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最高のウイルス対策ソフトウェア2023年

現代のデジタルセキュリティにおいて、アンチウイルスソフトウェアの使用はコンピュータのセキュリティに不可欠です。アンチウイルスソフトウェアは、コンピュータやモバイルデバイスからウイルスや他の悪意のあるデジタル物を避け、スキャン、検出、削除するのに役立ちます。それが2023年に利用可能な最高のアンチウイルスソフトウェアのリストをまとめるために時間と労力を費やした理由です。 Bitdefender BitdefenderのWindows用アンチウイルスパッケージのいくつかは、サードパーティのテストで高評価を受け、手頃な価格で購入できます。Antivirus Plusの基本バージョンは、3つのWindowsコンピューターに対して1年間の連続保護を提供します。さらに、含まれているVPNを使用してオンラインアクティビティを隠すことができ、Bitdefenderの頻繁なウイルス署名の更新を利用することができます。フィッシング、ランサムウェア、ネットワークの脅威は、Standard Protection Suiteによって中和されます。また、マルウェアに感染したマシンを修復しやすくするために、「救助環境」に再起動することもできます。ファイアウォール、パスワードマネージャ、マイクロフォンやウェブカメラ用のプライバシーシールドなどの追加機能を備えたアンチウイルスソフトウェアもアップグレードとして利用可能です。Windows用のアンチウイルスソフトウェアの価格は、年間$59.99から$159.99です。 Norton 360 Deluxe Nortonの対マルウェア製品は、最高のものの一つであり、システムパフォーマンスに過度の負荷をかけることはありません。Norton 360 Deluxeは、価格と機能のバランスが優れています。クロスプラットフォームに対応したパスワードマネージャ、無制限のVPNサービス、ダークウェブでのユーザーの活動の追跡、親権制限、最大50GBのストレージスペースを提供しています。Norton 360 PremiumとNorton 360 Platinumでは、それぞれ10台と20台のデバイスをクラウドストレージとアンチウイルス/VPN保護で保護することができます。一部の主要なアンチウイルスソフトウェアメーカーとは異なり、Nortonのパッケージにはファイルシュレッダーやファイル暗号化、暗号化されたウェブブラウザは含まれていません。ただし、その他のデジタルセキュリティ機能はいくつかのパッケージに含まれています。 Kaspersky KasperskyのWindows向け製品は、検出率の面で優れており、システムパフォーマンスには軽度から中程度の影響を受けます。Kaspersky Antivirusは、仮想キーボード、オンラインアカウント管理、ランサムウェア保護を提供します。これらの機能は、最も基本的な形態（£12.49 UK/$29.99 US）でも利用できます。ただし、より多くのツールを提供するBitdefender Antivirus Plusの方が優れています。ミッドレンジのスイートでは、Kaspersky Internet…

電車利用者のためのリアルタイム混雑予測

オランダ鉄道を利用する旅行者は、オランダの鉄道機関のアプリを使用して旅程を計画することができます旅程を計画する際、その列車の混雑具合の予測がアプリ上で表示されます...

Falcon-7Bの本番環境への展開

これまでに、ChatGPTの能力と提供するものを見てきましたしかし、企業利用においては、ChatGPTのようなクローズドソースモデルは、企業がデータを制御できないというリスクがあるかもしれません...

物理情報を組み込んだDeepONetによるオペレータ学習ゼロから実装しましょう

普通微分方程式と偏微分方程式（ODEs / PDEs）は、物理学や生物学から経済学や気候科学まで、科学と工学の多くの分野の基礎ですそれらは...

JAXの始め方

JAXは、Googleが開発したPythonライブラリであり、あらゆるタイプのデバイス（CPU、GPU、TPUなど）で高性能な数値計算を行うためのものですJAXの主な応用の一つは、機械学習です

Amazon SageMaker Ground Truthのはじめ方

イントロダクションジェネレーティブAIの時代において、データ生成はピークに達しています。正確な機械学習およびAIモデルの構築には、高品質なデータセットが必要です。データセットの品質保証は最も重要なタスクであり、不正確な分析や特定できない予測は、どのビジネスの全体的なレポに影響を与え、数十億または数兆の損失をもたらす可能性があります。出典：Forbes データラベリングは、AIモデルが理解できるようにするためのデータ品質保証の第一歩です。人間にデータラベルを付けることはできないため、日々生成される無制限のデータに人間がラベルを付けることはできません。そのため、ここでは正確にラベル付けされたデータセットを作成するための素晴らしいテクニックであるAmazon SageMaker Ground Truthについて学びます。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 Amazon SageMaker Ground Truthとは何ですか？ Amazon SageMaker Ground Truthは、データラベリングタスクを実行して効率的で高精度なデータセットを作成するためのセルフサービスオファリングです。Ground Truthでは、サードパーティのベンダーやAmazon Mechanical Turk、または私たち自身のワークフォースを介して人間の注釈者を使用することもできます。また、エンドツーエンドのラベリングジョブを設定するための管理された体験も提供しています。出典：Edlitera.com SageMaker Ground Truthは、データ収集やラベリングの手間をかけずに数百万の自動ラベル付け合成データを生成することができます。Ground Truthは、画像、テキスト、ビデオなどさまざまなデータタイプのデータラベリング機能を提供します。これにより、テキスト分類、セグメンテーションセグメンテーション、オブジェクト検出、画像分類のタスクを機械学習モデルが容易に行えるようになります。…

クレジットカードの取引データを使用した顧客セグメンテーションのマスタリング

顧客セグメンテーションとは、過去の購買パターンに基づいて顧客セグメントを特定するプロセスですたとえば、リピート/ロイヤル顧客、高額な顧客の特定などを含むことがあります

Taipy：ユーザーフレンドリーな本番用データサイエンティストアプリケーションを構築するためのツール

データサイエンティストとして、データの視覚化のためのダッシュボードを作成したり、データを視覚化したり、さらにはビジネスアプリケーションを実装して利害関係者が実行可能な意思決定を行うのをサポートするかもしれません

LLMを活用したアプリケーションの設計と構築

この研究論文では、LLM（Language Model-based Learning）を用いたアプリケーションの設計と構築のプロセスについて探求しています

GPT-1からGPT-4まで：OpenAIの進化する言語モデルの包括的な分析と比較

OpenAIは、さまざまなアプリケーションのニーズに応じて、それぞれ独自の特徴とコスト構造を備えた幅広いモデルを提供しています。モデルは定期的に更新され、最新の技術の進歩を反映しています。ユーザーはモデルを調整して、より良いパフォーマンスを引き出すこともできます。OpenAIのGPTモデルは、主要な自然言語処理（NLP）の進歩を実現しています。 GPTとは、簡単に言えば何ですか？ NLPアプリケーション用の1つの機械学習モデルは、Generative Pre-trained Transformer（GPT）です。これらのモデルは、書籍やウェブサイトなどの大量の情報を事前学習して、自然で構造化されたテキストを生成するために使用されます。より簡単に言えば、GPTは、人間が書いたかのように見えるテキストを生成することができるコンピュータプログラムですが、それを目的として設計されていません。そのため、質問応答、翻訳、テキスト要約などのNLPアプリケーションに適用することができます。自然言語処理に関しては、GPTは機械が言語を理解し、流暢かつ正確に生成することを可能にするため、大きな進歩です。以下では、元のGPTから最新のGPT-4までの4つのGPTモデルについて、それぞれの強みと弱点について説明します。 GPT-1 2018年、OpenAIはTransformerアーキテクチャに基づく言語モデルの最初のバージョンであるGPT-1を発表しました。その117万のパラメータは、当時の最も先進的な言語モデルよりも大幅な進歩でした。 GPT-1は、プロンプトやコンテキストに対して自然で理解可能なスピーチを生成する能力がありました。このモデルのトレーニングには、数十億の単語を含む巨大なウェブページのデータセットであるCommon Crawlと、さまざまなトピックの11,000冊以上の書籍からなるBookCorpusデータセットが使用されました。さまざまなデータセットの助けを借りて、GPT-1は言語モデリングのスキルを磨くことができました。 GPT-2 OpenAIは、GPT-1の代わりにGPT-2を2019年に公開しました。GPT-2はGPT-1よりも大幅に大きく、15億のパラメータを持っていました。Common CrawlとWebTextを統合することで、より大きく、より多様なデータセットを使用してモデルをトレーニングしました。 GPT-2の能力の1つは、論理的で妥当なテキストシーケンスを構築することです。人間の反応を模倣する能力も、コンテンツ生成や翻訳など、自然言語処理のさまざまなアプリケーションにとって有用なリソースになります。ただし、GPT-2にはいくつかの欠点もあります。複雑な推論や文脈の理解には多くの作業が必要でした。しかし、GPT-2は、短いテキストにおける優れたパフォーマンスにもかかわらず、長い文章を一貫して文脈に沿って保つのは難しいという課題に直面しました。 GPT-3 2020年にGPT-3がリリースされ、自然言語処理のモデルの指数関数的な成長の時代を迎えました。GPT-3のサイズは1750億のパラメータであり、GPT-2の10倍以上、GPT-1の100倍以上です。 BookCorpus、Common Crawl、Wikipediaなどのさまざまな情報源を使用してGPT-3をトレーニングしました。GPT-3は、ほとんどまたはまったくトレーニングデータがなくても、データセット全体で約1兆の単語にわたるさまざまなNLPタスクで高品質な結果を生成することができます。 GPT-3の文章を作成する能力、コンピュータコードの書き込み能力、アートの創造能力は、以前のモデルと比べて大きな進歩です。先行モデルとは異なり、GPT-3はテキストの文脈を解釈し、関連する応答を考え出すことができます。チャットボット、オリジナルコンテンツの生成、言語翻訳など、自然な音声を生成する能力は、さまざまな用途に大きな利益をもたらすことができます。 GPT-3の強力な言語モデルの倫理的な影響や潜在的な誤用に関する懸念も、GPT-3の能力が明らかになったことで浮上しました。多くの専門家は、このモデルがハイジャック、フィッシングメール、ウイルスなどの有害なコンテンツを作成するために誤用される可能性について懸念しています。犯罪者たちはChatGPTを使用してマルウェアを開発しています。 GPT-4 第4世代のGPTは2023年3月14日にリリースされました。これは、革命的だったGPT-3よりも大幅に改善されたものです。モデルのアーキテクチャとトレーニングデータはまだ公開されていませんが、前のバージョンの欠点を解消し、いくつかの重要な点でGPT-3を上回ることが明らかです。 ChatGPT…

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