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『Re Invent 2023の私のお勧め』

ここに私のお気に入りのリストがありますが、特定の順序はありません (Koko ni watashi no okiniiri no risuto ga arimasu ga, tokutei no junjo wa arimasen.)

機械学習を革新する：たった7行のコードでAutoGluonを使ってKaggleのトップ4％を達成

Slalom _buildで新しいデータエンジニアリングの役割を始めてから、数年前のMLの経験を最新化する必要があることに気付きましたデータエンジニアリング/データの経験を積んでから数年が経ちましたが...

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

オリジナリティの試金石：AIが創造的所有権に挑む

「もしも誰かがあなたにとって本当に貴重なものを盗んで、さらにひどいことにそれを自分のものだと偽って売りさばいたら、あなたはどう感じるでしょうか？彼らの犯罪から利益を得ています一部のクリエイターやアーティストは、このような感情を抱いています...」

「クオリティデータ分析の美学」

数週間前、私は品質の高い洞察を生成するためのシステムの構築について書きましたプロセス、ツールなどの領域に取り組むことで、チームの成果を向上させる方法を示しました...

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「GTFSデータを使用して輸送パターンを数量化する」

「このノートには、ブダペスト、ベルリン、ストックホルム、トロントの4つの都市を選んで、公開されているGTFS（公共交通機関の一般転送仕様）データを使用して、それらの公共交通システムを概説しました…」

「ADHDを持つ思春期の若者において、この深層学習研究はMRIスキャンの分析において独特な脳の変化を明らかにする：MRIスキャン分析の飛躍的な進歩」

画期的な開発により、研究者は人工知能（AI）の力を活用して、思春期の注意欠陥多動性障害（ADHD）の診断に内在する課題に取り組んでいます。主観的な自己報告調査に依存する従来の診断環境は、客観性の欠如により長い間批判を浴びてきました。今や、研究チームは革新的なディープラーニングモデルを導入し、Adolescent Brain Cognitive Development（ABCD）研究からの脳イメージングデータを活用してADHDの診断を革新しようとしています。現在のADHDの診断方法は、主観的な性質と行動調査への依存から欠陥があります。これに対して、研究チームは1万1千人以上の思春期の脳イメージングデータを探るAIベースのディープラーニングモデルを考案しました。この手法は、拡散強調画像から導かれる重要な指標である分率異方性（FA）の測定を使用してモデルを訓練することを包括しています。このアプローチは、ADHDに関連する特異的な脳パターンを明らかにし、より客観的かつ定量的な診断フレームワークを提供します。提案されたディープラーニングモデルは、FA値の統計的に有意な差を認識するよう設計されており、ADHDの思春期におけるエグゼクティブ機能、注意、および音声理解に関連する9つの白質索において測定値が上昇していることを明らかにしました。これらの研究結果は、Radiological Society of North Americaの年次会議で発表され、重要な進歩を示しています： ADHD患者のFA値は、非ADHDの個人と比較して、30つの白質索のうち9つで有意に上昇していました。予測されたFA値と実際のFA値の間の平均絶対誤差（MAE）は0.041であり、ADHDの有無で有意に異なりました（0.042 vs 0.038、p=0.041）。これらの定量的な結果は、ディープラーニングモデルの効果を裏付けると同時に、FA測定がADHDの診断の客観的なマーカーとしての潜在能力を強調しています。研究チームの手法は、現在の主観的な診断の制約に取り組み、より客観的かつ信頼性の高い診断手法の開発に向けた途上にあります。白質索の特異的な差異は、ADHD診断におけるパラダイムシフトへの有望な一歩を示しています。研究者がより広範な研究からの追加データで調査結果をさらに充実させるなか、数年以内にAIがADHD診断に革命をもたらす可能性はますます高まっています。結論として、この先駆的な研究はADHDの診断における常識に挑戦するだけでなく、客観的な評価にAIを活用する新たな可能性を開拓しています。神経科学と技術の交差点は、思春期のこの普及している障害に関する包括的な理解を提供する脳イメージングの微細な部分に根ざした、より正確なADHD診断の未来に希望をもたらします。投稿：This Deep Learning Research Unveils Distinct Brain…

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