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2023年にフォローすべきトップ10のAIインフルエンサー

イントロダクション先端技術と驚くべき可能性によって駆動される世界で、AIの絶えず進化する領域に遅れをとらないことは、スリリングで不可欠なものです。2023年という有望な年に足を踏み入れると、最も影響力のあるビジョナリーなAIの草分けたちの心の中を巡るエキサイティングな旅に出る時がきました。準備を整えて、2023年にフォローすべきAIのトップ10インフルエンサーと出会う準備をしましょう。彼らはAIの景色を形作り、可能性の限界を押し広げている前衛的な思想家や創造者です。画期的な研究から魅惑的な洞察まで、これらのAIインフルエンサーは、人工知能のエキサイティングな世界を照らす指針となる存在です。仮想のノートパッドを手に取り、シートベルトを締めてください。なぜなら、私たちは時代を超えてAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。2023年以降のAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。しかし、このトップ10リストに飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会をご紹介したいと思います。データサイエンスとAI愛好家の皆さんに、大いに期待されるDataHack Summit 2023への独占的な招待状をお届けします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、抜群のネットワーキングの機会が満載で、楽しい時間を過ごせること間違いありません。DataHack Summit 2023の詳細については、こちらでご確認ください。データ革命に参加してください。 AIインフルエンサーの定義 AIインフルエンサーとは、その専門知識、思想リーダーシップ、貢献を通じて、人工知能（AI）の分野で認識と影響力を得た個人のことです。彼らはAIコミュニティと積極的に関わり、ソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。 AIインフルエンサーは単一のソーシャルメディアプラットフォームに限定されるものではありません。Instagramに加えて、彼らはTwitter、YouTube、LinkedIn、ブログなど、さまざまなプラットフォームで強力な存在感を持っており、AIに関連する洞察、研究結果、業界のトレンド、思考を刺激するコンテンツを共有しています。これらのインフルエンサーは多くのフォロワーを持ち、自身の観衆と関わりながら、ディスカッションを促進し、ガイダンスを提供し、AI分野での革新を促し、インスピレーションを与えています。ハッカソンの開催からライブコーディングセッションの実施まで、これらのインフルエンサーは自身の専門知識を披露し、大きな人気と視聴数を獲得しています。彼らのインタラクティブなセッションとイベントは、価値ある学習の機会を提供し、AIのスキルを向上させ、最新の進歩に遅れずにいることを奨励しています。人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性は過小評価できません。彼らはいくつかの側面で重要な役割を果たしています：知識の普及 AIインフルエンサーは、広範な観衆に対して知識、洞察、業界の最新情報を普及させます。彼らは複雑なAIの概念を簡単に説明し、AIの専門家志望者、愛好家、一般の人々にもアクセスしやすくします。トレンドセッターや意見リーダー AIインフルエンサーは、最新のAIのトレンド、ブレークスルー、技術の最前線に常に接しています。彼らの意見と推奨事項は重要であり、AIの研究、応用、業界の実践に影響を与えることができます。ネットワーキングとコラボレーション AIインフルエンサーは、AIコミュニティ内でのネットワーキングとコラボレーションの場を提供します。彼らはプロフェッショナル、研究者、組織をつなぎ、革新を促進し、AI技術の開発を推進する協力的な環境を育成します。フォローすべきトップAIインフルエンサー 1. Andrew Ng Twitterで210万人以上のフォロワーを持つAndrew…

ウェブ3.0とブロックチェーンの進化による洞察力の向上

イントロダクションウェブ3.0とブロックチェーンに関する洞察を提供するコミュニティThird Blockを構築した熱心な人物であるアビシェク・カテリヤ氏との対話の中で、彼の前職でのJPモルガンでのデータアナリストとしての経験、コミュニティの力、そしてこの分野で成功するためのキャリア構築の視点について共有していただく予定です。インタビューを始めましょう AV: 自己紹介とバックグラウンドについて教えてください。アビシェク氏 : 私はアビシェク・カテリヤと申します。フルスタックソフトウェアエンジニアで、JPモルガン＆チェースで3年間働いた後、カリフォルニア拠点のAIトレードファイナンススタートアップのTradeSunに参画しました。その間、非営利セクターでの経験も豊富にあります。私はRoti Bank Foundationの創設メンバーであり、ムンバイ周辺の飢えた人々に食事を提供するための食品回収モデルの構築に取り組んできました。設立から3年間で100万食に達するために、ハイデラバード、アラ、パトナ、ナグプル、プネなどの都市にも支部を展開しました。また、ムンバイの工学大学との協力プロジェクトとして、腐った食べ物の警告装置やムンバイのハンガーマップの開発も行いました。また、Coding4all.inというイニシアチブの一環として、高校生に無料で基本的なプログラミングを教える活動にも参加しました。5ヶ月間で200人のコホートに到達しました。学生たちがラップトップやコンピュータを持たずにオンラインで学ぶことを可能にし、世界中のテック業界のエキスパートたちが講師として参加しています。これら以外にも、Web3とブロックチェーン技術に興味を持ち始め、JPモルガンのデジタル通貨であるJPMコインプロジェクトに取り組みました。仕事の傍ら、旅行やトレッキングが好きで、インスタグラム（@abhikuchbhi_blog）にストーリーを投稿したり、MBAの進学記録を（@mbabhikuchbhi）に投稿しています。 AV: テクノロジーとビジネスマネジメントのMBAを追求していますが、MBAの取得を促した要因は何ですか？アビシェク氏: COVIDの間にMBAの計画を諦めましたが、MBAを取得するためにウォートンに行きたいと思っていました。しかし、すべての選択肢を比較する中で、インドは今後の時代において本当に適切な場所であり、Masters’ Unionは私がインドのスタートアップエコシステムに関与するための有望なオプションとして浮かび上がりました。私はあまり考えずにMUに応募し、ヒマラヤでトレッキングに行きました。戻ってきた時にはインタビューの呼び出しがあり、1ヶ月後には入学が決まりました。私はここに来てスタートアップエコシステムをより深く理解し、私のネットワークに価値ある人材を追加するためです。これは本当に素晴らしい旅であり、賢明な決断でした。 AV: キャリアに影響を与えた人物をいくつか挙げていただけますか？どのように影響を受けましたか？アビシェク氏: 小さい頃、私はいつも「バットマン」と答えていました。アイドルやメンターを持つことの意味を理解することはありませんでしたが、私は常にグリットと努力に感銘を受けたバットマンを尊敬していました。だから、常に前進し、もっとやることを私にはバットマンがインスピレーションを与えています。その他に、私の父でありシリアルアントレプレナーでもあるプラフルクマールさん。彼のベンチャーは成功しなかったものの、彼の忍耐力とグリットは今でも私に「失敗したから何だ」と言い続けてくれます。Masters’ Unionの創設者、プラサム・ミッタルさん。彼は若く、エネルギッシュであり、何でも持っていると言っても過言ではありません。しかし、彼が仕事に注ぐ熱意、エネルギー、努力は本当に素晴らしく、私にとっては確かにインスピレーションです。起業のインスピレーション AV:…

ミッドジャーニープロンプトのTシャツデザイン

Tシャツビジネス帝国を築きたい場合は、Midjourneyは美しいTシャツデザインを作成するための素晴らしいツールです

アナリティクスを台無しにするステークホルダーの不適切な管理

新しい役割としてアナリストを始めたばかりです例えば、猫用家具という、あなたが深い情熱を持っている業界についてのデータに内部アクセスを得ることにワクワクしています最初の依頼が届きます：一つの...

Excel vs Tableau – どちらが優れたツールですか？

ExcelとTableauは、人気のあるデータ処理ツールです。それぞれ固有の特徴と特典があります。サイズ、複雑さ、ユーザーの好みなど、特定のポイントを考慮しながら、特定のレベルで比較することが可能です。以下に、ExcelとTableauの間でより優れたパフォーマンスをもたらすものを見つけるための、最も関連性のあるポイントの比較を示します。 Excel: 特徴、機能、および使用事例スプレッドシートベースのデータ分析 Excelには、ゴールシーク、シナリオマネージャー、データテーブル、ウォットイフ分析、ソルバーなどの特別なデータ分析ツールキットがあります。これらは、感度分析、目標最適化、異なるシナリオの作成、複雑な方程式の解決に重要です。計算とデータ操作のための組み込みの数式と関数のライブラリを備えています。機能には、統計、論理、テキスト、ルックアップ、日付と時刻、数学などの他の多くの関数が含まれます。 CLEAN、TRIM、PROPER、Power Queryなどのデータの変換とクリーニングのための関数があります。また、マクロとVBAスクリプトを使用してデータ分析の検証と自動化を行うための機能も備えています。ピボットテーブルやピボットチャートなどの可視化アクセサリーも提供されており、データセットの集計と分析を支援します。さらに、分析されたデータはさまざまなチャンネルを介してインポートまたはエクスポートでき、ダイナミックなレポートとリアルタイムの更新を通じて公開することもできます。数式、関数、およびデータ操作平均、合計、統計関数、条件付き計算、連結などの計算のためのさまざまな数式と関数を提供しています。計算のためのセル参照を使用し、データの並べ替えやフィルタリングのオプションも利用して計算を容易にしています。テキストの操作オプションには、テキスト文字列の連結、大文字小文字の変換、部分文字列の抽出、先頭または末尾のスペースの削除、テキストの分割、文字の置換などがあります。 Excel for Everyoneの無料コースをチェックしてください！チャート作成と基本的な可視化機能さまざまな種類のチャートと多くの機能が、魅力的な可視化結果に貢献しています。チャートの作成では、データ範囲、希望するチャートの種類、タイトル、凡例、ラベル、軸などの要素を選択することによるカスタマイズが可能です。チャートの書式設定オプションには、色、線のスタイル、フォントの変更、魅力的なビジュアル効果のためのエフェクトなどが組み合わされています。対話型の要素として、ユーザーはデータラベル、データポイントのハイライト、ツールヒントなどを追加することもできます。 Excelが優れているユースケースとシナリオ Excelは、他のツールに比べてデータ分析と可視化の面で優位性を持っています。以下の理由から、Excelは次のような場合に優れています。コンピュータの導入以来、一般的な使用があるため、なじみやすく使用が容易です。ソート、フィルタリング、グループ化、集計、書式設定などの機能のナビゲーションと探索を容易にします。可視化のカスタマイズオプションが簡単です WordやPowerPointなどの他のMicrosoft Officeツールとの統合へのアクセスが容易で、特にプレゼンテーションに役立ちます。同僚間で共有するための簡単な移植性。複雑な計算の構築や論理条件の適用に必要な煩雑なスクリプトやデータの準備の要件がないこと。 Tableau: 特徴、機能、および使用事例…

何が合成データとは？その種類、機械学習とプライバシーにおける利用例及び応用について

データサイエンスと機械学習の分野は、毎日成長しています。新しいモデルやアルゴリズムが提案されるにつれて、これらの新しいアルゴリズムとモデルには、トレーニングやテストに膨大なデータが必要となります。ディープラーニングモデルは今日では非常に人気があり、これらのモデルもデータを大量に必要とします。異なる問題文脈の大量のデータを取得することは、非常に面倒で時間がかかり、コストがかかります。データは現実のシナリオから収集されるため、セキュリティの責任とプライバシーの懸念が高まります。データの大部分はプライバシー法や規制によって保護されており、組織間や場合によっては同一組織の異なる部門間でのデータ共有や移動を妨げ、実験や製品のテストを遅らせる原因となります。それでは、この問題をどのように解決できるでしょうか？どのようにして、誰かのプライバシーに関する懸念を引き起こすことなく、データをよりアクセスしやすくオープンにすることができるのでしょうか？この問題の解決策は、合成データ (Synthetic data)と呼ばれるものです。では、合成データとは何でしょうか？合成データとは、人工的またはアルゴリズム的に生成され、実際のデータの基本的な構造と特性に近いものです。合成データが良ければ、実際のデータと区別がつかないほどです。合成データの種類は何種類あるのでしょうか？この質問の答えは非常にオープンエンドで、データは多様な形をとることができますが、主に以下のようなものがあります。テキストデータ音声またはビジュアルデータ (たとえば画像、動画、音声) 表形式のデータ機械学習における合成データの利用例ここでは、上記の3つのタイプの合成データの利用例について説明します。 NLPモデルのトレーニングに合成テキストデータを使用する合成データは、自然言語処理の分野で応用されています。たとえば、AmazonのAlexa AIチームは、既存の顧客インタラクションデータが存在しない場合や十分でない場合に、NLUシステム (自然言語理解) のトレーニングセットを完成させるために合成データを使用しています。ビジョンアルゴリズムのトレーニングに合成データを使用するここでは、広く使用されているユースケースについて説明します。たとえば、画像内の顔の数を検出または数えるアルゴリズムを開発したい場合を考えてみましょう。ジェネレーティブネットワーク (GAN) またはその他の生成ネットワークを使用して、実際には存在しない現実的な人間の顔、つまり顔を生成してモデルをトレーニングすることができます。また、誰かのプライバシーを侵害することなく、これらのアルゴリズムから必要なだけデータを生成することができます。しかし、実際のデータには個人の顔が含まれているため、プライバシーポリシーによってそのデータを使用することが制限されています。別のユースケースとして、シミュレートされた環境で強化学習を行うことが考えられます。たとえば、オブジェクトをつかんで箱に入れるために設計されたロボットアームをテストしたい場合、この目的のために強化学習アルゴリズムが設計されます。強化学習アルゴリズムが学習する方法は、実験を行うことです。実際のシナリオで実験を行うことは非常にコストがかかり、時間がかかり、異なる実験を行うことが制限されます。しかし、シミュレートされた環境で実験を行う場合、実験を設定するのは比較的安価で、ロボットアームのプロトタイプが必要なくなります。…

より速い治療：Insilico Medicineが生成型AIを使用して薬剤開発を加速する方法

生成AIは比較的新しい家庭用語ですが、薬剤研究会社Insilico Medicineは、長年にわたってこれを使用して、深刻な疾患の新しい治療法を開発しています。同社の初期の深層学習への投資は実を結んでおり、AIプラットフォームを使用して発見された薬剤候補は、現在、進行性の肺機能低下を引き起こす比較的まれな呼吸器疾患である特発性肺線維症を治療するための第2相臨床試験に入ることになっています。 Insilicoは、前臨床薬剤発見プロセスの各段階で生成AIを使用し、薬剤化合物がターゲットとする分子を特定し、新規薬剤候補を生成し、これらの候補がターゲットにどの程度結合するかを評価し、さらに臨床試験の結果を予測するために使用しました。従来の方法でこれを行うと、400億ドル以上かかり、最大6年かかることになります。しかし、生成AIを使用することで、Insilicoは1/10のコストと1/3の時間でこれらのプロセスを実現し、プロジェクトを開始してからわずか2年半で第1相臨床試験に到達しました。「第2相試験に進む最初のこの薬剤候補は、深層学習で生物学と化学を結びつける私たちのエンドツーエンドアプローチの真のハイライトです」と、Insilico MedicineのCEOであるAlex Zhavoronkovは述べています。「これは、AIによる薬剤発見分野のすべての人々にとって、私たちだけでなく、重要なマイルストーンです。」 Insilicoは、AIプラットフォームの指導、技術トレーニング、マーケティングサポートを提供する無料プログラムであるNVIDIA Inceptionの優れたメンバーの1つです。同社は、生成AI薬剤設計エンジンであるChemistry42でNVIDIA Tensor Core GPUを使用して、新しい分子構造を生成しています。2015年には、NVIDIA DGXシステムの初期の前身の1つを採用した最初の採用者の1人でした。 AIがエンドツーエンドの前臨床薬剤発見を可能にします InsilicoのPharma.AIプラットフォームには、さまざまなタスク用に数百万のデータサンプルでトレーニングされた複数のAIモデルが含まれています。PandaOmicsという1つのAIツールは、COVID-19を引き起こすウイルスの悪名高いスパイクタンパク質のように、疾患の有効性に重要な役割を果たすターゲットを迅速に特定し、優先順位を付けます。 Chemistry42エンジンは、PandaOmicsを使用して特定されたタンパク質を標的にする新しい潜在的な薬剤化合物を数日以内に設計できます。生成化学ツールは、ゼロから薬剤のような分子構造を生成するために深層学習を使用します。 InsilicoのAIプラットフォーム責任者であるPetrina Kamyaは、「通常、薬剤発見におけるAI企業は、生物学または化学のどちらかに焦点を当てています」と述べています。「Insilicoは最初から、AIを使用して薬剤のターゲットを発見し、小分子の化学構造を生成するために、両方の分野に同じ深層学習アプローチを適用しています。」 Insilicoチームは、生成対抗ネットワークやトランスフォーマーモデルなど、さまざまな種類の深層ニューラルネットワークを薬剤発見に採用してきました。彼らは現在、生成AIで初期薬剤発見プロセスを加速するためにNVIDIA BioNeMoを使用しています。 AIスタック内の針を見つける Insilicoは、肺線維症の薬剤候補を開発するために、Pharma.AIを使用して約80の分子を設計および合成し、前臨床薬剤候補の前例のない成功率を達成しました。このプロセスは、ターゲットの特定から試験用の有望な薬剤候補を指名するまで、18か月以内に行われました。第2相臨床試験では、Insilicoの肺線維症薬は、米国と中国の数百人の患者でテストされます。このプロセスは数か月かかりますが、同社は並行して、がんを含む他の疾患を対象とする30以上のプログラムを進めています。…

ロボットのライバルを撃退した後、オスのハエは交尾においてより優れたパフォーマンスを発揮する

科学者たちは、実験室で飼育されたオスのハエが、ライバルのオスのロボットのレプリカと交流した後、交尾により熟練していくようだと発見しました

患者のケアを革新するAI技術

国民保健サービス（NHS）にとって重要な進展がありました。Henry Smith MPは、政府が2,100万ポンドの資金を投じて、最新の人工知能（AI）ツールを展開し、患者の診断と治療を向上させることを支持する意向を表明しました。保健・社会福祉大臣は、このイニシアチブが医療提供を変革し、より迅速かつ効果的な患者ケアを提供することを目的としていることを発表しました。また読む：J&K Governmentが人工知能で医療を革命化する準備を整えています医療分野におけるAIの可能性を引き出す Henry Smith MPは、AIが患者のアウトカムを改善し、NHSを革新する可能性について強調しました。新しい技術を統合することは、早期診断、より効率的な治療、そしてより速い回復を可能にするために不可欠です。患者の関与の重要性を認識して、Henryは以前、心臓血管疾患に関するオール・パーティー・議会グループ（APPG）の議長を務め、医療分野における人工知能の患者の役割に関する討論を主導しました。彼は、NHS内のAIの進歩について患者がよく情報を得るために透明性が必要であると強調しました。また読む：2023年の医療分野における機械学習とAI 過去の成功が道を開く政府はすでに、86のAI技術に1億2,300万ポンドを投資し、患者ケアに具体的な影響を与えました。これらの技術は、脳卒中診断、スクリーニング、心血管モニタリング、および自宅での状態管理を支援しています。特に、人工知能を使用することにより、脳卒中の治療に必要な時間が大幅に短縮され、脳卒中後の独立生活の可能性が高まりました。また読む：プロジェクトベースのディープラーニングによる生存予測で医療を変革する AI診断基金でNHSトラストを支援さらに、AIを医療に統合するために、2,100万ポンドの資金がNHSトラストに提供され、AI診断支援ツールの入札が可能になります。ただし、入札は資金承認を確保するためにコストパフォーマンスを証明する必要があります。成功した応募者は、がん、脳卒中、心臓疾患などの状態の迅速な診断を促進するAI画像解析や決定支援ツールにアクセスでき、最終的には患者のアウトカムを改善します。規制の簡素化と安全対策 AIデバイスの安全な配布の重要性を認識し、政府はAI＆デジタル規制サービスも立ち上げました。このサービスは、NHSスタッフがAIデバイスに関する規制をナビゲートするのを支援し、医療システムにAI技術を効率的に導入することを可能にします。規制プロセスを簡素化することで、AI製品を市場に導入するのに貴重な時間を節約できます。 AIによって向上する医療の未来医療業界は、医療技術に年間100億ポンドを投資しており、世界市場は来年1500億ポンドに達すると予想されています。新しい技術にアクセスすることは、予防医療、早期診断、より効果的な治療、そしてより速い回復を実現するために必須です。保健・社会福祉大臣のSteve Barclayは、最高のケアを提供し、待機時間を短縮するために最先端の技術を採用するという政府の取り組みにコミットしていることを確認しました。また読む：医療分野でのMLの利用：予測分析と診断医療進化のマイルストーン NHS Englandの国家医学ディレクターであるStephen…

データランドスケープの進化

この記事は進化の物語を進化パターンの観点からデータ空間で追跡します進化の旅路の重要なマイルストーン、その達成、課題、それらの課題を解決した次のマイルストーンの状態について語りますこの記事はビジネスと技術の両面からの観点で書かれています...

Data Engineering

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