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ヒストグラム均等化：ステップバイステップのガイドライン（06）

ヒストグラム平坦化は、画像の中の強度値を均一に分布させるプロセスですヒストグラム平坦化は、コンピュータビジョンにおけるシンプルなテクニックです

「Pythonでのプロトコル」

Python 3.8では、素敵な新機能であるプロトコルが導入されましたプロトコルは、抽象基底クラス（ABC）の代替手段であり、構造的なサブタイプ化を可能にしますつまり、2つのクラスが互換性があるかどうかをチェックすることができます

「ディープラーニングベースのフレームワークを使用した高速かつ正確な音響ホログラム生成」

DGIST電気工学およびコンピュータサイエンス学科の黄宰潤教授率いるチームは、ホログラムに基づいたリアルタイムでの焦点超音波の自由な構成を可能にする、深層学習を利用した超音波ホログラム生成フレームワーク技術を開発しました。将来的には、精確な脳刺激と治療のための基盤となる技術となるでしょう。出生前の検査においても、超音波は安全なツールです。手術を必要とせずに深い場所を活性化できるため、脳刺激と治療のための超音波技術が最近研究されています。以前の研究によると、超音波による脳刺激はアルツハイマー病、うつ病、痛みなどの病気を治癒することができます。これらの制約を克服するために、黄宰潤教授率いるDGISTチームは、リアルタイムで自由かつ正確な超音波焦点をカプセル化できる深層学習ベースの学習アーキテクチャを提案しました。その結果、黄宰潤教授のチームは、現在の超音波ホログラム生成アルゴリズムアプローチよりもほぼリアルタイムで、最大400倍速く必要な形状に超音波を焦点化することができることを示しました。研究チームの深層学習ベースの学習フレームワークは、自己教師あり学習を通じて超音波ホログラム生成のスキルを開発します。自己教師あり学習は、解決策のないデータのルールを見つけるためにコンピュータに自己学習させる技術です。研究チームは、超音波ホログラムの生成を学習するための手法、超音波ホログラム生成に適した深層学習ネットワーク、およびシミュレーションと実際の試験を通じて各要素の信頼性と優位性を示す新しい損失関数を提案しました。問題と解決策現在の技術では、脳の複数の領域が同時に相互作用する場合に、超音波を1つの小さな点または大きな円に集中させるため、関連する脳の部分を選択的に活性化することが困難です。特定の位置に超音波を自由に焦点化するために、ホログラフィックな概念を使用するシステムが問題の解決策として提案されていますが、精度が低く、ホログラムを作成するための計算プロセスが長いなどの欠点があります。要約すると- 音響ホログラフィーはさまざまなアプリケーションで人気が高まっています。しかし、音響ホログラムを作成する方法についての研究はまだほとんどありません。従来の音響ホログラムアルゴリズムでも、音響ホログラムを迅速かつ正確に生成するための効率性がさらに必要であり、新しいアプリケーションの作成が妨げられています。DGISTの黄宰潤教授率いるチームは、音響ホログラムを迅速かつ正確に作成するための深層学習ベースのシステムを提案しています。フレームワークのオートエンコーダのような設計により、グランドトゥルースの必要性なしに教師なし学習の実現が可能です。ホログラフィック超音波生成ネットワーク（HU-Net）、ホログラム作成のための教師なし学習に理想的な新しいホログラム生成ネットワーク、およびエネルギー効率の良いホログラムに適した独自の損失関数が、フレームワークで示されています。

「女性はどこにいるのか？」

「ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、教育やプロフェッショナルな環境でますます利用されていますこのようなモデルに存在する多くのバイアスを理解し、研究することが重要です…」

「コヒアーがコーラルを導入：最も戦略的なチームの生産性向上を目指す企業向けの知識アシスタント」

コヒアは、戦略的なチーム内で生産性を向上させるために特別に設計された最先端の企業向けナレッジアシスタント、Coralを提供します。職場が進化する中で、従業員は情報にアクセスする効率的な方法やタスクを効率化する方法をますます求めています。従業員の労働時間の最大20%が情報検索に費やされており、全体的な業務パフォーマンスに大きな影響を与えています。 Coralは、CohereのCommandモデルを搭載した先進的な企業チャットボットであり、チャット、推論、執筆の能力について緻密にトレーニングされています。このチャットボットは、カスタマイズ性に優れており、各企業の固有の要件に合わせて知識ベースとデータの接続を調整することができます。データセキュリティは最優先事項として確保されており、Coralは外部の露出から機密情報を保護するため、プライベートな環境内で動作します。消費者向けチャットボットの効率性は、生産性の向上の初期証拠を提供しています。研究によれば、ブレインストーミングやコミュニケーションの起草などのタスクは最大で50%短縮される可能性があり、これはさまざまな産業や機能におけるビジネスへのCoralの潜在的な利益を示唆しています。アナリスト、エンジニア、法律専門家などの知識労働者は、Coralの能力から大きな恩恵を受けています。これらの専門家は、研究、分析、および推奨を彼らの役割の核心的な要素として利用しています。Coralの多様なサポートは、彼らが効率的に調査、要約、および起草することを可能にし、パフォーマンスと生産性を向上させます。さらに、カスタマーサポート部門は、オペレーションを向上させるためにCoralの価値を認識しています。正確な製品情報に瞬時にアクセスできるチャットボットは、サポート担当者がケースをより速く正確に解決することを可能にし、解決済みの問題の平均14%の増加をもたらすという研究結果もあります。これは顧客の感情に良い影響を与え、管理的な介入の必要性を減らし、従業員の定着を改善します。チャットボットの潜在能力にもかかわらず、データのプライバシーや生成型AIへの信頼に関する懸念は、広く採用される障壁となっています。企業は、外部の管理されたサービスへの機密データの漏洩の恐れから、消費者向けチャットボットを採用することに慎重でした。しかし、Coralは、プロンプトやチャットボットの出力に使用されるデータを企業のデータの範囲内に安全に保持することで、これらの懸念に対処しています。さらに、Coralの基盤となるメカニズムは、言語モデルで頻繁に見られる自信に満ちた幻覚のリスクを軽減します。このメカニズムにより、ユーザーは関連するデータソースを提供され、チャットボットの応答を検証し、相互作用の正確性を確保することができます。市場リーダーとのパートナーシップを通じて、Cohereは、ビジネスの特定のニーズに対応する企業向けのチャットボットの開発に専念しています。Coralの会話インターフェース、カスタマイズオプション、基盤となるメカニズム、データプライバシー機能は、知識アシスタントの潜在能力を引き出し、生産性を再定義するために不可欠なツールです。まとめると、Coralは企業内の生産性向上に向けた革新的な一歩です。情報へのアクセスを効率化し、知的なサポートを提供することで、Coralは知識労働者とカスタマーサポートチームが業務を非常に効率的かつ正確に実行できるように支援します。データセキュリティを最優先に考えたCoralは、機密情報が組織内にとどまることを保証し、基盤となるメカニズムによりユーザーは自信を持って応答を信頼できます。知識アシスタンスの将来を見据える企業が進む中で、Coralは戦略的なチームにおける成功と生産性を推進するための貴重なパートナーです。

「現在のデータサイエンスの求人市場を進める方法」

「私は2020年の世界的なパンデミックの最中にアメリカで卒業しましたその時期の求人市場は厳しい状況でした今はSpotifyでデータサイエンティストとして働いていますが、そこに辿り着くまでには長い道のりがありました…」

フルスタック7ステップMLOpsフレームワーク

エンドツーエンドの機械学習システム、バッチアーキテクチャ特徴エンジニアリング、トレーニング、バッチ（推論）パイプラインオーケストレーションモニタリング検証デプロイMLOps

「ICML 2023でのGoogle」

Cat Armatoさんによる投稿、Googleのプログラムマネージャー Googleは、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発などの領域で、機械学習（ML）の研究に積極的に取り組んでいます。私たちはMLシステムを構築し、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発など、さまざまな分野の深い科学的および技術的な課題を解決しています。私たちは、ツールやデータセットのオープンソース化、研究成果の公開、学会への積極的な参加を通じて、より協力的なエコシステムを広範なML研究コミュニティと構築することを目指しています。 Googleは、40回目の国際機械学習会議（ICML 2023）のダイヤモンドスポンサーとして誇りに思っています。この年次の一流学会は、この週にハワイのホノルルで開催されています。ML研究のリーダーであるGoogleは、今年の学会で120以上の採択論文を持ち、ワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。Googleは、LatinX in AIとWomen in Machine Learningの両ワークショップのプラチナスポンサーでもあることを誇りに思っています。私たちは、広範なML研究コミュニティとのパートナーシップを拡大し、私たちの幅広いML研究の一部を共有することを楽しみにしています。 ICML 2023に登録しましたか？私たちは、Googleブースを訪れて、この分野で最も興味深い課題の一部を解決するために行われるエキサイティングな取り組み、創造性、楽しさについてさらに詳しく知ることを願っています。 GoogleAIのTwitterアカウントを訪れて、Googleブースの活動（デモやQ&Aセッションなど）について詳しく知ることができます。Google DeepMindのブログでは、ICML 2023での技術的な活動について学ぶことができます。以下をご覧いただき、ICML 2023で発表されるGoogleの研究についてさらに詳しくお知りください（Googleの関連性は太字で表示されます）。理事会および組織委員会理事会メンバーには、Corinna Cortes、Hugo Larochelleが含まれます。チュートリアルの議長には、Hanie Sedghiが含まれます。 Google…

「なりすまし検出機能は、ソーシャルメディア上の偽アカウントからブランドやパーソナリティを保護する」

カナダの企業は、そのソーシャルメディアモニタリングプラットフォームになりすまし防止機能を組み込んでいます

「TidyBotでの掃除」

「複数の機関のエンジニアチームは、モバイルロボットアームをビジョンモデルと大規模言語モデルに接続して、TidyBotという掃除ロボットを作りました」

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