコマース、市場調査、ブランド保護、SEO/SERP、AdTechなど、さまざまなニーズに対応しています。プロキシは独占的に割り当てられており、すべてのウェブサイトでのブロック解除が保証されています。また、強力なカスタマーサポートとカスタムソリューションも同社の素晴らしい評判に貢献しています。さらに、ユーザーフレンドリーな管理ダッシュボードを使用して簡単にプロキシの分析を表示することができます。競争力のある価格から始まる柔軟なプランの範囲から選択することができ、Live Proxiesは今日のデジタル主導の世界で貴重な資産となっています。 NodeMaven 他のプロバイダーとは異なり、NodeMavenはプロキシIPを割り当てる前にリアルタイムで高度なフィルタリングアルゴリズムを使用してIPをスクリーニングします。NodeMavenが提供するプロキシに接続すると、IPが割り当てられる前に高度な品質保証アルゴリズムを通過するため、95%のIPがクリーンな状態であることが保証されます。さらに、NodeMavenはハイブリッドプロキシ技術を使用しており、産業平均よりも長い最大24時間のIPセッションを保持することができます。これにより、Facebook、Google、eBay、Amazon、LinkedInなどのプラットフォーム上のアカウントを管理するのに最適です。1400以上の都市と150以上の国から、500万以上の住宅用IPを提供しています。また、期限切れにならない使い切り帯域幅を備えた競争力のある価格設定も行っています。 IPRoyal IPRoyalは、195以上の国で数千のIPアドレスを持つ、倫理的に調達された住宅用プロキシのネットワークを提供しています。合計8,056,839の住宅用IPアドレスがプロキシプールを作成するために使用されました。IPRoyalを使用することで、世界中のどの国でも、実際の家庭のユーザー、実際のインターネットサービスプロバイダ（ISP）の接続を持つ実際のIPアドレスを取得することができます。信頼性が重要な場面（プロフェッショナルまたは個人）に最適です。 Nimble Nimbleを使用すると、単一のインターフェースから家庭、データセンター、インターネットサービスプロバイダなど、世界中のIPアドレスを使用することができます。このシステムは、データのアクセシビリティを向上させ、費用を削減し、困難な目標の達成を容易にします。Nimbleの使いやすいコントロールパネルは、他のプロキシサービスプロバイダとは異なります。ダッシュボードは、支出状況の把握、消費の追跡などに便利です。コントロールパネルは、パイプラインの設定、変更、削除も行うことができます。…

PlayHTチームは、感情の概念を持つAIモデルをGenerative Voice AIに導入しますこれにより、特定の感情で話しの生成を制御し、指示することができるようになります

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 音声認識は、自然言語処理（NLP）の領域で最近開発された技術の一つです。研究者たちは、テキストから音声を生成するための大規模な言語モデルも開発しました。AIは、声の品質、表現、人間の行動など、さまざまな面で人間と同等の結果を達成できることが非常に明確になりました。しかし、これらのモデルにはいくつかの問題がありました。これらのモデルは言語の多様性が少なかったです。音声認識、感情などにも問題がありました。多くの研究者がこれらの問題に気付き、これらはモデルに使用された小さなデータセットに起因することがわかりました。改善が始まり、PlayHTチームはこのケーススタディの解決策としてPlayHT2.0を導入しました。このモデルの主な利点は、複数の言語を使用し、大量のデータセットを処理することでした。また、このモデルを使用することでモデルのサイズも増加しました。NLPのトランスフォーマーもこのモデルの実装に重要な役割を果たしました。モデルは与えられたトランスクリプトを処理し、音を予測します。これはトークン化と呼ばれるテキストから音声への変換プロセスを経ます。これにより、簡略化されたコードが音波に変換され、人間の音声が生成されます。このモデルは非常に高い会話能力を持ち、いくつかの感情を持った通常の人間との会話ができます。AIチャットボットを介したこれらの技術は、多くの多国籍企業がオンライン通話やセミナーで使用しています。PlayHT2.0モデルは、それに使用される最適化技術により音声の品質も向上させました。また、元の声を再現することもできます。モデルに使用されるデータセットが非常に大きいため、モデルは元の言語を保持しながら他の言語も話すことができます。モデルのトレーニングプロセスは、多数のエポックとさまざまなハイパーパラメータを使用して行われました。これにより、モデルは音声認識技術においてさまざまな感情を表現するようになりました。このモデルはまだ進行中であり、さらなる改善が行われる予定です。研究者たちはまだ感情の改善に取り組んでいます。プロンプトエンジニアや多くの研究者も、モデルが今後の数週間で速度、正確性、良いF1スコアの面で更新される可能性があることを発見しました。

「ベイズネットワークを使用して、病院の補助サービスの量を予測する」

「私が医療データと関わってから（もう10年くらい経ちますが）、将来の患者数を予測することは非常に難しい問題でした考慮すべき依存関係が非常に多くて...」

大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか？このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 以下のHTMLを日本語に翻訳します（HTMLコードは結果に含めます）：自然言語処理モデルとテキスト品質を示すアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、人間の評価が使用されてきました。しかし、人間の評価は一貫しているわけではなく、再現性がない場合もあります。同じ人間の評価者を募集し、評価基準の主観性や解釈の違いを含むさまざまな要素（評価基準の解釈など）により、同じ評価を返すことは困難です。台湾国立大学の研究者は、この再現性の問題に対処するために、「大規模言語モデル」（人間の言語をモデル化するために訓練されたモデル）の使用を研究しました。彼らは、人間の評価と同じ指示、評価対象のサンプル、および質問を大規模言語モデルに提示し、それらの質問に対する応答を大規模言語モデルに生成させました。彼らは、オープンエンドのストーリー生成と敵対的攻撃という2つの自然言語処理タスクで、人間と大規模言語モデルの評価を使用してテキストを評価しました。「オープンエンドのストーリー生成」では、人間と生成モデル（GPT-2）によって生成されたストーリーの品質を、大規模言語モデルと人間が評価することで検証しました。そのために、評価指示、生成されたストーリーの断片、および評価質問に基づいて、それぞれ文法の正確さ、一貫性、好み、関連性の4つの属性に基づいてリケルト尺度（5段階）で評価されるアンケートを作成しました。人間の評価では、ユーザーは準備されたアンケートに回答します。大規模言語モデルによる評価では、アンケートをプロンプトとして入力し、大規模言語モデルから出力を取得します。研究者は、T0、text-curie-001、text-davinci-003、ChatGPTという4つの大規模言語モデルを使用しました。人間の評価には、有名な英語教師を使用しました。これらの大規模言語モデルと英語教師は、人間が書いたストーリーとGPT-2が生成したストーリーをそれぞれ200件評価しました。英語教師による評価では、人間が書いたストーリーに対して4つの属性（文法的正確さ、結束性、好み、関連性）のすべてにおいて好意的な評価が示されました。これは、英語教師が生成モデルによって書かれたストーリーと人間によって書かれたストーリーの品質の違いを区別できることを示しています。しかし、T0とtext-curie-001は人間が書いたストーリーに明確な優位性を示しません。これは、大規模言語モデルがオープンエンドのストーリー生成を評価する際には、人間の専門家よりも能力が低いことを示しています。一方、text-davinci-003は人間が書いたストーリーと英語教師に明確な優位性を示しました。さらに、ChatGPTも人間が書いたストーリーに高い評価を示しました。彼らは、AIの文を分類する能力をテストする敵対的攻撃のタスクを調査しました。彼らは、文をいくつかの敵対的攻撃（文をわずかに変更するための同義語の使用）で分類する能力をテストしました。そして、攻撃がAIの文の分類能力にどのように影響を与えるかを評価しました。これは、大規模言語モデル（ChatGPT）と人間を使用して行いました。敵対的攻撃に対して、英語教師（人間の評価）は、敵対的攻撃によって生成された文を流暢さと意味の保存の点で元の文よりも低く評価しました。さらに、ChatGPTは敵対的攻撃の文に対して高い評価を与えました。また、ChatGPTは敵対的攻撃の文を元の文よりも低く評価しました。全体的に、大規模言語モデルは敵対的攻撃の文と元の文の品質を人間と同じように評価しました。研究者は、大規模言語モデルによる評価の以下の4つの利点を指摘しています：再現性、独立性、コスト効率と速度、および不適切なコンテンツへの露出の低減。ただし、大規模言語モデルは事実の誤解釈にも影響を受けやすく、学習方法にはバイアスが導入される可能性があります。さらに、これらのモデルには感情がないため、感情を含むタスクの評価において効果が制限される可能性があります。人間の評価と大規模言語モデルによる評価は、それぞれ独自の強みと弱点を持っています。最適な効果は、人間とこれらの大規模モデルの組み合わせによって達成される可能性があります。

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