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「2023年に就職するために必要な10のビッグデータスキル」

イントロダクション現代のビジネスの急速な進化の世界では、ビッグデータのスキルはデータの真のポテンシャルを引き出すために不可欠なものとして浮上しています。この記事では、ビッグデータの領域を効果的に進むために必要な中核的な能力について掘り下げます。データサイエンティストを目指す人、経験豊富なITプロフェッショナル、あるいはビジネスリーダーであっても、データ分析、処理、および高度な機械学習技術を習得することは、競争力を維持し、現在のデータ主導の時代で繁栄するために不可欠です。ビッグデータとは何ですか？ビッグデータとは、非構造化、構造化、または半構造化の膨大な量のデータを指す用語です。テキスト、ビデオ、写真、ソーシャルメディアの投稿など、さまざまなデータ形式が含まれます。この膨大なデータ量は、従来のデータ処理技術に対して処理の課題を提起します。ビッグデータには、以下の5つの特徴に対応するために、専門のストレージ、処理、分析装置と技術を使用する必要があります：真実性ボリュームバラエティ速度価値なぜビッグデータは重要ですか？イノベーションと製品開発：ビッグデータは、組織が顧客の好み、新興のパターン、市場のトレンドをよりよく理解することで、イノベーションを推進します。この知識に基づいて、彼らは特定の消費者の要求に合わせたユニークなソリューションを開発することができます。洞察力と意思決定：ビッグデータは、企業が巨大で多様な情報から重要な洞察を分析し抽出することを可能にします。パターン、トレンド、相関関係を特定することで、企業はデータに基づいた意思決定を行い、プロセスを最適化し、競争上の優位性を得ることができます。効率と生産性の向上：ビッグデータ分析は、組織が非効率、ボトルネック、プロセス改善のための場所を特定するのに役立ちます。リソースの割り当て、オペレーションの最適化、サプライチェーン管理により、企業は効率と生産性を向上させることができます。リスク管理と詐欺検出：ビッグデータ分析は、潜在的なリスク、詐欺傾向、異常を検出するために不可欠です。大量のデータをリアルタイムで分析することで、組織は予防的なリスクの検出と低減を行い、資金取引と機密データのセキュリティを保証することができます。個別化された顧客体験：ビッグデータは、企業が大規模に顧客データを収集し分析するのを支援します。このデータは、ターゲットマーケティングキャンペーン、個別の体験、カスタマイズされた提案の開発に役立ち、消費者の幸福感と信頼を高めることができます。科学的および医療の進歩：ビッグデータによって、科学研究と医療の進歩が革新されています。研究者は、膨大な情報を分析することで洞察を得たり、新しい薬を特定したり、疫病の発生を予測したり、公衆衛生を向上させたりすることができます。 2023年のビッグデータ市場のトレンドビッグデータの重要性に関するいくつかのトップの事実と統計について見てみましょう：世界のビッグデータとアナリティクス市場の価値は2740億ドルです。コロケーションデータセンターは、年間500億ドル以上の収益を生み出しています。 1日に約2.5クインティリオンバイトのデータが作成されています。 ITの意思決定者の43%は、将来のデータ需要に対応するためにITインフラストラクチャが不十分であると感じています。ビッグデータ分析の医療分野は、2028年までに792.3億ドルの価値があるかもしれません。デジタルユニバースには、44ゼタバイト以上のデータが含まれています。…

「xTuringに会ってください：たった3行のコードで自分自身の大規模言語モデル（LLM）を作成できるオープンソースツール」

特定のアプリケーションのための大規模な言語モデル（LLM）の実用的な実装は、現在のところ、ほとんどの個人にとって困難です。特定のドメイン向けに高い精度と速度でコンテンツを生成したり、作文スタイルを模倣したりするためには、時間と専門知識が必要です。 Stochasticは、LLMの最適化と高速化に特化した明るいMLエンジニア、ポストドク、およびハーバード大学の卒業生のチームを持っています。彼らはxTuringというオープンソースのソリューションを紹介しており、ユーザーはたった3行のコードで独自のLLMを作成することができます。自動テキストデリバリー、チャットボット、言語翻訳、コンテンツ制作などのアプリケーションは、これらの概念を活用して新しいアプリケーションを開発・作成しようとする人々の関心の対象です。これらのモデルをトレーニングや微調整することは、時間と費用がかかることがありますが、xTuringを使用すると、LLaMA、GPT-J、GPT-2、または他の手法を使用して、モデルの最適化を簡単かつ迅速に行うことができます。 xTuringの単一GPUまたはマルチGPUトレーニングフレームワークとしての汎用性により、ユーザーは特定のハードウェア構成にモデルを合わせることができます。メモリ効率の高い微調整手法（LoRAなど）をxTuringは使用しており、学習プロセスを高速化し、ハードウェアの費用を最大90%削減します。メモリの使用量を減らすことにより、LoRAはより迅速かつ効果的なモデルトレーニングを容易にします。 xTuringの微調整能力を評価するために、LLaMA 7Bモデルがベンチマークとして使用され、xTuringを他の微調整手法と比較したチームがあります。データセットは52Kの命令で構成され、335GBのCPUメモリと4つのA100 GPUが使用されました。結果は、DeepSpeed + CPUオフロードを使用して、LLaMA 7Bモデルを1エポックあたり21時間トレーニングした場合、GPUの使用量は33.5GB、CPUの使用量は190GBでした。一方、LoRA + DeepSpeedまたはLoRA + DeepSpeed + CPUオフロードを使用して微調整する場合、メモリ使用量はそれぞれ23.7GBと21.9GBに劇的に減少しました。CPUによって使用されるRAMの量は14.9GBから10.2GBに減少しました。さらに、LoRA + DeepSpeedまたはLoRA + DeepSpeed + CPUオフロードを使用すると、トレーニング時間は1エポックあたり40分から20分に短縮されました。 xTuringを始めるのは簡単です。ツールのユーザーインターフェースは直感的に学習し使用できるように設計されています。ユーザーはマウスクリック数回でモデルを微調整し、xTuringが残りの作業を行います。使いやすさから、xTuringはLLMに初めて取り組む人や経験豊富な人にとっても優れた選択肢です。…

チューリッヒ大学の研究者たちは、スイスの4つの公用語向けの多言語言語モデルであるSwissBERTを開発しました

有名なBERTモデルは、最近の自然言語処理の主要な言語モデルの1つです。この言語モデルは、入力シーケンスを出力シーケンスに変換するいくつかのNLPタスクに適しています。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Transformerのアテンションメカニズムを使用しています。アテンションメカニズムは、テキストのコーパス内の単語やサブワード間の文脈的な関係を学習します。BERT言語モデルは、NLPの進歩の最も顕著な例の1つであり、自己教師あり学習の技術を使用しています。 BERTモデルを開発する前、言語モデルは訓練時にテキストシーケンスを左から右に解析したり、左から右および右から左の組み合わせで解析することがありました。この一方向のアプローチは、次の単語を予測してシーケンスに追加し、それを繰り返して完全な意味のある文を生成するためにうまく機能しました。BERTでは、双方向のトレーニングが導入され、以前の言語モデルと比較して言語の文脈と流れのより深い理解が得られました。元々のBERTモデルは英語向けにリリースされました。その後、フランス語向けのCamemBERTやイタリア語向けのGilBERToなど、他の言語モデルが開発されました。最近、チューリッヒ大学の研究者チームがスイスのための多言語言語モデルを開発しました。SwissBERTと呼ばれるこのモデルは、スイス標準ドイツ語、フランス語、イタリア語、ロマンシュグリシュンで21,000万以上のスイスのニュース記事をトレーニングし、合計120億トークンでトレーニングされました。 SwissBERTは、スイスの研究者が多言語タスクを実行することができないという課題に対処するために導入されました。スイスは主に4つの公用語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ロマンシュ語を持っており、各言語ごとに個別の言語モデルを組み合わせて多言語タスクを実行することは困難です。また、第4の国語であるロマンシュ語のための独立したニューラル言語モデルはありません。NLPの分野では多言語タスクの実装がやや困難であるため、SwissBERTの前にスイスの国語のための統一されたモデルは存在しませんでした。SwissBERTは、これらの言語の記事を単純に組み合わせて、共通のエンティティとイベントを暗黙的に利用して多言語表現を作成することで、この課題を克服します。 SwissBERTモデルは、81の言語で共に事前トレーニングされたクロスリンガルモジュラープリトレーニング（X-MOD）トランスフォーマーからリモデルされました。研究者は、カスタム言語アダプタをトレーニングすることで、プリトレーニング済みのX-MODトランスフォーマーを自分たちのコーパスに適応させました。彼らはSwissBERTのためのスイス固有のサブワード語彙を作成し、その結果得られたモデルは総パラメータ数が1億5300万にもなります。研究チームは、SwissBERTのパフォーマンスを様々なタスクで評価しました。これには、現代のニュース（SwissNER）での固有名詞の認識や、スイスの政治に関するユーザー生成コメントでの立場の検出などが含まれます。SwissBERTは、一般的なベースラインを上回り、XLM-Rに比べて立場の検出においても改善が見られました。また、ロマンシュ語でのモデルの能力を評価した結果、SwissBERTは、言語でトレーニングされていないモデルに比べて、ゼロショットのクロスリンガル転送やドイツ語-ロマンシュ語の単語や文の整列において優れたパフォーマンスを発揮しました。ただし、モデルは、歴史的なOCR処理されたニュースでの固有名詞の認識にはあまり優れていませんでした。研究者は、SwissBERTをダウンストリームタスクのファインチューニングのための例と共に公開しました。このモデルは将来の研究や非営利目的においても有望です。さらなる適応により、ダウンストリームタスクはモデルの多言語性の恩恵を受けることができます。

「バックテストの重要性と正しい方法」

「予測モデルの性能を評価するために、バックテスト（または時系列交差検証とも呼ばれる）という手続きを使用しますバックテストは、モデルがどのように機能するかをテストする方法です...」

「Pydeckでフラットマップにさようならを言おう」

3D押し出しマップは、地理座標に基づいて配置された3Dバーまたはカラムがマップ上に表示されるデータの可視化の一種です各バーの高さは、数値（例えば...）を表します

「エローの有名なレーティングシステムに不確実性を加えるための記号的回帰の使用」

Eloレーティングシステムは、いくつかの文脈で有名になっていますおそらく最も有名なのは、1960年代以来、チェスのレーティングの基礎となってきたことですさらに、ウェブサイト538は成功裡に利用されています...

土木技術者からデータサイエンティストへのキャリア転換

はじめに土木技術者からデータサイエンティストへの転身は、個人的および職業的成長の可能性が非常に高い、刺激的で挑戦的な旅です。土木技術者は、問題解決の才覚と分析能力を持っており、データサイエンスのダイナミックな世界にシームレスに溶け込む強固な基盤を持っています。土木工学からデータサイエンスへの転身の旅を探求し、両分野の関連性を明らかにし、移行可能なスキルを特定し、必要なデータサイエンスのスキルを習得するためのガイダンスを提供しましょう。土木工学はデータサイエンスと関連していますか？土木工学とデータサイエンスは、異なる分野のように見えるかもしれませんが、関連性や重なりがあります。土木工学のスキルはデータサイエンスに応用されます。両分野のキーポイントは以下のとおりです：問題解決のアプローチ：両者は共に体系的で分析的な問題解決を必要とし、土木技術者の複雑さを分解する能力はデータサイエンスのタスクに補完されます。データ収集と分析：土木プロジェクトは膨大なデータセットを生成しますが、これはデータサイエンスがデータの収集と分析に頼っていることと類似しています。統計分析：土木技術者は構造の安全性に統計を使用しますが、これはデータサイエンスがパターン認識と予測のために使用していることと並行しています。数理モデリング：モデルの作成は土木工学とデータサイエンスの両方で一般的であり、振る舞いの予測とアルゴリズムの構築に使用されます。地理空間分析：土木技術者は地理空間データを使用しますが、データサイエンスはそれを空間的な洞察と予測に活用しています。データの可視化：両者は可視化技術を使用して結果を提示し、洞察を効果的に伝えます。リスク評価と意思決定：土木技術者はプロジェクトのリスクを評価しますが、データサイエンスはデータに基づいた意思決定と予測モデリングを提供します。持続可能なインフラストラクチャ：データサイエンスは、リソースの最適化や保守ニーズの予測により、持続可能なインフラストラクチャに貢献することができます。関連記事：2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップガイド類似点と移行可能なスキル土木工学とデータサイエンスの類似点を認識することで、プロフェッショナルはギャップを埋め、スムーズなキャリアの転換を実現することができます。以下に、両分野で共通のスキルを探求してみましょう：技術スキル土木技術者は、複雑なデータセットの解釈や統計分析、数理モデリング、データ操作の技術がデータサイエンスで重要です。彼らはMATLAB、Python、またはRなどの言語を使用してシミュレーションやデータ分析を行い、データサイエンスでの前処理、機械学習、データ可視化にも容易に転用できるスキルを持っています。彼らは大規模なデータセットの管理と処理に優れており、有意義な洞察を抽出する能力があります。これはデータサイエンスでのデータのクリーニング、変換、分析において重要なスキルセットです。領域知識土木技術者の建物、橋、交通ネットワークなどの物理システムに関する専門知識は、データサイエンスのインフラストラクチャのパフォーマンス、最適化、資産管理の分野と関連しています。環境に関する考慮事項の専門知識は、データサイエンスの環境データの分析、トレンド予測、リソース最適化において価値があります。ソフトスキル土木技術者の協力とプレゼンテーションのスキルは、非専門家向けに洞察を効果的に伝えるためにデータサイエンスで重要です。…

ロボットを教えるためのより速い方法

「新しい技術は、非技術者がなぜロボットが失敗したのかを理解し、そして最小限の努力でタスクを効果的に実行するために微調整するのを支援します」

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

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