Search Results A

GPT-5から何を期待できるのか？

私たちが皆待ち望んでいた瞬間-GPT-5とその前身であるGPT-4の印象的な能力

Artificial Intelligence

はじめに H1Bビザプログラムは、優れた人材が世界中からアメリカに専門知識をもたらすための門戸を開きます。毎年、このプログラムを通じて数千人の才能ある専門家がアメリカに入国し、様々な産業に貢献し、革新を推進しています。外国労働認証局（OFLC）のH1Bビザデータの世界にダイブして、その数字の裏にあるストーリーを探ってみましょう。この記事では、H1Bビザデータの分析を行い、データから知見や興味深いストーリーを得ます。フィーチャーエンジニアリングを通じて、外部ソースから追加情報をデータセットに組み込みます。データラングリングを用いて、データを丁寧に整理して、より理解しやすく分析することができます。最後に、データの可視化によって、2014年から2016年の間におけるアメリカの熟練労働者に関する魅力的なトレンドや未知の知見が明らかになります。外国労働認証局（OFLC）から提供されたH1Bビザデータを探索し、高度な外国人労働者をアメリカに引き付ける上での重要性を理解する。データクリーニング、フィーチャーエンジニアリング、データ変換技術などの前処理プロセスについて学ぶ。 H1Bビザの申請の受理率や拒否率を調べ、それらが影響を与える可能性がある。データの可視化技術に慣れて、効果的な発表やコミュニケーションを行うために。注：🔗この分析の完全なコードとデータセットは、Kaggle上で公開されています。プロセスや分析の背後にあるコードを探索するには以下のリンクをご覧ください。H1B Analysis on Kaggle この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 H1Bビザとは何ですか？ H1Bビザプログラムは、様々な産業において専門的なポジションを埋めるために、優秀な外国人労働者をアメリカに引き付けるためのアメリカの移民政策の重要な要素です。スキル不足を解消し、革新を促進し、経済成長を牽引しています。 H1Bビザを取得するには、以下の重要なステップを踏まなければなりません。ビザをスポンサーするアメリカの雇用主を見つける。雇用主が外国人労働者のH1B申請を米国移民局（USCIS）に提出する。年次枠に制限があり、申請数が受け入れ可能な枠を超えた場合は、抽選が行われる。選択された場合、USCISは申請の資格とコンプライアンスを審査する。承認された場合、外国人労働者はH1Bビザを取得し、米国のスポンサー雇用主で働くことができる。このプロセスには、学士号または同等の資格を持つことなどの特定の要件を満たす必要があり、支配的な賃金決定や雇用主-従業員関係の文書化などの追加の考慮事項を乗り越える必要があります。コンプライアンスと徹底的な準備が、成功したH1Bビザ申請には不可欠です。データセット外国労働認証局（OFLC）が提供する2014年、2015年、2016年の結合データセットには、ケース番号、ケースステータス、雇用主名、雇用主都市、雇用主州、職名、SOCコード、SOC名、賃金レート、賃金単位、支配的な賃金、支配的な賃金源、年などのカラムが含まれます。…

データアナリストの仕事内容はどのように見えますか？

はじめにグローバルなデータ分析市場は、2026年までに年率28.9％で132,903百万ドルに達すると予想されています。データは世界中の企業の強力な支援力となっていますが、データアナリストとしてのキャリアをスタートするのは十分に正当なことです。データアナリストの仕事の説明には、データの収集、クリーニング、調整、翻訳に熟練が求められます。この分野で前進する計画がある場合は、データアナリストの役割と責任、および求職者が職に就くために期待される資格について説明します。データアナリストとは何ですか？データアナリストは、大量のデータセットを収集、解釈、分析して有益な洞察とトレンドを明らかにします。彼らは統計的および分析的技術を使用してデータを調べ、パターンを特定し、意味のある結論を導き出します。データアナリストは、ビジネスや組織が情報を得て効果的な戦略を開発するのを支援することが重要です。彼らは、売上高、顧客デモグラフィック、ウェブサイトのトラフィック、ソーシャルメディアのエンゲージメントなど、多様なデータソースであるスプレッドシート、統計ソフトウェア、プログラミング言語などのツールを使用します。データ分析、可視化、レポート作成の専門知識を持つことで、データアナリストはビジネスのパフォーマンスを向上させ、データに基づく意思決定を促進します。データアナリストの主な責任重要なデータアナリストの責任には、アクション可能な洞察を生成し、意思決定プロセスを促進するためにデータを収集、分析、解釈することが含まれます。現在、データアナリストの仕事の説明の職務は、業界、会社、役割などの特定に基づいて異なる場合があります。ここでは、異なる文脈で役立つ5つのデータアナリストの役割と責任を紹介します。 1. データの収集と分析データアナリストの役割には、データベース、スプレッドシート、APIなどからデータを収集することが含まれます。アナリストは、データの正確性と一貫性を確保することが期待されています。さらに、データを分析しやすくするために変換することも含まれる場合があります。 2. データのクリーニングと前処理分析を行う前に、データアナリストはしばしば生データをクリーニングして前処理する必要があります。これにより、分析に適したデータであることが確認されます。欠落しているデータの処理、データの検証の実行、外れ値の処理など、データクリーニングに使用される技術の熟練度を確保することも重要です。 3. データの探索と可視化データアナリストの仕事の説明には、統計的技術とデータ可視化ツールの熟練度が必須とされることがよくあります。データの探索と可視化を行うことで、データ内のパターンを特定し、意味のある洞察を導き出すことが不可欠です。したがって、データアナリストは、Excel、SQL、Python、またはRなどのプログラミング言語などのツールを使いこなす必要があります。 4. パターン、トレンド、および洞察の特定データアナリストの仕事の説明には、数値を精査し、パターン、トレンド、相関関係を探すというタスクが、データアナリストの主な責任として強調されています。統計的手法や分析技術を用いて、専門家は価値のある洞察を抽出するための解釈技術に精通している必要があります。 5. レポートとプレゼンテーションの作成データアナリストの役割は、データドリブンの洞察や推奨事項を提供することで問題解決を支援することです。データアナリストは、意思決定者やステークホルダーと緊密に協力して、要件を理解し、データ分析に基づいてよりよい意思決定を行うのを支援します。彼らは、実行可能な推奨事項と洞察を提供して、ビジネス戦略を推進し、パフォーマンスを向上させます。データアナリストのスキル企業固有のデータアナリストの仕事の説明に基づいて、必要なスキルと資格のリストを作成することが理想的ですが、データアナリストとして競争に勝つためには、技術的な専門知識、分析思考力、強力なコミュニケーションスキルを組み合わせる必要があります。…

最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

言語の進化は、私たち人類を今日まで非常に遠くまで導いてきましたそれによって、私たちは知識を効率的に共有し、現在私たちが知っている形で協力することができるようになりましたその結果、私たちのほとんどは...

再帰型ニューラルネットワークの基礎からの説明と視覚化

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、順次操作が可能なニューラルネットワークです数年前ほど人気はありませんが、重要な発展を表しています...

機械学習によるストレス検出の洞察を開示

イントロダクションストレスとは、身体や心が要求や挑戦的な状況に対して自然に反応することです。外部の圧力や内部の思考や感情に対する身体の反応です。仕事に関するプレッシャーや財政的な困難、人間関係の問題、健康上の問題、または重要な人生の出来事など、様々な要因によってストレスが引き起こされることがあります。データサイエンスと機械学習によるストレス検知インサイトは、個人や集団のストレスレベルを予測することを目的としています。生理学的な測定、行動データ、環境要因などの様々なデータソースを分析することで、予測モデルはストレスに関連するパターンやリスク要因を特定することができます。この予防的アプローチにより、タイムリーな介入と適切なサポートが可能になります。ストレス予測は、健康管理において早期発見と個別化介入、職場環境の最適化に役立ちます。また、公衆衛生プログラムや政策決定にも貢献します。ストレスを予測する能力により、これらのモデルは個人やコミュニティの健康増進と回復力の向上に貢献する貴重な情報を提供します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。機械学習を用いたストレス検知の概要機械学習を用いたストレス検知は、データの収集、クリーニング、前処理を含みます。特徴量エンジニアリング技術を適用して、ストレスに関連するパターンを捉えることができる意味のある情報を抽出したり、新しい特徴を作成したりすることができます。これには、統計的な測定、周波数領域解析、または時間系列解析などが含まれ、ストレスの生理学的または行動的指標を捉えることができます。関連する特徴量を抽出またはエンジニアリングすることで、パフォーマンスを向上させることができます。研究者は、ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、またはニューラルネットワークなどの機械学習モデルを、ストレスレベルを分類するためのラベル付きデータを使用してトレーニングします。彼らは、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。トレーニングされたモデルを実世界のアプリケーションに統合することで、リアルタイムのストレス監視が可能になります。継続的なモニタリング、更新、およびユーザーフィードバックは、精度向上に重要です。ストレスに関連する個人情報の扱いには、倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。個人のプライバシーや権利を保護するために、適切なインフォームドコンセント、データの匿名化、セキュアなデータストレージ手順に従う必要があります。倫理的な考慮事項、プライバシー、およびデータセキュリティは、全体のプロセスにおいて重要です。機械学習に基づくストレス検知は、早期介入、個別化ストレス管理、および健康増進に役立ちます。データの説明「ストレス」データセットには、ストレスレベルに関する情報が含まれています。データセットの特定の構造や列を持たない場合でも、パーセンタイルのためのデータ説明の一般的な概要を提供できます。データセットには、年齢、血圧、心拍数、またはスケールで測定されたストレスレベルなど、数量的な測定を表す数値変数が含まれる場合があります。また、性別、職業カテゴリ、または異なるカテゴリ（低、VoAGI、高）に分類されたストレスレベルなど、定性的な特徴を表すカテゴリカル変数も含まれる場合があります。 # Array import numpy as np # Dataframe import pandas as pd #Visualization…

ランダムフォレストと欠損値

オンラインで見つかる過剰にクリーンされたデータセット以外に、欠損値はどこにでもあります実際、データセットが複雑で大きいほど、欠損値がより多く存在する可能性があります...

CVPR 2023におけるGoogle

Googleのプログラムマネージャー、Shaina Mehtaが投稿しました今週は、バンクーバーで開催される最も重要なコンピュータビジョンとパターン認識の年次会議であるCVPR 2023の始まりを迎えます（追加のバーチャルコンテンツもあります）。Google Researchはコンピュータビジョンの研究のリーダーであり、プラチナスポンサーであり、メインカンファレンスで約90の論文が発表され、40以上のカンファレンスワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。今年のCVPRに参加する場合は、是非、ブースに立ち寄って、最新のマシンパーセプションの様々な分野に応用するための技術を積極的に探求している研究者とお話ししてください。弊社の研究者は、MediaPipeを使用したオンデバイスのMLアプリケーション、差分プライバシーの戦略、ニューラル輝度場技術など、いくつかの最近の取り組みについても話し、デモを行います。以下のリストでCVPR 2023で発表される弊社の研究についても詳しくご覧いただけます（Googleの所属は太字で表示されています）。理事会と組織委員会シニアエリアチェアには、Cordelia Schmid、Ming-Hsuan Yangが含まれます。エリアチェアには、Andre Araujo、Anurag Arnab、Rodrigo Benenson、Ayan Chakrabarti、Huiwen Chang、Alireza Fathi、Vittorio Ferrari、Golnaz Ghiasi、Boqing Gong、Yedid Hoshen、Varun Jampani、Lu…

非アーベル任意子の世界で初めてのブレードング

Google Quantum AIチームの研究員であるTrond AndersenとYuri Lenskyが投稿同じ2つのオブジェクトを見せられて、目を閉じます。目を開けると、同じ2つのオブジェクトが同じ位置にあります。それらが交換されたかどうかをどのように判断できますか？直感と量子力学の法則は同意します：オブジェクトが本当に同じ場合、判断する方法はありません。これは常識のように聞こえますが、これは私たちが知る3次元の世界にのみ適用されます。研究者たちは、2次元（2D）平面内でのみ移動することが制限された特別な粒子である任意子と呼ばれる特別なタイプの粒子に対して、量子力学がかなり異なるものを可能にすると予測しています。任意子は互いに区別できず、一部の非アーベル任意子は、交換時に共有量子状態の観測可能な差異を引き起こす特別な性質を持っており、互いに完全に区別できないにもかかわらず、交換されたときに判断できます。研究者たちは、その親戚であるアーベル任意子を検出することに成功しましたが、交換に対する変化が微妙で直接検出することができないため、「非アーベル交換行動」を実現することは、制御と検出の両方の課題によりより困難でした。「超伝導プロセッサーにおけるグラフ頂点の非アーベル結び目」では、この非アーベル交換行動を初めて観測しました。非アーベル任意子は、粒子を交換し、まるでストリングが絡まるように交換し合うことで量子演算が実現される新しい方法を開く可能性があります。私たちの超伝導量子プロセッサーでこの新しい交換行動を実現することは、環境ノイズに対して頑強であるという利点を持つトポロジカル量子計算の代替ルートになる可能性があります。交換統計と非アーベル任意子この奇妙な非アーベル的な振る舞いがどのように発生するかを理解するには、2本のストリングを結ぶことの類比が役立ちます。同じ2本のストリングを取り、互いに平行に置きます。その後、エンドを交換してダブルヘリックス形状を形成します。ストリングは同じですが、エンドを交換するときにお互いを巻き込むため、エンドが交換されたときは非常に明確になります。非アーベル任意子の交換は、同様の方法で視覚化できます。ここでは、ストリングは、粒子の位置を時間次元に拡張して「ワールドライン」を形成することによって作成されます。2つの粒子の位置を時間に対してプロットすることを想像してください。粒子がその場にとどまる場合、プロットは単に、それらの定常位置を表す2本の平行線になります。しかし、粒子の場所を交換すると、ワールドラインがお互いに絡み合います。2回交換すると、結び目ができます。少し視覚化するのは難しいですが、4次元（3つの空間プラス1つの時間次元）の結び目は常に簡単に解除できます。それらは自明です。シューレースのように、片方の端を引っ張って解きます。しかし、粒子が2次元空間に制限されている場合、結び目は3次元にあり、私たちの日常的な3Dの生活から知っているように、常に簡単には解除できません。非アーベル任意子のワールドラインの結び目は、粒子の状態を変換するための量子計算操作として使用できます。非アーベル任意子の重要な側面は「退化度」です。いくつかの分離された任意子の完全な状態はローカル情報によって完全に指定されるわけではなく、同じ任意子構成はいくつかの量子状態の重ね合わせを表すことができます。非アーベル任意子を互いに巻き付けることで、エンコードされた状態が変化する可能性があります。非アーベル任意子の作り方 Googleの量子プロセッサーの1つで非アーベル結び目を実現するにはどうすればよいでしょうか？私たちは最近、量子誤り訂正のマイルストーンを達成したサーフェスコードから始めます。量子ビットはチェッカーボードパターンの頂点に配置されます。チェッカーボードの各色の正方形は、正方形の四隅にある量子ビットの2つの可能な共同測定の1つを表します。これらの「スタビライザー測定」は、+または-1の値を返すことができます。後者はプラケット違反と呼ばれ、単一量子ビットのXおよびZゲートを適用して、斜めに作成および移動できます（チェスのビショップのように）。最近、これらのビショップのようなプラケット違反はアーベル任意子であることを示しました。非アーベル任意子とは対照的に、アーベル任意子の状態は、交換されたときにわずかに変化します。非常に微妙で、直接検出することは不可能です。アーベル任意子は興味深いですが、非アーベル任意子ほどトポロジカル量子計算にとって有望ではありません。非アーベルアニオンを生成するには、 degeneracy（つまり、すべてのスタビライザー測定が+1になる波動関数の数）を制御する必要があります。スタビライザー測定は2つの可能な値を返すため、各スタビライザーはシステムの degeneracy を半分に減らし、十分な数のスタビライザーで、1つの波動関数だけが基準を満たすようになります。したがって、 degeneracy を増やす簡単な方法は、2つのスタビライザーを合併することです。そうすることで、スタビライザーグリッドから1つのエッジを除去し、3つのエッジが交差する2つの点が生じます。これらの点は、「degree-3 vertices」（D3Vs）と呼ばれ、非アーベルアニオンであると予測されています。 D3Vをブレードするためには、それらを動かす必要があります。つまり、スタビライザーを新しい形に伸ばしたり、圧縮したりする必要があります。これは、アニオンとその近隣の間に2キュビットゲートを実装することによって実現します（下の中央と右のパネルを参照）。スタビライザーコード内の非アーベルアニオン。a:…

Quantum computing

ホワイトキャッスルへようこそそれに人との会話を希望されますか？

ホワイトキャッスルのようなファストフードチェーンは、ドライブスルーで人工知能を活用したチャットボットを展開しています

Learn more about Search Results A - Page 842