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データサイエンティストやアナリストのための統計の基礎

データサイエンスまたはデータ分析の旅における重要な統計的概念

Data science

「プログラマーを支援するためにコードを生成できる10つのAIツール」

無限の可能性の時代において、生成型人工知能ソリューションの広範な使用と革新的なアクセス可能性は、プログラマーにとって革新的なイノベーションの華やかなシンフォニーを提供します。使用例は、アート作品の作成からコードの書き込みまで多岐にわたります。その成長は過去10年間のあらゆるコンシューマテクノロジートレンドを上回っています。我々の働き方は急速に進化しており、ソフトウェア開発の世界も例外ではありません。多くの開発者にとって、AIコーディングツールの使用は一般的な実践となっています。人工知能を使用して優れたコードを生成するための理想的なAIコードジェネレータを探索してください。 AIコードジェネレータとは何ですか？ AIコードジェネレータは、エンジニアがコードをより迅速かつ正確に書くのを支援する人工知能を組み込んだコンピュータプログラムです。リアルタイムでコードを入力すると、プロンプトに基づいてコードを生成したり、自動補完のためのコードを提案したりします。このようなAIコードライターは、異なるプログラミング言語間を翻訳し、自分自身のプログラムを書くことができます。さらに、自動ドキュメント生成や高速なコードスニペットの検索にも役立ちます。 AIコード生成は、パブリック向けに使用されるオープンソースプロジェクトによって作成されたソースコードの実例でトレーニングされたアルゴリズムを使用して、それらの実例に基づいて新しいコードを作成します。大規模な言語モデルは言語を処理・理解し、テキストを生成し、問い合わせに応答し、テキストを予測するのに役立つ言語の関連とパターンを学習します。彼らはAIアルゴリズムを適用して特定のプログラムに最適なコードを選択し、開発者がより迅速にプログラムを作成できるようにします。AIコード生成の3つの方法：開発者がコードの入力を開始すると、AIは文を自動補完しようとします。開発者が自然言語で入力を残した場合、AIアルゴリズムは開発者の目標に基づいた提案を行います。開発者はAIと直接コミュニケーションを取り、特定のコードの開発やバグ修正を依頼します。なぜAIコードジェネレータを使用するのですか？ AIコードジェネレータの使用にはいくつかの利点があり、開発者が自分の可能性を最大限に発揮するのに役立ちます。以下は、この画期的なツールの主な利点と将来の利用例のいくつかです： AIコード生成の主な利点は、コードをより短時間で生成できる可能性です。AIは従来のコーディングの責任とテストの記述を行い、開発者が創造的な思考と課題解決を必要とする作業に集中できるようにします。 AIを搭載したコードジェネレータは、コードの開発を自動化し、仕様に合致した機能的なコードを迅速に作成することで開発プロセスを短縮します。これにより、迅速な開発や時間的に制約のあるアプリケーションに役立ちます。 AIコードジェネレータはさまざまなコードソースでトレーニングされており、業界標準に準拠し、整理されてメンテナンスしやすいコードを生成することができます。これにより、チームワークが促進されます。 AIコードアシスタントは、デバッグの手間を省いて事前に欠陥を検出する観察的な防御策として機能し、実用的で実現可能で安全なコードの構築方法についてのコンサルティングサービスを提供することで、コードの品質も向上させます。 AIを搭載したコードジェネレータは、より広範な人々にコーディングをよりアクセスしやすくすることにより、スキルギャップを縮小し、ユーザーが独自のアプリケーションを設計し、さまざまな産業でイノベーションを促進することができます。プログラマー向けのトップ10のAIコードジェネレータ AIパワードコードジェネレータの登場により、開発者のコーディング手続きの効率が大幅に向上し、簡素化されました。これらのコードジェネレータは、機械学習と人工知能を使用してコードスニペット、要素、さらには完全なアプリケーションを自動的に作成します。 OpenAI Codex 現在利用可能な最も有名なAIコーディングツールは、OpenAI Codexです。これは、OpenAIのLLMs（GPT-3およびGPT-4）から派生した広範なコードを使用してトレーニングされました。Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript、Swiftなど、12以上の言語でプログラムを書くことができると約束しています。このアルゴリズムは、GitHubリポジトリなどのサイトから提供される数兆行のオープンソースコードに基づいて開発されています。特徴コメントからプログラムを生成したり、プログラムにコメントを提供したりします。英語のアルゴリズムを任意の言語のプログラムに変換できます。…

「ビジュアルで高速にMLパイプラインを構築する方法！」

最近のディープラーニングの進歩が、リアルタイムメディアの使用例において、たくさんの機械学習（ML）モデルを生み出すことがどれほど注目されるべきか無視するのは難しいです例えば、背景を変える能力など様々な例があります

「グラフ機械学習 @ ICML 2023」

「壮大なビーチとトロピカルなハワイの風景🌴は、勇敢な科学者たちを国際機械学習会議に出席し、最新の研究成果を発表することから遠ざけませんでした...」

「Langchain Agentsを使用して、独自のデータアナリストアシスタントを作成しましょう」

「これまでは、テキスト生成、分析、要約、翻訳、感情分析などのタスクに言語モデルを使用してきました最も有望なユーティリティの一つは、...」

『nnU-Netの究極ガイド』

「画像セグメンテーションの主要なツールであるnnU-Netについて、詳細なガイドに深く入り込んでください最先端の結果を得るための知識を獲得しましょう」

このAI研究は、質問応答の実行能力において、指示に従うモデルの正確さと忠実さを評価します

最近導入された大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）コミュニティを席巻しています。これらのモデルは、非常に優れた自然言語処理（NLP）、自然言語生成（NLG）、自然言語理解（NLU）を使用して、人間を成功裏に模倣することができました。LLMは、現実的な会話をするために人間を模倣し、簡単な質問や複雑な質問に答えること、コンテンツの生成、コードの補完、機械翻訳、テキストの要約などが可能です。NLPの目標は、コンピュータシステムが自然言語で与えられた命令を理解し、反応することを可能にすることで、人々がより自然で柔軟な方法でそれらと関わることを可能にすることです。その最良の例が命令に従うモデルです。これらのモデルは、LLM、教師ありの例、または他のタイプの教示、および自然言語の命令として記述された数千のタスクにさらされることで訓練されます。最近の研究では、Mila Quebec AI Institute、McGill大学、Facebook CIFAR AI Chairのチームが、与えられたテキストパッセージの質問応答（QA）の実行能力を評価するための命令に従うモデルのパフォーマンスを調査しました。これらのモデルは、タスクを記述するプロンプト、質問、およびリトリーバーによって取得された関連するテキストパッセージを提供されると、質問に答えることができ、これらのモデルによって生成される応答は自然で情報豊かであり、ユーザーの信頼と関与の構築に役立ちます。これらのモデルは、取得したドキュメントと命令のみを入力に追加することで、ユーザーのクエリに自然かつ流暢に応答することができます。しかし、この余分な冗長性により、完全一致（EM）やF1スコアなどの従来のQA評価指標がモデルのパフォーマンスを効果的に定量化するのが難しくなります。これは、モデルの応答が参照回答に直接記載されていない情報も含める可能性があるためですが、それでも正確であることが求められます。チームは、この問題を克服するために、命令に従うモデルを検索に基づいた品質保証（QA）で測定するための2つの基準を提供しています。情報の必要性、正確性に関するもの：この次元は、モデルがユーザーの情報要件をどれだけ満たしているかを評価します。生成された応答が、直接的に参照回答に記載されていることを超えた関連情報を含んでいるかどうかに関心があります。提供された情報に対する忠実度：この次元は、モデルが提示された知識に基づいて答えを根拠付ける能力を評価します。真のモデルは、関連しない情報が提示された場合には応答を控えるだけでなく、知識のスニペットにアクセスできる場合には正確な回答を提供するべきです。著者たちは、オープンドメインQAのためのNatural Questions、マルチホップQAのためのHotpotQA、会話型QAのためのTopiOCQAという3つの異なるQAデータセットで、いくつかの最近の命令に従うモデルを評価しました。彼らは900のモデル応答を手動で分析し、正確性と忠実度の異なる自動評価指標と比較しました。その研究は、参照回答のトークンの一部がモデルの応答にも含まれている割合を測定する再現率が、EMやF1スコアなどの語彙の重複メトリックよりも正確性との相関が強いことを示唆しています。忠実度のための他のトークン重複メトリックと比較して、モデルの回答トークンの一部が知識スニペットに存在する割合であるK-Precisionは、人間の判断とより強い相関関係があります。結論として、この研究は、命令に従うモデルのQAタスクにおけるより徹底的な評価を進め、その利点と欠点の両方を考慮に入れることを目指しています。チームは、自分たちのコードとデータをGitHubリポジトリで公開することで、この領域でのさらなる進歩を促進しています。

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データサイエンティストやアナリストのための統計の基礎

「プログラマーを支援するためにコードを生成できる10つのAIツール」

「ビジュアルで高速にMLパイプラインを構築する方法！」

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「Langchain Agentsを使用して、独自のデータアナリストアシスタントを作成しましょう」

『nnU-Netの究極ガイド』

このAI研究は、質問応答の実行能力において、指示に従うモデルの正確さと忠実さを評価します

「Hugging Face Transformersライブラリを解剖する」

「新しいAmazon Kendra Alfrescoコネクタを使用して、Alfrescoコンテンツをインデックス化します」

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