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「アドベクティブ拡散トランスフォーマーによる位相一般化」というタイトルです

この投稿は、傅棋天さんと楊晨曉さんと共著であり、傅棋天さんらの論文「グラフ学習における位相一般化のためのアドベクティブ拡散トランスフォーマー」（2023年）に基づいています...

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

初心者データサイエンスの求人面接で成功するためのさらなるヒント

データサイエンス初心者の皆さん、データサイエンスインタビューで優れた成績を収めるためのさらなるヒントです！

Career Advice

M42がMed42を導入：医療知識へのアクセス拡大のためのオープンアクセスクリニカル大規模言語モデル（LLM）

M42ヘルスは、アブダビ、UAEに拠点を置き、有望な新しいオープンアクセスの臨床大規模言語モデルであるMed42を発表しました。この700億パラメータのモデルのリリースは、医療の革新をもたらす可能性のある高度なAI機能への一般のアクセスを増やす取り組みにおいて、画期的な瞬間です。 MetaのLlama-2 – 70Bモデルから微調整されたMed42は、オープンソースの医療AIの先行モデルよりも大幅に優れています。このモデルは、多くの医療問答データセットでOpenAIのChatGPT 3.5を上回り、USMLEのゼロショット評価で最大72％の正確さを実現しています。これは、Med42が医師に簡単に統合された医学知識へのアクセスを提供することにより、臨床的な意思決定を支援する能力を示しています。 M42 Health AIチームは、大規模な人間がキュレーションした医学文献と患者情報のデータセットを使用してMed42を構築しました。M42、Cerebras、およびCore42（M42の子会社）は、Condor Galaxy 1スーパーコンピュータを微調整するために協力しました。モデルの有効性は、Mohamed bin Zayed University for Artificial Intelligence（MBZUAI）の専門家によって評価されました。 M42のMed42は、一般の人々に医学情報をより公開するために作成された無料で公開されている臨床の大規模言語モデル（LLM）です。LLaMA-2に基づき、700億のパラメータを持ち、この生成型のAIシステムは医学的な問い合わせに正確な応答を提供します。 Med42の最も強力なポイントの一つはその適応性です。AIの助手として、それは医学的な判断を大きく変える可能性があります。医療記録に基づいた個別の治療計画の生成から、大量の医学資料の整理プロセスの高速化まで、さまざまなことに使用することができます。臨床的な意思決定の改善や医療用途のLLMへのアクセスの拡大の可能性を持つAIの助手として、Med42は現在テストと評価のために利用可能です。使用例としては以下があります：健康に関する質問への回答医療歴の概要医学診断のサポート一般的な健康に関する質問 Med42のコードとウェイトはHugging…

シンガポール国立大学の研究者たちは、ピクセルベースと潜在ベースのVDMを結びつけたハイブリッド人工知能モデルであるShow-1を提案しますこれはテキストからビデオを生成するものです

シンガポール国立大学の研究者たちは、Show-1というハイブリッドモデルを導入しました。テキストからビデオを生成するためのピクセルベースと潜在ベースのビデオ拡散モデル（VDM）の強みを組み合わせています。ピクセルベースのVDMは計算コストが高く、潜在ベースのVDMは正確なテキストとビデオの整合性に苦しんでいますが、Show-1は新しいソリューションを提供します。まず、ピクセルベースのVDMを使用して、強いテキストとビデオの関連性を持つ低解像度のビデオを作成し、その後、潜在ベースのVDMを使用してこれらのビデオを高解像度にアップサンプリングします。その結果、標準的なビデオ生成のベンチマークで検証された正確な整列がされた、高品質で効率的に生成されるビデオが得られます。彼らの研究はテキストの説明から写実的なビデオを生成する革新的なアプローチを示しています。初期のビデオ作成にはピクセルベースのVDMを活用し、正確な整列と運動表現を保証し、効率的なスーパーレゾリューションには潜在ベースのVDMを利用しています。Show-1はMSR-VTTデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、有望なソリューションです。彼らの手法は、テキストの説明から非常に現実的なビデオを生成する方法を提案しています。ピクセルベースのVDMを活用して正確な初期ビデオ作成を行い、効率的なスーパーレゾリューションには潜在ベースのVDMを使用します。この手法であるShow-1は、正確なテキストとビデオの整列、運動表現、費用対効果に優れています。彼らの手法はピクセルベースと潜在ベースのVDMを組み合わせてテキストからビデオを生成します。ピクセルベースのVDMは正確なテキストとビデオの整列と運動表現を保証し、潜在ベースのVDMは効率的なスーパーレゾリューションを実行します。トレーニングにはキーフレームモデル、補間モデル、初期スーパーレゾリューションモデル、およびテキストからビデオ（t2v）モデルが含まれます。キーフレームモデルのトレーニングには3日かかり、補間モデルと初期スーパーレゾリューションモデルはそれぞれ1日かかります。t2vモデルはWebVid-10Mデータセットを使用して3日間の専門的な適応トレーニングが行われます。研究者はUCF-101データセットとMSR-VTTデータセットで提案手法を評価しました。UCF-101では、ISメトリックによる他の手法との比較で、Show-1は強力なゼロショット能力を示しています。MSR-VTTデータセットでは、FID-vid、FVD、CLIPSIMスコアにおいて最先端のモデルを凌駕し、優れた視覚的な一致性と意味的な結束性を示しています。これらの結果は、Show-1が高度に忠実で写実的なビデオを生成する能力を確認し、光学的な品質とコンテンツの一致性に優れていることを示しています。ピクセルベースと潜在ベースのVDMを結合したShow-1は、テキストからビデオの生成において優れた性能を発揮します。この手法は正確なテキストとビデオの整列、運動表現、効率的なスーパーレゾリューションを保証し、計算の効率性を高めます。UCF-101データセットとMSR-VTTデータセットでの評価は、他の手法を凌駕するかそれに迫る優れたビジュアル品質と意味的な一致性を確認しています。今後の研究では、テキストからビデオの生成においてピクセルベースと潜在ベースのVDMを組み合わせること、効率を最適化し、整列を改善するための別の手法を探求する必要があります。高度な整列と運動表現のための代替手法の探索や、様々なデータセットの評価も検討するべきです。転移学習と適応性の調査も重要です。時間的な結束性を高め、現実的な出力と品質評価のためのユーザースタディを強化することは不可欠であり、テキストからビデオの進歩を促進します。

「データサイエンスは循環経済をどのように加速させるのか？」

『循環型経済への移行における運用上の課題を克服するための具体的なデータサイエンスのヒント』

「Devtoolsを使ったRデータパッケージの作成と公開の詳細ガイド」

「2023年のPositカンファレンスでスピーカーに招待され、アニメーションと相互作用を使ったストーリーテリングについてプレゼンをする機会を得たとき、完璧なデータセットについて数ヶ月間悩みましたどれも興味深いものばかりでした...」

「Pythonデコレータ：包括的なガイド」

「Pythonのデコレータは、理解していると簡単に思える概念の一つですが、そうでない場合は非常に難しいと思われるものです多くのPython初心者は、それらを学び、使用しなければならない魔法のツールと見なしています...」

臨床データサイエンスを活用して臨床結果を向上させる

イントロダクションテクノロジーとデータの融合によって定義される時代において、データサイエンスの力は従来の枠組みを超え、革新の新たな時代を切り拓いています。今日、私たちは健康、テクノロジー、データサイエンスが融合し、医療の風景を革命化するという光り輝く旅に乗り出します。この探求では、データサイエンスの従来の応用を超え、実行可能な洞察が患者ケアの変革と臨床アウトカムの究極的な向上を推進する世界に踏み込みます。この記事では、データサイエンスが患者ケアにおいてどれだけ重要で影響力があるかを、特に腫瘍学に焦点を当てて紹介します。学習目標：臨床データサイエンスとは何かを理解する。データサイエンスとデータの可視化が臨床の意思決定をどのようにサポートするかを、事例研究を通じて学ぶ。臨床データサイエンスの目標と目的を理解する。臨床データサイエンスとは何かこの急速に進化するデジタル時代において、私たちは健康、テクノロジー、データサイエンスの融合を目撃しています。臨床データサイエンスの領域は、これらの3つのドメインを組み合わせて、患者ケアに強力な影響を与えるものです。医療関係者であるか、データ愛好家であるかに関わらず、この交差点を理解することは重要です。臨床データサイエンスは単なる従来のデータサイエンスではありません。医療のユニークな要求に合わせたデータサイエンスです。スマートヘルスデバイスやウェアラブルなど、さまざまなソースからの臨床データを活用しています。しかし、データを収集するだけではありません。それを実行可能な洞察に変えて、患者ケアの改善に活かすことが重要なのです。臨床データサイエンスの重要性なぜ臨床データサイエンスが非常に重要なのでしょうか？その答えを見つけるために、医療、テクノロジー、データサイエンスの交差点に踏み込んでみましょう。これらの領域が組み合わさることで、可能性の世界が開かれます。医療関係者は医療の微細な点を理解せずにデータサイエンスのツールを効果的に使うことはできませんし、データサイエンティストはこれらの専門家と協力するために医療の理解を必要とします。この2つの領域の交差点に入ることで、成功の秘訣が見つかるのです。それでは、実行可能な洞察についてなぜ関心を持つ必要があるのでしょうか？例えば、糖尿病のような特定の健康状態に苦しむ患者を想像してみてください。臨床データを使用して、異なる年齢層や地域での病気の有病率を分析し、医療提供者がより効果的なケアのためのアプローチを調整するのに役立てることができます。実行可能な洞察を活かす臨床データでは、臨床データサイエンスはどのように魔法を起こすのでしょうか？それは問題声明から始まります。データで解決できる医療の課題です。例えば、がんのスクリーニングの改善、ゲノミクスの研究、新薬開発の加速、がん監視の向上など、これらの問題声明が臨床データサイエンスのプロセスを推進します。特にバイタルサインや生体の状態などの患者データを収集し分析します。これらのパラメータは、治療計画に影響を与えます。薬の選択、化学療法のスケジュール、食事の勧めなどがその例です。臨床データサイエンスは、データに基づく意思決定を支援し、治療の効果を最大化するのに役立ちます。可視化は臨床データサイエンスの重要な側面です。わかりやすいインサイトを提供するダッシュボードは、医療関係者だけでなく患者にとっても価値があります。健康データの可視化により、個人は自分の健康状態をモニタリングし、時間とともにどのように変化するかを理解することができます。 2Dグラフだけでなく、3Dグラフも複雑な健康データのより深い理解を提供し、患者と医療関係者の両方が行う意思決定の品質を向上させることができます。情報に基づいた意思決定のための臨床データ可視化臨床データサイエンスは、生の臨床データを実行可能な洞察に変えることで、医療を革新する準備が整っています。医療技術、IoT、AI/ML、データサイエンスの交差点を通じて、この領域は医療関係者や個人に力を与えます。治療計画をカスタマイズし、情報に基づいた意思決定を行う可能性があります。この変革の中心にあるのは臨床データの可視化です。複雑なデータと現実の意思決定の間のギャップを埋めるものです。例えば、腫瘍学では、臨床データサイエンスにより、個々の患者の生体状態とバイタルチェックに基づいてカスタマイズされた治療プロトコルを提供することが可能です。データの可視化は、医療関係者や個人が複雑な情報を理解し解釈するのに役立ちます。自分の健康状態に関するわかりやすい情報を提供するダッシュボードの使用が1つの例です。これらのダッシュボードは医療関係者と患者の両方にカスタマイズすることができ、複雑なデータを理解しやすくすることができます。医療関係者、データサイエンティスト、テクノロジーエキスパートの協力は、データが私たちを改善された臨床アウトカムへと導く、影響力のある患者ケアエコシステムの創造に不可欠です。データサイエンスの臨床結果への影響臨床データサイエンスは単なる流行語ではありません。臨床結果を向上させるための強力なツールです。私たちは、生の臨床データを有益な洞察に変換することで、このツールを活用する必要があります。臨床データサイエンスの主な機能は、バイオ統計学、臨床プログラミング、臨床データ管理です。バイオ統計学は、臨床データが規制基準とコンプライアンスを満たしていることを保証し、p値、信頼区間などを分析することで、バイアスのない意味のある臨床データを確保します。臨床プログラミングは、CDISCなどの厳格な基準に従いながらデータを管理・処理します。…

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