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「読むべき創造的エージェント研究論文」

見逃せないエキサイティングな分野に関する研究論文

Artificial Intelligence

「機械学習のための完璧なデータ注釈プロバイダを選ぶ7つのステップ」

「最高の注釈会社を見つける上での主な課題と、信頼できるAIデータ注釈サービスを雇うための対策の手順を見つけてください」

Tech

「データの成熟度ピラミッド：レポートから先進的なインテリジェントデータプラットフォームへ」

この記事では、データの成熟度ピラミッドとそのさまざまなレベルについて説明しています単純なレポートからAI対応のデータプラットフォームまでをカバーしていますビジネスにおけるデータの重要性を強調し、データプラットフォームがAIの推進力となる方法を示しています

Data science

ETHチューリッヒの研究者は、高速フィードフォワード（FFF）アーキテクチャを導入しましたこれは、そのニューロンのブロックに対して対数時間でアクセスするフィードフォワード（FF）アーキテクチャの仲間です

信じられないほどの大規模言語モデル（LLM）の導入は、人工知能の分野において画期的なものでした。これらの複雑なアルゴリズムは、膨大なデータとコンピュータのパワーによって駆動されており、人間の技術との関わり方が変わりました。AIは、人間と機械の相互作用を変えており、LLMの力によって、さまざまな領域が革新されています。トランスフォーマーモデルには、モデルの性能に重要な役割を果たすフィードフォワード層が必要です。これらの層は入力データを変換する役割を担い、モデルの性能に中心的な役割を果たしています。近年、トランスフォーマーモデルのサイズは拡大し、フィードフォワード層には数万個の隠れニューロンが含まれるようになりました。モデルのサイズの増加に伴い、フィードフォワード層の計算コストも増加していますので、フィードフォワード層の計算を加速するための戦略を見つけることは重要です。非常に大きなネットワークでは、フィードフォワードの隠れニューロンのほんの一部しか、特定の入力に対する出力の決定には必要ありません。この洞察に応えて、この現象を利用するモジュラーネットワークの作成に取り組まれています。この分野の最近の研究は、フィードフォワード層の疎な構造を促進するアーキテクチャのレイアウトに焦点を当てています。これらの設計では、推論時にどのエキスパートを使用するかを選択するためのゲーティング層の訓練が必要であり、フィードフォワード層を異なるブロックに分割します。この方法は訓練の複雑さを増し、推論時間を短縮しますが、ノイズのあるゲーティングに依存しています。既存の手法の代わりとして、ETHチューリッヒの2人の研究者チームがFast Feedforward（FFF）アーキテクチャを紹介しました。FFFは、微分可能なバイナリツリーを使用し、入力空間を複数の領域に分割しながら、各セクターの境界と関連するニューラルブロックを同時に学習します。従来のフィードフォワード層とモジュール化技術と比較して、FFFには利点があります。FFFは、対数時間で特定のニューロンブロックにアクセスできるため、推論時間を短縮します。これは、従来の手法のフィードフォワード層の幅の線形スケーリングとは対照的です。 FFFは、ノイズのあるゲーティングを伴うエキスパートブロックを使用するMixture-of-Experts（MoE）手法と比較されました。FFFはこのノイズを回避し、計算複雑性を低減しながらより速い推論を達成します。研究者たちはFFFによって実現された印象的な速度向上も強調しています。FFFは、従来のフィードフォワードネットワークと比較して最大で220倍高速であると述べており、計算効率の大幅な改善を示しています。例えば、FFFをビジョン変換モデルに使用することが強調されており、FFFはニューロンの1％しか使用せずに予測性能の94.2％を維持できるため、ビジョン関連の活動に使用する可能性があると述べています。まとめると、FFFの設計はニューラルネットワークの計算効率を向上させる画期的な手法です。エキスパートの混合ネットワークを凌駕し、典型的なフィードフォワードネットワークと比較して推論時間を大幅に短縮します。FFFの訓練特性、ノイズのない条件付き実行、そして低いニューロン使用量で良い予測精度を達成できる能力も主な特徴です。これらの開発は、巨大なモデルのスピードアップとパフォーマンスの向上を可能にし、ディープラーニング業界を革新する可能性を秘めています。

「機械学習システムの技術的負債の管理」

機械学習（ML）コミュニティが年々進化するにつれ、MLプロジェクトの開発に利用できるリソースは豊富になっています例えば、私たちは汎用のPythonパッケージであるscikit-learnに頼ることができます...

「BComを修了後、どのようにデータサイエンティストになるか？」

イントロダクションなぜBComの後にプロフェッショナルがデータサイエンティストを選ぶのでしょうか？実験のためでしょうか？それとも、その転職の背後にはより大きな理由があるのでしょうか？まあ、それはデータサイエンスが最近、社会全体の職業成長の面で、専門職のアリーナで大いに評価されているという事実を思い起こさせます。また、2022年から2032年までの間に、データサイエンティストの仕事は35%の成長を予測されており、毎年17,700の求人があります！私たちは、BComの専門家が自身のビジネスの生存のためにデータサイエンスに転身する背後にある理由と事実を探ってみましょう。なぜBComの学生がデータサイエンスに移行しているのでしょうか？データサイエンスの領域は、産業を急速に拡大しています！さまざまなビジネス分野で数多くの応用が提案されています。それは現在最も高給な仕事の一つであり、将来的には指数関数的に成長することが予想されているデータ分析を提案しています。 BComの後にデータサイエンティストになることの理由を、短くても具体的な視点で見てみましょう。 Microsoft Excelの習熟度 B.Comとデータサイエンスの両方の学位を求める学生にとって、Microsoft Excelの習熟度は有用なツールです。Excelの習熟度は、B.Comの学問領域で予算編成、データ分析、財務モデリングに必要とされます。これらの能力は、財務アナリストや会計士などの仕事にとって重要です。興味深いことに、データサイエンスでもこれらのスキルが同じくらい重要です。 Excelはデータの準備、クリーニング、初期データの探索に頻繁に使用され、見込みのあるデータサイエンティストに堅固な基盤を提供します。高度なExcelのテクニックを学ぶことは、データサイエンスで使用されるより難しいデータ操作と分析のためのプログラミング言語の使用へのスプリングボードとなるかもしれません。商業とデータの相互関係データサイエンスとビジネスは統合して連携します。商業部門の企業は、今日のデータ駆動型ビジネスの世界で意思決定を行うためにデータに大いに頼っています。これには、データの収集、変換、保管などのデータ能力が必要です。B.Comのコースは既にビジネスアナリティクス、市場トレンド、財務データなどのトピックをカバーしており、データサイエンスへの移行が容易になっています。これらのスキルは改善され、より複雑なデータ分析、予測モデリング、データ駆動型の意思決定に適用するために変更することができます。一つの学士号での二つのキャリアパス二つのキャリアパスを追求する場合、一つの学士号は働き方の選択肢を大幅に増やすことができます。BComの後にデータサイエンティストになる卒業生は、両方の産業で幅広い雇用の可能性にアクセスできます。彼らはデータサイエンスの職種としてデータアナリスト、機械学習エンジニア、またはデータエンジニアとしてのキャリアを追求する一方で、商業部門では財務アナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、またはデータアナリストとして働くこともできます。この柔軟性により、さまざまな雇用の選択肢が可能になり、興味が変わるときにキャリアを変更する自由が得られます。履歴書の充実データサイエンスのインターンシップは、個人の履歴書に素晴らしい影響を与えるかもしれません。BComの後にデータサイエンティストになりたい卒業生は、データ分析、統計モデリング、データ可視化のスキルを持っており、これらはデータサイエンスを離れても有用な資産となるかもしれません。データ駆動型の意思決定能力と分析能力の強い候補者は、さまざまな産業の雇用主から非常に高く評価されます。選択された専門的な経路に関係なく、履歴書にデータサイエンスの経験があることは、キャリアの検索をより簡単かつ実りあるものにすることができます。経済的に有望で安定したキャリアデータサイエンティストは、B.Comの卒業生に比べて頻繁に多くの収入を得ています。多くの企業がデータサイエンスの労働者の需要増加を経験しており、これにより競争力のある給与水準が形成されています。データサイエンティストは、データから重要な洞察を得てデータ駆動型の戦略を作成する能力を持つため、組織にとって重要な資産です。その結果、データサイエンスは安定した経済的に報酬の高いキャリア選択肢となります。そのため、BComの後にデータサイエンティストになることは、収入の可能性と仕事の安定性を最大化するための賢明な決断となります。データサイエンティストになるには？データサイエンティストは、統計、数学、プログラミングの知識を持つ専門家であり、複雑なデータセットを分析し、洞察を得て意思決定をサポートし、結果を予測するモデルを作成する人物です。プロフェッショナルとしてデータサイエンスの分野に参入するために考慮すべき主要なポイントにアクセスしましょう。データサイエンスの理解技術的な側面に入る前に、データサイエンスが何を含んでいるかを理解することが重要です。適切な判断をするには、データサイエンスが必要です。データから洞察と情報を得ることが関与しています。トピックの基本的なアイデア、手順、実用的な応用を理解するために、研究を行い、関連する文献を読んでください。関連する数学と統計を学ぶ…

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