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「データ分析での創発的AIの解放」

はじめに生成AIは、新しいデータを生成し、コーディングや分析などのタスクを簡素化することにより、データ分析を向上させます。GPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）は、データからSQL、Python、テキスト要約、および可視化を理解および生成することにより、これを実現します。しかし、短い文脈やエラーの扱いなどの制限は依然として存在しています。将来の改善では、特化したLLMs、マルチモーダルな能力、および効率的なデータワークフローのためのより良いユーザーインターフェースに焦点を当てています。TalktoDataなどのイニシアティブは、使いやすい生成AIプラットフォームを通じてデータ分析をよりアクセス可能にすることを目指しています。目標は、誰にでもデータ分析を簡素化し、普及させることです。学習目標：生成AIのデータ分析における役割を理解する。大規模言語モデル（LLMs）のデータ分析での応用を探る。データ分析における生成AIの制限と解決策を特定する。生成AIの定義：その機能と重要性の理解生成AIは、テキスト、イメージ、音声、ビデオ、および合成データにおいて優れたコンテンツ生成を行うAIのサブセットです。事前定義されたパラメータに基づいて分類や予測を行う従来のAIモデルとは異なり、生成AIはコンテンツを生成します。これはディープラーニングの範疇で操作され、与えられた入力に基づいて新しいデータラベルを生成する能力によって自己を区別しています。その印象的な違いは、構造化されていないデータを処理する能力であり、事前に定義されたパラメータにデータを合わせる必要がないことです。生成AIは与えられたデータからの理解と推論の可能性を持っています。したがって、データ分析において画期的なイノベーションとなります。データ分析における生成AIの応用特にGPT-4やGPT-3.5などのLLMsを通じて、生成AIにはデータ分析における数多くの応用があります。最も影響力のあるユースケースの一つは、データプロフェッショナルがコードを生成する能力です。SQLやPythonの公開されたコードスニペットを学習したLLMsは、データ分析タスクに大きく貢献するコードを生成することができます。これらのモデルは、推論能力を持ち、データ内での洞察の抽出と相関の作成が可能です。さらに、彼らはテキストの要約、可視化の生成、グラフの変更なども行い、分析プロセスを向上させます。彼らは単純な回帰や分類などの従来の機械学習タスクだけでなく、データセットを直接分析するために適応します。これにより、データ分析が直感的で効率的に行われます。 LLMsの能力と実世界での使用の公開データ分析にLLMsを活用する場合、OpenAIのGPT 3.5、LLaMA Index、関連するフレームワークなど、さまざまなライブラリを使用して、CSVファイルやSQLデータベース上でデータ分析を行います。コード: #OpenAIとAPIキーのインポート import os import openai from IPython.display…

「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

「Data Enthusiasts向けにエキサイティングな新機能を解放するChatGPT Plus」

OpenAIは、この最先端のAIとのコミュニケーション方法を完全に変えると約束するベータバージョンをリリースしています。これはChatGPT Plusのサブスクライバーにとってエキサイティングな進歩です。この待ち望まれた最新版の重要な追加機能は、ファイルのアップロードと分析の機能、そしてマルチモーダルのサポートです。これらの革新的な追加機能により、ChatGPTエンタープライズでしか利用できなかったオフィス機能の一部が、個別のチャットボットのサブスクライバーにも提供されるようになりました。この記事では、これらの新機能がどのようにAIの利用方法を変えるかについて詳しく説明します。詳細はこちら： ChatGPTとは？知っておくべきすべてのことファイルのアップロードと分析：データ愛好家にとっての革命的な機能 ChatGPT Plusのアップデートで最も注目すべき機能の1つは、アップロードしたファイルをチャットボットのインターフェースに直接追加できることです。この機能により、ユーザーは新しい可能性を手に入れ、大きな進歩を遂げることができます。手作業で情報をコピー＆ペーストする必要がなくなるため、時間と労力が節約されます。どのように機能するのか？ ChatGPTは、ユーザーがアップロードしたファイルを処理して評価するために少し時間がかかります。ファイルが処理された後、チャットボットは質問や回答の提供、またはユーザーの要求に応じてデータの視覚化を作成するなど、さまざまな方法でサポートすることができます。これにより、研究者、アナリスト、データ愛好家は、より効果的なデータ分析のための強力なツールを手に入れることができます。コンテキストに基づく直感的なマルチモーダルサポート ChatGPT Plusのアップデートには、革命的な第2の機能であるマルチモーダルサポートが追加されました。以前のバージョンでは、ユーザーがメニューから「Bingで閲覧する」などのオプションを選択する必要がありましたが、この新しい機能は人工知能のコンテキスト理解を使用して、ユーザーのニーズを自動的に検出します。 ChatGPT Plusのメンバーは、もはやモードや設定に苦労する必要がありません。会話のコンテキストによってAIシステムの振る舞いが自動的に変更されます。この直感的なアプローチにより、ユーザーエクスペリエンスがよりシンプルになり、ChatGPTの相互作用の自然さとスムーズさが向上します。アクセシビリティの向上これらの新機能のリリースにアクセスできるのは、上位のユーザーに限られるわけではありません。ChatGPT Plusのメンバーは、ファイルのアップロードとマルチモーダルサポートを利用することができるようになりました。これにより、AIを活用したデータ分析やコンテンツ作成の対象が広がります。未来の一端を垣間見る ChatGPTエコシステムが発展するにつれて、未来には何が待っているのかは想像するにすぎません。最新のアップデートは、ユーザーエクスペリエンスの向上とAIへのアクセス性の向上に対するOpenAIの取り組みを示しています。ChatGPT Plusは、人工知能の洗練された能力についてさらに学ぶためのプラットフォームです。詳細はこちら： OpenAIがユーザーエクスペリエンスを革新するために導入した6つのエキサイティングなChatGPTの機能私たちの意見 OpenAIは、ChatGPT Plusのメンバー向けにファイルのアップロード、分析、およびマルチモーダルサポートの新しいベータ版機能をリリースしました。これらのアップデートにより、AIによるデータ分析やコンテンツ作成がより簡単で便利になりました。OpenAIは人工知能のエキサイティングな分野をリードしています。ChatGPT Plusを使用して、人工知能の果てしない可能性を探索しましょう。

「2023年版AI音声生成器の究極ガイド」

導入人工知能（AI）の導入により、さまざまな産業で画期的な進歩が生まれています。AI音声生成器の登場は、AIが人間の振る舞いを模倣する能力をどの程度まで発展させたかの一例です。これらの音声生成器は、自然言語のパターン、イントネーション、微妙なニュアンスを理解するために、以前に記録された音声の大規模なデータセットでトレーニングされた深層学習アルゴリズムに依存しています。どのAI音声生成器が最適かは、目標によります。有名人の声を真似したいですか、それとも自分自身の声を再現したいですか？それとも独立した本物の声に興味がありますか？トップ10のAI音声生成器 1. ElevenLabs 声人工知能機能を備えたEleven Labsは非常に使いやすいです。そのVoice Libraryでは、他のユーザーが作成した数百の声が無料で提供されます。しかし、Eleven Labs最も注目すべき特徴はVoiceLabです。VoiceLabは、他のオプションでは20〜30分かかるところを、わずか60秒の録音で新しい声を合成したり、自分の声を再現したりすることができます。声の修正や調整も可能で、その結果は非常に素晴らしいものです。出力を調整するためにも、さまざまなオプションが利用できます。アクセスはこちら：ElevenLabs 2. Murf AI Murf AIは強力で柔軟な人工知能音声生成器です。さまざまな言語や方言で信じられないほど本物の声を提供します。生成される音声の品質は人間の話し声とほとんど区別がつかないほど優れています。音声のモデュレーション、ピッチ、速度、アクセントのツールを使用して声を変えることができます。このプラットフォームは、チャットボット、仮想アシスタント、オーディオブック、ポッドキャスト、ビデオの作成など、さまざまな目的で使用することができます。アクセスはこちら：h/Murf.ai/ 最終的なオーディオファイルを作成する前に、設定を変更してオーディオのプレビューを聴くことができます。また、Murf Studioでは、音声オーバーやBGMなどの機能を備えた独自のプラットフォームで説明動画やプレゼンテーションを作成することも可能です。 3. Resemble AI Resemble.aiは、さまざまなビジネス目的に活用される高度なAIテキスト音声合成器です。ツールの最小の遅延APIにより、開発者は独自のペースで音声を生成し、他の重要な開発作業を行うことができます。アクセスはこちら：Resemble…

「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.…

ChatGPTを使ってコーディングする方法’ (ChatGPTをつかってコーディングするほうほう)

イントロダクション人工知能を現代のプログラミングに取り入れることで、効率とイノベーションの新時代が到来しました。OpenAIが開発したAI言語モデルであるChatGPTは、これらの革新的な進展の中で重要で破壊的なマイルストーンとして際立っています。この記事では、ChatGPTコードの具体的な機能、信頼性、およびプログラマーのスキル向上への影響について分析し、ChatGPTのコーディングの味方としての潜在能力を読者に詳細に紹介します。 ChatGPTはコードを書けるのか？ ChatGPTがコードを書けるかどうかの問いに対しては、断然に肯定的な答えがあります。この素晴らしいプラットフォームは、人間の開発者が行うコーディングプロセスを再現し、本物のプログラミングコードを生成することができます。ただし、生成されたコードには常にエラーや不完全な部分がある可能性があるため、注意が必要です。不正確性の可能性により、StackOverflowなどのプラットフォームではChatGPTによるコード生成が禁止されています。例えば、フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を作成したい場合、簡単にChatGPTに質問することができます。フィボナッチ数列を計算するPythonの関数を生成してください。すると、次のような応答を受け取ることができます。 ChatGPTでコーディングするべきか？ ChatGPTでコーディングするかどうかは、具体的なニーズや状況を慎重に考慮する微妙な問題であり、決定に影響を与えるいくつかの重要な要素があります。 ChatGPTでのコーディングの利点と欠点利点欠点 1. 速さと効率：コードを素早く生成し、繰り返しのコーディングタスクを補助できます。 1. 理解の限界：コンテキストや特定のドメイン知識を深く理解する能力が欠けていることがあります。 2. コードの提案：役に立つコーディングの提案を提供し、コードスニペットの作成を支援できます。 2. 創造性とイノベーション：複雑な問題に対する創造的または革新的な解決策を提供しない場合があります。 3. 学習ツール：説明と例を提供して学習や教育に使用することができます。 3. トレーニングデータへの依存：知識は過去のデータに基づいており、最新情報とは限らない場合があります。…

「2023年に使用するためのトップ9のデータ管理ツール」

イントロダクションストレージ、管理、データアクセスの問題により、ビジネスデータベースの拡張に苦労していますか？成長を促進するためには、効果的なデータ管理戦略とツールを利用してください。この記事では、データ管理の主要なツールの特徴を探求し、2023年のトップツールをリストアップしています。これらのツールは、企業のワークフローパイプラインにとって貴重な資産となります。なぜデータ管理ツールを使用するのか？データ管理ツールは、現代のビジネスにおいて重要な存在です。これらのツールは、データの品質を保証し、業務効率を向上させ、データ関連の手続きを簡素化します。データガバナンスのための堅固な構造を簡略化することは、リスク管理やコンプライアンスに役立ちます。現代のデータ駆動環境では、これらのテクノロジーはスケーラブルであり、企業が取り扱うデータ量の増加に適応できることを意味します。トップ9のデータ管理ツールデータ管理ツールの目的についてご理解いただいたところで、いくつかの優れたツールをご紹介しましょう。 2023年のトップ9のデータ管理ツールを選定する際には、専門家の意見と業界内での人気と評判を考慮しました。これらのツールはデータ統合、品質、ガバナンスなど、データ管理のさまざまな側面での効果において認められています。以下に、各ツールの選定基準をまとめた表があります。データ管理ツール選定基準 Oracle Enterprise Data Management Cloud – クラウドベースのソリューション– 拡張されたデータ制御とコラボレーション– データ管理のリーダーとして認識されている– 総合的なデータ管理機能のスイート– データ統合、データ品質、データガバナンスの強みがある AWS – ETLのためのAWS Glue–…

「大規模な言語モデルが医療テキスト分析に与える影響」

イントロダクション技術革命の進行する世界において、人工知能と医療の融合は医学の診断と治療の風景を再構築しています。この変革の背後にいる静かな英雄の一つが、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の応用です。本稿では、テキストベースの医療アプリケーションの文脈でLLMの世界に踏み込み、これらの強力なAIモデルが医療業界を革新している方法について探ります。ソース – John Snow labs 学習目標医療テキスト解析における大規模言語モデル（LLM）の役割を理解する。現代の医療における医療画像の重要性を認識する。医療画像のボリュームがもたらす課題を把握する。 LLMが医療テキスト解析と診断の自動化にどのように役立つのか理解する。 LLMが重要な医療ケースのトリアージにおける効率性を評価する。患者の経歴に基づく個別治療計画におけるLLMの効果を探求する。放射線科医を支援するためのLLMの共同作業について理解する。医学生と医師の教育においてLLMがどのように役立つのか発見する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。見えない医療画像と医療の世界 LLMの世界に飛び込む前に、医療画像の存在を一瞬に留め、感謝しましょう。それは最新の医学において視覚化し、疾患を検出し、治療の進捗を監視するのに欠かせないものです。特に放射線科学は、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像に重要に依存しています。しかしこの多くの医療画像の宝庫は課題を伴っています：その膨大な量です。病院や医療機関は毎日大量の医療画像を使用しています。この洪水を手作業で分析および解釈することは困難で、時間がかかり、人為的なミスも起こりやすいです。ソース –…

説明可能なAI：ブラックボックスモデルの解明

イントロダクション現代のデータ駆動型の世界では、機械学習はさまざまな産業でますます重要な役割を果たしています。説明可能なAI（XAI）は、クライアント、患者、または融資申請者に機械学習モデルをより透明にすることを目指し、これらのシステムへの信頼と社会的受容を構築することを目指しています。今、異なるモデルには、観客によって異なる説明方法が必要となります。この記事では、説明可能なAI（XAI）の重要性と応用、およびブラックボックスモデルの解明方法について議論します。学習目標: 機械学習における透明性と信頼性を向上させるための説明可能なAI（XAI）の重要性と応用を理解する。 XAIにおけるグローバルとローカルのアプローチの違いを認識し、それぞれの使用例を理解する。 LIME、SHapley Additive Explanations、および対事実的な説明など、モデルの透明性と互換性のための重要なXAIの手法を探索する。説明可能なAIとは何ですか？意思決定における機械学習の使用は、すべての産業、企業、組織の重要な部分となっています。これらの決定は、事業主、マネージャー、エンドユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストなど、様々な利害関係者に影響を与えます。したがって、これらのモデルがどのように意思決定を行っているかを理解することは非常に重要です。規制当局は、特に意思決定に重大な影響を与える高度に規制されたセクターでの機械学習に関心を持ち始めています。特に金融、医療、犯罪、保険などの分野では、特定の決定がなぜ行われたのか、およびなぜ行われたのかを知ることが重要です。説明可能なAIは、これらのすべての利害関係者が機械学習モデルをより透明にすることを目指しています。また、データサイエンティストにもモデルをより良く理解する手助けをします。ただし、XAIが常に必要なわけではなく、賢明に使用する必要があります。一部のシナリオでは、複雑すぎる説明は不信感や混乱を引き起こす可能性があります。説明可能性の種類説明可能なAIにはさまざまな方法があり、それぞれ異なる使用例と利害関係者に配慮しています。ビジネスオーナー、マネージャー、ユーザー、ドメインエキスパート、規制当局、データサイエンティストに対して、AIモデルを説明するために異なる手法が必要です。利害関係者のニーズに応じて、異なる説明方法が必要とされることがあります。規制当局がAI分野で要件や規制を提案するようになり、金融、医療、刑事司法などの厳しく規制された産業では説明可能性がより重要になっています。これらの分野の機械学習モデルは、クライアント、患者、または融資申請者に対して透明性を提供できる必要があります。説明可能なAIには、次のようなさまざまな種類の手法と技術が含まれます：アドホック/内在的な手法：これらの手法は学習前にモデルの複雑さを制限します。特定のアルゴリズムを選択し、特徴の数を制限することを含みます。ポストホック手法：これらの手法はモデルの訓練後に適用されます。ブラックボックスモデルの説明においては、より柔軟性があります。モデル固有 vs モデル非依存：一部の手法は特定のタイプのブラックボックスモデルに特化しており、他の手法は一般的に適用できます。ローカル vs グローバル手法：ローカル手法は個々のインスタンスやデータポイントの説明を提供し、グローバル手法はデータセット全体のモデルの振る舞いについての洞察を提供します。説明可能なAIの重要性…

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