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マシンラーニング手法の鉄道欠陥検索への応用（パート2）

「超音波フローパターンによる鉄道レールの釘穴部の放射状クラックの検出に機械学習手法の応用を探求する」(Chōonpa furō patān ni yoru tetsudō rēru no kugiana no hōshajō kurakku no kensatsu ni kikai gakushū shuhō no ōyō o tankyū suru.)

「戦略的データ分析（パート1）」

記述的な質問のための戦略的データ分析（パート2） ← 近日公開！診断的な質問のための戦略的データ分析（パート3） ← 近日公開…

Redshift ServerlessとKinesisを使用したストリーミングデータパイプラインの構築

この記事では、最も人気のあるデータパイプラインの設計パターンの1つであるイベントストリーミングについて話しますその他の利点の中で、それは驚くべき高速なデータ分析を可能にし、レポートの作成もできます...

「脳損傷の修復に有望な3Dプリント方法」

イギリスのオックスフォード大学の科学者たちは、脳の神経細胞を三次元（3D）印刷して、大脳皮質のアーキテクチャをエミュレートしました

データの可視化複雑な情報を効果的に提示する

「データの視覚化を使って、複雑な情報を効果的に伝える方法を学びましょう」

Data science

「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...

「ジンディのCEO兼共同創設者、セリーナ・リー― インタビューシリーズ」

「Celina Leeは、ZindiのCEO兼共同創設者であり、アフリカのデータサイエンティスト向けの最大の専門ネットワークです Celinaは、データの力を社会的な善のために解き放つことに情熱を持っています Celinaは、データと開発の交差点での思考リーダーシップにおける実績があり、立ち上げにおいて中心的な役割を果たしてきました...」

「大規模言語モデルの品質をどのように向上させることができるのか？ PIT：暗黙の自己改善フレームワークに会ってください」

LLMは、数学的な推論、要約、会話、スキーマの導出、ドメイン固有の問題解決など、さまざまな複雑なタスクで最先端の結果を達成しています。LLMの成功は、指示に従い人間の選好に合わせる能力にかかっています。ただし、制限もあり、誤った情報や推論エラーや有用でないコンテンツを生成することがあります。 LLMのパフォーマンスを向上させるためには、自己改善を可能にする手法が提案されています。LLMのパフォーマンスを向上させる伝統的な手法は、人間の注釈を通じてより多様で高品質なトレーニングデータを収集することで、特に専門分野の場合にはリソースを消費します。プロンプトベースの手法は、効果的で効率的かつ便利なため人気がありますが、複雑な改善目標に対して作成するのが困難で高価な詳細な指示書が必要です。この課題に対応するため、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校とGoogleの研究者は、「暗黙の自己改善（PIT）フレームワーク」を提案しています。PITは、明示的な指示書を必要とせずにLLMが人間の選好データから改善目標を学習することを可能にするものです。PITは報酬モデルを訓練するための選好データを活用し、追加の人的な努力やデータ収集の必要性を排除します。PITの核心的な考え方は、人間のフィードバックに基づく強化学習のトレーニング目的を再構築することです。つまり、与えられた入力に対して応答品質を最大化するのではなく、応答と参照応答の品質の差を最大化し、人間の選好により合わせることです。研究者は、PITのパフォーマンスをプロンプトベースの手法と比較するために実世界のデータセットや合成データセットで実験を行いました。その結果、PITは応答品質の向上においてプロンプト戦略よりも有意に優れていることが示されています。 PITは自己改善においてプロンプトを使用する「Self-Refine」メソッドよりも優れています。ただし、評価方法（人間の評価、第三者の言語モデル、報酬モデルなど）によって改善度合いは異なるものの、PITは常に実験で優れた結果を示しています。この研究では、自己改善手法における温度設定の影響も探究されており、PITでは低温度がより良い結果をもたらすことが示されています。一方、高温度はSelf-Refineに適しています。さらに、カリキュラム強化学習と改善反復の回数の重要性も調査され、実用的なアプリケーションにおいて停止条件を慎重に考慮する必要性が強調されています。まとめると、暗黙の自己改善PITフレームワークは、大規模言語モデルのパフォーマンス向上のための有望な手段を提供しています。人間の選好データから改善目標を学習することにより、PITは従来のプロンプト手法の制限に対処し、さまざまなデータセットや状況でLLMの応答品質を向上させる効果を示しています。

マイクロソフトファブリックの紹介

今日の急速に変化するデジタルの世界では、データ、アプリケーション、デバイスのシームレスな統合がますます重要になっています。それに応えるのが、革新的なソリューションであるMicrosoft Fabricです。この記事では、主な機能と利点を探求し、このソリューションの理想的なユーザーを特定し、いつ、どのように始めるかをご案内します。その能力を示すために、データレイクの作成をデモでご紹介します。学習目標: Microsoft Fabricの主な機能と利点を理解する。 Microsoft Fabricの理想的なユーザーとシナリオを特定する。 Microsoft Fabricを活用してデータ統合、分析、レポーティングを開始する方法を学ぶ。 Microsoft Fabricとは何ですか？ Microsoft Fabricは、データのプロフェッショナルの変化するニーズに対応する多目的で将来に対応したプラットフォームです。経験豊富なデータの専門家であるか、まだデータの旅を始めたばかりであっても、データ統合、分析、レポーティングの取り組みを効率化するための包括的なツールと機能のエコシステムを提供します。このガイドに従って、ライセンスをアクティベートし、ツールを探索し、すぐにデータの旅に出ることができます。主な機能と利点 Microsoft Fabricは、ビジネスや個人にとって魅力的な選択肢となる多くの機能と利点を提供する画期的な存在です。データエンジニア、データサイエンティスト、またはビジネスアナリストであっても、Microsoft Fabricは次のようなものを提供しています：統合されたデータストレージ：重複なくすべてのデータが存在できる集中型のデータレイクを提供します。これによりデータの一貫性が確保され、データ管理が簡素化されます。統合機能：Data FactoryやAzure DataBricksなどを含む150以上のコネクタのサポートにより、データソースモデルの統合をよりシームレスに行うことができます。データ分析ツール：SQL、Databricksノートブック、Power BIのいずれかに対応しており、さまざまなデータ分析ツールに対応しているため、データのプロフェッショナルにとって多機能なプラットフォームとなっています。スケーラビリティと容量管理：プロジェクトのニーズに合わせてデータ容量や計算リソースを簡単に調整することができます。この柔軟性により、コスト効率と最適なパフォーマンスが実現されます。…

「あなたがその仕事を手に入れることを保証する3つのデータサイエンスプロジェクト」

「データサイエンスのプロジェクトを３つだけ許されたと想像してみてください就職を保証するためにどれを選ぶべきでしょうか？こちらが私の選択です！」

Career Advice

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