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「AIに友達になる」

「人工知能に基づくコンパニオンやチャットボットは、長期間の対話を通じて人々が深いつながりを築くことを可能にします」

KiliとHuggingFace AutoTrainを使用した意見分類

イントロダクションユーザーのニーズを理解することは、ユーザーに関連するビジネスにおいて重要です。しかし、それには多くの労力と分析が必要であり、非常に高価です。ならば、Machine Learningを活用しませんか？Auto MLを使用することでコーディングを大幅に削減できます。この記事では、HuggingFace AutoTrainとKiliを活用して、テキスト分類のためのアクティブラーニングパイプラインを構築します。Kiliは、品質の高いトレーニングデータ作成を通じて、データ中心のアプローチを強力にサポートするプラットフォームです。協力的なデータ注釈ツールとAPIを提供し、信頼性のあるデータセット構築とモデルトレーニングの素早い反復を可能にします。アクティブラーニングとは、データセットにラベル付けされたデータを追加し、モデルを反復的に再トレーニングするプロセスです。そのため、終わりのない作業であり、人間がデータにラベルを付ける必要があります。この記事の具体的なユースケースとして、Google PlayストアのVoAGIのユーザーレビューを使用してパイプラインを構築します。その後、構築したパイプラインでレビューをカテゴリ分類します。最後に、分類されたレビューに感情分析を適用します。その結果を分析することで、ユーザーのニーズと満足度を理解することが容易になります。 HuggingFaceを使用したAutoTrain 自動化されたMachine Learningは、Machine Learningパイプラインの自動化を指す用語です。データクリーニング、モデル選択、ハイパーパラメータの最適化も含まれます。🤗 transformersを使用して自動的にハイパーパラメータの検索を行うことができます。ハイパーパラメータの最適化は困難で時間のかかるプロセスです。 transformersや他の強力なAPIを使用してパイプラインを自分自身で構築することもできますが、AutoTrainを完全に自動化することも可能です。AutoTrainは、transformers、datasets、inference-apiなどの多くの強力なAPIを基に構築されています。データのクリーニング、モデルの選択、ハイパーパラメータの最適化のステップは、すべてAutoTrainで完全に自動化されています。このフレームワークをフルに活用することで、特定のタスクに対してプロダクションレディのSOTAトランスフォーマーモデルを構築することができます。現在、AutoTrainはバイナリとマルチラベルのテキスト分類、トークン分類、抽出型質問応答、テキスト要約、テキストスコアリングをサポートしています。また、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、フィンランド語、スウェーデン語、ヒンディー語、オランダ語など、多くの言語もサポートしています。AutoTrainでサポートされていない言語の場合、カスタムモデルとカスタムトークナイザを使用することも可能です。 Kili Kiliは、データ中心のビジネス向けのエンドツーエンドのAIトレーニングプラットフォームです。Kiliは、最適化されたラベリング機能と品質管理ツールを提供し、データを管理するための便利な手段を提供します。画像、ビデオ、テキスト、PDF、音声データを素早く注釈付けできます。GraphQLとPythonの強力なAPIも備えており、データ管理を容易にします。オンラインまたはオンプレミスで利用可能であり、コンピュータビジョンやNLP、OCRにおいてモダンなMachine Learning技術を実現することができます。テキスト分類、固有表現認識（NER）、関係抽出などのNLP / OCRタスクをサポートしています。また、オブジェクト検出、画像転写、ビデオ分類、セマンティックセグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクもサポートしています。 Kiliは商用ツールですが、Kiliのツールを試すために無料のデベロッパーアカウントを作成することもできます。料金については、価格ページから詳細を確認できます。プロジェクトモバイルアプリケーションについての洞察を得るために、レビューの分類と感情分析の例を取り上げます。…

ベストAI画像生成器（2023年7月）

多くのビジネスの景色が人工知能によって変わりつつあり、画像作成もその一つです。 AI画像生成器は、テキストをグラフィックに変換するための人工知能アルゴリズムを使用します。これらのAIツールは、数秒で思考やアイデアを素早く視覚化するための素晴らしい手段です。では、どのAI画像生成器が試す価値があるのでしょうか？2023年に利用可能ないくつかの優れたAI画像生成器を紹介します。 Shutterstock AI Image Generator Shutterstock AI Image Generatorは、デザインの世界において画期的な存在です。AIの力を活用することで、ユーザーは驚くべき美しいデザインを簡単に作成することができます。この素晴らしい新機能は、OpenAIとのパートナーシップによって実現しました。OpenAIはDALL-E 2技術を提供し、Shutterstockの画像とデータを使用してトレーニングされたこのソフトウェアは、完全にライセンス可能な画像を生成します。このブレイクスルーは、アート界にとって大きな意味を持ちます。他人の知的財産権を侵害することなく、AI生成のアートを使用することができるためです。倫理的なアート作品がわずか数秒でダウンロード可能な状態で用意されており、創造性を発揮するのに最適な時期です。Shutterstockの無料トライアルオファーでは、最大10枚のAI生成画像を無料で入手できます！ FotorAI Image Generator FotorAI Image Generatorは、人工知能（AI）技術を使用して新鮮な写真を作成するツールです。ユーザーはサンプル画像を入力することで、それを元に全く新しいオリジナル画像を作成します。この機能によって生成される新しい写真は、非常にリアルで高品質だと主張されており、Generative Adversarial Network（GAN）を使用して生成されます。これは、グラフィックデザインやデジタルアートのための新鮮な画像を作成するためなど、さまざまな用途で使用することができます。Fotorのプレミアムバージョンでしか利用できません。 Nightcafe Nightcafeは最高のAIテキストから画像への生成器であり、キーワードをクリエイティブでリアルな画像に変換します。最も基本的な英単語だけを使用して、希望するものを正確に表現するカスタマイズされたグラフィックを作成することができます。Nightcafeはさまざまなクリエイティブやスタイルも提供しており、一般的な画像を芸術作品に変換するためにニューラルスタイル変換を利用することもできます。Nightcafeの使いやすいソフトウェアは初心者にも非常にアクセスしやすくなっています。使いやすく魅力的なウェブサイトデザインにより、誰でもクリックひとつで画像を作成し改善することができます。作成した作品をどこか別の場所に保存する必要はありません。それは常にアカウントに保管されます。 Dream By…

Matice創業者であり、ハーバード大学の教授であるジェシカ・ホワイトが、再生医療の進歩において再生能力のある生物とAIの活用について語ります

Matice Biosciencesの科学者たちは、AIを使用してサンショウウオやプラナリアなどのスーパーリジェネレーターとして知られる動物の組織再生を研究しています。この研究の目標は、人間が傷を治癒する際に瘢痕ができない新しい治療法を開発することです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラフティッツが、ハーバード大学の再生生物学者でありMatice Biosciencesの共同創業者であるジェシカ・ホワイトと対談しました。ホワイトは、息子が自転車で重傷を負った後、会社を起こすことにインスピレーションを受けました。彼女は、自身の研究が最終的には肢体再生に向けられていたが、それによって得られた情報が、彼女の息子や他の多くの人々のような一般の人々の手に渡って、彼らの心の傷跡を残さずに済む局所的な治療法に利用できると気付いたのです。これにより、彼女は再生と瘢痕の関連性を調査することになりました。ホワイトと彼女のチームは、スーパーリジェネレーターの再生と瘢痕形成を制御する分子および細胞のメカニズムを解析するためにAIを使用しています。彼らは、これらのメカニズムを理解することによって、傷を瘢痕なしで治癒させるための新しい治療法を開発できると考えています。 Maticeについて詳しくは、www.maticebio.comをご覧いただくか、Instagram、Twitter、Facebook、LinkedInでフォローしてください。関連記事 Jules Anh Tuan NguyenがAIが切断者が義手やビデオゲームを制御することを説明ミネソタ大学の博士研究員が、義手を指の動きまで思考で制御できるようにする取り組みについて説明します。 OverjetのAi Wardah Inamが歯科にAIを導入することについて語る NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、AIを歯科医院に導入するために急速に進んでいます。同社のCEOであるDr. Wardah…

The AI Podcast

レコメンデーションシステムにおけるディープラーニング：入門

レコメンダーシステムは、現在最も急速に進化している産業用機械学習アプリケーションの一つですビジネス的な観点から見れば、これは驚くべきことではありませんより良いレコメンデーションはより多くのユーザーをもたらしますそれは...

I/O 2023 で発表した100のこと

Google I/O 2023はニュースとローンチで満ち溢れていましたここではI/Oで発表された100のことを紹介します

AIを学校に持ち込む：MITのアナント・アガルワルとの対話

NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードで、edXの創設者であり2Uの最高プラットフォーム責任者であるAnant Agarwal氏は、オンライン教育の未来と、AIが学習体験を革新している方法について語りました。大規模オープンオンラインコース（MOOC）の強力な提唱者であるAgarwal氏は、教育のアクセシビリティと品質の重要性について話しました。このMITの教授であり、著名なedtechの先駆者でもある彼は、edXプラットフォームでのChatGPTプラグインや、AIによる学習アシスタントであるedX Xpertの実装を強調しました。関連記事 Jules Anh Tuan Nguyen氏が説明する、AIが切断された手の義手やビデオゲームを操作する方法ミネソタ大学のポストドクトラル研究者が、義手を手の指の動きまで自分の意思で制御できるようにする取り組みについて説明しています。 OverjetのAi Wardah Inam氏が歯科医療にAIを導入することについて語る NVIDIA InceptionのメンバーであるOverjetは、AIを歯科医療に導入することを急いでいます。同社のCEOであるWardah Inam博士は、AIを利用して患者ケアを改善することについて説明しています。 ImmunaiのCTO兼共同創設者であるLuis Voloch氏が、深層学習を用いた新しい薬剤の開発について語る Immunaiの共同創設者兼最高技術責任者であるLuis Voloch氏は、機械学習とデータサイエンスのマインドセットで免疫システムの課題に取り組むことについて話しています。 AI Podcastを購読する：Amazon Musicで利用可能…

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

「オープンソースツールを使用して、プロのように音声をクローンし、リップシンク動画を作る方法」

紹介 AI音声クローンはソーシャルメディアで大流行しています。これにより、創造的な可能性が広がりました。ソーシャルメディアで有名人のミームやAI声の上書きを見たことがあるかもしれません。それがどのように行われているのか疑問に思ったことはありませんか？Eleven Labsなど、多くのプラットフォームがAPIを提供していますが、オープンソースソフトウェアを使用して無料で行うことはできるのでしょうか？短い答えは「YES」です。オープンソースには音声合成を実現するためのTTSモデルとリップシンクツールがあります。したがって、この記事では、音声クローンとリップシンクのためのオープンソースのツールとモデルを探求してみましょう。学習目標 AI音声クローンとリップシンクのためのオープンソースツールを探求する。 FFmpegとWhisperを使用してビデオを転写する。 Coqui-AIのxTTSモデルを使用して声をクローンする。 Wav2Lipを使用してビデオのリップシンクを行う。この技術の実世界での使用例を探求する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。オープンソーススタック既にご存じのように、私たちはOpenAIのWhisper、FFmpeg、Coqui-aiのxTTSモデル、およびWav2lipを私たちの技術スタックとして使用します。しかし、コードに入る前に、これらのツールについて簡単に説明しましょう。そして、これらのプロジェクトの作者に感謝します。 Whisper： WhisperはOpenAIのASR（自動音声認識）モデルです。これは、多様なオーディオデータと対応するトランスクリプトを用いて、650,000時間以上のトレーニングを受けたエンコーダ-デコーダトランスフォーマーモデルです。そのため、オーディオからの多言語の転写に非常に適しています。エンコーダは、30秒のオーディオチャンクのログメルスペクトログラムを受け取ります。各エンコーダブロックは、オーディオ信号の異なる部分を理解するためにセルフアテンションを使用します。デコーダは、エンコーダからの隠れ状態情報と学習済みの位置エンコーディングを受け取ります。デコーダはセルフアテンションとクロスアテンションを使用して次のトークンを予測します。プロセスの最後に、認識されたテキストを表すトークンのシーケンスを出力します。Whisperの詳細については、公式リポジトリを参照してください。 Coqui TTS： TTSはCoqui-aiのオープンソースライブラリです。これは複数のテキスト読み上げモデルをホストしています。Bark、Tortoise、xTTSなどのエンドツーエンドモデル、FastSpeechなどのスペクトログラムモデル、Hifi-GAN、MelGANなどのボコーダなどがあります。さらに、テキスト読み上げモデルの推論、調整、トレーニングのための統一されたAPIを提供しています。このプロジェクトでは、xTTSというエンドツーエンドの多言語音声クローニングモデルを使用します。これは英語、日本語、ヒンディー語、中国語などを含む16の言語をサポートしています。TTSについての詳細情報は、公式のTTSリポジトリを参照してください。 Wav2Lip： Wav2Lipは、「A Lip Sync…

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

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