Search Results ボード

Terraformのインポート：それは何か、そしてどのように使用するのか

おそらく、Terraformについて聞いたことがあり、おそらくプロジェクトで使用したこともあるでしょうしかし、その最も強力な機能であるTerraform Importについて、深く掘り下げたことはありますか？この記事の最後まで読んでいただくと、...

「マッキンゼー・レポートからの5つの重要な洞察：創発的AIの未来への影響」

人工知能（AI）の変革力は既に仕事の風景を変え始めており、McKinseyのレポート「2023年のAIの状況：創造的AIのブレイクアウトイヤー」によれば、このトレンドは加速すると予想されています。このレポートは、労働市場の潜在的な変化に関する重要な洞察を強調し、労働者や産業の適応性と準備が求められることを強調しています。この記事では、レポートから得られた5つの重要な洞察について掘り下げ、労働力における創造的AIの影響について明らかにします。 1. 迫り来る雇用の転換： McKinseyのレポートによれば、2030年までに、創造的AIの進展により、アメリカでは約1200万人が新たな職業に転換する必要があると予測されています。創造的AI技術による自動化は、さまざまな産業で日常的で繰り返しの多いタスクを置き換えることが予想されています。これにより生産性と効率が向上する一方で、労働力は適応能力と再教育の必要性に直面することになります。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 2. 変化する雇用パターン：このレポートでは、アメリカにおける最近の雇用変動における重要なトレンドが強調されています。観察された860万人の雇用移行のうち、半数以上が飲食業、顧客サービス、事務支援、生産などの職種から離れていったことが明らかになりました。これらの職種は、繰り返し予測可能なタスクが多く、AIシステムによって効率的に実行される可能性があるため、自動化の影響を特に受けやすいです。労働力のこれらの変化への対応が、雇用市場の変革のペースを決定するでしょう。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 3. 創造的AIによる仕事の自動化の可能性：創造的AIの能力は、雇用市場に大きな影響を与える可能性があります。レポートによれば、2030年までに、この技術によって最大30%の仕事が自動化されると予想されています。この自動化は、製造業、金融業、顧客サービスなど、さまざまなセクターに影響を与える可能性があります。ただし、自動化は必ずしも仕事の廃止を意味するわけではありません。代わりに、仕事の役割の変革や新しい機会の創出を意味することもあります。出典: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 4. 生成AIの影響の二重性：生成AIは、科学、技術、エンジニアリング、数学（STEM）、医療、建設などの専門分野で多くの仕事を自動化することができますが、これらの産業においても成長の機会を提供しています。例えば、生成AIは医療専門家が診断や治療計画を支援し、患者ケアを向上させることができます。建設では、AIが建物の設計を最適化し、プロジェクト管理を効率化することができます。出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/ 5. 雇用トレンドの対照： McKinseyの報告書は、産業間で異なる成長の軌道を強調しています。医療、STEM、建設セクターは、技術の進歩と高齢化人口による医療サービスの需要の増加により、雇用の成長を経験しています。しかし、報告書はまた、事務支援や顧客サービスの仕事が自動化とデジタル化により減少していることも明らかにしています。出典：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year?cid=aisurge2023-soc–mar-mar–07/23-i1a–bam-ip&linkId=227872978#/…

「ストーリーテリングに活用する管理ダッシュボード：実現可能な経路？」

「データを使ったストーリーテリング」というフレーズが最近人気を集めています私自身は、私の記事の視聴者数の増加やイベントへの参加者数の増加などから、このトレンドが明らかです

PanelでインタラクティブなMLダッシュボードを作成する

HoloViz Panelは、開発者やデータサイエンティストが簡単にインタラクティブな可視化を構築できる多目的なPythonライブラリです機械学習プロジェクトに取り組んでいるか、開発を行っているかに関わらず、HoloViz Panelはあなたをサポートします

「Stack Overflowは、OverflowAIによって開発者サポートを革新します」

Stack Overflowは、技術的な回答を求める開発者向けの有名なプラットフォームです。革新的なOverflowAIの提供により、生成型AIの可能性を探求しています。AIの能力を活用することで、Stack Overflowは開発者が情報を見つけて利用する方法を革新することを目指しています。OverflowAIは既存のコミュニティ主導のアプローチを補完し、開発者や企業が正確かつ信頼性の高いソリューションにアクセスしやすくしています。詳細はこちら: 生成型AI: 定義、ツール、モデル、利点など OverflowAIに会おう: ゲームチェンジングなAIイニシアチブ Stack Overflowの新しいOverflowAIイニシアチブは、プラットフォームの検索機能を強化するためのパワフルなAI機能のシリーズを導入しています。AIへの信頼性が重要な懸念事項であることを考慮し、Stack Overflowは開発者に力を与えるソリューションを提供すると同時に、コミュニティベースの相互作用の本質を保護しています。自然言語処理（NLP）による開発者の力強化 OverflowAIは自然言語処理（NLP）を活用して会話型クエリを可能にし、Stack Overflowの5,800万件の質問と回答の膨大な知識ベースから高精度な結果を生成します。新しいAI搭載の検索は、開発者に信頼性の高いソリューションを迅速かつ効率的に提供することを目指しています。コミュニティを補完することによる強化 Stack Overflowは、OverflowAIが既存のコミュニティを置き換えるものではなく、補完するものであることを強調しています。すべての経験レベルの開発者がコミュニティのフィードバックの潜在的な障壁なしでOverflowAIの恩恵を受けることができるため、検索プロセスが合理化され、効率が向上します。 Stack Exchange: AI専用フォーラム OverflowAIイニシアチブの一環として、Stack Overflowは新世代のAI Stack Exchangeを導入しています。Stack…

ミシガン州立大学の研究者たちは、規模の大きな一細胞遺伝子発現の分析をサポートするためのPythonライブラリ「DANCE」を開発しました

単一モダリティのプロファイリング（RNA、タンパク質、オープンクロマチン）から多モダリティのプロファイリングや空間的トランスクリプトミクスまで、単一細胞の解析技術は近年急速に進化しています。特に機械学習に基づくコンピュータアプローチの急速な拡大により、多くの計算アプローチが生まれました。現在のアプローチの多様性と複雑さのため、元の論文の結果を再現することは困難です。ハイパーパラメータの調整、プログラミング言語の非互換性、公開されたコードベースの欠如など、多くの障害が存在します。既存の研究のほとんどは限られたデータセットと不十分な方法論との比較でパフォーマンスを報告しているため、方法を完全に評価するためには体系的なベンチマーク手法が必要です。最近の研究の一環として、ミシガン州立大学、ワシントン大学、浙江工業大学、スタンフォード大学、ジョンソン・エンド・ジョンソンの研究者らは、単一細胞解析の進歩を加速させるために設計されたDANCEというディープラーニングライブラリとベンチマークを紹介しています。 DANCEは、スケールで単一細胞データを分析するための包括的なツールセットを提供し、開発者がより簡単かつ効率的に独自のディープラーニングモデルを作成できるようにします。また、単一細胞解析のさまざまな計算モデルのパフォーマンスを比較するためのベンチマークとして使用することもできます。現在のDANCEには、3つのモジュール、8つのタスク、32のモデル、21のデータセットのサポートが含まれています。現在、DANCEは以下の機能を提供しています：単一モダリティの解析多モダリティの解析空間的トランスクリプトミクスの解析オートエンコーダとGNN（グラフニューラルネットワーク）は、幅広く使用されているディープラーニングフレームワークであり、あらゆる場面で活用できます。研究論文によると、DANCEは単一細胞解析のための包括的なベンチマークプラットフォームとして初めて開発されました。この研究では、研究者らは新しいコンポーネントを使用しました。彼らは、タスク固有の標準ベンチマークデータセットをまとめ、単一のパラメータ調整で簡単に利用できるようにしました。すべてのタスクに対して、基本的なクラシカルなディープラーニングアルゴリズムが実装されています。収集されたすべてのベンチマークデータセットは、元の研究と同様またはそれ以上の結果を得るまで、ベースラインを微調整するために使用されます。エンドユーザーは、事前にすべてのスーパーパラメータをまとめてラップしたコマンドラインを実行するだけで、微調整されたモデルのパフォーマンスを取得することができます。チームはバックボーンとしてPyTorch Geometric（PSG）フレームワークを使用しました。さらに、ベースラインをフィット-予測-スコアのフレームワークに変換することで、ベースラインを標準化しました。各タスクについて、すべての実装されたアルゴリズムは、グリッドサーチを介して収集されたすべての標準ベンチマークで微調整され、最適なモデルを得るために使用されます。関連するスーパーパラメータは、ユーザーの再現性のために単一のコマンドラインに保存されます。チームは、自分のデバイスの処理能力とストレージ容量に完全に依存する必要がないようにするため、DANCEをSaaSサービスとして提供する予定です。また、ディープラーニングベースのモデルの高速なトレーニングのために、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）のサポートも提供しています。現在のDANCEは、前処理とグラフ作成のための統一されたツールセットが不足しています。チームは将来的にこれに取り組む予定です。また、DANCEはSaaSサービスとして提供されるため、ユーザーは自身のデバイスの処理能力とストレージ容量に完全に頼る必要はありません。この記事は、「DANCE: A Deep Learning Library and Benchmark for Single-Cell Analysis」という研究論文をもとにMarkTechPostスタッフがまとめた研究概要記事です。この研究に関するすべてのクレジットはこのプロジェクトの研究者に帰属します。論文、コード、ツールをチェックしてください。…

「Chapyterをご紹介します：ChatGPTがPythonノートブックの作成をサポートするための新しいJupyter拡張機能」

Chapyterは、言語モデラーのグループによって開発された新しいJupyterプラグインで、ChatGPTを統合してPythonノートブックを作成できます。システムは以前に実行されたセルの結果も読み込むことができます。 ChapyterはJupyterLabのアドオンであり、手間なく開発環境にGPT-4を統合することができます。自然言語で書かれた説明をPythonのコードに変換し、自動的に実行するインタプリタを備えています。Chapyterは「自然言語プログラミング」を好きなIDEで可能にすることで生産性を向上させ、新しいことを試すことができます。主な特徴自然言語からコードを自動生成し、実行するプロセス。過去のコードと前回の実行結果に基づいて新しいコードを生成すること。コードの修正とバグ修正をリアルタイムで行うこと。カスタマイズオプションとAIの設定プロンプトに完全な可視性。先進的なAI技術を利用する際にはプライバシーを重視すること。ライブラリのプロンプトと設定は公開されており、研究者たちはこれらの質問と設定のカスタマイズを簡素化するために取り組んでいます。Chapyter/programs.pyでこれを確認することができます。 OpenAIがトレーニングデータを処理する方法については、APIのデータ使用ポリシーをご覧ください。一方、CopilotやChatGPTを使用する際には、一部のデータがキャッシュされ、それらのサービスのトレーニングと分析に使用されます。Chapyterは、ipythonのマジックコマンドを使用してプロンプトを管理し、そのコマンドを使用してGPT-Xモデルを呼び出すという2つの主要なパーツで構成されています。Chapyterセルの実行を監視するユーザーインターフェースは、新しく作成されたセルを実行し、セルのスタイルを自動的に更新します。多くのプログラマーは、ノートブックで「断片的」な方法で作業することを好みます。次のセルに移る前に、一度に数行のコードしか書かないことがあります。各セルの目的は比較的控えめで、隣接するセルとは独立しています。後続の作業は、前の作業とはあまり関係がない場合もあります。たとえば、ニューラルネットワークを作成する際にデータセットのローダーを追加するには、異なる思考とコードの記述方法が必要です。タスクを切り替えることは効率的ではなく、疲労の原因となる可能性があります。機械に残りをやらせたいと思うときには、「データセットをロードしてニューラルネットワークをテストする方法を教えてください」というコマンドが役立つかもしれません。 Chapyterのセルレベルのコード開発と自律実行は、この問題に対する解決策を提供します。新しいセルを作成すると、Chapyterはテキストに基づいてコードを構築し、自動的に実行するためにGPT-Xモデルを自動的に呼び出します。Copilotのように、数行のコードに限定されたマイクロタスクをサポートすることに焦点を当てているわけではありませんが、現在のコードとは異なるタスクを完全に引き継ぐことを目指しています。 Chapyterは、ローカルインストール後にJupyterLabと完全に統合される軽量なPythonツールです。デフォルトでは、OpenAI APIは対話データとコードをGPT-Xモデルを呼び出した後に破棄するように設定されています。ライブラリには、すべての標準のプロンプト、「プログラム」、およびパーソナライズドなプロンプトをロードするオプションが含まれています。Chapyterは、以前のコーディングの決定とランタイムデータを分析することで、知的な推奨事項を行うことができます。必要に応じてファイルをロードし、追加の処理と分析のための提案が提供されます。今日のAIの制約を考慮した上で、Chapyterは生成されたコードを簡単にデバッグおよび改善できるように設計されています。 3ステップのインストールプロセスは簡単に実行できます。詳細な情報は、https://github.com/chapyter/chapyterでGitHubで確認できます。近々、研究者たちはChapyterの主要な改良をリリースし、コードの生成と実行においてさらに柔軟性とセキュリティを高める予定です。彼らは、300のセル実行を持つjupyterノートブックが必要なすべてのヘルプを提供するかどうかをテストするのが楽しみです。ぜひ私たちのツールを試して、さらなる改善にご期待ください。皆様のご意見を大切にしています。

「生成AIが飲食業界のビジネスをサポートする方法」

「はい、私は第二の理由がより重要だと主張しますなぜなら、過去の方法やプロセスを振り返り、データを分析することは重要ですそれによって、失敗を修正する方法を学ぶことができるからです最終的には…」

「H1 2023 アナリティクス＆データサイエンスの支出とトレンドレポート」

「オール・シングス・インサイトとマーケティングアナリティクス、データサイエンスコミュニティは、幹部たちが考えていること、どのように資金を使っているか、そして彼らが直面する課題と機会をカバーした広範な調査を完了しました無料のコピーを今すぐ手に入れてください」

Partners

「OECDレポート：AIによる高いリスクを持つ仕事は27％」

「経済協力開発機構（OECD）の新しい報告書によると、最大27％の仕事がAIの労働市場への影響により高いリスクにさらされていますこの報告書は、仕事の自動化やその他のAIの可能性に焦点を当てたロイターからのものですによると...」

Learn more about Search Results ボード - Page 7