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なぜ特徴スケーリングは機械学習において重要なのか？6つの特徴スケーリング技術についての議論

さまざまなシナリオで選択できるさまざまな種類の特徴スケーリング方法がありますそれらは異なる（技術的な）名前を持っています用語の「特徴スケーリング」は、単にそれらの方法のいずれかを指します

「7/8から13/8までの週のトップ重要なコンピュータビジョン」

コンピュータビジョンは、視覚世界を解釈し理解するために機械が可能にする人工知能の分野であり、画期的な研究と技術の進展により急速に進化しています

IBMの研究者が、深層学習推論のためのアナログAIチップを紹介：スケーラブルなミックスドシグナルアーキテクチャの重要な構成要素を披露

AI革命が進行中であり、ライフスタイルや職場を再構築することが期待されています。深層ニューラルネットワーク（DNN）は、基盤モデルと生成AIの出現により重要な役割を果たしています。しかし、これらのモデルをホストする従来のデジタルコンピューティングフレームワークは、パフォーマンスとエネルギー効率の潜在的な制約となっています。AI固有のハードウェアが登場していますが、多くの設計ではメモリと処理ユニットを分離しているため、データのシャッフルと効率の低下が生じます。 IBM Researchは、AI計算を再構想するための革新的な方法を追求しており、アナログインメモリコンピューティングまたはアナログAIという概念を提案しています。このアプローチは、神経回路網がニューロンの通信を制御するシナプスの強度から着想を得ています。アナログAIは、相変化メモリ（PCM）などのナノスケールの抵抗デバイスを使用して、導電性の値としてシナプスの重みを格納します。PCMデバイスは非終励性を持ち、範囲の値をエンコードし、重みをローカルに保存することができます。 IBM Researchは、最近のNature Electronics誌で、アナログAIの実現に向けて重要な進展を達成しました。彼らは、さまざまなDNN推論タスクに適した最先端のミックスドシグナルアナログAIチップを紹介しました。このチップは、IBMのアルバニーナノテックコンプレックスで製造され、各々が256×256のクロスバーアレイのシナプスユニットセルを持つ64個のアナログインメモリコンピュートコアを特徴としています。統合されたコンパクトな時間ベースのアナログ・デジタル変換器により、アナログとデジタルのドメイン間のシームレスな切り替えが可能となっています。さらに、各コア内のデジタル処理ユニットは基本的なニューロン活性化関数とスケーリング演算を処理します。 このチップのアーキテクチャにより、各コアはDNNレイヤーに関連する計算を処理する能力を持っています。シナプスの重みはPCMデバイスにアナログ導電値としてエンコードされます。グローバルなデジタル処理ユニットは、特定のニューラルネットワークの実行に重要な複雑な操作を管理します。チップのデジタル通信パスは、すべてのタイルと中央のデジタル処理ユニットを接続しています。 性能に関しては、このチップはCIFAR-10画像データセットで92.81%という印象的な正答率を示し、アナログインメモリコンピューティングにおいて非常に優れた成果を収めています。この研究では、アナログインメモリコンピューティングをデジタル処理ユニットとデジタル通信ファブリックとシームレスに統合することで、より効率的なコンピューティングエンジンを実現しました。チップの面積あたりのGiga-operations per second（GOPS）におけるスループットは、従来の抵抗メモリベースのインメモリコンピューティングチップの15倍以上を超えるエネルギー効率を維持しながら実現されました。 アナログ・デジタル変換器、積和演算能力、およびデジタル計算ブロックの突破的な進歩を活用し、IBM Researchは高速で低消費電力のアナログAI推論アクセラレータチップに必要な多くの要素を実現しました。以前提案されたアクセラレータのアーキテクチャは、多数のアナログインメモリコンピューティングタイルを専用のデジタルコンピュートコアに接続し、並列な2Dメッシュを介して接続されています。このビジョンとハードウェアに対するトレーニング技術は、将来のさまざまなモデルでソフトウェアと同等のニューラルネットワークの精度を提供すると期待されています。

「データリテラシーのあるワークフォースを構築するための4つの重要なポイント」 1. データリテラシーの重要性を理解する：データリテラシーの重要性を従業員に説明し、データの価値とビジネスへの影響を強調します 2. データスキルの獲得を促進する：従業員にデータスキルを獲得するためのトレーニングやリソースを提供し、データの分析や解釈能力を向上させます 3. データ文化を醸成する：データに基づいた意思決定やデータの共有を奨励し、従業員がデータを活用する習慣を養成します 4. データセキュリティに対する意識を高める：データセキュリティの重要性を従業員に啓発し、データの保護とプライバシーの確保についての最善の方法を教育します

編集者の注：ドミニク・ボーハンは、ODSC APACのスピーカーとして8月22日から23日に参加します彼の講演「データドリブンの労働力の構築」をぜひチェックしてください！ガートナーの調査によると、従業員のうちわずか21％が自信を持ってデータリテラシースキルを持っていると感じています私たちは皆、これらの「非データ人」たちと一緒に働いたことがあります多くの人々は...

「マッキンゼー・レポートからの5つの重要な洞察：創発的AIの未来への影響」

人工知能（AI）の変革力は既に仕事の風景を変え始めており、McKinseyのレポート「2023年のAIの状況：創造的AIのブレイクアウトイヤー」によれば、このトレンドは加速すると予想されています。このレポートは、労働市場の潜在的な変化に関する重要な洞察を強調し、労働者や産業の適応性と準備が求められることを強調しています。この記事では、レポートから得られた5つの重要な洞察について掘り下げ、労働力における創造的AIの影響について明らかにします。 1. 迫り来る雇用の転換： McKinseyのレポートによれば、2030年までに、創造的AIの進展により、アメリカでは約1200万人が新たな職業に転換する必要があると予測されています。創造的AI技術による自動化は、さまざまな産業で日常的で繰り返しの多いタスクを置き換えることが予想されています。これにより生産性と効率が向上する一方で、労働力は適応能力と再教育の必要性に直面することになります。 出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 2. 変化する雇用パターン： このレポートでは、アメリカにおける最近の雇用変動における重要なトレンドが強調されています。観察された860万人の雇用移行のうち、半数以上が飲食業、顧客サービス、事務支援、生産などの職種から離れていったことが明らかになりました。これらの職種は、繰り返し予測可能なタスクが多く、AIシステムによって効率的に実行される可能性があるため、自動化の影響を特に受けやすいです。労働力のこれらの変化への対応が、雇用市場の変革のペースを決定するでしょう。 出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 3. 創造的AIによる仕事の自動化の可能性： 創造的AIの能力は、雇用市場に大きな影響を与える可能性があります。レポートによれば、2030年までに、この技術によって最大30%の仕事が自動化されると予想されています。この自動化は、製造業、金融業、顧客サービスなど、さまざまなセクターに影響を与える可能性があります。ただし、自動化は必ずしも仕事の廃止を意味するわけではありません。代わりに、仕事の役割の変革や新しい機会の創出を意味することもあります。 出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 4. 生成AIの影響の二重性： 生成AIは、科学、技術、エンジニアリング、数学（STEM）、医療、建設などの専門分野で多くの仕事を自動化することができますが、これらの産業においても成長の機会を提供しています。例えば、生成AIは医療専門家が診断や治療計画を支援し、患者ケアを向上させることができます。建設では、AIが建物の設計を最適化し、プロジェクト管理を効率化することができます。 出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 5. 雇用トレンドの対照： McKinseyの報告書は、産業間で異なる成長の軌道を強調しています。医療、STEM、建設セクターは、技術の進歩と高齢化人口による医療サービスの需要の増加により、雇用の成長を経験しています。しかし、報告書はまた、事務支援や顧客サービスの仕事が自動化とデジタル化により減少していることも明らかにしています。 出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/…

「業界アプリケーションにおける大規模言語モデルを評価するための4つの重要な要素」

「過去数か月間、法律、医療、金融、テクノロジー、保険業界の方々と、LLM（機械学習モデル）の採用についてお話する機会をいただきましたそして、それぞれの業界にはユニークな要件があります…」

「ゴミを入れればゴミが出る：AIにおけるデータ品質の重要な役割」

世界中で人工知能（AI）についての騒ぎが広がっています自動運転車から個別の顧客体験まで、AIの約束は無限ですしかし、これらの技術の驚異の裏には、あまり魅力的ではないが極めて重要な要素があります：高品質なトレーニングデータですこれがなければ、最も先進的なAIシステムでもうまくいかないことがあります重要性は[…]

「はい！OpenTelemetryはシステムのセキュリティを確保するための重要な要素です」

「OTelがシステムのセキュリティに果たす重要な役割や、OTelがテレメトリデータを安全に処理する方法、そしてOTelのベストプラクティスについて探求しましょう」

「スーパーアラインメントとは何か？なぜそれが重要なのか？」

「超知能システムに関連する潜在的なリスクへの対処」

「倫理的かつ説明可能なAIのための重要なツール」

「機械学習モデルは、驚くべき予測能力を提供することにより、多くの分野を革命化しましたしかし、これらのモデルがますます普及するにつれて、公正さと...」

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