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生成AIにおける5つの倫理的考慮事項

現在のAIブームよりも前から、データサイエンティストたちは常に倫理的な懸念と考慮を心に抱いていました現在、創造的なAIの成長が一般の想像力に広がるにつれて、AIに関連するさまざまな問題が浮かび上がり、これらの懸念はさらに増大していますAIが成長し続ける一方で、そこには...

7月20日に開催される無料の生成AIサミットで見逃せないセッションが発表されました

私たちの初のジェネレーティブAIサミットは、あと2週間で開催されます私たちは、多様な専門家、学者、業界リーダーなどを一堂に集め、この画期的な技術について議論することを心待ちにしていますサミット中に参加できるいくつかのセッションをご覧ください最近の進展について...

Generative AI Summit

Hugging Faceを使用してWav2Vec2を英語音声認識のために微調整する

Wav2Vec2は、自動音声認識（ASR）のための事前学習済みモデルであり、Alexei Baevski、Michael Auli、Alex Conneauによって2020年9月にリリースされました。 Wav2Vec2は、革新的な対比的事前学習目標を使用して、50,000時間以上の未ラベル音声から強力な音声表現を学習します。BERTのマスクされた言語モデリングと同様に、モデルはトランスフォーマーネットワークに渡す前に特徴ベクトルをランダムにマスクすることで、文脈化された音声表現を学習します。初めて、事前学習に続いてわずかなラベル付き音声データで微調整することで、最先端のASRシステムと競合する結果が得られることが示されました。Wav2Vec2は、わずか10分のラベル付きデータを使用しても、LibriSpeechのクリーンテストセットで5％未満の単語エラーレート（WER）を実現します – 論文の表9を参照してください。このノートブックでは、Wav2Vec2の事前学習チェックポイントをどの英語のASRデータセットでも微調整する方法について詳しく説明します。このノートブックでは、言語モデルを使用せずにWav2Vec2を微調整します。言語モデルを使用しないWav2Vec2は、エンドツーエンドのASRシステムとして非常にシンプルであり、スタンドアロンのWav2Vec2音響モデルでも印象的な結果が得られることが示されています。デモンストレーションの目的で、わずか5時間のトレーニングデータしか含まれていないTimitデータセットで「base」サイズの事前学習チェックポイントを微調整します。 Wav2Vec2は、コネクショニスト時系列分類（CTC）を使用して微調整されます。CTCは、シーケンス対シーケンスの問題に対してニューラルネットワークを訓練するために使用されるアルゴリズムであり、主に自動音声認識および筆記認識に使用されます。 Awni Hannunによる非常にわかりやすいブログ記事Sequence Modeling with CTC（2017）を読むことを強くお勧めします。始める前に、datasetsとtransformersを最新バージョンからインストールすることを強くお勧めします。また、オーディオファイルを読み込むためにsoundfileパッケージと、単語エラーレート（WER）メトリックを使用して微調整モデルを評価するためにjiwerが必要です1 {}^1 1 。 !pip install datasets>=1.18.3 !pip install…

Gradioを使用して、Spacesで自分のプロジェクトをショーケースしましょう

Gradioを利用することで、機械学習プロジェクトを簡単にデモンストレーションすることができます。このブログ記事では、以下の内容について説明します：最近のGradioの統合により、Inference APIを活用してHubからモデルをシームレスにデモンストレーションする方法 Hugging Face Spacesを使用して、独自のモデルのデモをホストする方法 GradioでのHugging Face Hub統合 Hubでモデルを簡単にデモンストレーションすることができます。以下を含むインターフェースを定義するだけでOKです：推論を行いたいモデルのリポジトリID 説明とタイトルオーディエンスをガイドするための入力例インターフェースを定義したら、.launch()を呼び出すだけでデモが開始されます。これはColabで行うこともできますが、コミュニティと共有する場合はSpacesを使用するのがおすすめです！ SpacesはPythonでMLデモアプリを簡単にホストするための無料の方法です。Spacesを使用するには、https://huggingface.co/new-space にリポジトリを作成し、SDKとしてGradioを選択します。作業が完了すると、app.pyというファイルを作成し、下のコードをコピーするだけで、数秒でアプリを起動できます！ import gradio as gr description = "GPT-2によるストーリー生成"…

教育のためのHugging Faceをご紹介します 🤗

機械学習がソフトウェア開発の圧倒的な割合を占めること、非技術的な人々がますますAIシステムに触れることを考えると、AIの主な課題の1つは従業員のスキルを適応・向上させることです。また、AIの倫理的および重要な問題を積極的に考慮するために教育スタッフをサポートする必要があります。 Hugging Faceは機械学習を民主化するオープンソース企業として、世界中のあらゆるバックグラウンドの人々に教育を提供することが重要だと考えています。私たちは2022年3月にMLデモクラタイゼーションツアーを開始し、Hugging Faceの専門家が16カ国の1000人以上の学生に対して実践的な機械学習クラスを教えました。新しい目標は、「2023年末までに500万人に機械学習を教える」ことです。このブログ記事では、教育に関する目標達成方法の概要を提供します。 🤗 すべての人のための教育 🗣️ 私たちの目標は、機械学習の可能性と限界を誰にでも理解してもらうことです。これによって、これらの技術の応用が社会全体にとって正味の利益につながる方向へ進化すると信じています。私たちの既存の取り組みの一部の例：私たちはMLモデルのさまざまな使い方（要約、テキスト生成、物体検出など）を非常にわかりやすく説明しています。モデルページのウィジェットを通じて、誰でも直接ブラウザでモデルを試すことができるようにしています。そのため、それを行うための技術的なスキルの必要性を低下させています（例）。システムで特定された有害なバイアスについてドキュメント化し、警告しています（GPT-2など）。誰でも1クリックでMLの潜在能力を理解できるオープンソースのMLアプリを作成するためのツールを提供しています。 🤗 初心者向けの教育 🗣️ 私たちは、オンラインコース、実践的なワークショップ、その他の革新的な技術を提供することで、機械学習エンジニアになるためのハードルを下げたいと考えています。私たちは自然言語処理（NLP）やその他のドメインについての無料コースを提供しています（近日中に）。これらのコースでは、Hugging Faceエコシステムの無料ツールやライブラリを使用して学ぶことができます。このコースの最終目標は、（ほぼ）どんな機械学習の問題にもTransformerを適用する方法を学ぶことです！私たちはDeep Reinforcement Learningについての無料コースを提供しています。このコースでは、理論と実践でDeep…

機械学習洞察のディレクター

機械学習のテーブルの席は、技術的なスキル、問題解決能力、ビジネスの洞察力など、ディレクターのような役職にしかないものです。機械学習および/またはデータサイエンスのディレクターは、しばしばMLシステムの設計、数学の深い知識、MLフレームワークの熟知、リッチなデータアーキテクチャの理解、実世界のアプリケーションへのMLの適用経験、優れたコミュニケーションスキルを持つことが求められます。また、業界の最新動向に常に精通していることも期待されています。これは大変な注文です！これらの理由から、私たちはこのユニークなMLディレクターのグループにアクセスし、ヘルスケアからファイナンス、eコマース、SaaS、研究、メディアなど、さまざまな産業における彼らの現在のMLの洞察と業界のトレンドについての記事シリーズを作成しました。たとえば、あるディレクターは、MLを使用して空の空転トラック運転（約20％の時間が発生）をわずか19％に減らすことで、約10万人のアメリカ人の炭素排出量を削減できると指摘しています。注意：これは元ロケット科学者によって行われた即興の計算ですが、私たちはそれを受け入れます。この最初のインストールでは、地中に埋まった地雷を検出するために地中レーダーを使用している研究者、元ロケット科学者、ツォンカ語に堪能なアマチュアゲーマー（クズ＝こんにちは！）、バン生活を送っていた科学者、まだ実践的な高性能データサイエンスチームのコーチ、関係性、家族、犬、ピザを大切にするデータ実践者など、豊富なフィールドの洞察を持つ機械学習ディレクターの意見を紹介します。 🚀 さまざまな産業における機械学習ディレクターのトップと出会い、彼らの見解を聞いてみましょう：アーキ・ミトラ – Buzzfeedの機械学習ディレクター背景：ビジネスにおけるMLの約束にバランスをもたらす。プロセスよりも人。希望よりも戦略。AIの利益よりもAIの倫理。ブラウン・ニューヨーカー。興味深い事実：ツォンカ語を話すことができます（Googleで検索してください！）そしてYouth for Sevaを支援しています。 Buzzfeed：デジタルメディアに焦点を当てたアメリカのインターネットメディア、ニュース、エンターテイメント会社。 1. MLがメディアにポジティブな影響を与えたのはどのような点ですか？顧客のためのプライバシー重視のパーソナライゼーション：すべてのユーザーは個別であり、長期的な関心事は安定していますが、短期的な関心事は確率的です。彼らはメディアとの関係がこれを反映することを期待しています。ハードウェアアクセラレーションの進歩と推奨のためのディープラーニングの組み合わせにより、この微妙なニュアンスを解読し、ユーザーに適切なコンテンツを適切なタイミングで適切なタッチポイントで提供する能力が解き放たれました。メディア製作者のための支援ツール：メディアにおける制作者は限られた資産ですが、MLによる人間-ループアシストツールにより、彼らの創造的な能力を保護し、協力的なマシン-人間のフライホイールを解き放つことができました。適切なタイトル、画像、ビデオ、および/またはコンテンツに合わせて自動的に提案するだけの簡単なことでも、協力的なマシン-人間のフライホイールを解き放つことができます。テストの締め付け：資本集約型のメディアベンチャーでは、ユーザーの共感を得る情報を収集する時間を短縮し、即座に行動する必要があります。ベイジアンテクニックのさまざまな手法と強化学習の進歩により、時間だけでなくそれに関連するコストも大幅に削減することができました。 2. メディア内の最大のMLの課題は何ですか？プライバシー、編集の声、公平な報道：メディアは今以上に民主主義の重要な柱です。MLはそれを尊重し、他のドメインや業界では明確に考慮されない制約の中で操作する必要があります。編集によるカリキュレーションされたコンテンツとプログラミングとMLによる推奨のバランスを見つけることは、依然として課題です。BuzzFeedにとってももう1つのユニークな課題は、インターネットは自由であるべきだと信じているため、他の企業とは異なり、ユーザーを追跡していないことです。 3. メディアへのMLの統合を試みる際に、よく見かける間違いは何ですか？…

深層強化学習の概要

Hugging FaceとのDeep Reinforcement Learningクラスの第1章 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。人工知能の最も魅力的なトピックへようこそ: Deep Reinforcement Learning（深層強化学習） Deep RLは、エージェントが行動を実行し、結果を観察することで、環境内でどのように振る舞うかを学習する機械学習の一種です。…

機械学習の専門家 – Sasha Luccioni

🤗 マシンラーニングエキスパートへようこそ – サーシャ・ルッチョーニ 🚀 サーシャのようなMLエキスパートがあなたのMLロードマップを加速する方法に興味がある場合は、hf.co/supportを訪れてください。こんにちは、友達たち！マシンラーニングエキスパートへようこそ。私は司会者のブリトニー・ミュラーで、今日のゲストはサーシャ・ルッチョーニです。サーシャは、Hugging Faceで研究科学者として、機械学習モデルとデータセットの倫理的・社会的影響に取り組んでいます。サーシャはまた、Big Science WorkshopのCarbon Footprint WGの共同議長、WiMLの理事、そして気候危機に機械学習を適用する意義のある活動を促進するClimate Change AI（CCAI）組織の創設メンバーでもあります。サーシャがメールの炭素フットプリントを計測する方法、地元のスープキッチンが機械学習の力を活用するのをどのように手助けしたか、そして意味と創造性が彼女の仕事を支える方法についてお話しいただきます。この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！以下がサーシャ・ルッチョーニとの私の対話です：注：転記はわかりやすい読み物を提供するためにわずかに修正/書式設定されています。今日参加していただき、本当にありがとうございます。私たちはあなたが来てくれたことを非常に嬉しく思っています！サーシャ：私もここにいることを本当に嬉しく思っています。直接本題に入りますが、あなたのバックグラウンドとHugging Faceへの道を教えていただけますか？サーシャ：…

Q-Learningの紹介パート2/2

ディープ強化学習クラスのユニット2、パート2（Hugging Faceと共に） ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。このユニットの第1部では、価値ベースの手法とモンテカルロ法と時差学習の違いについて学びました。したがって、第2部では、Q-Learningを学び、スクラッチから最初のRLエージェントであるQ-Learningエージェントを実装し、2つの環境でトレーニングします：凍った湖 v1 ❄️：エージェントは凍ったタイル（F）の上を歩き、穴（H）を避けて、開始状態（S）からゴール状態（G）に移動する必要があります。自律運転タクシー 🚕：エージェントは都市をナビゲートし、乗客を地点Aから地点Bに輸送する必要があります。このユニットは、ディープQ-Learning（ユニット3）で作業を行うためには基礎となるものです。では、始めましょう！ 🚀 Q-Learningの紹介 Q-Learningとは？…

機械学習インサイトディレクター【パート3：ファイナンスエディション】

もしMLソリューションをより速く構築したい場合は、hf.co/supportを今すぐご覧ください！ 👋 MLインサイトシリーズディレクター、ファイナンスエディションへようこそ！以前のエディションを見逃した場合は、以下で見つけることができます： Machine Learning Insightsディレクター[パート1] Machine Learning Insightsディレクター[パート2：SaaSエディション] ファイナンスの機械学習ディレクターは、レガシーシステムの航海、解釈可能なモデルの展開、および顧客の信頼の維持といった独自の課題に直面しています。また、政府の監督が多く、高度に規制されています。これらの課題には、効果的に導くために深い業界知識と技術的な専門知識が必要です。以下のアメリカン・バンク、カナダ王立銀行、ムーディーズ・アナリティクス、および元ブルームバーグAIの研究科学者からの専門家は、機械学習×ファイナンスセクター内のユニークな知見を提供しています。ギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオン、100以上の特許を取得した出版者、世界最古のポロクラブ（カルカッタポロクラブ）で定期的にプレーしていたサイクルポロプレーヤーなど、彼らはすべて金融MLの専門家に転身しました。 🚀 トップな金融MLマーベリックからの洞察をご紹介します：免責事項：すべての意見は個人のものであり、過去または現在の雇用主からのものではありません。イオアニス・バカギアニス – RBCの機械学習マーケティングサイエンスディレクターバックグラウンド：スケーラブルな、本番用の最先端の機械学習ソリューションを提供する経験豊富な情熱的な機械学習エキスパート。イオアニスはまた、Bak Up Podcastのホストでもあり、AIを通じて世界に影響を与えることを目指しています。おもしろい事実：イオアニスはギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオンでした。🏆 RBC：世界的な組織は、キャピタルマーケット、銀行および金融において革新的かつ信頼できるパートナーとしてRBCキャピタルマーケットを見ています。 1. 機械学習が金融にどのようなポジティブな影響をもたらしましたか？…

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