Search Results 報告書

「ヌガーで科学文書処理を高める」

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。 Pythonの地理情報解析における役割 Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。 GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。関連記事：地理情報データ解析の初心者ガイド 50以上の地理情報Pythonライブラリ Arcpy Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。 Basemap Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。 Cartopy Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。 EarthPy EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。 Fiona-GO…

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

「Google Brainの共同創設者は、テック企業がAIのリスクを大げさに報じている」と主張しています

アンドリュー・エン、スタンフォード大学の准教授であり、Google Brainの共同設立者は、企業がAIに関連するリスクについて過大な恐れを煽っていると主張していますアンドリューはこの主張をオーストラリアの金融レビューに語り、テック企業が「AIが私たちを...」という前提でより厳格な規制を望んでいると述べました

(Shōrai no toppu 10 de-ta saiensu no kyūjin purofīru)

紹介データサイエンスのキャリアには、どのような未来が待っているのか、考えたことはありますか？はい、正しい予想です – 無限の可能性。データサイエンスは、テクノロジーの世界で最も急成長している分野になりました。データサイエンスの分野では、熟練したデータ愛好家への需要が増しています。キャリアへのポテンシャルな報酬や利点は見逃したくないでしょう。この記事では、素晴らしいキャリア投資と明るい未来のための最高のデータサイエンスの求人プロフィールについてご紹介します。トップ10のデータサイエンスの求人プロフィール新人の場合、適切な分野を選ぶことは重要であり、同時に困難な課題になります。しかし、あなたは将来の努力に最も適したデータサイエンスの求人プロフィールを見つけるための正しい場所にいます。 1. データサイエンティストデータサイエンティストは、膨大で複雑なデータを収集し、観察し、解釈します。データサイエンティストは、数学者、コンピューターエキスパート、科学者、統計学者の融合体です。データ解析に関心がある人は、この分野を選んで将来を輝かせることができます。データサイエンティストの主な責任データソースの発見データ収集手順の自動化トレンドやパターンに基づいて情報を分析する非構造化データや構造化データの前処理に取り組む予測モデルの生成機械学習アルゴリズムの開発…

シュナイダーエレクトリックは、SageMakerでのリトリーバルアグメントドLLMsを活用して、ERPシステムのリアルタイムの更新を確実にしています

この投稿は、Schneider ElectricのNorth America Artificial IntelligenceのソリューションエンジニアリングおよびアーキテクチャのマネージャーであるAnthony Medeirosと、ビジネスインテリジェンスマネージャーのBlake Santschiによって共同執筆されましたその他のSchneider Electricの専門家には、Jesse Miller、Somik Chowdhury、Shaswat Babhulgaonkar、David Watkins、Mark Carlson、およびBarbara Sleczkowskiが含まれます企業資源計画（ERP）システムは、企業が使用するものです...

「人工知能生成コンテンツ（AIGC）におけるビデオ拡散モデルの包括的なレビュー」

人工知能は急速に発展しており、そのサブフィールドであるコンピュータビジョンの分野も同様です。研究者、学術界、学者など、さまざまな業界やアプリケーション（コンピュータグラフィックス、美術・デザイン、医療画像など）に大きな影響を与えており、注目を浴びています。さまざまなアプローチの中で、イメージ生成のための主な技術は拡散モデルです。これらのモデルは、敵対的生成ネットワーク（GAN）および自己回帰変換器に基づく戦略を上回り、制御可能で幅広い出力を作成し、非常にリアルな画像を生成できるため、好まれています。3D生成、ビデオ合成、密な予測、画像編集など、さまざまなコンピュータビジョンのタスクで使用されています。拡散モデルは、AI生成コンテンツ（AIGC）の最近のブームによって、コンピュータビジョンの著しい進歩に重要な役割を果たしてきました。これらのモデルは、画像の生成と編集において優れた結果をだけでなく、ビデオに関連する研究でも先導的な役割を果たしています。画像生成の文脈で拡散モデルについての調査を行った調査論文は発表されていますが、ビデオの分野での使用についての最近のレビューは限られています。最近の研究では、AIGC時代のビデオ拡散モデルの包括的な評価を行い、このギャップを埋めることを目的としています。最近の研究論文では、研究者チームが拡散モデルがいかに重要であるかを強調し、代替技術を上回り、画像の生成と編集、およびビデオ関連の研究分野で優れたパフォーマンスを示すかを示しています。この論文の主な焦点は、AIGCの文脈でのビデオ拡散モデルの徹底的な調査です。これは、ビデオの作成、編集、理解に関連するタスクについて詳細に説明しています。報告書は、研究者が行った実用的な貢献をまとめ、これらの分野で既に書かれた文献をレビューし、その内容を整理しています。この論文では、この分野の研究者が直面する困難も共有されています。また、ビデオ拡散モデルの将来の研究開発に向けた展望を示し、課題も述べています。この研究論文の主な貢献は以下の通りです。ビデオ拡散モデルに関連する現在の研究の分類と統合が含まれており、ビデオの作成、編集、理解など、さまざまなトピックを扱っています。ビデオ拡散モデルに関する背景情報と関連データが提供されており、データセット、評価指標、および問題の定義も含まれています。共通の技術情報に焦点を当てた、このトピックにおける最も影響力のある研究をまとめた要約が共有されています。ビデオ生成のベンチマークや設定についての詳細な調査と比較が行われており、文献における重要なニーズに対応しています。まとめると、AIGCの文脈でのビデオ拡散モデルの最新の展開に興味を持つ方にとって、この研究は貴重なツールです。また、コンピュータビジョンの文脈での拡散モデルの重要性を強調し、ビデオの分野でのさらなる研究とレビューの必要性を認識しています。この研究は、過去の研究を分類し評価することによって、トピックについて徹底的な概要を提供し、将来の動向や課題についての洞察を示しています。