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「10月2023年のベストセールスエンゲージメントプラットフォーム」

現在の速いペースでますますデジタル化されていくビジネス環境において、顧客と効果的に関わるアートは劇的に進化していますセールスエンゲージメントプラットフォームは、セールスチームにとって不可欠なツールとして登場しましたこれらのプラットフォームは、相互作用を強化し、プロセスを自動化し、セールスを推進するための高度な機能を提供しますこれらのプラットフォームは、単に連絡先を管理したり、セールスを追跡したりするだけではありませんそれらは包括的なアプローチを表しています...

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データサイエンティストがマスターすべき10の便利なPythonのスキル

導入 Pythonは、データサイエンティストやアナリストのツールキットで中心的な役割を果たす、多目的でパワフルなプログラミング言語です。そのシンプルさと可読性が、データを扱う上での基本的なタスクから最先端の人工知能や機械学習までの作業において選ばれる理由となっています。このガイドは、データサイエンスの旅を始めたばかりの方やデータサイエンティストとしてのスキルを向上させたい方に、Pythonのフルポテンシャルを活かすための知識とツールを提供します。さあ、データサイエンスの世界に基盤を提供するPythonの基礎を解き放つため、この旅に出かけましょう。データサイエンティストが習得すべき有用なPythonスキルデータサイエンスはダイナミックであり、Pythonはデータサイエンティストにとって基本的な言語として浮上しています。この分野で優れた成果を上げるためには、特定のPythonスキルの習得が不可欠です。以下は、すべてのデータサイエンティストがマスターすべき10の基本的なスキルです： Pythonの基礎 Pythonの構文の理解： Pythonの構文はそのシンプルさと可読性で知られています。データサイエンティストは基礎を把握する必要があります。適切なインデント、変数の代入、ループや条件文などの制御構造などの基本的な要素を含んでいます。データ型： Pythonは整数、浮動小数点数、文字列、リスト、辞書などのさまざまなデータ型を提供しています。これらのデータ型の理解は、データの操作や変換に不可欠です。基本的な演算：算術演算、文字列の操作、論理演算などの基本的な演算の習熟は重要です。データサイエンティストはこれらの演算を使用してデータをクリーニングや前処理するために使用します。データの操作と解析 Pandasの習熟： PythonのPandasライブラリは、データ操作に必要なさまざまな関数やデータ構造を提供しています。データサイエンティストはPandasを使用してCSVファイルやデータベースなど、複数のソースから効率的にデータを読み込んだり、アクセスしたりすることができます。データのクリーニング： Pythonは、Pandasと組み合わせてデータのクリーニングに強力なツールを提供しています。欠損値の処理、重複レコードの削除、外れ値の識別と処理などにPythonを使用できます。Pythonの柔軟性により、これらの重要なデータクリーニングタスクがシンプルになります。データの変換：データ変換タスクにはPythonが必須です。データサイエンティストは、特徴エンジニアリングにPythonを活用することができます。これにより既存データから新しい特徴を作成し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、Pythonはデータの正規化やスケーリングも可能にし、さまざまなモデリング技術に適したデータにします。探索的データ分析（EDA）： PythonとMatplotlib、Seabornなどのライブラリは、EDAのために重要です。データサイエンティストは、統計的な手法や視覚的な手法を使用して、データのパターン、関係、外れ値を明らかにするためにPythonを活用します。EDAは、仮説の形成や適切なモデリング手法の選択に役立ちます。データの可視化 MatplotlibとSeaborn： MatplotlibなどのPythonライブラリは、データサイエンティストがニーズに合わせてカスタマイズできるさまざまなオプションを提供します。これには色の調整、ラベル、その他の視覚的要素の調整が含まれます。Seabornは統計的な可視化の作成を簡素化します。デフォルトのMatplotlibスタイルを向上させることで、視覚的に魅力的なグラフを作成しやすくなります。魅力的なチャートの作成：…

「トレンドのAI GitHubリポジトリ：2023年10月23日の1週間」

今週のトップ5リポジトリは、新しいリポジトリがトップ5に入るなど、おなじみの顔ぶれが多く見られますこれは完全に珍しいことではありませんが、以前に言及されたリポジトリの再紹介も良いことです彼らの人気は草の根の関心によるものですでは、さあ...

「アトムコンピューティング、1000以上のキュービット量子コンピュータを発表」

スタートアップ企業は2年の間にキュービット数を桁違いに増やしました

『LLMsと生成AIをマスターするための10の重要なトピック』

「生成AIは新しい分野です過去の1年間で、データサイエンティストやAIを使って何をでも開発したい人々を支援するための新しい用語、開発、アルゴリズム、ツール、フレームワークが登場しました生成AIにより深く探求したいと考えている人々には学ぶべきことがたくさんあります」

アムステルダム大学とクアルコムAIの研究者がVeRAを発表：LoRAと比べて訓練可能なパラメーターの数を10倍削減する革新的なファインチューニングAI手法

自然言語処理の応用範囲の拡大に伴い、最小限の計算複雑性とメモリ要件で特定の指示を効果的に理解し行動するモデルへの需要が高まっています。この研究では既存の手法の限界を示し、VeRAという新しいアプローチを紹介し、指示調整プロセスを劇的に最適化することを目指しています。言語モデルは、メモリ要件と計算要求の点で助けが必要なことがよくあり、実世界のアプリケーションには効率的ではありません。この問題に対処するため、研究者はVeRAを導入し、Llama2 7Bモデルがわずか140万トレーニング可能なパラメータのみを使用して効果的な指示の追跡ができるようにしました。これは、以前に使用されていたLoRA手法と比べて、パラメータの数が159.9万であり、64のランクが必要とされたというDettmersらによって提案されたものと比べて顕著な進歩です。パフォーマンスレベルを維持しながらパラメータを大幅に減らすことは、VeRAアプローチの効果と約束を示しています。 VeRAメソッドの成功には、上部層を除いたすべての線形層に重点を置いた包括的な微調整戦略があります。さらに、シングルGPUトレーニング用の量子化技術の利用と、Alpacaデータセットのクリーンバージョンの利用がVeRAの能力の披露に重要な役割を果たしています。研究チームは、オプティマルなパフォーマンスを確保するために、Alpacaデータセットからの10,000のサンプルのサブセットでのトレーニングを行い、詳細な学習率スイープに続いています。データ選択とトレーニング方法論への慎重なアプローチは、研究の結果の堅牢性と信頼性を強調しています。評価フェーズでは、研究チームはChiang et al.と同様のアプローチを採用し、予め定義された80の質問のモデル応答を生成し、これらの応答をGPT-4で評価しました。表4に示される結果は、従来のLoRA手法と比較して、VeRAメソッドの優れたパフォーマンスを示しています。この重要な成果は、最適な効率性を保ちながら指示の追跡能力を向上させるVeRAアプローチの効果を裏付けるものです。 VeRAメソッドの影響は、即座の応用を超えて、指示調整と言語モデルの最適化におけるパラダイムシフトを示しています。トレーニング可能なパラメータ数を大幅に減らすことで、VeRAは言語モデルの適用における重要なボトルネックを効果的に解決し、より効率的でアクセスしやすいAIサービスの道を開拓しました。この突破は、AI駆動のソリューションに依存するさまざまな産業とセクターにとって、さまざまなアプリケーションに対する指示調整の実用的で効率的なアプローチを提供し、莫大な可能性を秘めています。まとめると、VeRAメソッドの出現は、言語モデルと指示調整の方法論の進化における重要なマイルストーンを示しています。その成功は、最小限の計算複雑性とメモリ要件で最適なパフォーマンスを達成する可能性の証明です。効率的で実用的なAIソリューションへの需要が引き続き高まる中、VeRAメソッドはAI研究の進歩と異なる産業とセクターにおける潜在能力を示すものです。研究チームの結果は、よりアクセスしやすく効率的なAIソリューションの追求における重要な一歩を示し、自然言語処理と指示調整技術の将来の革新と発展の舞台を作り出します。

GoogleのAIがPaLI-3を紹介：10倍も大きい似たモデルと比べて、より小型、高速、かつ強力なビジョン言語モデル（VLM）です

ビジョン言語モデル（VLM）は、自然言語理解と画像認識の能力を組み合わせた高度な人工知能システムです。OpenAIのCLIPやGoogleのBigGANのように、VLMはテキストの説明を理解し、画像を解釈することができるため、コンピュータビジョン、コンテンツ生成、人間との対話など、さまざまな分野での応用が可能です。VLMは、視覚的なコンテキストでテキストを理解し生成する能力を示し、AIの分野で重要なテクノロジーとなっています。 Google Research、Google DeepMind、Google Cloudの研究者は、分類と対照的な目標で事前学習されたVision Transformer（ViT）モデルと比較し、特にSigLIPベースのPaLIがマルチモーダルタスクで優れた成果を上げていることを明らかにしました。研究者たちは、2兆パラメータのSigLIP画像エンコーダをスケーリングし、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を実現しました。彼らの研究は、分類スタイルのデータではなく、ウェブ規模の画像テキストデータでビジュアルエンコーダを事前学習することの利点を示しています。PaLI-Xのような大規模ビジョン言語モデルの分類事前学習の拡大による利点が明らかになっています。彼らの研究では、VLMのスケーリングについて詳しく説明し、実用性と効率的な研究の重要性を強調しています。彼らは競争力のある結果を出すために、5兆パラメータのPaLI-3というモデルを導入しました。PaLI-3のトレーニングプロセスは、ウェブスケールのデータでの対照的な事前トレーニング、改善されたデータセットのミキシング、およびより高解像度のトレーニングを含んでいます。さらに、2兆パラメータのマルチリンガルな対照的なビジョンモデルも紹介されています。脱落研究は、特に位置特定や視覚に関連するテキスト理解のタスクにおいて、対照的な事前学習モデルの優越性を確認しています。彼らのアプローチでは、事前学習済みのViTモデルを画像エンコーダとして使用し、特にViT-G14を使用しています。ViT-G14は約2兆パラメータを持ち、PaLI-3のビジョンのバックボーンとなります。対照的な事前トレーニングでは、画像とテキストを別々に埋め込み、それらの対応を分類します。ViTの出力からのビジュアルトークンは、テキストトークンと組み合わされます。これらの入力は、タスクに固有のプロンプト（VQAの質問など）によって駆動される、30億パラメータのUL2エンコーダ-デコーダ言語モデルによって処理されます。 PaLI-3は、特に位置特定と視覚的に配置されたテキストの理解において、より大きなモデルと比較して優れています。対照的な画像エンコーダの事前トレーニングを持つSigLIPベースのPaLIモデルは、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を確立しています。フルのPaLI-3モデルは、リファリング表現のセグメンテーションの最新技術を凌駕し、検出タスクのサブグループ全体で低いエラーレートを維持しています。対照的な事前トレーニングは、位置特定タスクにおいてより効果的です。PaLI-3のViT-G画像エンコーダは、複数の分類およびクロスモーダル検索タスクで優れています。まとめると、彼らの研究は、SigLIPアプローチによる対照的な事前トレーニングの利点を強調し、高度で効率的なVLMを実現します。より小規模な5兆パラメータのSigLIPベースのPaLI-3モデルは、位置特定およびテキスト理解において大きなモデルよりも優れており、さまざまなマルチモーダルベンチマークで優れた成果を上げています。PaLI-3の画像エンコーダの対照的な事前トレーニングは、新たなマルチリンガルクロスモーダル検索の最先端を実現しています。彼らの研究は、画像エンコーダの事前トレーニング以外のVLMトレーニングのさまざまな側面について包括的な調査が必要であり、モデルのパフォーマンスをさらに向上させる必要性を強調しています。

『平易な日本語で解説する基本的な10の統計概念』

「確率分布から中心極限定理まで、データの理解を向上させるために、シンプルに説明された基礎的な統計概念10選を探求してみましょう」

Data science

2023年10月の10個の最高のパスワードマネージャーツール

今日のデジタル時代では、私たちが利用するオンラインアカウントやサービスの数は驚くほど多いものですソーシャルメディアプラットフォームやメールアカウントからオンラインバンキングやEコマースサイトまで、それぞれ独自の認証情報が必要ですこれらすべてのパスワードを思い出すことは、圧倒的な課題であり、複数のアカウントで同じパスワードを使用することは、 [...]

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トップ40+の生成AIツール（2023年10月）

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、これまでの前任者よりも革新的かつ正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなども処理することができる多モードの機能も備えています。 Code Interpreterの導入により、GPT-4は自分自身のコードを実行して幻覚を避け、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって駆動されており、正確な回答を提供するためにウェブを横断する能力を持っています。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も備えています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するよう設計されています。 Cohere Generate Cohere…

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