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AIがUPSのパッケージ窃盗を監視しています

大手物流会社のUPSを含む他の企業も、玄関脇で盗難被害を減らすためのテクノロジーを導入し始めています

宇宙探索と最先端技術

「宇宙探査の絶え間なく進化する領域を探索し、その豊かな歴史、驚くべきマイルストーン、現在のトレンド、技術の影響、課題、そしてエキサイティングな将来の展望について掘り下げてください」

Tech

イメージの意味的なセグメンテーションには、密な予測トランスフォーマーを使用します

イントロダクションこの記事では、イメージセマンティックセグメンテーションというコンピュータビジョンの技術について説明します。これは複雑な技術のように聞こえますが、ステップバイステップで解説し、Hugging Faceのコレクションから密な予測トランスフォーマー（DPT）を使用したイメージセマンティックセグメンテーションの実装について紹介します。DPTを使用することで、通常とは異なる能力を持つ新しいフェーズのコンピュータビジョンが導入されます。コンピュータビジョンにおけるDPTと従来の遠くのつながりの理解との比較学習目標 DPTと従来の遠くのつながりの理解の比較 PythonでDPTを使用したセマンティックセグメンテーションの実装 DPTの設計を探索し、その特徴を理解するこの記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。イメージセマンティックセグメンテーションとは何ですか？イメージセマンティックセグメンテーションとは、画像を持っており、それぞれのピクセルをそれが表す内容に応じてラベル付けしたいというアイデアです。これはコンピュータビジョンで使用され、車と木を区別したり、画像の一部を分離したりするために使用されます。つまり、ピクセルにスマートにラベルを付けることに関わります。しかし、本当の挑戦は、コンテキストとオブジェクト間の関係を理解することにあります。これを従来の画像処理の手法と比較してみましょう。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）最初のブレイクスルーは、画像を処理するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することでした。しかし、CNNには限界があり、特に画像の遠くのつながりを捉えることに苦労します。画像内の異なる要素が長い距離でどのように相互作用するのかを理解しようとする場合を想像してみてください。それが従来のCNNの苦手なところです。そこで、DPTを導入します。これらのモデルは、強力なトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、関連性を捉える能力を持っています。次にDPTについて見てみましょう。デンス予測トランスフォーマー（DPT）とは何ですか？この概念を理解するために、以前のNLPのタスクで使用していたトランスフォーマーの力を画像解析と組み合わせることを考えてみてください。それがデンス予測トランスフォーマー（DPT）のコンセプトです。それはまるで画像のスーパーディテクティブのようです。彼らは画像のピクセルにラベルを付けるだけでなく、各ピクセルの深さを予測する能力を持っています。これにより、各オブジェクトが画像からどれだけ遠くにあるかの情報が提供されます。以下で詳しく見ていきましょう。 DPTアーキテクチャのツールボックス DPTには異なるタイプがあり、それぞれに「エンコーダ」レイヤーと「デコーダ」レイヤーがあります。ここでは、2つの人気のあるタイプについて見てみましょう： DPT-Swin-Transformer：エンコーダレイヤーが10つ、デコーダレイヤーが5つある、メガトランスフォーマーのようなものです。画像内の要素間の関係を理解するのに優れています。 DPT-ResNet：18つのエンコーダレイヤーと5つのデコーダレイヤーを持つ、賢明なディテクティブのようなものです。遠くのオブジェクト間の関連性を見つけることに秀でていますが、画像の空間的な構造を保持します。主な特徴 DPTがどのように機能するか、いくつかの主な特徴を見てみましょう：階層的特徴抽出：従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と同様に、DPTは入力画像から特徴を抽出します。ただし、画像は異なる詳細レベルに分割される階層的なアプローチを取っています。この階層的なアプローチにより、ローカルとグローバルなコンテキストの両方を捉えることができ、モデルがさまざまなスケールでオブジェクト間の関係を理解することができます。セルフアテンションメカニズム：これはDPTのバックボーンであり、元々のトランスフォーマーアーキテクチャから着想を得ています。画像内の長い距離の依存関係を捉え、ピクセル間の複雑な関係を学ぶことができるようにします。各ピクセルは他のすべてのピクセルからの情報を考慮し、モデルに画像の包括的な理解を与えます。 DPTを使用した画像セマンティックセグメンテーションのPythonデモ以下にDPTの実装例を見ていきます。まずは、Colabに事前にインストールされていないライブラリのセットアップを行います。このコードはこちらまたはhttps://github.com/inuwamobarak/semantic-segmentationで見つけることができます。…

「AIの風景でのデジタル実験とA / Bテストの重要な役割」

編集者の注：アレッサンドロ・ロマノは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでスピーカーを務めますぜひ彼の講演「AIランドスケープにおけるデジタル実験とA/Bテストの重要な役割」をチェックしてください！大量のデータの収集は、私たちの日常の一部となっています...

West 2023

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

アマゾンは、革新的なAIスタートアップのAnthropicに最大40億ドルの投資を計画しています

「巨大かつ画期的な動きとして、AmazonはAnthropicという人工知能スタートアップに最大4億ドルの投資を計画して発表しましたAnthropicのビジョンは、より理解しやすく、制御可能なAIシステムの創造ですこのコラボレーションは、AmazonがAIの進歩を先導し、テクノロジーセクターでの地位を強化する意向を示していますAnthropicはまだ新興のAIスタートアップであり、...」

「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

「2023年にサプライチェーンアナリストになる方法」

イントロダクションラップトップが数千マイルを旅し、お気に入りのレストランの秘密の食材が遠くから届く世界において、グローバルなサプライチェーンは商品とサービスの複雑なダンスをオーケストレートします。サプライチェーンアナリストは、これらの課題に対処し、製品が消費者にスムーズに届くようにするために航海する無名の英雄として現れます。28%の雇用成長率を持つ彼らは、この重要な産業を形作るための黄金の機会を持っています。この記事では、彼らの重要な役割に光を当て、サプライチェーン分析の報酬のあるキャリアに乗り出すためのロードマップを提供します。サプライチェーンアナリストとは？サプライチェーンアナリストは、製造業者から最終消費者までの製品やサービスの効率的な流れを確保するため、サプライチェーンのさまざまな側面を最適化し管理する専門家です。彼らの役割は、データの分析、物流の監視、戦略的な意思決定により、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させることに関わります。彼らはコストを最小化し、生産性を最大化し、潜在的な混乱に対処することで、製品がスムーズに予定通りに目的地に到着することを確実にします。これらの専門家は、製造業、小売業、物流業などの業界で不可欠であり、分析スキルを活用してオペレーションの優位性を高め、全体的なビジネスの成功に貢献します。サプライチェーンアナリストの役割と責任複数の国にまたがる大規模なプロジェクトの監督サプライチェーンチームのトレーニングとリーダーシップによるオペレーションの最適化潜在的なリスクの評価と戦略立案調達、包装、配送の基準の確立リサーチ、ネットワーキング、関係構築による収益の向上企業のポリシーと手順への遵守の確保効率の改善と在庫コストの削減ベンダーやサプライチェーンの人員との対話による問題の解決パートナーとの良好な関係の維持サプライチェーンのパフォーマンスメトリクスの報告組織のためにコスト効果的な取引を交渉サプライチェーンの専門家のキーパフォーマンスインジケーターのモニタリングコスト削減のための手続きの分析と最適化大規模な国際購買の立ち上げと管理さまざまな組織部門との協力によるサプライチェーンプロセスの効率化関連記事：経験なしでデータアナリストになる方法サプライチェーンアナリストの一日出典：SCM Talent…

デジタルネイティブ（クラウドで生まれた人々）のデータストリーミングの現状

クラウドに生まれたデジタルネイティブを探索し、イノベーションと新しいビジネスモデルにApache Kafkaを活用し、トレンド、アーキテクチャ、ケーススタディを発見してください

「ABBYYインテリジェントオートメーションレポートによると、AIの予算は80%以上増加していることが明らかになりました」

経済状況が企業支出に影響を与える中でも、AIへの投資の急増はゲームチェンジャーとなっていますABBYYの最新のインテリジェントオートメーション報告書によれば、IT幹部の82％がその影響を認めていますこの報告書は、AIの優先事項に与える経済的な影響に焦点を当てており、アメリカ、イギリスなどでITを指導している人々の洞察を集めました

ABBYY

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