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「人工知能と自由意志」

人工知能の非凡な能力は今や明白です例えば、チェスをプレイするような特定のことは、AIがどんな人間よりも優れて行えますし、多くのことにおいても、典型的な人間よりも優れた成果を収めることができます...

「AIは忘れることも学ぶべきです」

「忘れることは、脳が新しい情報を獲得し、より効率的な判断をするための能動的なプロセスです同様のことは、人工知能にも言えます」

交通部門でのAIのトップ6の使用法

「AIとその交通への変革的な影響のエキサイティングな世界へようこそ！自動車から船舶まで、この画期的な技術は、私たちの移動方法を革新し、よりスムーズで安全、効率的な旅行体験を提供していますこのクイックツアーでは、セクターでのAIの主要な活用法について紹介します - 自動運転などを想像してください... 交通セクターでのAIのトップ6つの活用法詳細を読む」

NEWS

クレジットカードの取引データを使用した顧客セグメンテーションのマスタリング

顧客セグメンテーションとは、過去の購買パターンに基づいて顧客セグメントを特定するプロセスですたとえば、リピート/ロイヤル顧客、高額な顧客の特定などを含むことがあります

AWSとPower BIを使用して、米国のフライトを調査する

∘ 問題の説明 ∘ データ ∘ AWSアーキテクチャ ∘ AWS S3を使ったデータストレージ ∘ スキーマの設計 ∘ AWS Glueを使ったETL ∘ AWS Redshiftを使ったデータウェアハウジング ∘ インサイトの抽出...

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

人工知能による投資アドバイス – メリットとデメリット

私たちは、テクノロジーなしで未来の生活を想像することができません朝一番に私たちはニュースを読んだり未読のメッセージがあるか確認するために携帯電話をチェックしますテクノロジーは、エンターテイメント、医療、教育などさまざまな産業において要件を満たす能力を示してきました人工知能を活用することによって… 投資アドバイスのメリットとデメリット詳細を読む »

データのクレンジングを通じたデジタルトランスフォーメーションの向上ガイド

デジタル変革は、急速に進化するデジタルの風景に適応し、企業が成長するために重要な要素ですデジタル変革の恩恵を十分に活用するためには、組織は正確かつ信頼性のあるデータに依存する必要がありますしかし、多くの企業はデータ品質の問題に苦しんでおり、これはデジタル変革の取り組みを妨げる可能性がありますこれは…データクレンジングを通じたデジタル変革の向上ガイドです詳細はこちらをご覧ください

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事前学習済みのViTモデルを使用した画像キャプショニングにおけるVision Transformer（ViT）

はじめに事前学習済みのViTモデルを使用した画像キャプショニングは、画像の詳細な説明を提供するために画像の下に表示されるテキストまたは書き込みのことを指します。つまり、画像をテキストの説明に翻訳するタスクであり、ビジョン（画像）と言語（テキスト）を接続することで行われます。この記事では、PyTorchバックエンドを使用して、画像のViTを主要な技術として使用して、トランスフォーマーを使用した画像キャプショニングの生成方法を、スクラッチから再トレーニングすることなくトレーニング済みモデルを使用して実現します。出典: Springer 現在のソーシャルメディアプラットフォームや画像のオンライン利用の流行に対応するため、この技術を学ぶことは、説明、引用、視覚障害者の支援、さらには検索エンジン最適化といった多くの理由で役立ちます。これは、画像を含むプロジェクトにとって非常に便利な技術であります。学習目標画像キャプショニングのアイデア ViTを使用した画像キャプチャリングトレーニング済みモデルを使用した画像キャプショニングの実行 Pythonを使用したトランスフォーマーの利用この記事で使用されたコード全体は、このGitHubリポジトリで見つけることができます。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。トランスフォーマーモデルとは何ですか？ ViTについて説明する前に、トランスフォーマーについて理解しましょう。Google Brainによって2017年に導入されて以来、トランスフォーマーはNLPの能力において注目を集めています。トランスフォーマーは、入力データの各部分の重要性を異なる重み付けする自己注意を採用して区別されるディープラーニングモデルです。これは、主に自然言語処理（NLP）の分野で使用されています。トランスフォーマーは、自然言語のようなシーケンシャルな入力データを処理しますが、トランスフォーマーは一度にすべての入力を処理します。注意機構の助けを借りて、入力シーケンスの任意の位置にはコンテキストがあります。この効率性により、より並列化が可能となり、トレーニング時間が短縮され、効率が向上します。トランスフォーマーアーキテクチャ次に、トランスフォーマーのアーキテクチャの構成を見てみましょう。トランスフォーマーアーキテクチャは、主にエンコーダー-デコーダー構造から構成されています。トランスフォーマーアーキテクチャのエンコーダー-デコーダー構造は、「Attention Is All You Need」という有名な論文で発表されました。エンコーダーは、各レイヤーが入力を反復的に処理することを担当し、一方で、デコーダーレイヤーはエンコーダーの出力を受け取り、デコードされた出力を生成します。単純に言えば、エンコーダーは入力シーケンスをシーケンスにマッピングし、それをデコーダーに供給します。デコーダーは、出力シーケンスを生成します。ビジョン・トランスフォーマーとは何ですか？…

計算機の進歩により、研究者はより高い信頼性で気候をモデル化することができるようになります

研究者たちは、計算リソースと正確な雲モデリングをバランスさせることによって気候モデリングを進歩させることができるアルゴリズムの改善を提案しています

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