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「量子飛躍：UCCの研究者が量子コンピューティングの未来の鍵を発見」

量子コンピューティングの将来において重要な進展がありましたコーク大学（UCC）のマクロスコピック量子物質グループ研究所の研究者たちは、世界でも最も強力な量子顕微鏡の1つを使用して画期的な発見をしましたチームは、新しい非常に珍しい超伝導体であるウランジテルリウム（UTe2）において、空間的に変動する超伝導状態を特定しました[...]

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なぜDuckDBが人気になっているのか？

DuckDBは、SQLiteのシンプルさと使いやすさを、専門の列指向データベースの分析性能と組み合わせていますPythonの例を使ってさらに詳しく学びましょう

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「3/7 から 9/7 の間のトップコンピュータビジョン論文」

「コンピュータビジョンは、視覚的な世界を解釈し理解することを可能にする人工知能の分野であり、画期的な研究と技術の進歩によって急速に進化しています...」

データサイエンスは世界を変革し、問題解決のアプローチ方法を変えました。データプロフェッショナルへの高い需要、高収入、そして成長するキャリアパスにより、さまざまな分野の専門家がデータサイエンスへのキャリア転換を望んでいます。それは機械工学者にも言えます。機械工学者からデータサイエンティストへの転身は、エンジニアリングの専門知識とデータ分析、機械学習、プログラミングの複雑さとのギャップを埋めることを求められる興奮を伴うものです。新しい技術的なスキルを身につけるだけでなく、データの力を活用して情報に基づいた意思決定を促進する新しいマインドセットを開発する必要があります。この記事では、機械工学者からデータサイエンティストへのキャリア転換方法について詳しく説明します！機械工学とデータサイエンスの関係はどのようなものですか？最初に見ると、データサイエンスと機械工学は別々の専門職のように見えますが、さまざまな方法で関連しています。デジタル変革の時代において、データサイエンスの概念とアプローチを機械工学に取り入れることはますます重要になっています。以下に、データサイエンスと機械工学の関連例をいくつか示します：予知保全予知保全は機械工学における重要な領域であり、データサイエンスが不可欠です。データサイエンティストは、装置から収集される大量のセンサーデータを分析し、事前に故障や保守の必要性が予測できる予測モデルを作成することができます。この予測モデルにより、ダウンタイムを最小限に抑え、保守スケジュールを最適化し、機械システムの全体的な効果と信頼性を向上させることができます。設計の最適化データサイエンスの手法（統計モデリング、シミュレーション、機械学習など）を使用することで、機械システムや部品の設計を改善することができます。シミュレーション、実世界のテスト、過去の性能のデータを分析することで、設計パラメータに対する洞察を得ることができ、ボトルネックを見つけ、性能、耐久性、エネルギー効率を向上させることができます。性能のモニタリングと分析データサイエンスのおかげで、機械工学者は複雑なシステムのパフォーマンスをリアルタイムで追跡・評価することができます。センサーデータを使用することで、エンジニアはシステムの振る舞いについて多くのことを学び、異常を検出し、パフォーマンスを向上させることができます。このデータ駆動の手法を使用することで、エンジニアはシステムの運用、保守、改善について情報をもとにした判断を行うことができます。計算流体力学（CFD）計算流体力学（CFD）は、流体の流れと熱伝達を分析する機械工学の分野で、データサイエンスの手法を多く利用しています。データサイエンティストは、シミュレーション、アルゴリズム、数値解析手法を使用して流体の振る舞いをモデル化し、分析することができます。データサイエンスの手法により、エンジニアはCFDシミュレーションから貴重なデータを収集し、モデルを検証し、設計を改善することができます。ビッグデータ分析センサーデータ、IoTデバイス、自動化システムの利用可能性の拡大により、ビッグデータが生まれました。巨大で複雑なデータセットの取り扱い、分析、結論を得るためには、データサイエンスが不可欠です。機械工学者はビッグデータ分析の手法を使用して、意思決定、システムの最適化、プロセスの改善に役立つパターン、トレンド、相関関係を見つけることができます。自動化とロボット工学機械工学において、自動化とロボットはデータサイエンスと機械学習にとって重要な要素です。これらのイノベーションにより、データから学習し、状況の変化に対応し、独立した判断を行うことができるインテリジェントシステムを作成することが可能になります。ロボットシステムはデータサイエンスの手法を使用して訓練され、仕事を実行し、環境を移動し、人々と効果的にコミュニケーションを取ることができます。参考：石油工学からデータサイエンスへの移行：Jaiyesh Chaharの旅機械工学者からデータサイエンティストへの転身機械工学からデータサイエンスへのキャリア転換をする際には、以下のポイントに注意してください：スキルの評価と知識のギャップの特定まず、現在のスキルセットを評価し、新しい情報を学ぶ必要がある分野を特定します。データサイエンスには、統計分析、機械学習アルゴリズム、データ可視化技術、PythonやRなどのプログラミングスキルの知識が必要です。オンラインリソースを活用して知識を習得するデータサイエンスへの入門方法については、オンラインコースを通じて柔軟かつ快適に学ぶことができます。キャリア転換者向けに特別に作成されたデータサイエンスの詳細なコースを提供する信頼性のあるウェブサイトを探してください。プログラミング、統計学、機械学習、データ分析などのトピックがこれらのクラスに頻繁に含まれています。…

「どのオンラインデータサイエンスコースを受講すべきですか？」

データサイエンスで新しいスキルを学びたい場合、どのコースを選ぶか決めるのは本当に難しいです2019年に初めてオンラインのデータサイエンスのコーディングコースを探していた時、私は...

Pythonにおける型ヒント

先日、過去に作成したスクリプトの動作方法を解読しようとしていました何をするかは分かっていましたし、十分に説明されていてドキュメントもあったのですが、具体的な動作方法を理解するのは困難でした

「SQLで移動平均と累積合計をマスターするための簡単なガイド」

データを扱う場合、おそらく「移動平均」と「ランニングトータル」という用語に頻繁に出会ったことがあるでしょうデータの専門家はしばしば言うことがあります、「明確な理解を持つことは非常に重要です...」

「あなたのデータに基づいたLLMにドメイン固有の知識を追加する方法」

最近の数ヶ月間、大規模言語モデル（LLM）は私たちの仕事やテクノロジーとのインタラクションの仕方を根本的に変え、様々な領域で役立つツールとなりました文章の作成などで役に立つことが証明されています

ローカル vs グローバル予測知っておくべきこと

ローカル予測は、各時系列ごとに独立して1つの予測モデルをトレーニングする従来の手法です古典的な統計モデル（指数平滑化、ARIMA、TBATSなど）...

コード生成を通じたモジュラーなビジュアル質問応答

投稿者：UCバークレーの博士課程生であるSanjay SubramanianとGoogle Researchの研究科学者であるArsha Nagrani、Perception Team ビジュアル質問応答（VQA）は、画像または複数の画像に関する質問に対する回答をモデルに求める機械学習のタスクです。従来のVQA手法では、数千の人間による質問-回答ペアが画像に関連付けられたラベル付きトレーニングデータが必要でした。近年、大規模な事前トレーニングの進歩により、少なくとも50のトレーニング例（few-shot）や人間によるVQAトレーニングデータ（zero-shot）なしで優れたパフォーマンスを発揮するVQA手法の開発が行われています。しかし、これらの手法とMaMMUTやVinVLなどの最先端の完全教師ありVQA手法との間にはまだ大きなパフォーマンスの差があります。特に、few-shot手法は空間的な推論、数え上げ、および多段階の推論に苦労しています。さらに、few-shot手法は通常、単一の画像に関する質問に答えることに制限されています。「Modular Visual Question Answering via Code Generation」では、複雑な推論を必要とするVQAの精度を向上させるために、ACL 2023で発表される予定の論文で、CodeVQAというプログラム合成を使用したビジュアル質問応答のフレームワークを紹介します。具体的には、画像または画像セットに関する質問が与えられた場合、CodeVQAは画像を処理するための簡単なビジュアル関数を持つPythonプログラム（コード）を生成し、このプログラムを実行して回答を決定します。few-shotの設定では、CodeVQAはCOVRデータセットで約3%、GQAデータセットで約2%の改善を示し、従来の手法を上回ることを示しています。 CodeVQA CodeVQAアプローチでは、PALMなどのコード生成の大規模言語モデル（LLM）を使用してPythonプログラム（コード）を生成します。これらの関数を正しく使用するために、これらの関数の説明と、関連するPythonコードとの対になる視覚的な質問の「in-context」の例が含まれるプロンプトを作成します。これらの例を選択するために、入力質問と注釈付きプログラムの質問のエンベッディングを計算します（ランダムに選択された50の質問のセット）。そして、入力に最も類似した質問を選択し、それらをin-contextの例として使用します。プロンプトと回答を求めたい質問が与えられた場合、LLMはその質問を表すPythonプログラムを生成します。 CodeVQAフレームワークを具体化するために、3つのビジュアル関数である（1）query、（2）get_pos、および（3）find_matching_imageを使用します。 Queryは、単一の画像に関する質問に答えるために、few-shot Plug-and-Play VQA（PnP-VQA）メソッドを使用して実装されます。PnP-VQAは、数百万の画像キャプションペアで事前トレーニングされた画像キャプション変換モデルであるBLIPを使用してキャプションを生成し、これらを質問の回答を出力するLLMに入力します。 Get_posは、物体の説明を入力として受け取り、画像内のその物体の位置を返すオブジェクトローカライザです。この関数はGradCAMを使用して実装されています。具体的には、説明と画像はBLIPのテキスト-画像ジョイントエンコーダを通過し、画像-テキストのマッチングスコアを予測します。GradCAMは、このスコアの画像特徴量に対する勾配を取り、テキストに関連のある領域を見つけます。 Find_matching_imageは、複数の画像の質問で与えられた入力フレーズに最も一致する画像を見つけるために使用されます。この関数は、BLIPテキストエンコーダと画像エンコーダを使用してフレーズのテキスト埋め込みと各画像の画像埋め込みを計算します。そして、テキスト埋め込みと各画像埋め込みの内積は、各画像のフレーズへの関連度を表し、この関連度が最大となる画像を選択します。これらの3つの関数は、非常に少ないアノテーション（例えば、ウェブから収集したテキストや画像テキストのペアと少数のVQAの例）を必要とするモデルを使用して実装できます。さらに、CodeVQAフレームワークは、ユーザーが実装するかもしれない他の関数（例：オブジェクト検出、画像セグメンテーション、または知識ベースの検索）にも簡単に拡張できます。 CodeVQAメソッドのイラスト。まず、大規模言語モデルが質問を表すPythonプログラム（コード）を生成します。この例では、簡単なVQAメソッド（query）が質問の一部に答えるために使用され、オブジェクトローカライザ（get_pos）が言及されたオブジェクトの位置を見つけます。そして、これらの関数の出力を組み合わせて元の質問に対する回答を生成します。…

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