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「Satya Mallickと一緒にコンピュータビジョンの問題を解決する」

Leading with Dataのこのエピソードでは、OpenCV.orgのCEOであり、Big Vision LLCの創設者でもあるSatya Mallickさんとお話しします。Satyaは、コンピュータビジョンの興味深い旅を共有し、画像処理とコンピュータビジョンの重要な違いについて強調しています。AIコンサルティングにおける透明性から戦略的成長戦略、ジェネレーティブAIの変革的な影響まで、Satyaは専門家や愛好家にとって貴重な視点を提供しています。ダイナミックなAIとデータサイエンスの分野で成功の秘密を解き明かす準備をしてください。 Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでLeading with Dataのエピソードを聴くことができます。お気に入りを選んで、洞察に富んだ内容をお楽しみください！ Satya Mallickさんとの会話からの主要なインサイト画像処理とコンピュータビジョンの違いは重要です – 画像の強化だけでなく、情報を抽出することに関わっています。透明性と返金保証は、AIコンサルティングにおいて信頼性と信用性を構築することができます。戦略的パートナーシップと機会の把握は、コンサルティングビジネスの成長に不可欠です。ジェネレーティブAIは生産性を大幅に向上させ、複雑なタスクの自動化を可能にします。態度と学習意欲を求める採用は、経験豊富なプロフェッショナルと競争するよりも、より有益になる場合があります。 AI業界は大きなブレイクスルーの目前にあり、今参加する人々にとって非常に大きな機会を提供しています。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションのため、今後のLeading with Dataのセッションに参加しましょう！…

「2020年と2021年のトップの声、グレッグ・コキーヨとともにLinkedInで成功しよう」

「私は、LinkedInで注目されるトップボイスのGreg Coquilloさんと魅力的な会話をしました彼はシニアプロダクトマネージャーであり、AIスタートアップの投資家でもありますこの機会を利用して重要なポイントについて深く掘り下げることができました」

「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

イントロダクション Hugging Faceは、自然言語処理の愛好家や開発者にとって宝庫となり、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できる事前学習済み言語モデルの幅広いコレクションを提供しています。Large Language Models（LLM）の世界で、Hugging Faceは頼りになるプラットフォームとして際立っています。この記事では、Hugging Faceで利用可能なトップ10のLLMモデルを紹介し、言語理解と生成の進化する景色に貢献します。さあ、始めましょう！ Mistral-7B-v0.1 Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを誇る大規模言語モデル（LLM）です。これは事前学習済みの生成テキストモデルとして設計されており、Llama 2 13Bが検証されたドメインで設定したベンチマークを上回ることで知られています。このモデルは、グループ化されたクエリアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの注意機構に特定の選択を行ったトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。Mistral-7B-v0.1は、Byte-fallback BPEトークナイザーも組み込んでいます。ユースケースとアプリケーションテキスト生成：Mistral-7B-v0.1は、コンテンツ作成、創造的な文章作成、または自動ストーリーテリングなど、高品質のテキスト生成を必要とするアプリケーションに適しています。自然言語理解：高度なトランスフォーマーアーキテクチャと注意機構を備えたこのモデルは、感情分析やテキスト分類などの自然言語理解を必要とするタスクに適用することができます。言語翻訳：生成能力と大規模なパラメータサイズを考慮すると、このモデルはニュアンスのある文脈に即した正確な翻訳が重要な言語翻訳タスクで優れたパフォーマンスを発揮するかもしれません。研究開発：研究者や開発者は、さまざまな自然言語処理プロジェクトでのさらなる実験や微調整のためにMistral-7B-v0.1をベースモデルとして活用することができます。このLLMにはこちらでアクセスできます。 Starling-LM-11B-alpha この大規模言語モデル（LLM）は、110億のパラメータを持ち、NurtureAIから生まれました。このモデルは、その基盤としてOpenChat 3.5モデルを利用し、AIのフィードバックからの強化学習（RLAIF）によるfine-tuningを経ています。このアプローチでは、ヒトによってラベル付けされたランキングのデータセットを利用してトレーニングプロセスを誘導します。ユースケースとアプリケーション Starling-LM-11B-alphaは、マシンとの対話方法を革新する潜在的な大規模言語モデルであり、オープンソースの性質、優れたパフォーマンス、多様な機能を備えており、研究者、開発者、クリエイティブプロフェッショナルにとって貴重なツールです。…

「この男性は誰でもバイラルにすることができます（10か月で21億回の視聴回数）」

「以下は、短編コンテンツで1か月で1億ビューを獲得するための6つのステップのフレームワークです...」

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

ポッドキャストのアクセシビリティを向上させる：LLMテキストのハイライト化ガイド

イントロダクションポッドキャストを愛して、最高の部分を覚えておきたいと思ったけれど、音声だけでテキストがない場合、どうすればいいでしょうか？そこで、LLMや音声からテキストへの翻訳などの便利なツールが登場します。これらのツールは、話された言葉を書かれたノートに魔法のように変換し、簡単に重要なポイントをピックアップして便利な箇条書きを作成します。そのため、お気に入りのポッドキャストの瞬間は、転写まであと一歩！ 2022年11月の最初のデビュー以来、LLMは大流行しています。LLMはさまざまなタスクに使用でき、テキストの要約化は重要なアプリケーションです。テキスト以外、オーディオやビデオなどの他のモードにも要約化できます。 LLMを使用してポッドキャストのアクセシビリティを向上させ、簡単に利用できる箇条書きのハイライトを生成したり、将来の参照のためにノートを取ることができます。 PaLM（Pathways Language LLM）は、2022年4月にGoogle AIによって確立された重要なLLMです。今年の2023年3月、PaLM 2の第2バージョンがリリースされ、改良された最新バージョンとなりました。優れたバイリンガル、コーディング、思考能力を持つことを目指しています。 PaLM 2 LLM APIの利点は、そのAPIが無料で利用できることです。 OpenAIのChatGPTとは異なり、他のLLMよりもパフォーマンスが向上し、推論能力も向上しています。この記事では、PaLM 2 APIとMaker Suiteという2つのツールを使用して、シンプルなポッドキャストテキストハイライトを作成し、LLMモデルの設定を最適化する方法を学びます。…

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

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