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Googleは、2,000万ドルの寄付を行い、サイバーセキュリティクリニックの創設を支援します

GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は、サイバーセキュリティクリニックのコンソーシアムを支援し、拡大するために2000万ドルを約束しました

線形回帰の理論的な深堀り

多くのデータサイエンス志望のブロガーが行うことがあります線形回帰に関する入門的な記事を書くことですこれは、この分野に入る際に最初に学ぶモデルの1つであるため、自然な選択肢です...

Pythonの依存関係管理：どのツールを選ぶべきですか？

あなたのデータサイエンスプロジェクトが拡大するにつれて、依存関係の数も増えますプロジェクトの環境を再現可能かつメンテナンス可能に保つために、効率的な依存関係を使用することが重要です...

GPTとBERT：どちらが優れているのか？

生成AIの人気の高まりに伴い、大規模言語モデルの数も増加していますこの記事では、GPTとBERTの2つのモデルを比較しますGPT（Generative...

LLMsによる非構造化データから構造化データへの変換

大規模な言語モデルを使用して、文書から洞察を抽出して分析と大規模な機械学習に活用する方法を学びましょうこのウェビナーとライブチュートリアルに参加して、始め方を学びましょう

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データサイエンスプロジェクトでのハードコーディングをやめましょう – 代わりに設定ファイルを使用しましょう

Pythonにおいて効率的に設定ファイルとやり取りする方法

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Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

BITEとは 1枚の画像から立ち姿や寝そべりのようなポーズなど、困難なポーズでも3D犬の形状とポーズを再構築する新しい手法

生物学や保全、エンターテインメントや仮想コンテンツの開発など、多くの分野で3D動物の形状や態度を捕捉してモデリングすることは有益です。動物を静止させたり、特定の姿勢を維持したり、観察者と物理的接触をしたり、協力的な何かをする必要はないため、カメラは動物を観察するための自然なセンサーです。Muybridge氏による有名な「馬の運動」の連続写真のように、写真を使用して動物を研究する歴史は長いです。しかし、以前の3D人間の形状や態度に関する研究とは異なり、最近では動物の独特な形状と位置に変化できる表現豊かな3Dモデルが開発されています。ここでは、単一の写真から3D犬再構築の課題に焦点を当てます。犬は、四肢のような関節の変形が強く、品種間の広い形状変化があるため、モデル種として選ばれます。犬は定期的にカメラに捉えられます。したがって、様々な姿勢、形状、および状況が簡単に利用できます。人と犬をモデリングすることには同様の困難があるかもしれませんが、それらは非常に異なる技術的障壁を持っています。多くの3Dスキャンとモーションキャプチャデータがすでに利用可能であり、SMPLやGHUMのような堅牢な関節モデルを学習することが可能になっています。それに対して、動物の3D観察を収集することは困難であり、現在は、すべての想定される形状と位置を考慮に入れた同様に表現豊かな3D統計モデルを学習するためにより多くのデータが必要です。SMALは、おもちゃのフィギュアから学習された、四足動物のパラメトリックモデルであり、犬を含む動物を写真から3Dで再現することが現在可能になりました。しかし、SMALは、猫からカバまで多くの種に対して一般的なモデルであり、さまざまな動物の多様な体型を描写できますが、大きな耳の範囲などの犬の品種の独特で微細な詳細を描写することはできません。この問題を解決するために、ETH Zurich、Max Planck Institute for Intelligent Systems、Germany、IMATI-CNR、Italyの研究者たちは、正しく犬を表現する最初のD-SMALパラメトリックモデルを提供しています。また、人と比較して、犬は比較的少量のモーションキャプチャデータしか持っておらず、そのデータのうち座ったり寝そべったりする姿勢はめったにキャプチャされません。そのため、現在のアルゴリズムでは、特定の姿勢で犬を推測することが困難です。たとえば、歴史的データから3Dポーズの事前に学習すると、立ち上がったり歩いたりする姿勢に偏ってしまいます。一般的な制約を使用することで、この事前情報を弱めることができますが、ポーズの推定は非常に未解決となります。この問題を解決するために、彼らは、(地形)動物をモデリングする際に見落とされていた物理的タッチに関する情報を利用しています。つまり、重力の影響を受けるため、地面に立ったり、座ったり、寝転がったりすることができます。複雑な自己遮蔽のある困難な状況では、彼らは地面接触情報を使用して複雑な犬のポーズを推定する方法を示しています。人間のポーズ推定において地面面制限が使用されてきましたが、四足動物にとっては潜在的な利点が大きいです。四本足は、より多くの地面接触点、座ったり寝そべったりしたときにより多くの体部位が隠れ、より大きな非剛体変形を示唆しています。以前の研究のもう一つの欠点は、再構築パイプラインがしばしば2D画像で訓練されていることです。対応する2D画像と共に3Dデータを収集することは困難です。そのため、再投影すると視覚的証拠に近くなりますが、視野方向に沿って歪んでいる位置や形状を予測することがあります。異なる角度から見ると、3D再構築が誤った場合があります。対応するデータがないため、遠くまたは隠れた体の部分をどこに配置すべきかを決定するための十分な情報がないためです。彼らは再び、地面接触のシミュレーションが有益であることを発見しました。結合された2Dと3Dデータを手動で再構築（または合成）する代わりに、より緩い3D監視方法に切り替えて、地面接触ラベルを取得します。アノテーターには、犬の下の地面が平らかどうかを指示し、平らである場合は3D動物の地面接触点を追加で注釈するように求めます。これは、アノテーターに実際の写真を提示することで実現されます。図1 は、BITEが単一の入力画像から犬の3D形状と姿勢を推定できるようになったことを示しています。このモデルは、様々な品種やタイプ、そして訓練ポーズの範囲外である困難なポーズ、たとえば地面に座ったり寝そべったりすることができます。彼らは、単一の画像から表面を分類し、接点をかなり正確に検出するようにネットワークを教育できることがわかりました。これらのラベルはトレーニングだけでなく、テスト時にも使用できます。最新の最先端モデルであるBARCに基づいて、再構築システムはBITEと呼ばれています。彼らは、新しいD-SMAL犬モデルを初期の荒い適合ステップとして使用してBARCを再トレーニングします。その後、結果の予測を最近作成したリファインメントネットワークに送信し、接地損失を使用してカメラの設定と犬のスタンスの両方を改善するためにトレーニングします。テスト時にも接地損失を使用して、テスト画像に完全に自律的に適合を最適化することができます（図1を参照）。これにより、再構築の品質が大幅に向上します。BARCポーズ事前に対するトレーニングセットにそのようなポーズが含まれていなくても、BITEを使用して（局所的に平面的な）地面に正しく立つ犬を取得したり、座ったり横たわったりといった姿勢で現実的に再構築したりすることができます。3D犬再構築に関する先行研究は、主観的な視覚評価または写真に戻って2D残差を評価することによって評価されており、深度に関連する不正確さを投影しています。彼らは、客観的な3D評価の欠如を克服するために、実際の犬をさまざまな視点から3Dスキャンして、3D真実値を持つ半合成データセットを開発しました。彼らは、この新しいデータセットを使用して、BITEとその主要な競合他社を評価し、BITEがこの分野の新しい標準を確立することを示しています。彼らの貢献の要約は以下の通りです： 1. SMALから開発された、新しい、犬種固有の3DポストureおよびフォームモデルであるD-SMALを提供します。 2.同時に地面の局所平面を評価するためのニューラルモデルであるBITEを作成します。BITEは、信じられる地面接触を促進します。 3.モデルを使用する前に、（必然的に小さい）先行モデルでエンコードされたものとは非常に異なる犬の位置を回復することが可能であることを示します。 4. StanfordExtraデータセットを使用して、単眼カメラによる3Dポストure推定の最先端を改善します。 5.実際の犬のスキャンに基づく半合成3Dテストコレクションを提供し、真の3D評価への移行を促進します。

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Natural language processing

ExcelとPower BI – 意思決定においてどちらが優れているか？

現代の急速なビジネス環境においては、組織の成功のためには情報をもとにした意思決定が不可欠です。人気のあるビジネスインテリジェンスツールとそのユニークな機能を理解することが、真のポテンシャルを引き出す上で重要です。MS ExcelとPower BIの両方は、データ分析と意思決定に関する印象的な機能を提供しています。ただし、最適な選択を決定するには、具体的な要件に応じて決定する必要があります。この記事では、MS ExcelとPower BIの強みと特定のユースケースについて掘り下げ、ビジネスニーズに合わせてどちらのツールを選択するかをお手伝いします。 MS Excelとは？ Microsoft Excelは、データの整理、操作、分析、可視化が可能な強力かつ使いやすいツールです。データ処理、クリーニング、変換などの重要な機能を提供しています。データ分析と可視化には、データ分析ツール、ピボットテーブル、グラフなどの組み込み機能があります。また、Goal Seek、Solver、Decision Trees、Sensitivity analysisなどの機能により、要約されたデータに基づいて情報をもとにした意思決定が可能です。Power PivotやQueryは、データモデリングや変換を容易にすることで、意思決定に重要な役割を果たしています。Excelは、データを分析し、効果的な意思決定を行うための多目的なツールです。 Power BIとは？ Power BIは、Excelと同等の性能を持ち、データ変換、意思決定、さまざまなデータソースへの接続、統合、可視化、プレゼンテーションなどの機能を提供するMicrosoftが提供する別の意思決定テーブルです。Power BIには、動的でインタラクティブなレポートやリアルタイムダッシュボードを作成する機能など、独自の特徴があります。また、データモデリング、異なるデータ間の関係の形成、データ内の依存関係の検索なども含まれます。さらに、Power Queryを介したデータクエリは、直感的なグラフィカルインターフェースを使用して、クリーニング、整形、および変換などのデータ処理アクションを実行する興味深い機能です。Microsoftの製品として、包括的で使いやすいビジネスインテリジェンスツールとしてのコア機能とサービスを提供します。 Excelの最良の機能 1. データの整理に使用できるスプレッドシートソートおよびフィルタリング：ソートおよびフィルタリング機能を使用して、データを簡単に整理できます。…

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