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Google MusicLMを使用してテキストから音楽を生成する

Googleの最新のAI音楽モデルの大きな進歩をご紹介します

Natural language processing

ウェブ3.0とブロックチェーンの進化による洞察力の向上

イントロダクションウェブ3.0とブロックチェーンに関する洞察を提供するコミュニティThird Blockを構築した熱心な人物であるアビシェク・カテリヤ氏との対話の中で、彼の前職でのJPモルガンでのデータアナリストとしての経験、コミュニティの力、そしてこの分野で成功するためのキャリア構築の視点について共有していただく予定です。インタビューを始めましょう AV: 自己紹介とバックグラウンドについて教えてください。アビシェク氏 : 私はアビシェク・カテリヤと申します。フルスタックソフトウェアエンジニアで、JPモルガン＆チェースで3年間働いた後、カリフォルニア拠点のAIトレードファイナンススタートアップのTradeSunに参画しました。その間、非営利セクターでの経験も豊富にあります。私はRoti Bank Foundationの創設メンバーであり、ムンバイ周辺の飢えた人々に食事を提供するための食品回収モデルの構築に取り組んできました。設立から3年間で100万食に達するために、ハイデラバード、アラ、パトナ、ナグプル、プネなどの都市にも支部を展開しました。また、ムンバイの工学大学との協力プロジェクトとして、腐った食べ物の警告装置やムンバイのハンガーマップの開発も行いました。また、Coding4all.inというイニシアチブの一環として、高校生に無料で基本的なプログラミングを教える活動にも参加しました。5ヶ月間で200人のコホートに到達しました。学生たちがラップトップやコンピュータを持たずにオンラインで学ぶことを可能にし、世界中のテック業界のエキスパートたちが講師として参加しています。これら以外にも、Web3とブロックチェーン技術に興味を持ち始め、JPモルガンのデジタル通貨であるJPMコインプロジェクトに取り組みました。仕事の傍ら、旅行やトレッキングが好きで、インスタグラム（@abhikuchbhi_blog）にストーリーを投稿したり、MBAの進学記録を（@mbabhikuchbhi）に投稿しています。 AV: テクノロジーとビジネスマネジメントのMBAを追求していますが、MBAの取得を促した要因は何ですか？アビシェク氏: COVIDの間にMBAの計画を諦めましたが、MBAを取得するためにウォートンに行きたいと思っていました。しかし、すべての選択肢を比較する中で、インドは今後の時代において本当に適切な場所であり、Masters’ Unionは私がインドのスタートアップエコシステムに関与するための有望なオプションとして浮かび上がりました。私はあまり考えずにMUに応募し、ヒマラヤでトレッキングに行きました。戻ってきた時にはインタビューの呼び出しがあり、1ヶ月後には入学が決まりました。私はここに来てスタートアップエコシステムをより深く理解し、私のネットワークに価値ある人材を追加するためです。これは本当に素晴らしい旅であり、賢明な決断でした。 AV: キャリアに影響を与えた人物をいくつか挙げていただけますか？どのように影響を受けましたか？アビシェク氏: 小さい頃、私はいつも「バットマン」と答えていました。アイドルやメンターを持つことの意味を理解することはありませんでしたが、私は常にグリットと努力に感銘を受けたバットマンを尊敬していました。だから、常に前進し、もっとやることを私にはバットマンがインスピレーションを与えています。その他に、私の父でありシリアルアントレプレナーでもあるプラフルクマールさん。彼のベンチャーは成功しなかったものの、彼の忍耐力とグリットは今でも私に「失敗したから何だ」と言い続けてくれます。Masters’ Unionの創設者、プラサム・ミッタルさん。彼は若く、エネルギッシュであり、何でも持っていると言っても過言ではありません。しかし、彼が仕事に注ぐ熱意、エネルギー、努力は本当に素晴らしく、私にとっては確かにインスピレーションです。起業のインスピレーション AV:…

データサイエンスと統計学の違い

イントロダクション Indeedによるデータサイエンティストの求人数が256％増加したことで、データサイエンスは業界のキーワードとなりました。さまざまな分野でのデータサイエンスの役割の需要の増加により、多くの人々がデータサイエンスの専門学位や研修プログラムを選ぶようになりました。ビジネスや政府はデータを広範に利用して重要な選択や将来の投資や活動の計画を立てています。しかし、データサイエンスでは統計の手法も意思決定に同等に貢献しています。どちらがより有用か気になりますか？データサイエンス vs 統計を比較してみましょう！さあ、探ってみましょう！データサイエンスとは？データサイエンスは、ビジネスの重要な洞察を得るためのデータの分析です。統計、人工知能、数学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな学問分野が組み合わさっており、これらを使用して膨大な量のデータを分析します。データサイエンティストは、なぜ問題が発生したのか、何が予想されるのか、そして何がさらに達成できるのかといった問題に対する解決策を見つけるために自身の知識を活用します。今日では、多くの産業がデータサイエンスを利用して消費者の傾向やトレンドを予測し、新しい見通しを見つけ出しています。これにより、ビジネスは製品開発や販売に関するよく根拠のある意思決定を行うことができます。データサイエンスはプロセス改善や詐欺検出のための学問分野として機能します。政府もデータサイエンスを利用して公共サービスの効率を向上させています。統計とは？統計学はデータの収集と分析によってパターンやトレンドを発見し、バイアスを排除し、意思決定を支援するための数学の応用科学です。統計学はビジネスインテリジェンスの一環であり、商業データの収集と分析、トレンドの提示を含みます。企業は統計的評価を利用してさまざまな方法で利益を得ることができます。最もパフォーマンスの良い製品ラインを特定したり、売り上げが低い営業担当者を特定したり、収益成長が異なる地域にどのように変動するかを理解したりするために統計的評価を使用することがあります。予測モデリングは統計分析手法の利用によって恩恵を受けることができます。統計分析ツールは、さまざまな外部イベントが影響を与える可能性がある単純なトレンド予測ではなく、より重要な詳細を表示するために企業がより深く見ることができます。データサイエンス vs 統計データサイエンスと統計の主な違いは次の通りです：データサイエンス統計科学的な計算手法に基づいています。統計と応用数学を使用してビッグデータから新しい情報を導き出します。統計学はデータの研究です。統計的関数やアルゴリズムを適用してデータから値を決定します。データ関連の問題を解決するために適用されます。統計はデータに基づいて実世界の問題を設計し、構築します。生データや構造化されたデータから洞察を抽出します。…

ミッドジャーニープロンプトのTシャツデザイン

Tシャツビジネス帝国を築きたい場合は、Midjourneyは美しいTシャツデザインを作成するための素晴らしいツールです

マイクロソフトの研究者がKOSMOS-2を紹介：視覚世界に根付くことができるマルチモーダルな大規模言語モデル

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）は、言語、ビジョン、ビジョン言語のタスクを含むさまざまな活動で一般的なインターフェースとしての成功を示しています。ゼロショットおよびフューショットの条件下では、MLLMsはテキスト、画像、音声などの一般的なモダリティを知覚し、自由な形式のテキストを使用して回答を生成することができます。本研究では、マルチモーダルな大規模言語モデルに自己を基礎付ける能力を付与します。ビジョン言語の活動では、基礎付け能力はより実用的かつ効果的な人間-AIインターフェースを提供することができます。モデルは、地理座標と一緒にその画像領域を解釈することができ、ユーザーが長いテキストの説明を入力する代わりに、アイテムや領域を画像上で直接指すことができます。図1：KOSMOS-2を使用して生成された選択されたサンプルが表示されます。ビジュアル基礎付け、基礎付け質問応答、バウンディングボックスを使用したマルチモーダル参照、基礎付け画像キャプション、ビジュアル基礎付けなどがあります。モデルの基礎付け機能は、視覚的な応答（つまり、バウンディングボックス）の提供も可能にし、参照表現の理解などの他のビジョン言語のタスクを支援することができます。テキストベースの応答と比較して、視覚的な応答はより正確で、共参照の曖昧さを解消します。結果として得られる自由形式のテキスト応答の基礎付け能力は、名詞句や参照表現などを画像領域に関連付けて、より正確で情報量のある応答を生成します。Microsoft Researchの研究者は、基礎付け機能を備えたKOSMOS-1をベースにしたマルチモーダルな大規模言語モデルKOSMOS-2を紹介しています。次単語予測タスクを使用して、Transformerに基づく因果的言語モデルKOSMOS-2をトレーニングします。彼らは、基礎付けの潜在能力を十分に活用するために、基礎付けられた画像テキストのペアデータセットをウェブスケールで構築し、KOSMOS-1のマルチモーダルコーパスに統合します。LAION-2BおよびCOYO-700Mからの画像テキストの一部のペアリングが、基礎付けられた画像テキストのペアの基盤となります。彼らは、キャプションから名詞句や参照表現などのテキストスパンを抽出し、それらのオブジェクトや領域のバウンディングボックスなどの空間的な位置に接続するためのパイプラインを提供します。バウンディングボックスの地理座標を位置トークンの文字列に変換し、それらを対応するテキストスパンの後に追加します。データ形式は、画像の要素をキャプションにリンクする「ハイパーリンク」として機能します。実験の結果、KOSMOS-2は、基盤タスク（フレーズの基盤と参照表現の理解）および参照タスク（参照表現の生成）だけでなく、KOSMOS-1で評価された言語およびビジョン言語のタスクでも競争力を持っています。図1は、基礎付け機能を含めることで、KOSMOS-2を基盤とする画像キャプションとビジュアル質問応答をはじめとする追加のダウンストリームタスクに利用する方法を示しています。GitHubでオンラインデモが利用可能です。

データサイエンスの愛好家が好むステークホルダー分析

要約テクニカルスキルだけでは十分ではありません自分の仕事に関心を持ち、利益を得る人々との関わり方も知る必要がありますこの記事は、その関与プロセスを考えるためのヒントを提供します

データサイエンスの成功への道は、学習能力にかかっていますしかし、何を学ぶべきでしょうか？

過去10年間で、データサイエンスの多くの大きな進展がありましたが、これらの成果にもかかわらず、多くのプロジェクトは実現されることはありません私たちデータサイエンティストとしては、強力な成果を示すだけでなく、プロジェクトを実現させるためにも努力しなければなりません

次元の呪いの真の範囲を可視化する

非常に多くの特徴を持つ観測の振る舞いを視覚化するために、モンテカルロ法を使用する

コンピュータビジョンシステムは、画像認識と生成を結びつけたものです

MAGEは、通常は別々に訓練される画像生成と認識の2つの主要なタスクを1つのシステムに統合します

誰が雨を止めるのか？科学者が気候協力を呼びかける

トップの科学者3人が、コンピューティング史上最も野心的な取り組みの一環として、地球のデジタルツインの構築を支援しています。ピーター・バウアー、ビョルン・スティーブンス、フランシスコ「パコ」ドブラス・レジェスは、地球のデジタルツインが1キロメートルの解像度まで対応する必要があると考えており、気候変動のリスクとそれに適応する方法を探るために、利用者の数が増えるにつれて要件が増すと述べています。彼らは、この取り組みには高速なコンピューティング、AI、そして多くの協力が必要であると言います。彼らのヒューズリアンな取り組みは、すでにNVIDIAの技術を使用しており、この共通の目的に対するNVIDIAの貢献であるEarth-2をインスピレーションとしています。 2021年末にEarth-2の取り組みを発表した際、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンスン・ホアンは、「私たちは自社の規模と計算科学の専門知識をNVIDIAの直接の支援として捧げ、世界の気候科学コミュニティと共に行動します」と述べています。前例のないスケールで協力ホアンのコミットメントは、地球のデジタルツインを作成するためのパンヨーロッパプロジェクトであるDestination Earth（DestinE）などの取り組みを支援することを示しています。「それに対応するには単一のコンピューターでは十分ではないため、分散型の国際的な取り組みが必要です」とバウアーは述べています。バウアーは、ヨーロッパのトップ気象予報センターで20年以上の経験を持ち、2030年までに地球規模のモデルを利用可能にすることを目指すプロジェクトを率いています。彼は昨年、ネイチャー誌で共著者となり、「前例のないスケールでの協力が必要である」と述べています。バウアーは、新しい地球情報システムにおける広範な国際協力を呼びかけています。バウアーは3月のGTCでの講演で、NVIDIAを含む多くの国と民間企業からのリソースを動員する「連邦」を想像しています。ピーター・バウアーこうしたリソースによって、新しい数値モデルや機械学習モデルの開発、そして数十年にわたる予測を行うための大規模な推論ジョブの実行など、膨大な作業が可能になります。 DestinEは2008年の気候会議にそのルーツを持ち、欧州中期天気予報センター（英国レディング）で数々のプログラムを主導したバウアーを含む多くの人々の取り組みの成果です。同センターは世界で最も高度な気象予報モデルの開発に取り組んでいます。 1ペタバイトのデータを処理する計算要件が膨大であるため、この協力は広範です。フランシスコ・ドブラス・レジェス「私たちは、非常に迅速に提供する必要がある1ペタバイトのデータを生成することを話しています」とドブラス・レジェスは述べています。彼は、バルセロナスーパーコンピューティングセンターの地球科学部門のディレクターであり、気候変動に関する最も確定的な報告書を作成する気候変動政府間パネル（IPCC）の主要著者でもあり、DestinEプログラムへの貢献者でもあります。デジタルツインの取り組みは、従来の気象・気候予測のアプローチを「逆さまにし、利用者がプロセスの主導権を握ることができるようにする」と彼はGTC（NVIDIAの開発者会議）での講演で述べました。目標は、「気候適応により役立つ気候情報の生産をユーザーに提供すること」です。彼の講演では、気候システムの混沌さを詳細に捉えるために必要な新しいモデル、ワークフロー、システムについて説明されました。ビジョンを明確にするデジタルツインのビジョンは、ハンブルクのマックスプランク気象研究所のディレクターであるスティーブンスによるSC20スーパーコンピューティング会議の基調講演で明確化されました。スティーブンスは、気候応用のための世界トップの気象モデルと、現在の最高水準よりも桁違いに細かい1キロメートルレベルのシミュレーションを可能にする取り組みを率いています。「私たちは、私たちの行動と政策の結果を検証するための地球情報システムのための新しいタイプの計算能力が必要です。これにより、より持続可能な未来を構築することができます」と彼は述べています。スティーブンスはSC20での画期的な講演で、地球のデジタルツインのビジョンを明確化しました。…

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