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グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

「データ自体よりもデータ生成プロセスを理解することの方が重要」

乳幼児期初期には、我々の脳は既に相関と因果関係を結びつけ、周りで起こるすべての出来事に対して説明を見つけようとしますもし私たちの後ろに車が近づいてくるとすれば…

「ビジュアルAIがカナダ最大かつ最も賑やかな空港で飛躍する」

カナダのオンタリオ州にあるトロントピアソン国際空港は、年間約5000万人の旅客にサービスを提供する国内最大かつ最も混雑した空港です。旅行者の体験を向上させるために、同空港は2022年6月にZensors AIプラットフォームを導入しました。このプラットフォームは、既存のセキュリティカメラの匿名映像を使用して空間データを生成し、リアルタイムで運用を最適化するのに役立ちます。 NVIDIA MetropolisのビジョンAIパートナーエコシステムの一員であるZensorsは、トロントピアソンの運用チームが通関待ち時間を大幅に短縮しました。2022年のピーク時に到着手続きにかかる平均時間は30分程度と推定されていたものが、昨年の夏にはわずか6分未満に減少しました。同社の共同創業者であるAnuraag Jain氏は、「Zensorsは視覚AIを誰でも簡単に使用できるようにしています。」と述べています。 Jain氏はさらに、大規模なAIのスケーリングはほとんどの組織にとって容易ではないと付け加え、空港は従来のハードウェアセンサーやLiDAR、3Dステレオカメラに基づく効果の薄い解決策に頼るか、改装や新しいターミナルの建設によって運用を改善することを考えることが多いと述べています。これらの方法は数十億ドルのプロジェクトになり得ます。 Jain氏は、「当社は、既存のカメラと最新のAI技術を使用して、空港がソフトウェア企業のように考えることができるプラットフォームを提供しています。それにより、より迅速でコスト効果の高い、さらに正確なソリューションを展開することが可能になります。」と述べています。空港運用の高速化トロントピアソンでは、ターミナルのインフラをアップグレードするか新たに建設する通常の数か月または数年かかる作業ではなく、数週間で運用を改善する方法が必要でした。 Zensors AIプラットフォームは、空港の既存のカメラシステムからの映像フィードを構造化データに変換します。匿名化された映像を使用して、プラットフォームは待ち列の旅行者数をカウントし、混雑したエリアを特定し、パッセンジャーの待ち時間を予測するなどのタスクを実行し、リアルタイムでスタッフに通知して運用を迅速化します。このプラットフォームはまた、運用チームがパフォーマンスを評価し、より効果的に計画し、最適な効率性のためにスタッフを再配置するための分析レポートも提供します。 Zensors AIによるリアルタイムの待ち時間統計データは、トロントピアソンのオンラインダッシュボードおよびターミナル内の電子ディスプレイに公開されます。これにより、旅客は関税手続きやセキュリティ手続きにかかる時間について正確な情報に簡単にアクセスできます。また、全体的な顧客満足度を向上させ、接続便に乗ることができるかどうかについての潜在的な不安を軽減します。トロントピアソンの運営会社であるGreater Toronto Airport Authorityの空港IT計画開発ディレクターであるZeljko Cakic氏は、「Zensorsプラットフォームから得られる分析は非常に正確であることがわかっています。全体的な顧客体験を向上させ、待ち時間を短縮することを目指しており、Zensorsプラットフォームを通じて収集されるデータはこの結果を推進する意思決定のための主要な要素の一つです。」と述べています。 NVIDIAによる高精度AI Zensors…

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

『Janne Aas-Jakobsen、CONSIGLI ASの創業者兼CEO – AIのエンジニアリングと建設への役割、持続可能な技術、グローバル拡大、起業家の洞察、技術革新』

私たちのインタビューで、CONSIGLI ASの創設者兼CEOであるヤンネ・アース・ヤコブセンさんと共に、AIがエンジニアリングと建設業界で果たす変革的な役割について掘り下げています伝統的な産業にAIを統合するパイオニアであるヤンネさんは、この技術が持続可能性と効率性を向上させる方法について語りますまた、グローバルな拡大戦略や起業家にとって重要な洞察にも踏み込んでいます...　文章の長さを超過しましたので、省略しますコンシーリ AS の創設者兼CEO、エンジニアリングと建設業界におけるAIの役割、持続可能な技術、グローバルな拡大、起業家の洞察、技術革新について、詳しくはこちらをご覧ください

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

イントロダクション AIは、GPT-4などのLLMの出現により、人間の言語の理解と生成を革新し、大きな変化を経験しています。同時に、予測モデリングにおいて効果的なツールであるxgboost 2.0も台頭し、機械学習の効率と精度が向上しています。この記事では、GPT-4とxgboost 2.0の機能と応用について説明し、さまざまなセクターでの革命的な影響を検証します。これらの高度なAI技術の実装、課題、将来の展望に関する洞察を期待してください。これらの技術がAIの将来を形作る上で果たす役割を概観します。学習目標 GPT-4が自然言語処理をどのように革新するか、xgboost 2.0が予測モデリングをどのように向上させるかについて、詳細な理解を得る。これらの技術が顧客サービス、ファイナンスなどのさまざまなセクターでどのように実用的に利用されるかを学ぶ。これらのAI技術の実装に関連する潜在的な課題と倫理的な影響について認識する。 GPT-4やxgboost 2.0などの技術の現在の軌道を考慮して、AIの分野での将来の進展を探求する。この記事は Data Science Blogathon の一環として公開されました。 GPT-4概要 GPT-4は、OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーの最新の後継機であり、自然言語処理の分野での飛躍的進歩を表しています。すでに素晴らしい能力を持つ前身機であるGPT-3を基盤としながら、GPT-4は並外れた文脈の把握と解釈能力で差をつけています。この高度なモデルは、一貫した文脈に即し、人間のような表現に驚くほど類似した回答を生成する能力に優れています。その多様な機能は、洗練されたテキスト生成、シームレスな翻訳、簡潔な要約、正確な質問応答など、広範な応用領域にわたります。 GPT-4のこの広範な機能範囲により、顧客サービスの対話の自動化や言語翻訳サービスの向上、教育支援の提供、コンテンツ作成プロセスの効率化など、さまざまなドメインで不可欠な資産となります。モデルの微妙な言語理解とリッチで多様なテキストコンテンツの生成能力により、AIによるコミュニケーションとコンテンツ生成の解決策の最前線に立ち、デジタルおよび現実のシナリオでの革新と応用の新たな可能性を開いています。 xgboost 2.0の分析 XGBoost 2.0は、金融や医療などのハイステークス領域での複雑な予測モデリングタスクの処理能力を向上させることで、機械学習の大きな進化を示しています。このアップデートでは、単一のツリーで複数の目標変数を管理できるマルチターゲットツリーとベクトルリーフ出力など、いくつかの重要な革新が導入されています。これにより、過学習とモデルサイズを劇的に削減しながら、ターゲット間の相関をより効果的に捉えることができます。さらに、XGBoost 2.0は新しい「デバイス」パラメータにより、GPUの設定の簡素化を実現し、複数の個別の設定を置き換えて選択プロセスを効率化しています。また、「max_cached_hist_node」パラメータも導入され、ヒストグラムのCPUキャッシュサイズをより良く制御し、深いツリーシナリオでのメモリ使用量を最適化します。…

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グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

「データ自体よりもデータ生成プロセスを理解することの方が重要」

「ビジュアルAIがカナダ最大かつ最も賑やかな空港で飛躍する」

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

『Janne Aas-Jakobsen、CONSIGLI ASの創業者兼CEO – AIのエンジニアリングと建設への役割、持続可能な技術、グローバル拡大、起業家の洞察、技術革新』

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

テーブルの6つの高度な可視化

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

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