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「Amazon SageMaker プロファイラーのプレビューを発表します：モデルトレーニングのワークロードの詳細なハードウェアパフォーマンスデータを追跡および可視化します」

本日は、Amazon SageMaker Profilerのプレビューを発表できることを喜んでお知らせしますこれはAmazon SageMakerの機能の一部であり、SageMaker上でディープラーニングモデルのトレーニング中にプロビジョニングされるAWSのコンピューティングリソースの詳細なビューを提供しますSageMaker Profilerを使用すると、CPUとGPUのすべてのアクティビティをトラックできますCPUとGPUの利用率、GPU上でのカーネルの実行、CPU上でのカーネルの起動、同期操作、GPU間のメモリ操作、カーネルの起動と対応する実行とのレイテンシ、CPUとGPU間のデータ転送などが含まれますこの記事では、SageMaker Profilerの機能について詳しく説明します

「ODSC West Data PrimerシリーズでAIの学習を始めましょう」

「ODSC West Mini-Bootcamp Passの一環としてのData Primerシリーズは、AIの旅を始めるための黄金のチケットです8月から10月までの間に開催されるこれらのライブで仮想的なプレブートキャンプセッションは、10月30日から開催されるODSC Westカンファレンスで最大限の効果を得る準備を整えます」

West 2023

「責任あるAI：AI利用の暗い側面を回避する方法」

はじめにマイクロソフトのAIチャットボットTayの悪名高い事件は、AIの展開における潜在的な落とし穴を鮮明に示すものです。Tayは2016年3月23日にTwitterに導入され、不適切なコンテンツに触れるとすぐに攻撃的かつ有害な応答を生成するようになりました。たった1日で、このチャットボットはヘイトスピーチの広がりの場となり、無制限なAIとの相互作用の予期しない結果を示しました。Tayの出来事は、AIの暗い側面を示し、その誤用と意図しない結果への脆弱性を強調しています。AIが私たちの生活の多岐にわたって浸透し続ける中で、それが提示する課題を理解し、対処することが重要です。AIの暗い側面を探求し、なぜ責任あるAIを持つことが不可欠なのかを見ていきましょう。責任あるAIとは何ですか？責任あるAIとは、人工知能技術の倫理的かつ良心的な開発、展開、利用を指します。これは、AIシステムが人間の価値を守り、人権を尊重し、有害な結果を回避するように設計および運用されるべきであることを強調しています。責任あるAIは、AIシステムが偶然にも生じるかもしれないバイアス、差別、プライバシーの侵害、およびその他のネガティブな影響に対処することを含みます。また、AIのアルゴリズムと意思決定プロセスにおいて透明性、公正性、および説明責任を確保します。責任あるAIは、技術の進歩と個人や社会の福祉のバランスを取る必要性を認識しており、AIの利益を倫理的な原則を損なうことなく人類にもたらすために潜在的なリスクを特定し、緩和するための積極的なアプローチを求めます。倫理的な考慮事項人工知能が私たちの技術的な景観を形作り続ける中で、慎重な熟考と行動を要する倫理的な考慮事項が数多く生じています。バイアスと差別 AIの最も重要な倫理的な課題の一つは、バイアスと差別に関連しています。AIシステムは、トレーニングデータにバイアスを偶然にも取り込んでしまい、差別的な結果を引き起こすことがあります。例えば、採用プロセスでは、バイアスのあるアルゴリズムが特定の人種や性別を好ましいものとし、他の人種や性別を不適切に扱うことがあります。この問題に対処するためには、注意深いデータの整備、アルゴリズムの透明性、公正性、および公平性を確保するための継続的なモニタリングが必要です。プライバシー上の懸念 AIが膨大な量のデータを処理する能力は、ユーザーのプライバシーに関する妥当な懸念を引き起こします。AIシステムによって収集および分析された個人データは、侵害的なプロファイリングや不正な監視につながる可能性があります。公共の場での顔認識技術は、同意、個人の権利、および潜在的な誤用についての疑問を提起し、倫理的なAIの実装には堅固なデータ保護措置とプライバシー規制の順守が必要です。説明責任と透明性特定のAIアルゴリズムの不透明さは、説明責任と透明性に課題をもたらします。AIによる意思決定が個人の生活に影響を与える場合、その意思決定プロセスを追跡し、責任を負う当事者を特定することが重要となります。自動運転車事故などのAIシステムが理解できない選択を行う事例は、透明なアルゴリズムとその理論を理解するための仕組みの必要性を強調しています。人間の自律性と依存 AIの台頭は、人間の自律性とAIへの依存のバランスについての議論を引き起こしました。特に医療や金融などの重要な分野でのAIによる意思決定への過度な依存は、人間の能動性を減少させ、意図しない結果をもたらす可能性があります。倫理的なAIの使用には、AIの限界を認識し、人間が自らの生活に影響を与える意思決定に対して制御を保持することが含まれます。現実の例いくつかの現実の事例がAIシステムが引き起こす倫理的なジレンマを明らかにしています。例えば、AmazonのAI採用ツールは女性の応募者よりも男性の候補者を好む性別バイアスを示しました。法執行機関による顔認識システムの開発と展開は、プライバシーと監視に関する懸念を引き起こし、その倫理的な使用についての議論を促しています。なぜ責任あるAIが必要なのでしょうか？責任あるAIの基本原則は、人工知能技術の倫理的かつ持続可能な開発と展開を促進するためのガイドラインと基準のセットです。これらの原則は、AIシステムが社会に利益をもたらす一方で、潜在的な害を最小限に抑えることを確保するためのフレームワークとして機能します。主な原則には次のようなものがあります：公正性と平等性 AIシステムは、公正性を確保し、バイアスのある結果を回避するために設計されるべきです。これには、トレーニングデータとアルゴリズムのバイアスを特定し、特定のグループに対する差別を防ぐための対策を講じることが含まれます。透明性 AIシステムは、その運用と意思決定プロセスにおいて透明であるべきです。ユーザーはAIアルゴリズムがどのように動作するかを明確に理解し、組織はデータのソースとAIによる意思決定の根拠を開示するべきです。責任開発者と組織は、自身のAIシステムの振る舞いに責任を持つべきです。これには、エラーの対処、意図しない結果の修正、および悪影響の場合の救済手段の提供などのメカニズムが含まれます。…

「2023年の市場で利用可能な15の最高のETLツール」

はじめにデータストアの時代において、対照的なソースからデータを一つの統合されたデータベースに組み込む必要性があります。そのためには、親元のソースからデータを抽出し、変換して結合し、そして統合されたデータベースにロードする必要があります（ETL）。このような状況において、ETLツールは重要な役割を果たします。15の最高のETLツールは、一貫したデータの抽出、変換、情報のロードを提供し、企業がデータの効率性を向上させることを可能にします。仮想世界2023年には、さまざまなデータ連携のニーズを満たすために多くのETLツールが存在します。 ETLとは何ですか？ ETLとは、データの抽出、変換、結合、そして最終的な協調データベースへのデータのロードを意味します。ソース構造から最終的な目的地までのデータを管理し統合するために使用されるシステムであり、ETLは一般的にデータのリポジトリとして機能します。 ETLツールとは何ですか？ ETLツールは、データの統合とデータウェアハウジングにおいてETLの手法を自動化するために設計されたソフトウェアプログラムです。これらのツールは、データの移動と操作機能の取り扱いと最適化において重要な役割を果たします。これらのツールは通常、以下の機能を提供します。データの抽出変換ロードマッピングワークフローの自動化クレンジングと検証監視とログ記録スケーラビリティとパフォーマンス市場で利用可能なETLツールの種類は何ですか？ ETLツールは、その機能や提供される目的によってさまざまな区分に分類されます。 ApacheなどのオープンソースのETLは、最も広く認識されているツールであり、無料で利用可能であり、ユーザーベースの特定の要件に合わせてカスタマイズされます。上位バージョンのETLツールは商用セグメントをカバーし、ソフトウェア企業によってライセンスされ、高度な機能とカスタマーサポート機能を提供します。カスタムETLソリューションには、プログラミング言語、フレームワーク、およびライブラリを使用して特定の要求に合わせてカスタマイズされたETLコマンドを開発するグループが含まれます。 2023年に使用する最高のETLツール15選 Integrate. Io Integrate.Ioは、データの統合、変換、ローディングの手法を簡素化する最高のETLツールの一つです。さまざまなデータソースを効果的に接続し、データを変換し、目的地にロードするための包括的なソリューションを企業に提供します。特徴…

「データ品質とは何ですか？」

データ品質は、データセットが信頼性があり、理解され、意図された目的に効果的に利用される方法を定義しますサプライチェーン管理では、データは問題を検出し、意思決定をする上で重要な役割を果たします

「個人データへのアクセス」

「データプライバシー法は、世界中の国々で登場しており、他の人々があなたをどのように見ているかを学ぶ機会を提供すると同時に、自分自身についての洞察を得るためのユニークな機会を創出していますほとんどの法律は...」

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化 – パート3」

これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルの分析と最適化を行うトピックに関するシリーズ投稿の3部目です私たちの意図は、...の利点を強調することでした

「EU AI Actについて今日関心を持つべき理由」

「MLおよびAI業界で働く私たちのほとんどは、新しい規制に関する見出しを見て流し読みするでしょう新しい規制は『法律用語』というカテゴリに属しますこの用語は、どんな規制でも表現されるものです…」

「共通の悪いデータの10つのケースとその解決策を知る必要があります」

イントロダクションデータ駆動型の時代において、高品質なデータの重要性は過小評価できません。データの正確性と信頼性は、重要なビジネス上の意思決定を形成し、組織の評判と長期的な成功に影響を与えます。しかし、悪いまたは低品質のデータは、壊滅的な結果につながる可能性があります。このようなリスクに備えるために、組織はこれらのデータの問題を識別し、排除するために警戒しなければなりません。本記事では、ビジネスが情報を得てデータ駆動の取り組みの誠実性を維持するために、10の一般的な悪いデータのケースを認識し解決するための包括的なガイドを紹介します。悪いデータとは何ですか？悪いデータとは、収集と処理の目的に合わない品質のデータを指します。さまざまなソーシャルメディアサイトやその他の方法から直接抽出された生データは品質が悪く、未加工のデータです。これには処理とクリーニングが必要です。データ品質の重要性はなぜですか？データは企業においてさまざまな目的に役立ちます。多くの意思決定と機能の基盤として機能し、品質の妥協は全体のプロセスに影響を及ぼします。データの正確性、一貫性、信頼性、完全性は、別個で詳細な対策を必要とする重要な側面です。悪いデータのトップ10の問題と解決策以下は、悪いデータの問題のトップ10とその潜在的な解決策です：一貫性のないデータ欠損値重複したエントリ外れ値非構造化データデータの不正確性データの不完全性データの偏り不適切なデータセキュリティデータガバナンスと品質管理一貫性のないデータデータが矛盾する値を持つ場合、データは一貫性がないと定義されます。これは、さまざまなデータ収集方法からの収集後に得られるさまざまなタイプの結果の違いによるものです。また、測定エラーやサンプリング手法などの複数の理由によるデータの時期的な不一致によっても生じる場合があります。課題不正確な結論：正確でないまたは誤解を招く分析を引き起こし、結果に影響を与えます信頼の低下：信頼性が低下しますリソースの浪費：一貫性のないおよび誤ったデータで作業することは、労力、リソース、時間の浪費です…

「このディスインフォメーションはあなたのためだけです」

生成AIは単にインターネットをより多くの嘘で満たすだけではありません-それはまた、特定のグループや個人をターゲットにした説得力のあるディスインフォメーションを作成する可能性もあります

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