Search Results AI

生成AI 最初のドラフト、最終的なものではない

この記事は、LLLの仕組みとそれに伴う制約を、分かりやすい説明や逸話を交えながら概説していますまた、人々がLLLを自分のワークフローに導入する方法についてもアドバイスを提案しています

Artificial Intelligence

「トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年10月23日の1週間」

今週のトップ5リポジトリは、新しいリポジトリがトップ5に入るなど、おなじみの顔ぶれが多く見られますこれは完全に珍しいことではありませんが、以前に言及されたリポジトリの再紹介も良いことです彼らの人気は草の根の関心によるものですでは、さあ...

『Google Vertex AI Search＆Conversationを使用してRAGチャットボットを構築する』

「Googleは最近、彼らの管理されたRAG（Retrieval Augmented Generator）サービス、Vertex AI Search＆ConversationをGA（一般公開）にリリースしましたこのサービスは、以前はGoogleとして知られていました...」

「NVIDIA DGX クラウドと AI エンタープライズがオラクルクラウドマーケットプレイスに登場」

今日、NVIDIAは、DGX Cloud AIスーパーコンピューティングプラットフォームとNVIDIA AIエンタープライズソフトウェアがOracle Cloud Marketplaceで初めて提供されることを発表しましたOracle Cloud Infrastructureにとって、この新しいパートナーシップにより多くの新しい開発オプションがもたらされますでは、これがすべて何を意味するのでしょうか？それによると...

『AI Time Journal（AI タイムジャーナル）が「デジタルマーケティングのトレンド2023」eBook をリリースし、AI パワードマーケティング戦略の未来について議論しています』

2019年10月19日、アメリカ、サンフランシスコ― AIタイムジャーナルは、人工知能とその応用に関する洞察情報を提供する主要な情報源として、最新の電子書籍「デジタルマーケティングトレンド2023」のリリースを喜んで発表いたしますこの包括的なガイドは、デジタルマーケティングの絶えず進化する風景に深く深入りし、人工知能が果たす突出した役割に焦点を当てています... AIタイムジャーナル、未来のAIパワードマーケティング戦略について論じる「デジタルマーケティングトレンド2023」電子書籍をリリース詳しくはこちらをご覧ください

NEWS

トレンディングAI GitHubリポジトリ：2023年10月16日の週

10月16日の週のトップ5のリポジトリを探索する時が来ましたこれらのリポジトリのいくつかは、アプリケーションのビルド速度を向上させることを約束しています他のリポジトリは、オフラインおよびクラウド上でファイルをより良く整理するのを助けることを目指していますそれでは、見てみましょう...

機械学習エンジニアリングチームの炭素排出量’ (Kikai Gakushū Enjiniaringu Chīmu no Tanso Hatsu shutsuryō)

「人間の活動による地球温暖化による気候危機は誰もが認識していますその壊滅的な結果を防ぐために、世界は温室効果ガスの排出を減らす必要があります…」

記述的な質問に対する戦略的なデータ分析’ (Kijutsu-teki na shitsumon ni tai suru senryakuteki na data bunseki)

ディスクリプティブな質問のための戦略的データ分析（パート2）←ここにいます診断的な質問のための戦略的データ分析（パート3）←まもなく！戦略的データ...

医療現場におけるAIの潜在能力の開放 (Iryō genba no AI no senzai nōryoku no kaihō)

データは医学の実践と看護の提供において基本的な要素ですこれまで、医師や医療制度は利用可能で計算可能なデータの不足により制約を受けていましたが、世界の医療制度がデジタル化の変革を遂げている今、状況は変わりつつあります今日の医療は、患者ケアと科学の交差点に存在するだけでなく、[…] (Please note that patient care and science in the last sentence were left untranslated, as they are common terms used in the field…

メタ AI 研究者たちは、非侵襲的な脳記録から音声知覚のデコーディングを探求するための機械学習モデルを紹介します

脳活動からの音声の解読は、医療や神経科学の分野で長い間の目標であり、侵襲的な装置を用いた研究によって最近進展しています。侵襲的な録音に基づいて訓練された深層学習アルゴリズムは、基本的な言語要素を解読することができます。しかし、これを自然な音声や非侵襲的な脳活動の録音にまで拡張することは困難です。Metaの研究者は、自然な音声を非侵襲的な録音から解読するために対照的学習を用いた機械学習モデルを紹介しています。彼らの手法は4つのデータセットを組み合わせ、有望な結果を達成し、侵襲的な手順なしで脳活動からの言語解読の可能性を提供しています。これには医療や神経科学への影響があります。研究者は、侵襲的な装置による言語要素の解析の成功を基に、非侵襲的な脳活動の録音から音声を解読することを探究しています。その手法は、自己教師あり音声表現の解読に対して対照的学習モデルを紹介しています。侵襲的な研究との比較によって彼らの方法はより広範な語彙を示し、音声制作への応用の可能性についても議論されています。健康な成人ボランティアのデータセットについて倫理的承認が得られています。非侵襲的な脳活動の録音からの音声の解読は、医療や神経科学において重要な課題です。侵襲的な装置が進展している一方で、自然な音声にまで拡張することは困難です。彼らの手法は、非侵襲的なデータから自己教師あり音声表現を解読するための対照的学習モデルを紹介しています。彼らの進歩は、侵襲的な手続きなしで脳活動からの言語解読の可能性を示しています。彼らの手法は、非侵襲的な脳活動の録音から知覚された音声を解読するためのニューラルデコーディングタスクを紹介しています。このモデルは、MEGまたはEEGで物語を聞きながら記録された175人のボランティアからのデータを使用して訓練および評価されています。一般的な畳み込みアーキテクチャを使用し、複数の参加者に対して同時に訓練されています。基準との比較は、対照的な目的および事前訓練された音声表現の重要性を強調しています。また、デコーダーの予測は主に語彙的および文脈的な意味表現に依存しています。解読の精度は参加者やデータセットによって異なります。単語レベルの予測では、正しい単語の識別と負の候補からの識別が正確であることが示されました。基準との比較により、対照的な目的、事前訓練された音声表現、共有畳み込みアーキテクチャの重要性が強調され、解読の精度が向上しています。デコーダーの予測は主に語彙的および文脈的な意味表現に依存しています。研究者は、非侵襲的な脳活動の録音から知覚された音声を解読するための対照的学習モデルを紹介しています。彼らのモデルは、音声セグメントの識別において平均精度が最大41％、最も優れた参加者において最大80％の精度を達成し、有望な結果を示しています。基準との比較により、対照的な目的、事前訓練された音声表現、共有畳み込みアーキテクチャの重要性が強調されています。デコーダーの予測は主に語彙的および文脈的な意味表現に依存しています。彼らの研究は、医療や神経科学の応用における非侵襲的な言語解読の可能性を持っています。今後の研究では、参加者やデータセットにおける解読の精度のばらつきに寄与する要因を明らかにする必要があります。より複雑な言語属性やリアルタイムの音声認識シナリオを解決するためのモデルのパフォーマンスを調査することが不可欠です。さまざまな脳活動の録音または画像化技術へのモデルの汎用性を評価することも重要です。韻律や音声学的な特徴を捉える能力を探究することにより、音声解読について包括的な理解を提供することができます。

Learn more about Search Results AI - Page 6