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「テックの冬を生き抜くために、データサイエンティストは特化する必要がある」

この記事では、データサイエンティストにとっての専門化の利点について探求します私自身のデータサイエンティストとしての経験に基づいて、特定の領域に特化することが、競争の激しい求人市場で目立つことやより充実したキャリアの機会を提供すると主張しています

ベストプロキシサーバー2023

プロキシサーバーは、コンピュータが自分の代わりにリクエストを行うためのネットワーク上で動作するアプリケーションまたはウェブサービスです。それは、あなた（顧客）とサービス（コンピュータ上で表示したいウェブサイト）の間に立ち、中継役を果たします。 プロキシサーバーは、ユーザーがウェブサイトを閲覧する際に自分の実際のIPアドレスを隠すためによく使用されます。 ブロックされたウェブサイトへのアクセスを許可するだけでなく、プロキシサーバーはユーザーの制限や監視（未成年者や労働者など）を行う場合もあります。特定のウェブサイトへのアクセスを制限するために設定されることもあります。それを使用してデータを盗み見から守り、オンラインで匿名性を保ち、コンテンツフィルタの効果を評価することができます。さらに、ネットワーク速度の向上を楽しみながらこれを行うことができます。 以下にトップのプロキシサーバーをリストアップしています。 Bright Data Bright Dataは、ウェブデータのグローバルプラットフォームとしての地位を築いています。大企業から学術機関、中小企業まで、幅広い組織がBright Dataが提供する効率的で信頼性の高い柔軟なソリューションを活用して重要なパブリックウェブデータを収集しています。このデータは、研究、監視、データ分析、意思決定プロセスの向上に活用されます。Bright Dataは、195の国に広がる膨大な数のプロキシを誇り、99.99%の高い成功率、7200万以上の実在する住宅用IPアドレスの蓄積を誇ります。 Ake Akeは、最も信頼性と安定性に優れた住宅用プロキシネットワークとして特筆されています。信頼できるソースと大規模な住宅用IPアドレスのプールを通じて、顧客は信頼性の高いソースと広範なジオロケーションのコンテンツに接続することができます。150以上の異なる国に位置するプロキシサーバーから選択して接続することができます。アメリカ、フランス、ドイツ、イギリス、オランダでは、多くのプロキシサーバーが提供されています。アプリケーションテストのためのグローバルプロキシサーバーは、650の場所と150の国で利用できます。 Live Proxies Live Proxiesは、プライベートな住宅用およびモバイルプロキシソリューションの業界基準を設定しています。透明性と信頼性を最適化する保証付きの高品質で安定したプロキシを提供しています。回転および静的な住宅用IPアドレス、および回転するモバイルIPアドレスの幅広いアサインメントにより、eコマース、市場調査、ブランド保護、SEO/SERP、AdTechなど、さまざまなニーズに対応しています。プロキシは独占的に割り当てられており、すべてのウェブサイトでのブロック解除が保証されています。また、強力なカスタマーサポートとカスタムソリューションも同社の素晴らしい評判に貢献しています。さらに、ユーザーフレンドリーな管理ダッシュボードを使用して簡単にプロキシの分析を表示することができます。競争力のある価格から始まる柔軟なプランの範囲から選択することができ、Live Proxiesは今日のデジタル主導の世界で貴重な資産となっています。 NodeMaven 他のプロバイダーとは異なり、NodeMavenはプロキシIPを割り当てる前にリアルタイムで高度なフィルタリングアルゴリズムを使用してIPをスクリーニングします。NodeMavenが提供するプロキシに接続すると、IPが割り当てられる前に高度な品質保証アルゴリズムを通過するため、95%のIPがクリーンな状態であることが保証されます。 さらに、NodeMavenはハイブリッドプロキシ技術を使用しており、産業平均よりも長い最大24時間のIPセッションを保持することができます。これにより、Facebook、Google、eBay、Amazon、LinkedInなどのプラットフォーム上のアカウントを管理するのに最適です。1400以上の都市と150以上の国から、500万以上の住宅用IPを提供しています。また、期限切れにならない使い切り帯域幅を備えた競争力のある価格設定も行っています。 IPRoyal IPRoyalは、195以上の国で数千のIPアドレスを持つ、倫理的に調達された住宅用プロキシのネットワークを提供しています。合計8,056,839の住宅用IPアドレスがプロキシプールを作成するために使用されました。IPRoyalを使用することで、世界中のどの国でも、実際の家庭のユーザー、実際のインターネットサービスプロバイダ（ISP）の接続を持つ実際のIPアドレスを取得することができます。信頼性が重要な場面（プロフェッショナルまたは個人）に最適です。 Nimble Nimbleを使用すると、単一のインターフェースから家庭、データセンター、インターネットサービスプロバイダなど、世界中のIPアドレスを使用することができます。このシステムは、データのアクセシビリティを向上させ、費用を削減し、困難な目標の達成を容易にします。Nimbleの使いやすいコントロールパネルは、他のプロキシサービスプロバイダとは異なります。ダッシュボードは、支出状況の把握、消費の追跡などに便利です。コントロールパネルは、パイプラインの設定、変更、削除も行うことができます。…

PlayHTチームは、感情の概念を持つAIモデルをGenerative Voice AIに導入しますこれにより、特定の感情で話しの生成を制御し、指示することができるようになります

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 音声認識は、自然言語処理（NLP）の領域で最近開発された技術の一つです。研究者たちは、テキストから音声を生成するための大規模な言語モデルも開発しました。AIは、声の品質、表現、人間の行動など、さまざまな面で人間と同等の結果を達成できることが非常に明確になりました。しかし、これらのモデルにはいくつかの問題がありました。これらのモデルは言語の多様性が少なかったです。音声認識、感情などにも問題がありました。多くの研究者がこれらの問題に気付き、これらはモデルに使用された小さなデータセットに起因することがわかりました。 改善が始まり、PlayHTチームはこのケーススタディの解決策としてPlayHT2.0を導入しました。このモデルの主な利点は、複数の言語を使用し、大量のデータセットを処理することでした。また、このモデルを使用することでモデルのサイズも増加しました。NLPのトランスフォーマーもこのモデルの実装に重要な役割を果たしました。モデルは与えられたトランスクリプトを処理し、音を予測します。これはトークン化と呼ばれるテキストから音声への変換プロセスを経ます。これにより、簡略化されたコードが音波に変換され、人間の音声が生成されます。 このモデルは非常に高い会話能力を持ち、いくつかの感情を持った通常の人間との会話ができます。AIチャットボットを介したこれらの技術は、多くの多国籍企業がオンライン通話やセミナーで使用しています。PlayHT2.0モデルは、それに使用される最適化技術により音声の品質も向上させました。また、元の声を再現することもできます。モデルに使用されるデータセットが非常に大きいため、モデルは元の言語を保持しながら他の言語も話すことができます。モデルのトレーニングプロセスは、多数のエポックとさまざまなハイパーパラメータを使用して行われました。これにより、モデルは音声認識技術においてさまざまな感情を表現するようになりました。 このモデルはまだ進行中であり、さらなる改善が行われる予定です。研究者たちはまだ感情の改善に取り組んでいます。プロンプトエンジニアや多くの研究者も、モデルが今後の数週間で速度、正確性、良いF1スコアの面で更新される可能性があることを発見しました。

「ベイズネットワークを使用して、病院の補助サービスの量を予測する」

「私が医療データと関わってから（もう10年くらい経ちますが）、将来の患者数を予測することは非常に難しい問題でした考慮すべき依存関係が非常に多くて...」

Google AIは、ドキュメント理解タスクの進捗状況をより正確に追跡するためのデータセットである「Visually Rich Document Understanding (VRDU)」を導入しました

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 今日のデジタル時代において、ビジネスによって作成された文書はますます増え、保存されています。これらの文書には有用な情報が含まれている場合もありますが、読みやすく理解しやすいとは限りません。請求書、フォーム、契約書など、視覚的に複雑なものはさらに困難を伴います。このような出版物のレイアウト、表、グラフィックスは、有用な情報を抽出することを困難にするかもしれません。 この知識のギャップを埋め、文書理解タスクの進捗状況を改善するために、Googleの研究者は新しい「Visually Rich Document Understanding (VRDU)」データセットの提供を発表しました。このデータセットは、通常文書理解モデルで処理される実世界の文書のタイプに基づいており、効果的なベンチマークのための5つの基準を示しています。研究コミュニティで最も一般的に使用されるデータセットが少なくとも1つの基準を満たしていないのに対し、VRDUはすべての基準で優れています。Googleの研究者は、VRDUデータセットと評価コードをクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で一般に公開することを喜んでいます。 「Visually Rich Document…

大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか？ このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 以下のHTMLを日本語に翻訳します（HTMLコードは結果に含めます）： 自然言語処理モデルとテキスト品質を示すアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、人間の評価が使用されてきました。しかし、人間の評価は一貫しているわけではなく、再現性がない場合もあります。同じ人間の評価者を募集し、評価基準の主観性や解釈の違いを含むさまざまな要素（評価基準の解釈など）により、同じ評価を返すことは困難です。 台湾国立大学の研究者は、この再現性の問題に対処するために、「大規模言語モデル」（人間の言語をモデル化するために訓練されたモデル）の使用を研究しました。彼らは、人間の評価と同じ指示、評価対象のサンプル、および質問を大規模言語モデルに提示し、それらの質問に対する応答を大規模言語モデルに生成させました。彼らは、オープンエンドのストーリー生成と敵対的攻撃という2つの自然言語処理タスクで、人間と大規模言語モデルの評価を使用してテキストを評価しました。 「オープンエンドのストーリー生成」では、人間と生成モデル（GPT-2）によって生成されたストーリーの品質を、大規模言語モデルと人間が評価することで検証しました。 そのために、評価指示、生成されたストーリーの断片、および評価質問に基づいて、それぞれ文法の正確さ、一貫性、好み、関連性の4つの属性に基づいてリケルト尺度（5段階）で評価されるアンケートを作成しました。 人間の評価では、ユーザーは準備されたアンケートに回答します。大規模言語モデルによる評価では、アンケートをプロンプトとして入力し、大規模言語モデルから出力を取得します。研究者は、T0、text-curie-001、text-davinci-003、ChatGPTという4つの大規模言語モデルを使用しました。人間の評価には、有名な英語教師を使用しました。これらの大規模言語モデルと英語教師は、人間が書いたストーリーとGPT-2が生成したストーリーをそれぞれ200件評価しました。英語教師による評価では、人間が書いたストーリーに対して4つの属性（文法的正確さ、結束性、好み、関連性）のすべてにおいて好意的な評価が示されました。これは、英語教師が生成モデルによって書かれたストーリーと人間によって書かれたストーリーの品質の違いを区別できることを示しています。しかし、T0とtext-curie-001は人間が書いたストーリーに明確な優位性を示しません。これは、大規模言語モデルがオープンエンドのストーリー生成を評価する際には、人間の専門家よりも能力が低いことを示しています。一方、text-davinci-003は人間が書いたストーリーと英語教師に明確な優位性を示しました。さらに、ChatGPTも人間が書いたストーリーに高い評価を示しました。 彼らは、AIの文を分類する能力をテストする敵対的攻撃のタスクを調査しました。彼らは、文をいくつかの敵対的攻撃（文をわずかに変更するための同義語の使用）で分類する能力をテストしました。そして、攻撃がAIの文の分類能力にどのように影響を与えるかを評価しました。これは、大規模言語モデル（ChatGPT）と人間を使用して行いました。 敵対的攻撃に対して、英語教師（人間の評価）は、敵対的攻撃によって生成された文を流暢さと意味の保存の点で元の文よりも低く評価しました。さらに、ChatGPTは敵対的攻撃の文に対して高い評価を与えました。また、ChatGPTは敵対的攻撃の文を元の文よりも低く評価しました。全体的に、大規模言語モデルは敵対的攻撃の文と元の文の品質を人間と同じように評価しました。 研究者は、大規模言語モデルによる評価の以下の4つの利点を指摘しています：再現性、独立性、コスト効率と速度、および不適切なコンテンツへの露出の低減。ただし、大規模言語モデルは事実の誤解釈にも影響を受けやすく、学習方法にはバイアスが導入される可能性があります。さらに、これらのモデルには感情がないため、感情を含むタスクの評価において効果が制限される可能性があります。人間の評価と大規模言語モデルによる評価は、それぞれ独自の強みと弱点を持っています。最適な効果は、人間とこれらの大規模モデルの組み合わせによって達成される可能性があります。

メタAIの研究者たちは、大規模な言語モデルの生成物を批評するための新しいAIモデルを紹介しました

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 大規模言語モデル（LLM）の能力は、一貫性のある、文脈に即した、意味のあるテキストを生成することがますます複雑になってきました。しかし、これらの進歩にもかかわらず、LLMはしばしば不正確で疑わしい、意味のない結果を提供します。そのため、継続的に評価し改善する技術は、より信頼性の高い言語モデルに向けて役立つでしょう。言語モデルの出力は、LLMの助けを借りて向上させられています。現在の研究の中には、情報検索型の対話タスクに対して自然言語フィードバックを与えるためにユーティリティ関数を訓練するものもあります。一方、他の研究では、指示プロンプトを使用して、さまざまなドメインのモデル生成テキストの多面的評価スコアを作成しています。 元の研究では、数学や推論などの複雑なタスクのモデル出力の生成についてのフィードバックを提供せず、出力応答に対して一般的なフィードバックのみを提供していましたが、最近の研究では、研究者がLLMを自己フィードバックするために指示を調整する方法を紹介しています。この研究では、Meta AI Researchの研究者がShepherdという、モデルによって生成された出力を評価するために特別に最適化された言語モデルを紹介しています。彼らは、さまざまな分野にわたってコメントを提供できる強力な批判モデルを開発することを目指していますが、以前の研究と同様の目標を共有しています。彼らのアプローチでは、事実性、論理的な欠陥、一貫性、整合性などの特定の問題を特定することができ、必要に応じて結果を改善するための修正を提案することもできます。 図1：Stack ExchangeとHuman Annotationからのトレーニングデータの例 具体的には、Shepherdは、深いトピック知識、改善の具体的な提案、広範な判断と推奨事項を含む自然言語のフィードバックを生成することができます。彼らはShepherdを改善し評価するために、2つのユニークなセットの高品質なフィードバックデータセットを開発しました：（1）オンラインフォーラムから収集されたコミュニティフィードバック、より多様な相互作用を捉えるためにキュレーションされたもの、および（2）多くのタスクにわたる生成物を収集した人間による注釈付き入力。図1を参照してください。これらのデータセットの組み合わせでトレーニングされたShepherdは、いくつかの下流タスクでChatGPTモデルを上回る優れたパフォーマンスを発揮しています。コミュニティデータは、人間による注釈付きデータよりも有用で多様です。ただし、コミュニティフィードバックと人間による注釈付きフィードバックデータの効果を詳しく調査した結果、コミュニティフィードバックの方が非公式な傾向があることがわかりました。 これらの微妙な違いにより、Shepherdはさまざまなタスクに対してフィードバックを提供することができ、高品質な人間による注釈付きデータを使用してモデルを微調整することでモデルのパフォーマンスを向上させることがわかりました。彼らはShepherdがAlpaca、SelFee、ChatGPTなどの最先端のベースラインと比較し、モデルベースと人間による評価を行いました。彼らはShepherdの批判が他のモデルの批判よりもよく受け入れられることが多いことを発見しました。たとえば、Alpacaはすべてのモデルの回答を補完する傾向があり、不正確なフィードバックが多く生成されます。SelFeeは、モデルの回答を無視したり、すぐにクエリに回答したりして、間違いを特定する可能性のあるフィードバックを提供しないことがよくあります。…

「Wall-Eのための経路探索アルゴリズムの探求」

以前、グラフ探索アルゴリズムの実装を統一する方法を示しました今回は、それをより視覚的に魅力的にし、パフォーマンスの違いを調べます

「目指すべき人工知能の高収入の仕事6選」

AIと就職市場に関連する否定的なニュースが多く報道されていますが、多くの人々が見逃しているのは、AIがどのように変革し、新たな高収入の人工知能の仕事を創造しているかということです一部の職種は要件を満たすためには...

GAN（Generative Adversarial Networks）

GAN（Generative Adversarial Networks）とは、まずはGANが何かを理解しましょう私は既にジェネレーティブAIについてのブログを書いており、そこではさまざまなタイプのAI、AIのハイプ、そしてなぜAIが流行しているのかについて議論しています...

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