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「人工知能 vs 人間の知能：トップ7の違い」

はじめに人工知能は、架空のAIキャラクターJARVISから現実のChatGPTまで、長い道のりを経て進化してきました。しかしながら、人間の知性は学習、理解、革新的な解決策の発見を支援する特性であり、データを基に人間を模倣する人工知能とは異なります。AIが今日、非常に普及したことで、人工知能 vs 人間の知能という新たな議論が浮上し、これら2つの競合するパラダイムを比較するようになりました。人工知能とは何ですか？人工知能と呼ばれるデータサイエンスのサブフィールドは、人間の知性と認識を必要とするさまざまなタスクを実行できる知的なコンピュータを作成することに関連しています。これらの洗練されたマシンは、過去のエラーや歴史的データから学び、周囲の状況を分析し、必要な手段を決定することができます。 AIは、計算科学、認知科学、言語学、神経科学、心理学、数学など、多くの他の学問からのアイデアと手法を統合した分野です。この機械は自己学習、自己分析、自己改善の能力を持ち、処理中には最小限またはほとんど人間の努力を必要とします。これは、メディア業界、医療業界、グラフィックスやアニメーションなど、あらゆるビジネスで、技術が行動を人間に基づいて再現するのを支援するために利用されています。人間の知能とは何ですか？人間の知能は、理性的に考え、さまざまな表現を理解し、難しい概念を理解し、数学の問題を解決し、変化する状況に適応し、知識を使って環境を制御し、他者とコミュニケーションする能力を指します。それは、特定のスキルセットや知識の体系に関する情報を提供するかもしれず、別の人間に関連するかもしれません。また、情報エージェントやロケーターの場合は、アクセスしなければならない外交情報を提供するかもしれません。さらに、それはソーシャルネットワークや個人的なつながりについての情報を提供するかもしれません。人間の知能と行動は、個人の独特な遺伝子、幼少期の成長、さまざまな出来事や環境への経験に根ざしています。さらに、それは個人の新しく獲得した知識を使って自分の環境を変える能力に完全に依存しています。人工知能 vs 人間の知能以下に人間の知能と人工知能の詳細な違いを説明します：パラメータ人間の知能人工知能起源人間は理性的に考え、思考し、評価し、他の認知的なタスクを実行する能力を持って生まれます。 AIは人間の洞察によって生み出された革新であり、Norbert Wienerは批判のメカニズムについて理論を進めることでこの分野の発展に貢献しました。…

ジェイソン・アーボン：「百万年後、超パワフルなコンピュータは我々の時代のテスターたちを称えるでしょう」

「Jason Arbonと一緒に、テストにおけるAIの使用、いくぶん不公平なマニュアルQA vs. 自動化QAの闘い、新しいテクノロジーの急速な発展によってテスターが直面するリスクなどについて議論します」

ジェイソン・アーボン：「100万年後、超強力なコンピュータは私たちの時代のテスターを尊重するでしょう」

「AIのテストにおける利用、やや公平でないマニュアルQA vs. 自動化QAの葛藤、指数関数的に発展する新しい技術によるテスターのリスクなど、Jason Arbon氏との話し合いを行いました」

「マイクロソフトのシニアデータサイエンティストの成功ストーリー」

イントロダクション現代のデジタル時代において、データの力は否応なく認められており、その潜在能力を引き出すスキルを持つ人々が技術の未来を形作る中でリードしています。その中でも、データサイエンスの領域において卓越した人物、ニルマル氏は、世界でも屈指のテクノロジー企業であるマイクロソフトでシニアデータサイエンティストとして活躍しているビジョンを持つ人物です。運命に挑み、才能と献身の結晶であるニルマル氏は、謙虚な出自から始まる変革の旅に乗り出し、マイクロソフトでシニアデータサイエンティストとしてのキャリアの頂点に上り詰めました。彼の急速な昇進は、データサイエンティスト志望者だけでなく、夢と偉大さを実現するための決意を持つすべての人々にとっても、インスピレーションを与える成功物語となっています。この成功物語の記事では、ニルマル氏のキャリアに焦点を当て、彼の非凡なキャリアを形作った重要なマイルストーン、課題、勝利を追跡します。彼が主導した画期的なプロジェクト、もたらした変革の影響、そして彼が学んだ貴重な教訓を探求します。ニルマル氏の物語を通じて、データサイエンスの絶えず進化する世界で成功するために必要な特性とマインドセットを発見します。会話を始めましょう！ AV: キャリアの軌跡、教育の背景を強調し、最初のデータサイエンティストの仕事を得るのにどのように役立ちましたか？ニルマル氏: 私のキャリアの軌跡は常に一直線ではありませんでした。私たち一人ひとりにはそれぞれの物語があり、それらがすべて興味深いことでしょう。私の物語はこちらです。私はネパールでITエンジニアの学士号を取得しました。2007年にアメリカ合衆国に移住し、修士号を取得しました。修士課程を修了した後、私は米国陸軍に参加しました。はい、非常に普通ではないと思われるかもしれません。2009年ごろのアメリカでの大不況（ちょうど私の卒業年でもありました）により、特に留学生にとっては就職市場が非常に悪い状況でした。米国陸軍による特別なパイロットプログラムがあり、私は必要な手続きをすべて経て軍務員になることができました。子供の頃から軍に入隊することに対する情熱がありました。それを実現する方法です。軍務中、私はMBAを取得しました。2014年、最初の兵役契約が終了した後、私は米国陸軍を退役しました。同年、私は初めてのデータ役職として、海軍省の連邦政府職員としてサイバーセキュリティアナリストとしての仕事を得ました。この仕事をしている間にデータサイエンスの修士号を取得しました。データアナリストとしての経験を積み、学術的な資格とデータサイエンスのスキルを身につけた後、2018年にウェルズ・ファーゴ銀行でデータサイエンティストの役職で私の最初の役職に就きました。それ以来、データサイエンスに従事しており、現在はマイクロソフトのシニアデータサイエンティストとして働いています。 AV: データを使用して実世界の問題を解決し、ビジネスや製品戦略に与えた影響について教えていただけますか？ニルマル氏: たくさんの例があります。まず、私たちはデータサイエンティストの役職に就かなくても、データの問題を解決するために取り組むことができます。そんな誤解があります。私たちはデータアナリスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど、データを扱うさまざまな役職で働くことができます。私は主にサイバーセキュリティの領域で働いています。私たちの主な焦点の2つは、調査と検出です。サイバーセキュリティの問題に取り組む際に非常にポピュラーな問題の1つは、異常検知です。私はデータサイエンスチームで異常検知システムを構築し、セキュリティアナリストが注目すべきイベント/アラートに費やす時間を節約するのを助けました。その影響は彼らの時間とリソースの節約にあります。 AV: データサイエンスを使用して解決した最も困難な問題は何でしたか？問題にどのように取り組みましたか？結果はどうでしたか？ミスター・ニルマル: 私が一番難しいと感じる問題はまだ解決されていないと言ってもいいでしょう。私たちは非常に革新的なAIの世界に生きているため、敵対者が今まで以上に最先端のツールを持っていることを常に意識しなければなりません。しかし、興味深い問題をひとつ挙げるとすれば、ユーザーの行動分析、またはユーザーエンティティの行動分析とも呼ばれるもので、業界では広く知られているUEBAと呼ばれるものです。UEBAは、通常の基準から逸脱するユーザーのアクティビティを特定することで脅威を発見するタイプのサイバーセキュリティ機能です。簡単な例: A地点からよくログインしているユーザーが、突然B地点からログインしているアクティビティが観測されます。これは旅行に関連するものかもしれませんが、それでも通常の行動から逸脱しているため、正常性対悪意性を確認するために調査する必要があります。UEBAの最も難しい部分は、基準を理解し作成することです。データ駆動の洞察 AV: テクニカルでない利害関係者に複雑なデータ駆動の洞察を伝える必要があった場面のストーリーを共有していただけますか？彼らが洞察とビジネスへの影響を理解したことを確認するためにどのような工夫をしましたか？…

チャットボットと個人情報の共有の危険性-注意が必要です

AI革命の始まり以来、ChatGPTやBardのようなチャットボットは、私たちにとって欠かせないツールとなり、もはや切り離せない存在ですビジネスや学校など、私たちはあらゆることにチャットボットを使用しています

「ディープラーニングモデルのレイヤーを凍結する方法 – 正しいやり方」

「モデルの微調整を行いたい場合や、処理する例に応じて一部のパラメータを固定することは、しばしば有用です以下の例で示されているように、処理する例に応じて一部のレイヤーを固定したい場合があります見てわかる通り…」

「GPT4の8つの小さなモデルはどのように機能するのですか？」

近年、ディープラーニングモデルが注目を集めていますすべての企業がそれを開発していますそれに伴い、最大かつ最も優れたモデルを競うレースが始まりました！私たちはすべてグラフでその大きさを見ました…

セグメントエニシングモデル：画像セグメンテーションの基礎モデル

「メタAI 最新のユニバーサルセグメンテーションモデルの理解」

Computer Vision

「データサイエンスの役割に関するGoogleのトップ50のインタビュー質問」

イントロダクション Googleでのキャリアを手に入れるためのコードを解読することは、多くのデータサイエンティスト志望者にとっての夢です。しかし、厳しいデータサイエンスの面接プロセスをクリアするにはどうすればよいのでしょうか？面接で成功するために、機械学習、統計学、プロダクトセンス、行動面をカバーするトップ50のGoogleのインタビュー質問の包括的なリストを作成しました。これらの質問に慣れて、回答の練習をしてください。これにより、面接官に印象を与え、Googleでのポジションを確保する可能性が高まります。データサイエンスのGoogle面接プロセス Googleのデータサイエンティストの面接を通過することは、あなたのスキルと能力を評価するエキサイティングな旅です。このプロセスには、データサイエンス、問題解決、コーディング、統計学、コミュニケーションなど、さまざまなラウンドが含まれています。以下は、あなたが期待できる内容の概要です：ステージ説明応募の提出 Googleのキャリアウェブサイトを通じて、採用プロセスを開始するために応募と履歴書を提出します。テクニカルな電話スクリーン選考された場合、コーディングスキル、統計学の知識、データ分析の経験を評価するためにテクニカルな電話スクリーンが行われます。オンサイト面接成功した候補者は、通常、データサイエンティストや技術的な専門家との複数のラウンドからなるオンサイト面接に進みます。これらの面接では、データ分析、アルゴリズム、統計学、機械学習の概念など、より深く掘り下げたトピックについて話し合います。コーディングと分析の課題プログラミングスキルを評価するためにコーディングの課題に取り組み、データから洞察を抽出する能力を評価するために分析の課題に直面します。システム設計と行動面の面接一部の面接ではシステム設計に焦点を当て、スケーラブルなデータ処理や分析システムの設計を期待されることがあります。また、行動面の面接では、チームワーク、コミュニケーション、問題解決のアプローチを評価します。採用委員会の審査面接のフィードバックは採用委員会によって審査され、最終的な採用の決定が行われます。 Googleデータサイエンティストになる方法についての詳細な応募と面接のプロセスについては、当社の記事をご覧ください！データサイエンスの役職に関するトップ50のGoogleインタビューの質問と回答をまとめました。データサイエンスのためのトップ50のGoogleインタビュー質問機械学習、統計学、コーディングなどをカバーするトップ50のインタビュー質問の包括的なリストで、Googleのデータサイエンスの面接に備えてください。これらの質問をマスターし、あなたの専門知識を示して、Googleでのポジションを確保しましょう。 Googleの機械学習とAIに関するインタビューの質問 1.…

「Spotifyのデータサイエンティストによるインサイトを効果的なアクションに変えるためのガイド」

「Spotifyでの経験に基づくデータサイエンティストとしての洞察を効果的な行動に変えるためのソフトスキルの最強コンボ」

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