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経験がなくてもデータアナリストになる方法

導入エントリーレベルのデータアナリストは年間で最大$49,092を稼ぐことができることを知っていますか？現代のデータ駆動型の世界では、データ分析のキャリアは多様な産業にまたがり、この急速に成長している分野に入るための多くの道があります。データはすべての組織にとって主要な意思決定ツールです。分析はすべてのセクターで戦略的計画の重要な要素です。この記事では、新卒者の間でよくある質問に答えることを目的としています – 経験がない状態でデータアナリストになる方法！経験がない状態でデータアナリストになることは可能ですか？絶対に可能です！必要な資格を取得することで、経験がない状態でもデータアナリストの役割を追求することができます。データの仕事市場が初心者にアクセス可能な要因はいくつかあります：データの専門知識の不足：データの専門家の需要は現在の供給を上回り、新参者がこの分野に参入する機会が生まれています。移行可能なスキルの重視：データ分析では、他のドメインから応用できるスキルが重要視されており、既存の能力を活用することができます。市場の急速な成長：データの市場は指数関数的な成長を遂げており、産業全体で熟練した専門家の需要が増しています。ビジネスがデータ駆動型の戦略に依存するにつれて、データの専門家の採用は最優先事項となります。個々人は努力を投資し、成長を受け入れ、適切なトレーニングリソースにアクセスすることで、このダイナミックな分野で成功するために必要な専門知識を獲得することができます。経験がない状態でデータアナリストになる方法経験がない状態でもデータアナリストの仕事を得るためのステップバイステップガイドをご紹介します： 1. 関連するスキルを習得するデータアナリストである必要はなくても、統計学、数学、またはコンピュータサイエンスの関連科目の学位を持っていることは役立つ場合があります。対面のトレーニングセッションに参加したり、ビデオチュートリアルを視聴したり、オンラインコースを受講したりして、データの専門知識を向上させることができます。MatplotlibやSeabornのようなPythonのライブラリや、TableauやPower BIなどのデータ可視化アプリケーションを学びましょう。プログラミング言語に関連する言語の構文、データ型、およびパッケージの理解に時間を費やしましょう。 2. データツールをマスターする実際のデータプロジェクトでは、実践的な設定でデータを使用する方法を教えてくれることで、実践的な経験を積むことができます。既存のプロジェクトに参加したり、公開されているいくつかの無料の公開データセットを活用して自分自身のプロジェクトを作成したりすることができます。データの取り扱いにはExcel、データベースのクエリにはSQL、SASやSPSSなどの統計ソフトウェアなどのツールを試してみましょう。役に立つリソース – ソースコード付きの10の最高のデータ分析プロジェクト SQLの初心者ガイド無料でオンラインでMS…

最高のウイルス対策ソフトウェア2023年

現代のデジタルセキュリティにおいて、アンチウイルスソフトウェアの使用はコンピュータのセキュリティに不可欠です。アンチウイルスソフトウェアは、コンピュータやモバイルデバイスからウイルスや他の悪意のあるデジタル物を避け、スキャン、検出、削除するのに役立ちます。それが2023年に利用可能な最高のアンチウイルスソフトウェアのリストをまとめるために時間と労力を費やした理由です。 Bitdefender BitdefenderのWindows用アンチウイルスパッケージのいくつかは、サードパーティのテストで高評価を受け、手頃な価格で購入できます。Antivirus Plusの基本バージョンは、3つのWindowsコンピューターに対して1年間の連続保護を提供します。さらに、含まれているVPNを使用してオンラインアクティビティを隠すことができ、Bitdefenderの頻繁なウイルス署名の更新を利用することができます。フィッシング、ランサムウェア、ネットワークの脅威は、Standard Protection Suiteによって中和されます。また、マルウェアに感染したマシンを修復しやすくするために、「救助環境」に再起動することもできます。ファイアウォール、パスワードマネージャ、マイクロフォンやウェブカメラ用のプライバシーシールドなどの追加機能を備えたアンチウイルスソフトウェアもアップグレードとして利用可能です。Windows用のアンチウイルスソフトウェアの価格は、年間$59.99から$159.99です。 Norton 360 Deluxe Nortonの対マルウェア製品は、最高のものの一つであり、システムパフォーマンスに過度の負荷をかけることはありません。Norton 360 Deluxeは、価格と機能のバランスが優れています。クロスプラットフォームに対応したパスワードマネージャ、無制限のVPNサービス、ダークウェブでのユーザーの活動の追跡、親権制限、最大50GBのストレージスペースを提供しています。Norton 360 PremiumとNorton 360 Platinumでは、それぞれ10台と20台のデバイスをクラウドストレージとアンチウイルス/VPN保護で保護することができます。一部の主要なアンチウイルスソフトウェアメーカーとは異なり、Nortonのパッケージにはファイルシュレッダーやファイル暗号化、暗号化されたウェブブラウザは含まれていません。ただし、その他のデジタルセキュリティ機能はいくつかのパッケージに含まれています。 Kaspersky KasperskyのWindows向け製品は、検出率の面で優れており、システムパフォーマンスには軽度から中程度の影響を受けます。Kaspersky Antivirusは、仮想キーボード、オンラインアカウント管理、ランサムウェア保護を提供します。これらの機能は、最も基本的な形態（£12.49 UK/$29.99 US）でも利用できます。ただし、より多くのツールを提供するBitdefender Antivirus Plusの方が優れています。ミッドレンジのスイートでは、Kaspersky Internet…

SAM-PTとは SAM（Segment Anything Model）の機能を拡張し、動画内の任意のオブジェクトのトラッキングとセグメンテーションを可能にする、新しいAIメソッドです

ロボティクス、自動運転、ビデオ編集など、多くのアプリケーションはビデオセグメンテーションの恩恵を受けています。深層ニューラルネットワークは過去数年間で大きな進歩を遂げています。しかし、既存の手法は未試験データに対してサポートが必要であり、特にゼロショットのシナリオでは困難です。これらのモデルは、一貫したパフォーマンスを維持するために、特定のビデオセグメンテーションデータをファインチューニングする必要があります。ゼロショットの設定やこれらのモデルが訓練されていないビデオドメインに移され、訓練分布外のオブジェクトカテゴリを含む場合、半教師ありビデオオブジェクトセグメンテーション（VOS）およびビデオインスタンスセグメンテーション（VIS）の現在の手法は、未知のデータを扱う際に性能のギャップが生じます。ビデオセグメンテーションタスクにおいて、画像セグメンテーションドメインから成功したモデルを使用することは、これらの問題に対する潜在的な解決策を提供します。Segment Anything（SAM）はそのような有望なコンセプトの一つです。SA-1Bデータセットは、1億枚以上のマスクを持つ1,100万枚以上の画像で構成され、SAMのトレーニンググラウンドとして機能しました。SAMの優れたゼロショットの汎化能力は、巨大なトレーニングセットによって可能になりました。このモデルは、ゼロショットの転送プロトコルを使用してさまざまな下流タスクで信頼性の高い動作をすることが証明されており、非常にカスタマイズ可能で、単一の前景点から高品質なマスクを作成することができます。 SAMは優れたゼロショットの画像セグメンテーション能力を示します。しかし、ビデオセグメンテーションの問題には自然に適していません。最近、SAMはビデオセグメンテーションを含めるように改良されました。例えば、TAMはSAMを最先端のメモリベースのマスクトラッカーXMemと組み合わせます。SAM-TrackはDeAOTとSAMを組み合わせる方法と同様です。これらの手法は、主にSAMのインディストリビューションデータでのパフォーマンスを回復させますが、より困難なゼロショットの条件に適用すると不十分です。SegGPTなどのSAMを必要としない他のビジュアルプロンプティングによって、多くのセグメンテーションの問題が解決されるかもしれませんが、初期のビデオフレームにマスク注釈が必要です。この問題は、特に研究者が新しい状況に一般化し、さまざまなビデオドメインで高品質なセグメンテーションを信頼性良く生成するための簡単な手法を作成しようとする中で、ゼロショットのビデオセグメンテーションにおいて大きな障害となります。ETH Zurich、HKUST、EPFLの研究者は、Segment Anything Meets Point Tracking（SAM-PT）を紹介しています。このアプローチは、スパースポイントトラッキングとSAMを使用して、ビデオをセグメンテーションする最初のアプローチであり、問題に新たな解決策を提供します。マスクの伝播やオブジェクト中心の密な特徴マッチングではなく、映画にエンコードされた詳細なローカル構造データを使用してポイントをトラッキングする、ポイント駆動の方法を提案しています。そのため、ターゲットアイテムを示すために最初のフレームでスパースポイントの注釈のみが必要であり、未知のオブジェクトに対する優れた汎化能力を提供します。この戦略は、オープンワールドのUVOベンチマークで証明された強みを持っています。この方法により、SAMの柔軟性を維持しながら、ビデオセグメンテーションの能力を効果的に拡張できます。PIPSなどの現代のポイントトラッカーの適応性を活用し、これらのツールを使用して予測されたスパースポイント軌跡でSAM-PTを促進します。彼らは、SAMを促進するための最も適したアプローチは、マスクラベルからのK-Medoidsクラスターセンターを使用してトラッキングする場所を初期化することであると結論づけました。背景とターゲットアイテムを明確に区別するために、ポジティブポイントとネガティブポイントの両方をトラッキングします。彼らは、両方のポイントを使用して出力マスクをさらに改善する異なるマスクデコーディングプロセスを提案しています。また、トラッキングの精度を時間とともに向上させるためのポイント再初期化技術も開発しました。この方法では、信頼性が低いまたは遮蔽されたポイントは破棄され、オブジェクトのセクションやセグメントが後続フレームで可視化される場合（例：オブジェクトの回転時）、それらのポイントが追加されます。特筆すべきは、彼らのテスト結果が、SAM-PTがいくつかのビデオセグメンテーションベンチマークで既存のゼロショットアプローチと同等またはそれ以上の性能を発揮することを示していることです。これは、トレーニング中にビデオセグメンテーションデータが必要なかったため、彼らの手法がどれだけ適応性があり信頼性があるかを示しています。ゼロショットの設定では、SAM-PTはビデオセグメンテーションタスクの進捗を加速することができます。彼らのウェブサイトには、複数のインタラクティブなビデオデモがあります。

JAXの始め方

JAXは、Googleが開発したPythonライブラリであり、あらゆるタイプのデバイス（CPU、GPU、TPUなど）で高性能な数値計算を行うためのものですJAXの主な応用の一つは、機械学習です

ウェブコンテンツの選択肢と制御を進化させるための原則に基づいたアプローチ

私たちは、Webパブリッシャーの選択肢とコントロールを提供するための新しい機械可読手段の開発に向けて、WebおよびAIコミュニティ全体で公開ディスカッションを開始しています

AI

RAPIDS：簡単にMLモデルを加速するためにGPUを使用する

はじめに人工知能（AI）がますます成長するにつれて、より高速かつ効率的な計算能力の需要が高まっています。機械学習（ML）モデルは計算量が多く、モデルのトレーニングには時間がかかることがあります。しかし、GPUの並列処理能力を使用することで、トレーニングプロセスを大幅に加速することができます。データサイエンティストはより速く反復し、より多くのモデルで実験し、より短い時間でより良い性能のモデルを構築することができます。使用できるライブラリはいくつかあります。今日は、GPUの知識がなくてもMLモデルの加速化にGPUを使用する簡単な解決策であるRAPIDSについて学びます。学習目標この記事では、以下のことについて学びます： RAPIDS.aiの概要 RAPIDS.aiに含まれるライブラリこれらのライブラリの使用方法インストールとシステム要件この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 RAPIDS.AI RAPIDSは、GPU上で完全にデータサイエンスパイプラインを実行するためのオープンソースのソフトウェアライブラリとAPIのスイートです。RAPIDSは、最も人気のあるPyDataライブラリと一致する使い慣れたAPIを持ちながら、優れたパフォーマンスと速度を提供します。これは、NVIDIA CUDAとApache Arrowで開発されており、その非凡なパフォーマンスの理由です。 RAPIDS.AIはどのように動作するのですか？ RAPIDSは、GPUを使用した機械学習を利用してデータサイエンスおよび分析ワークフローのスピードを向上させます。GPU最適化されたコアデータフレームを持っており、データベースと機械学習アプリケーションの構築を支援し、Pythonに似た設計となっています。RAPIDSは、データサイエンスパイプラインを完全にGPU上で実行するためのライブラリのコレクションを提供します。これは、2017年にGPU Open Analytics Initiative（GoAI）と機械学習コミュニティのパートナーによって作成され、Apache Arrowのカラムメモリプラットフォームに基づいたGPUデータフレームを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスおよび分析ワークフローをGPU上で加速するためのものです。RAPIDSには、機械学習アルゴリズムと統合されるDataframe APIも含まれています。データの移動量を減らした高速データアクセス…