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機械学習におけるクラスタリングの評価

「クラスタリングは常に私の関心を引きました特に、機械学習全体に初めて入り込んだ時には、教師なしクラスタリングは常に...」

なぜ次のCFOはデータサイエンティストであるべきか：データサイエンスと分析によるビジネスの意思決定の推進

ビッグデータの時代におけるCFOの役割は進化しています次期CFOは、戦略的な意思決定を支援し、ビジネスの成長を推進するために分析を活用できるデータサイエンティストであるべき理由を学んでください

時間シリーズのフーリエ変換：画像畳み込みとSciPyについて

最初の投稿では、フーリエ変換が信号の畳み込みに非常に効率的に使用できる方法について説明しました私は、NumPyを使用したフーリエ変換を用いた畳み込みが桁違いに高速であることを示しました...

GCP ServerlessでTFLiteモデルを展開する

モデルのデプロイは難しいですクラウドプラットフォームや他のAI関連ライブラリがほぼ毎週更新される中で、バック互換性や正しいデプロイ方法を見つけることが求められます

ウィンドウ関数の使用ガイド

BigQuery 2023におけるウィンドウ関数の完全ガイドサブクエリは不要で、簡単にランニングトータル、移動平均、ランキングを作成する方法を解説します！

データサイエンス予測の検査：個別＋負のケース分析

「新しい学習者に.predict（）メソッドの使い方を教えていると、約40〜43％の時間で次の質問が出てきます：この質問は、学習者がもっとよく尋ねる質問であってほしいですそれは...」

アマゾンセージメーカーの地理空間機能を使用して、齧歯類の被害を分析する

「ネズミやネズミなどのげっ歯類は、多くの健康リスクと関連しており、35以上の病気を広めることが知られています高いネズミの活動がある地域を特定することは、地方自治体や害虫駆除組織が効果的な介入計画を立て、ネズミを駆除するのに役立ちますこの記事では、どのように監視し、視覚化するかを紹介します...」

「データサイエンスの仕事を得る方法？[8つの簡単なステップで解説]」

データサイエンス分野での有望なキャリアは競争が激化しています。多くの候補者が役職を得るために激しく競い合っている中、機会はしばしば適切なスキルと経験を持つ人々に与えられます。データサイエンスの仕事を得るための前提条件や答えは、以下の8つの詳細なステップにあります。データサイエンスの仕事を得るための8つのステップ以下の8つのステップに従って、希望するデータサイエンスの仕事を得ることができます。ステップ1：目標とパスを明確にするデータサイエンスのキャリア目標を明確にするキャリアの目標を明確に定義し、経験レベルと専門知識に基づいてデータサイエンスのキャリア目標を明確に定義します。短期目標として、インターンシップや初級職のデータアナリストになることを考えてください。中期目標には、専門家としての知識を持ち、研究論文を発表することが含まれます。長期目標には、トップのデータサイエンティストになること、企業との協力、企業の立ち上げ、大学や学術誌への貢献などが含まれる場合があります。さまざまなデータサイエンスの役割を調査し、自分の興味とスキルに合ったものを選ぶさまざまなデータサイエンスの役割を調査し、興味とスキルに合った役割を選択します。データアナリストになる、機械学習をマスターする、自然言語処理に特化する、ビッグデータプロジェクトに取り組む、またはディープラーニングを進めるなどの選択肢があります。希望する役割に必要なスキルと知識を特定し、学習計画を作成するデータサイエンスに入る方法について考えていますか？学習計画を作成しましょう。これには、認定コースへの参加、YouTubeでの無料講義の受講、書籍からの情報収集、他の専門家との協力などが含まれます。さらに、新卒者としてデータアナリストの仕事を得る方法やデータサイエンスの仕事を得る方法についての回答をするために、以下の表にはさまざまなデータサイエンスの役割に必要なスキルと知識が示されています。役割スキル知識データアナリストデータの操作と可視化、Excel、SQL、データの可視化ライブラリデータのクリーニング、前処理、クエリ、可視化機械学習アルゴリズム、ハイパーパラメータの調整、モデルの選択、評価指標、TensorFlow、scikit-learn、PyTorch 教師あり学習と教師なし学習、クラスタリング、回帰、分類、アンサンブル法、ディープラーニングのアーキテクチャ自然言語処理 NLPライブラリ、フレームワーク、spaCy、NLTK、transformers、分類、エンティティ認識、感情分析、言語モデルの微調整単語の埋め込み、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、テキストの前処理ビッグデータ大規模データ処理、分散環境でのストレージと処理…

「アノテーターのように考える：データセットのラベリング指示の生成」

最近のAIモデルの進歩には、私たちはみな驚かされています。ジェネレーティブモデルがファンキーな画像生成アルゴリズムから、AIによって生成されたコンテンツとリアルなものを区別することが難しくなるまで、革命的な進化を遂げたことを目の当たりにしました。これらの進歩は、2つの主要な要素によって可能になりました。高度なニューラルネットワーク構造と、おそらくより重要なことは、大規模なデータセットの利用可能性です。例えば、安定した拡散を取り上げましょう。拡散モデルは以前から存在していましたが、それまでにそのような結果を見たことはありませんでした。安定した拡散が非常に強力になった要因は、トレーニングに使用された非常に大規模なデータセットです。ここで言う大規模とは、本当に大規模なものです。50億以上のデータサンプルについて話しています。このようなデータセットの準備は明らかに非常に要求の厳しい作業です。代表的なデータポイントの慎重な収集と監督付きラベリングが必要です。安定した拡散では、これをある程度自動化することができました。しかし、常に人間の要素が絡んできます。ラベリングプロセスは、特にコンピュータビジョンの場合、監督学習において重要な役割を果たし、プロセス全体を成功させるか失敗させるかを左右することができます。コンピュータビジョンの分野では、大規模なデータセットは多くのタスクと進歩の基盤となります。ただし、これらのデータセットの評価と利用は、クラスの所属を定義し、注釈者に指示を与えるためのラベリング指示（LIs）の品質と入手可能性に依存することがしばしばあります。残念ながら、公開されているラベリング指示はほとんどリリースされておらず、コンピュータビジョンの研究における透明性と再現性の欠如につながっています。この透明性の欠如は重要な意味を持ちます。この見落としには重要な意味があり、モデルの評価における課題、注釈のバイアスへの対応、指示ポリシーによって課せられる制約の理解など、重要な影響を及ぼします。このギャップを埋めるために行われた新しい研究が手に入りました。それは「ラベリング指示生成（LIG）タスク」と呼ばれています。 LIGは、公開されている指示のないデータセットに対して情報量の多いアクセス可能なラベリング指示（LIs）を生成することを目指しています。大規模なビジョンおよび言語モデルを活用し、プロキシデータセットキュレータ（PDC）フレームワークを提案することで、この研究は高品質なラベリング指示を生成し、コンピュータビジョンコミュニティのベンチマークデータセットの透明性と有用性を向上させることを目指しています。 LIGの概要。出典: https://arxiv.org/pdf/2306.14035.pdf LIGは、クラスの所属を定義するだけでなく、クラスの境界、同義語、属性、特殊なケースについての詳細な説明も提供する一連の指示を生成することを目指しています。これらの指示は、テキストの説明と視覚的な例の両方で構成され、包括的で情報量の多いデータセットのラベリング指示セットを提供します。 LIsを生成するという課題に取り組むために、提案されたフレームワークはCLIP、ALIGN、Florenceなどの大規模なビジョンおよび言語モデルを活用しています。これらのモデルは、さまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを実現する強力なテキストおよび画像表現を提供します。プロキシデータセットキュレータ（PDC）アルゴリズムフレームワークは、LIGのための計算効率の高い解決策として導入されています。事前学習済みのVLMを活用してデータセットを迅速にトラバースし、各クラスを代表する最良のテキスト-画像ペアを取得することができます。テキストと画像の表現をマルチモーダル融合を介して単一のクエリに縮約することにより、PDCフレームワークは広範で情報量の多いラベリング指示を生成する能力を示しており、広範な手動キュレーションの必要性はありません。提案されたフレームワークは有望な結果を示していますが、いくつかの制約もあります。例えば、現在の焦点はテキストと画像のペアの生成にあり、より表現豊かなマルチモーダル指示については提案されていません。生成されたテキスト指示は、人間によって生成された指示と比べてよりニュアンスが少ない場合がありますが、言語およびビジョンモデルの進歩によってこの制約は解消されると予想されます。さらに、フレームワークには現在、ネガティブな例は含まれていませんが、将来のバージョンではより包括的な指示セットを提供するためにそれらが組み込まれる可能性があります。

「鳩の中に猫を投げ込む？大規模言語モデルによる人間の計算の補完」

「語源学には常に魅了されてきました多くの場合、言葉やフレーズが私たちが非常に馴染んでいる意味を獲得する過程には、興味深いストーリーがあります変化を経て…」

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