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人工知能（AI）と法的身分

この記事では、特に民法に基づいて人工知能（AI）に法的主体の地位を与える問題に焦点を当てていますここで法的身分は、法的能力の概念と密接に結び付いた概念として定義されていますが、これは道徳的主体性が道徳的人格と同じであるということを受け入れることを意味するものではありません法的身分[...]

AI legal status

「生成AIは私たちをAIの転換点へと押し進めた」

人工知能（AI）が一般的に普及する前は、ジェネレーティブAI（GenAI）の利便性によってデータ統合と機械学習のステージングが注目されました過去には、企業やコンサルタントが特定のユースケースのための一度限りのAI/MLプロジェクトを作成していましたが、結果への信頼は限られていました

thought leaders

「MATLABとは何ですか？動作、関数、そして応用」というテキストです

導入 MATLAB（Matrix Laboratory）は、MathWorksによって開発された専有ソフトウェアアプリです。MATLABとは何かと思うかもしれませんね。それは、独自のライブラリと統合開発環境（IDE）を備えた多目的プログラミング言語です。データ操作マトリックス、データ分析、アルゴリズムの実装など、複雑なタスクを処理するために使用されます。それでは、科学者、研究者、エンジニアがMATLABをどのように使用しているのか見てみましょう。単なる複雑な数学計算なのか、それともそれ以上なのか。さあ、見てみましょう。 MATLABの利用用途は何ですか？ AI、ロボティクス、エンジニアリングなどの異なるセクターは、MATLABを最大限に活用しています。MATLABがどのように使用されているかを詳しく見てみましょう：アルゴリズムによる画像処理 MATLABは、異なるアルゴリズムを開発し、生の画像を処理することを支援します。画像処理における行列の値は、画像のピクセルの管理に重要です。MATLABは分析および画像の処理に関与する複雑なMLアルゴリズムをサポートします。データ分析と可視化データサイエンティストやIT専門家は、MATLABの環境を使用して統計データを可視化し、分析します。金融専門家は損失、流動性、収益性などの経済評価のためにMATLABを使用します。製品のテストと計測 MATLABには、エンジニアが電子製品にさまざまな測定とテストを行うのに役立つソースとツールがあります。自動化されたタスクを実行し、製品の品質をチェックするためのテストを実施できます。ワイヤレス通信 MATLABは、ワイヤレスデバイスのテスト、設計上の欠陥の分析、エラーのデバッグなど、エンジニアや専門家の時間を節約するのに役立つユニークなリソースと機能を提供します。 MATLABの5つの主要機能 MATLABが何であるかを知ったので、関数とは特定のタスクを実行するために使用される一連の命令のことを知るべきです。MATLABでは、関数は別々のスクリプトファイルに指定され、関数の定義とコマンドが含まれています。関数とファイル名は同じである必要があり、常にファイルの最後に定義する必要があります。 MATLABの5つの主要機能は次のとおりです： 1. プライマリ関数プライマリ関数は、ファイル内で最初に定義された関数です。プライマリ関数（メインまたはスクリプト関数）は、スクリプトを実行する際に自動的に実行されます。コマンドライン/追加関数の支援により、ユーザーはファイル外からでもプライマリ関数を呼び出すことができます。 2. サブ関数サブ関数は、プライマリ関数の後に定義され、プライマリ関数にのみ表示されます。サブ関数は、そのファイル以外のコマンドラインや追加関数からアクセスや取り消しをすることはできません。 3.…

「SECのサイバーセキュリティルール」

「公開企業は、重大なサイバーセキュリティのインシデントを発生した場合、営業日4日以内に報告する必要があります」

「Databricks SQL Serverless + DBT のテストから学んだ５つの教訓」

ダウンロードやダッシュボードの生成など、ビッグデータプロジェクトの構築および運用をサポートするために、美容とファッションの分野で豊富な知識を持つ美容とファッションの専門家です

「切り分けて学ぶ」による機械学習におけるオブジェクトの状態合成の認識と生成

現実世界には、さまざまなサイズ、色合い、質感を持つ物体が存在します。視覚的な特性、一般的には状態や属性と呼ばれるものは、アイテム自体に備わったもの（色など）または処理によって獲得されるもの（切られた状態など）です。現在のデータ駆動型の認識モデル（例：ディープニューラルネットワーク）は包括的なオブジェクト属性のためのロバストなトレーニングデータが利用可能と前提としていますが、未知のオブジェクトの特性に対しても一般化するための支援が必要です。しかし、人間や他の動物は、少数の既知のアイテムとその状態を組み合わせることで、さまざまな特性を持つ多様なものを認識し、イメージできる組み込み能力を持っています。近代のディープラーニングモデルは、より構成性のある一般化と、有限の概念からの新しい組み合わせの合成と検出能力を頻繁に必要としています。構成的な一般化の研究を支援するために、メリーランド大学の研究者らは新たなデータセット「Chop & Learn (ChopNLearn)」を提案しています。彼らは構成要素に焦点を当てるため、果物や野菜の切り方に制限を設けています。これらのアイテムは、切り方の方法によってさまざまな方法で形状が変わります。目的は、直接の観察なしでオブジェクトの状態を認識するさまざまなアプローチがどのように異なるオブジェクトに適用できるかを調べることです。彼らが選んだ20のアイテムと7つの典型的な切り方（完全なオブジェクトを含む）により、状態対象の組み合わせの粒度とサイズが異なります。第1のタスクでは、トレーニング中に遭遇していない（オブジェクト、状態）の組み合わせから画像を生成するシステムが必要です。この目的のため、研究者は既存の大規模テキストから画像を生成するモデルを修正することを提案しています。彼らは、テキストプロンプトを使用してオブジェクトの状態生成を表現するために、Textual InversionやDreamBoothなどのさまざまな既存のアプローチを比較しています。さらに、言語と拡散モデルの同時調整に加えて、オブジェクトと状態の追加トークンの追加を含む異なるプロセスを提案しています。最後に、提案された生成モデルと既存の文献の強みと弱点を評価しています。第2のチャレンジでは、既存の構成的アクション認識のタスクが拡張されています。これは、活動の認識のための重要な初期ステップであるオブジェクトの状態の微小な変化を認識することを目的としていますが、過去の研究では映画の長期間の活動追跡に重点が置かれてきました。このタスクでは、モデルがタスクの開始時と終了時の状態の組み合わせを認識することによって、肉眼では見えないオブジェクトの状態の変化を学習することができます。ChopNLearnデータセットを使用して、彼らは動画タスクのためのいくつかの最新のベースラインを比較しています。研究は、データセットの利用によって利益をもたらす可能性のある多くの画像およびビデオ関連の機能について議論を終えます。以下にいくつかの貢献を紹介します：提案されたChopNLearnデータセットには、さまざまなカメラアングルからの写真や映画が含まれます。これはさまざまなオブジェクト状態の組み合わせを表します。現在ユーザーには見えていないオブジェクトと状態の組み合わせの画像を生成するための新しいアクティビティ「構成的な画像生成」を提供します。構成的なアクション全体としての新たな基準を設定します。これはオブジェクトが時間と多様な視点でどのように変化するかを学習し認識することを目指しています。制限事項ファウショット一般化は、基盤モデルが利用可能になるにつれてますます重要になっています。この研究では、ChopNLearnのポテンシャルを構成的な生成と非常に複雑で関連性のある概念の識別に使用するための調査が行われました。ChopNLearnは、それにトレーニングされたモデルの一般性を制限するグリーンスクリーンの背景で行われた小規模なデータセットです。しかしながら、これは異なるオブジェクトが共通の微細な状態（切り方）を共有する方法を学習するための最初の試みです。彼らは、ChopNLearnを使用してより複雑なモデルをトレーニングおよびテストし、同じツールを使用してグリーンスクリーンの背景のある場合とない場合のモデルを微調整することによって、これを調査しています。さらに、彼らは、3D再構築、ビデオフレーム補間、状態変化の作成などのより困難なタスクにChopNLearnを利用することでコミュニティが利益を受けることを期待しています。詳細については、https://chopnlearn.github.io/をご覧ください。まとめると研究者は、オブジェクトの構成的な一般化またはモデルが異なる状態で見たことのないオブジェクトの組み合わせを検出して構築する能力を測定するための新しいデータセットChopNLearnを提供しています。さらに、既存の生成モデルやビデオ認識技術の効果を評価するための2つの新しいタスク「構成的な画像生成」と「構成的なアクション認識」を提示しています。彼らは現在の方法の問題と新しい組み合わせに対する限定的な一般化能力を説明しています。しかし、これらの2つの活動は、比喩的な氷山の一部にすぎません。オブジェクトの状態を理解するためには、3D再構築、将来のフレーム予測、ビデオ製作、要約、長期ビデオの解析など、複数の画像およびビデオのアクティビティが必要です。このデータセットにより、研究者はコンピュータビジョンコミュニティが提案することで学習するための新しい構成的な課題が生まれることを期待しています。

LLM応募を強化するための最良のツールは、RAGとFinetuningのどちらですか？

「あなたのユースケースに適した方法を選ぶための決定版ガイド」

Natural language processing

「2023年に試してみることができるChatGPTのトップ22の代替品（無料および有料）」

ChatGPTは、さまざまなタスクにおいて最も有名で一般的に使用されているAIツールです。さまざまなコースや教材があり、その潜在能力を最大限に統合し活用するための知識も豊富なため、定期的に利用しているユーザーは関連する課題にもおなじみです。2021 年までは信頼性に欠け、限定的な知識しか持たなかったため、個人は代替手段を探し出すことを余儀なくされていました。検索を終了するため、ここではChatGPTの代替手段のリストをご紹介します。オプションを探索して、新しいお気に入りのAIを見つけましょう。ライティング用のChatGPTの代替手段 1. Chatsonic (Writesonic) (無料および有料) このAIは、ChatGPTに似ていますが、ライティングで強化された機能を備えています。GPT-4の機能を活用しています。これは、カスタマイズ可能で使いやすい機能を提供する会話型AIであり、NLPおよびML技術を備えたものです。Googleの検索トレーニングによって、現在のイベントやトレンド情報を取り入れることができます。プロンプト: クラス5の子供にAditya L-1について説明するための100語の魅力的なコンテンツを生成してください。アクセスはこちら: Writesonic 2. Claude (無料および有料) Anthropicによる次世代の会話型AIです。Claudeは複数の入力を同時に受け付けることができます。ユーザーに役立ち、正直な無害なAIシステムを生成することを重視して開発されました。Claude AIは創造的なライティング、コーディング、および質問への回答が可能です。個々の利用に向け、異なる振る舞い、パーソナリティ、トーンに切り替えることができます。プロンプト: インドへのイギリスの侵略につながった出来事の年表を列挙してください。アクセスはこちら: Anthropic Claude もっと読む:…

「科学、情熱、そして多目的最適化の未来」

カルロス・アルテミオ・コエジョ・コエジョ教授は、バイオインスパイアリングメタヒューリスティクスを通じた多目的最適化の分野での先駆者です彼はトゥレーン大学でコンピュータ科学の博士号を修了しました...

「避けられないものを受け入れる：AIファースト企業の時代」

AIの時代はただ近づいているだけでなく、すでにここにありますこれは私が最近開催した専門家パネルとファイヤーサイドチャットの話題であり、このイベントでは、Fortune 500企業のシーレベルのテクノロジーエグゼクティブと、新興のエンタープライズ対応AIインフラスタートアップのリーダーが一堂に会しましたその夜は、魅力的な議論に焦点を当てました […]

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