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データ管理とは何か、そしてなぜ重要なのか？

イントロダクションデータは、ある意味でビジネス界においてすべてです。少なくとも、データ分析、予測、そして適切に計画を立てることなしに世界を想像するのは難しいです！Cレベルのエグゼクティブの95%がビジネス戦略にデータが必要不可欠だと考えています。結局のところ、より深い知識が必要で、より大きな可能性を引き出し、意思決定を改善するためには、どの組織も知っておく必要があります。しかし、すべてを手に入れるには、この中でデータ管理の欠かせない役割を理解する必要があります。データ管理とは何か？それについてすべて知るために読み続けてください！組織におけるデータ管理とは何ですか？データ管理とは、組織のデータ分析業務に必要なデータの収集、整理、変換、および保存です。このプロセスは、様々な目的、例えば洞察を得たり、マーケティングキャンペーンを計画するためのクリーンできちんと管理されたデータのみを保証します。データが見つけやすく、視覚化や微調整ができる場合、組織は具体的な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。主要なコンポーネントと目標効果的なデータの取り扱いと制御は、データ管理のいくつかのコンポーネントと目標の結果です。各要因が特定の計画や次の行動を促進するようになっています。だから、あなたがそれが何であるかを知っているなら、次に、実践を導入するさまざまな側面と目標があります：データ品質データの品質と正確性を保証することは、主要な目的の1つです。これには、データを検証しクレンジングするためのプロセスとコントロールを実装し、エラーを特定して修正し、一貫性のないレコードを排除することが含まれます。高いデータ品質基準は、正確な情報の信頼性を強化し、意思決定、報告、および分析を支援します。データセキュリティデータ管理の目的について答えることができないのは、セキュリティについて言及しないことです。認可されていないアクセス、侵害、および損失からのデータ保護は、データ管理の重要な目的です。これには、暗号化、ユーザー認証、アクセス制御、およびデータバックアップ戦略などのセキュリティ対策が含まれます。データを保護することで、組織は顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠し、潜在的なリスクに対処できます。データガバナンスデータガバナンスとは、組織内のデータ資産の総合的な管理と制御を意味します。データを管理するための役割、責任、およびプロセスを定義するためのポリシー、手順、およびフレームワークを確立することを目的としています。データガバナンスを実践している組織は、そうでない組織よりも42％自信があります。これには、データの所有権を定義し、データ基準を確立し、規制に準拠することが含まれます。データアクセシビリティデータ管理では、認可されたユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。組織は、効率的なデータストレージと取得のメカニズムを確立し、データアーカイブとバックアップ戦略を実装し、データインフラストラクチャとシステムを最適化して、利用可能性とアクセシビリティを簡単にします。これにより、運用効率が向上し、意思決定が改善されます。データ管理ライフサイクルデータ管理ライフサイクルとは、異なる段階でデータを管理することです。データの最大の可能性を引き出すためのさまざまなプラクティスをカバーしています。ここでは、ライフサイクルの概要を示します：データ収集：基礎的な段階で、内部システム、外部パートナー、または公開リポジトリなどからデータを収集します。データの正確性と完全性を確保するために、データ品質チェックと検証プロセスを実行することがあります。データストレージ：データが収集されたので、それを保存して整理する時が来ました。この段階では、適切なデータストレージツールと技術、データベース設計、データモデリング、およびインデックス戦略を決定することが含まれます。この段階では、アクセス制御や暗号化などのデータセキュリティ対策も実装されます。データ変換：データは、適切な分析のために包括的な形式に統合および変換する必要があることが多いです。このDMLCの段階には、データクレンジング、データ統合、データ変換、およびデータエンリッチメントのプロセスが含まれます。データアーカイブ：データが主目的を果たした後、将来の使用またはコンプライアンス要件のためにアーカイブまたは保持するのが最善です。このプロセスには、データ保持ポリシーを確立し、ストレージ中のデータのセキュリティを確保し、長期的なデータ保存のためのさまざまな戦略を実装することが含まれます。データ廃棄：データがもはや必要ではありませんか？目的に到達しましたか？はいなら、廃棄する時間です。最後の段階で、組織は関係のないデータを廃棄します。これは主にプライバシーを保護し、データ保護規制に準拠するためのものです。主要なコンセプトデータ管理では、データの整理、処理、利用を効果的にするために必要なさまざまな重要なコンセプトが結集しています。以下に、4つの基本的なコンセプトを示します：データ・ガバナンス…

Mojo | 新しいプログラミング言語

はじめにプログラミング言語の世界は常に進化し続けていますが、新たな競合者が現れ、機械学習と人工知能のソフトウェア開発を簡素化し、開発者の生産性を向上させるようになりました。Mojoは、Pythonをルーツに持ち、研究から本番環境へのスムーズな移行を妨げるパフォーマンスとデプロイメントの課題に対処するために戦略的に設計された革新的なプログラミング言語として登場しました。Pythonの制限を改善することにより、Mojoはこれらの2つの重要な領域のギャップを成功裏に埋め合わせます。まだ開発の初期段階ですが、将来的にはPythonのスーパーセットになるように設計されています。このブログ投稿では、Mojoの主要な側面と、コードの書き方を革新する方法を探求します。 Modularは、AIおよびMLアプリケーションのPythonのパフォーマンス問題を解決するためにMojoを作成しました。Pythonは強力で多目的な言語ですが、CおよびC++などの他の言語に比べて1000倍遅くなってしまいます。Modularは、Pythonの使いやすさとCおよびC++のスピードを組み合わせる言語を作成したいと考えており、MojoはPythonに比べて35000倍高速であると主張しています。出典：https://www.modular.com/mojo ¶ この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Mojoの特徴次のような注目すべき機能があり、その機能を強化しています。プログレッシブ型：Mojoは、型を活用してパフォーマンスとエラーチェックを強化することができます。型注釈を利用することで、開発者はコードを最適化し、コンパイル中に潜在的なエラーをキャッチすることができます。ゼロコスト抽象化：Mojoは、値を構造体にインライン割り当てすることによって、ストレージを効率的に制御することができます。このアプローチにより、オーバーヘッドを最小限に抑え、最適なパフォーマンスを実現できます。所有権と借用チェッカー：Mojoは、所有権と借用チェッカーを実装することでメモリの安全性を提供します。この機能により、ダングリングポインターやデータ競合などの一般的な問題を防止し、より堅牢で安全なプログラミング体験を提供します。ポータブルパラメトリックアルゴリズム：Mojoは、コンパイル時メタプログラミングを活用することで、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを書くことができます。このアプローチにより、ボイラープレートコードを減らし、柔軟でポータブルなソリューションを作成することができます。言語統合自動チューニング：Mojoは、組み込みの自動チューニング機能を提供することで、パラメータの最適化プロセスを簡素化します。ターゲットハードウェア上でのパフォーマンスを最大化するための最適なパラメータ値を自動的に検索し、手動での微調整を必要としません。さらに、Mojoは以下の機能を備えています。 MLIRのフルパワー：Mojoは、MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）の全機能を活用しています。MLIRは、プログラムの効率的な最適化や変換を実現し、パフォーマンスを向上させ、他のMLフレームワークとのシームレスな統合を可能にします。並列異種ランタイム：Mojoは、異なるハードウェアアーキテクチャ上での並列実行をサポートしています。この機能により、利用可能なリソースを効率的に活用し、マルチデバイスや分散コンピューティングシナリオでのパフォーマンスを向上させることができます。高速コンパイルタイム：Mojoは、高速なコンパイルを優先し、開発者が素早く反復し、コード変更と実行の間の時間を短縮することができます。この機能により、スムーズな開発体験と迅速なフィードバックループが実現されます。全体的に、Mojoは、パフォーマンス、安全性、ポータビリティ、および開発者の生産性に優れたプログラミング言語を提供するためにこれらの機能を組み合わせています。パフォーマンスパフォーマンスに関しては、Mojoは、複数のコア、ベクトルユニット、専用アクセラレータユニットを含むハードウェアの潜在能力を最大限に活用することで、Pythonの能力を大幅に向上させています。これは、最新のコンパイラと異種ランタイムシステムを統合することによって実現されています。Mojoを使用することで、開発者は、現代のハードウェアアーキテクチャで利用可能な膨大な処理能力を引き出すことができます。…

人工知能によって設計された薬剤が、人間の試験のために準備ができました

中国の複合企業フォン・グループとプライベートエクイティ企業ウォルバーグ・ピンカスに支援されたバイオテック企業Insilico Medicineは、人工知能（AI）だけで発見および設計された薬剤の中でも初めての中間段階の人間試験の1つを開始しました。Insilicoは、生成AIを使用して新しい薬剤のターゲットを選択し、特定の疾患に対処することができる分子を設計します。これは医療産業にとって重要なマイルストーンです。これらの臨床試験と医療産業への影響について知っておく必要があるすべてがここにあります。また読む：画期的ニュース：FDAがイーロン・マスクのニューラリンクに人間試験の承認を与える初めてのAI設計薬剤が第2相臨床試験に入る Insilicoは、INS018_055という薬剤の中間段階の人間試験を開始し、重要な成果を上げました。これにより、完全に人工知能によって発見および設計された最初の薬剤が第2相臨床試験に入ることになります。この驚異的なマイルストーンは、薬剤開発における重要なステップを表し、製薬業界の新しい可能性を開くものです。 InsilicoとAI産業全体にとって重要な瞬間この画期的な薬剤の背後にあるバイオテック企業であるInsilicoは、今や真実の瞬間に直面しています。同社CEOのアレックス・ジャボロンコフ博士によると、この試験はInsilicoのテストであり、AIが製薬業界全体の可能性を批判的に検証するものです。ジャボロンコフ博士は、Insilicoが大手製薬会社の生産性を2倍にできると大胆に主張し、薬剤発見におけるAIの変革的な力を示しています。また読む：2023年の医療における機械学習とAI AIを活用したバイオテック企業の出現 Insilicoは、AIツールを応用して薬剤開発を革新しようとして数十億ドルを調達した新しいバイオテック企業の一つです。Morgan Stanleyによると、製薬部門におけるAIの市場機会は約500億ドルと推定されており、これらの企業はその市場機会を活用しています。Insilicoの薬剤試験は、医学の未来を形作る人工知能の潜在能力を証明しています。また読む：ギャップを埋める：薬剤発見とAI InsilicoのAIプラットフォーム：コスト削減と時間短縮ジャボロンコフ博士は、彼らのプラットフォームが薬剤発見にかかる時間を半分にし、市場に投入する平均費用を大幅に削減できると断言しています。Deloitteによると、治療法1つあたりの平均費用は23億ドルと推定されています。Insilicoの先進的なプラットフォームは、生成AIを利用して、体内の新しい薬剤のターゲットを迅速に特定し、特定の疾患に効果的に対処できる分子を設計します。膨大な量のデータを処理できるこの能力により、薬剤発見プロセスが迅速化され、前臨床の発見に何年もの時間を節約できる可能性があります。臨床開発中に節約できる時間は限られていますが、AIによる改善された化学およびターゲット選択は、薬剤の成功の可能性を大幅に向上させます。主要製薬会社との戦略的パートナーシップ InsilicoのAIによる薬剤開発に対する取り組みは注目されています。Sanofi、Fosun、Johnson & Johnsonなどの大手製薬会社は、InsilicoのAIプラットフォームの潜在力を認め、戦略的パートナーシップを締結しました。これらの協力関係により、これらの業界リーダーの薬剤発見パイプラインにInsilicoの先進的な技術を統合することができ、製薬研究開発の革新的な可能性がさらに確認されました。 AIの力を解き放つ：迅速な薬剤ターゲットの特定薬剤発見における人工知能の真の強みは、体内の疾患関連タンパク質を迅速に特定し、効果的な薬剤に変換できる分子を特定することができる能力にあります。膨大な量のデータを処理できるAIプラットフォームは、薬剤ターゲットの特定において貴重なサポートを提供し、研究者がより効率的に革新的なソリューションを開発するのを支援します。また読む：ライフブループリントの解読：AIのジーンフォーマー薬剤開発におけるAIの台頭：有望なイノベーション Insilicoは、AIおよび機械学習ツールの支援を受けて進展した薬剤を発表した、Exscientia、Verge Genomics、Recursion…

プリンストン大学の研究者が、自然界の写実的な3Dシーンの手続き生成器であるInfinigenを紹介しました

プリンストン大学の研究チームは、「プロシージャルジェネレーションを使用した無限の写実的な世界」という最近の論文で、画期的なプロシージャルジェネレーターであるInfinigenを紹介しました。この研究は、多様性が限られ、現実世界のオブジェクトの複雑さを捉えることができない既存の合成データセットの制限に対処しています。 Infinigenは完全にプロシージャルなシステムであり、形状、テクスチャ、材料、およびシーンの構成を0から生成することができます。Infinigenの主要な特徴は、粗いおよび細かいジオメトリとテクスチャの詳細をプロシージャルに生成することによって高い写実性を生み出す能力にあります。Infinigenは分離されているため、生成されるすべてのジオメトリ情報は現実世界の参照に基づいており、合成されたシーンの真正性を高めています。 Infinigenのアーキテクチャは、プロシージャルジェネレーションの能力で知られている広く使用されているグラフィックスシステムであるBlenderに基づいて構築されています。研究チームは、自然物体やシーンのカバレッジを拡大するためのプロシージャルルールのライブラリを設計および実装しました。これらのルールはBlenderで利用可能な便利なプリミティブを活用しています。さらに、チームは、BlenderノードグラフをPythonコードに変換する自動変換ツールを含む、プロシージャルルールの作成を簡素化するユーティリティを開発しました。さらに、オブジェクトの深度、遮蔽境界、バウンディングボックス、光学フロー、表面法線、オブジェクトカテゴリ、およびインスタンスセグメンテーションなどの情報を提供するグラウンドトゥルーラベルで合成画像をレンダリングするユーティリティも開発されました。 Infinigenによって生成された合成データの品質を評価するために、チームは広範な実験を実施し、既存の合成データセットおよびジェネレーターと比較しました。これらの実験の結果、Infinigenは外部ソースに頼らずに写実的でオリジナルなアセットやシーンを生成する驚異的な能力を持っていることが示され、現実世界の複雑さをより正確に反映する多様で広範なトレーニングデータセットを生成する可能性を示しています。 Infinigenは、研究者がより広いコミュニティとの協力によって育成することを意図しているオープンソースプロジェクトです。彼らは、すべての現実世界の要素を包括するようにカバレッジを拡大し、その継続的な開発と成長を確保することにコミットしています。Infinigenを無料で提供することで、研究チームは協力を促進し、プロシージャルジェネレーションのさらなる進歩をインスパイアすることを望んでいます。全体的に、Infinigenの導入は、コンピュータビジョンタスクのための合成データを生成するための重大な進歩を示しています。そのプロシージャルアプローチと写実的なシーンを生成する能力は、既存の合成データセットと現実世界のオブジェクトの複雑さのギャップを埋めることを約束し、さまざまなコンピュータビジョンアプリケーションでモデルをトレーニングするための貴重なツールとなります。

なぜ仮説検定はハムレットからヒントを得るべきか

もし科学者またはデータ専門家である場合、あなたの仮説検定手順には、通常のコースワークから悲劇的に（あるいは悲喜劇的に？）省略される重要なステップが欠けている可能性があります...

Ludwig – より「フレンドリーな」ディープラーニングフレームワーク

産業用途の深層学習については、私は避ける傾向があります興味がないわけではなく、むしろ人気のある深層学習フレームワークが扱いづらいと感じています私はPyTorchとTensorFlowを高く評価しています

精度を超えて：長期的なユーザー維持のための偶然性と新規性の推奨事項の受け入れ

あなたはカフェに座って、お気に入りのコーヒーバリエーション（もちろんカプチーノ）を味わいながら、友達との会話に没頭しています会話が流れる中で、話題は次のように変わります...

トップ投稿6月19日〜25日：無料でGPT-4にアクセスする3つの方法

無料でGPT-4にアクセスする3つの方法 • データ分析を自動化するChatGPTプラグインの注目すべき点 • 無料でClaude AIにアクセスする3つの方法 • データサイエンティストのための探索的データ分析の必須ガイド • ベクトルデータベースとは何か、そしてLLMにとってなぜ重要なのか？

NEWS

ゼロから学ぶアテンションモデル

はじめにアテンションモデル、またはアテンションメカニズムとも呼ばれるものは、ニューラルネットワークの入力処理技術に使用されるものです。これにより、ネットワークは複雑な入力の異なる側面に集中し、全データセットを分類するまでに個別に処理できます。目標は、複雑なタスクを順次処理される注目の小さな範囲に分解することです。このアプローチは、人間の心が新しい問題をより簡単なタスクに分解し、ステップバイステップで解決する方法に類似しています。アテンションモデルは、特定のタスクにより適応し、パフォーマンスを最適化し、関連情報に注意を払う能力を向上することができます。 NLPにおけるアテンションメカニズムは、過去10年間でディープラーニングにおける最も価値のある発展の1つです。TransformerアーキテクチャやGoogleのBERTなどの自然言語処理（NLP）は、最近の進歩をもたらしています。学習目標ディープラーニングにおけるアテンションメカニズムの必要性、機能、モデルのパフォーマンスを向上させる方法を理解する。アテンションメカニズムの種類や使用例を知る。あなたのアプリケーションとアテンションメカニズムの使用のメリットとデメリットを探究する。アテンションの実装例に従ってハンズオンでの経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。アテンションフレームワークを使用するタイミングアテンションフレームワークは、元々エンコーダー・デコーダー型のニューラル機械翻訳システムやコンピュータビジョンでのパフォーマンス向上に使用されました。従来の機械翻訳システムは、大規模なデータセットと複雑な機能を処理して翻訳を行っていましたが、アテンションメカニズムはこのプロセスを簡素化しました。アテンションメカニズムは、単語ごとに翻訳する代わりに、固定長のベクトルを割り当てて入力の全体的な意味と感情を捉え、より正確な翻訳を実現します。アテンションフレームワークは、エンコーダー・デコーダー型の翻訳モデルの制限に対処するのに特に役立ちます。入力のフレーズや文の正確なアラインメントと翻訳を可能にします。アテンションメカニズムは、入力シーケンス全体を単一の固定コンテンツベクトルにエンコードするのではなく、各出力に対してコンテキストベクトルを生成することで、より効率的な翻訳が可能になります。アテンションメカニズムは翻訳の精度を向上させますが、常に言語的な完璧さを実現するわけではありません。しかし、オリジナルの入力の意図と一般的な感情を効果的に捉えることができます。要約すると、アテンションフレームワークは、従来の機械翻訳モデルの制限を克服し、より正確でコンテキストに対応した翻訳を実現するための貴重なツールです。アテンションモデルはどのように動作するのか？広い意味では、アテンションモデルは、クエリと一連のキー・バリューペアをマップする関数を使用して出力を生成します。これらの要素、クエリ、キー、値、および最終出力はすべてベクトルとして表されます。出力は、クエリと対応するキーの類似性を評価する互換性関数によって決定される重み付き平均値を取ることによって計算されます。実践的な意味では、アテンションモデルは、人間が使用する視覚的アテンションメカニズムに近いものをニューラルネットワークで近似することを可能にします。人間が新しいシーンを処理する方法に似て、モデルは画像の特定の点に集中し、高解像度の理解を提供し、周囲の領域を低解像度で認識します。ネットワークがシーンをより良く理解するにつれて、焦点を調整します。 NumPyとSciPyを使用した一般的なアテンションメカニズムの実装このセクションでは、PythonライブラリNumPyとSciPyを利用した一般的なアテンションメカニズムの実装を調べます。まず、4つの単語のシーケンスのための単語埋め込みを定義します。単純化のために、単語埋め込みを手動で定義しますが、実際にはエンコーダーによって生成されます。 import numpy as np…

人間の脳血管のアトラスは、アルツハイマー病における変化を強調します

科学者たちは、6つの領域にわたるアルツハイマー病関連の変化を強調するために、人間の脳血管の分子アトラスを作成しました

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