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VRスーツはあなたがメタバース内で「感じる」ことができるようになるかもしれません

スイスのETHチューリッヒのエンジニアたちは、完全な全身触覚スーツを構築し、没入型仮想現実体験を増幅するために使用されています

ロボットは、果物の収穫を練習するために偽のラズベリーを使用します

科学者たちは、脆弱な果実の取り扱い方を学ぶために、人工的な茎を持ったシリコンのラズベリー模型でラズベリー摘みを練習するロボットを開発しました

研究者たちは、新しい量子光源を開発しました

その装置は単一光子のストリームを放出し、光量子コンピュータの基盤となる可能性があります

機械革命の始まりですか？

人工知能、機械学習、自動化によって推進される機械革命は、人類史上重要な転換点を迎えています詳しくはこちら！

Tech

警察改革のためのデータ合成のイノベーションを入力し、現金を獲得してください

7月31日までに国立司法研究所の「コミュニティの認識を測定する革新」チャレンジに参加し、合計175,000ドルの賞品を獲得しましょう

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はじめに「データサイエンス」と「機械学習」は、25世紀において注目すべき技術的なトピックです。初心者のコンピュータサイエンスの学生からNetflixやAmazonなどの大手企業まで、様々なエンティティによって利用されています。ビッグデータの急増により、ペタバイトやエクサバイト単位で測定される膨大な量のデータを扱う新しい時代が訪れました。過去には、データのストレージには重大な課題がありましたが、現在ではHadoopなどのフレームワークによってこれらの問題が解決され、データ処理に重点が移りました。この文脈において、データサイエンスと機械学習は重要な役割を果たしています。しかし、これら2つの用語の違いは何でしょうか？この記事では、データサイエンスと機械学習の比較を掘り下げ、その違いを探ります。データサイエンスとは？ビジネスや組織がリポジトリに保持する膨大な量のデータの複雑な分析を行うことです。データのソース、データの主題の分析、そしてデータが将来的にビジネスの成長にどのように役立つかについて、この研究ではすべてカバーされます。常に2つのタイプの組織データがあります。構造化データと非構造化データです。このデータを分析することで、市場やビジネストレンドについて重要なことを学び、データセット内のパターンを特定することにより、企業は効率を向上させ、競合他社と差別化することができます。機械学習とは？機械学習という研究分野のおかげで、コンピュータは明示的にプログラムされることなく学習することができるようになりました。機械学習はアルゴリズムを使用してデータを処理し、予測を行うためにトレーニングされます。指示、データ、または観察値が機械学習の入力となります。機械学習の利用は、Facebook、Googleなどの企業で広く行われています。データサイエンス vs 機械学習側面データサイエンス機械学習定義構造化および非構造化データから知識と洞察を抽出するために、科学的な方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用する多様な分野。明示的にプログラムされることなく、コンピュータシステムが学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムと統計モデルを開発する人工知能（AI）のサブフィールド。スコープデータ収集、クリーニング、分析、可視化、解釈など、データライフサイクルのさまざまな段階を包括する広い範囲。データから学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を絞った狭い範囲。目標複雑な問題を解決し、データに基づいて意思決定を行うために、データから洞察、パターン、そして知識を抽出すること。機械がデータから学び、特定のタスクにおいて自動的にパフォーマンスを向上させるためのモデルとアルゴリズムを開発すること。技術統計、データマイニング、データ可視化、機械学習、深層学習など、様々な技術やツールを組み合わせています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの機械学習アルゴリズムの適用に主眼を置いています。…

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

レコメンデーションシステムにおけるディープラーニング：入門

レコメンダーシステムは、現在最も急速に進化している産業用機械学習アプリケーションの一つですビジネス的な観点から見れば、これは驚くべきことではありませんより良いレコメンデーションはより多くのユーザーをもたらしますそれは...

人工知能は人間を置き換えるのか？

はじめに皆さんはご存知のとおり、AIは飛躍的な進歩を遂げ、科学者や一般の人々の想像をとらえています。ニュースやソーシャルメディアには、驚くべきAI技術の進歩が溢れています。自動運転車が道を走り、声によるアシスタントが私たちの呼びかけに応え、洗練されたアルゴリズムが私たちの生活を革新しています。それは信じられないほどのことです！これらは以前は夢に過ぎなかったことで、私たちが予想していたよりも早く現実に追いついたものです。今、この驚くべき進歩の中で、考えさせられる疑問が浮かび上がります。AIが人間の役割を置き換える世界の瀬戸際にいるのでしょうか？人工知能は人類最後の発明になるのでしょうか？ Jermey Howard 心配しないでください、まだ結論を急ぐ必要はありません。私たちはこの魅力的なトピックの深みを探求し、将来が何をもたらすかを明らかにするためにここにいます。出典：Pixabay 歴史を通じて、私たちは働き方を変える技術的な驚異を目撃してきました。確かに、過去には機械や自動化が特定のタスクを置き換えましたが、それらは新しい産業や職種が芽生える道を開いたことでもあります。それは、私たちが以前に想像できなかったエキサイティングな仕事の機会を創出する革新と適応のサイクルです。だから、私たちは心を開いて、未来に新しい可能性に向けて飛躍しましょう。しかし、この興味深い話題に飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱心なすべての人々に、高い期待を寄せられているDataHack Summit 2023に参加するようお誘いします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の見識、そして抜群のネットワーキングの機会に満ちた、爆発的なイベントです。このようなトピックが興味を引く場合、DataHack Summit 2023の情報をここでチェックしてください。古代から現代まで昔は、人々はすべて自分でやらなければなりませんでした。食料を狩ったり、住居を建てたりすることは、すべて自分たちの身体労働と技能に頼っていました。しかし、産業革命やモーター革命が起こり、ゲームは完全に変わりました。自動化が現実のものになるにつれ、人間が行っていた繰り返しの、肉体的に要求の厳しいタスクを、機械が担うようになりました。そして、それらの機械は私たちがこれまで以上に素早く、効率的にタスクを実行することができました。その結果、生産性が大幅に向上し、新しい機会の世界が開けました。機械がこれらのタスクを担うようになると、人間は違った役割を担うようになりました。彼らはこれらの素晴らしい機械のオペレーターやメンテナンス担当者になりました。それはWin-Winの状況でした。自動化は、物事をより効率的にするだけでなく、人々に新しい仕事を創出しました。それは経済に注射されたアドレナリンのようで、成長と革新を促進しました。芸術と革新の融合 AIは非常に驚くべきものです。数値を処理し、データを処理し、ビジネスタスクを自動化することができます。しかし、創造性や革新の世界になると、そこが人間が常に優位に立っているところです。芸術の美しさ、文学の感情、科学の画期的なアイデアを考えてみてください。それらは私たち人間だけが考え出せる特別なものとして見られています。しかし、AIはこれらの分野で私たちの創造力に本当に対抗できるのでしょうか？出典：Freepik また読む：ニュース記事 – グラミー賞がAIを禁止：人間のクリエイターが中心に AIは確かに驚くべきスキルを発揮しています。芸術的なスタイルを再現したり、音楽を作曲したり、詩を書いたり、絵画を作ったりすることができます。まるで私たちのそばにAIアーティストやミュージシャンがいるかのようです。しかし、ここでの問題は、これらのAIによる創造物がどれだけ素晴らしいものであっても、真の人間的なタッチが欠けていることです。感情の深さや、私たち人間が作品に注ぎ込む実生活の経験などが欠けているのです。それが私たちの創造物を深遠で意義深いものにしているのです。…

Video-ControlNetを紹介します：コントロール可能なビデオ生成の未来を形作る革新的なテキストからビデオへの拡散モデル

近年、テキストベースのビジュアルコンテンツ生成が急速に発展しています。大規模なイメージテキストペアでトレーニングされた現在のテキストから画像へ（T2I）の拡散モデルは、ユーザーが提供したテキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成する驚異的な能力を発揮しています。画像生成の成功は、ビデオ生成にも拡張されています。いくつかの方法は、T2Iモデルをワンショットまたはゼロショットの方法でビデオを生成するために利用していますが、これらのモデルから生成されたビデオはまだ一貫性がないか、バラエティに欠けています。ビデオデータをスケーリングアップすることで、テキストからビデオ（T2V）の拡散モデルを使用すると、生成されたコンテンツに制御がかかる一貫したビデオを作成できます。ただし、これらのモデルは、生成されたコンテンツの制御ができないビデオを生成します。最近の研究では、深度マップを制御できるT2V拡散モデルが提案されています。ただし、一貫性と高品質を実現するには大規模なデータセットが必要で、リソースに優しくありません。また、T2V拡散モデルは、一貫性、任意の長さ、多様性を持つビデオを生成することはまだ難しいとされています。これらの問題に対処するために、制御可能なT2VモデルであるVideo-ControlNetが導入されました。Video-ControlNetには、以下の利点があります。モーションプライオリティと制御マップを使用することで一貫性が向上し、最初のフレームの条件付け戦略を採用することで任意の長さのビデオを生成することができ、画像からビデオへの知識移行によるドメイン汎化、限られたバッチサイズを使用してより速い収束でリソース効率が向上します。 Video-ControlNetのアーキテクチャは、以下の通りです。目的は、テキストと参照制御マップに基づいてビデオを生成することです。そのため、生成モデルは、事前にトレーニングされた制御可能なT2Iモデルを再編成し、追加のトレーニング可能な時間層を組み込み、フレーム間の細かい相互作用を促進する空間・時間自己注意メカニズムを提示することで開発されました。このアプローチにより、広範なトレーニングがなくても、コンテンツに一貫性のあるビデオを作成できます。ビデオ構造の一貫性を確保するために、著者らは、ノイズ初期化段階でノイズ除去プロセスにソースビデオのモーションプライオリティを組み込む先駆的なアプローチを提案しています。モーションプライオリティと制御マップを活用することで、Video-ControlNetは、マルチステップのノイズ除去プロセスの性質による他のモーションベースの方法のエラー伝搬を避けながら、フリッカリングが少なく、入力ビデオのモーション変化に近くなるビデオを生成することができます。さらに、以前の方法が直接ビデオ全体を生成するようにモデルをトレーニングするのに対して、この研究では、初期フレームに基づいてビデオを生成する革新的なトレーニングスキームが導入されています。このような簡単で効果的な戦略により、コンテンツと時間的学習を分離することがより簡単になります。前者は最初のフレームとテキストプロンプトで提示され、モデルは、後続フレームの生成方法のみを学習する必要があります。これにより、ビデオデータの需要が軽減され、画像領域から生成能力を継承することができます。推論中、最初のフレームは、最初のフレームの制御マップとテキストプロンプトによって条件付けられて生成されます。その後、最初のフレーム、テキスト、および後続の制御マップによって条件付けられた後続フレームが生成されます。また、このような戦略の別の利点は、モデルが前のイテレーションの最後のフレームを初期フレームとして扱い、無限に長いビデオを自動的に生成できることです。これがどのように機能するかを説明し、著者によって報告された結果と最先端のアプローチとの比較を含む制限されたサンプル結果が以下の図に示されています。これはVideo-ControlNetの概要であり、最新の品質と時間的一貫性を備えたT2V生成のための新しい拡散モデルです。もし興味があれば、以下のリンクでこの技術について詳しく学ぶことができます。

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