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「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」

この分析では、K最近傍法（KNN）モデルを使用して、作物セグメンテーションを実施し、農業地域における地上の真相画像とこれらの結果を比較します私たちの結果は、KNNモデルによる分類が、2015年の地上の真相分類データよりも2017年の現在の作物畑の状態をより正確に表していることを示していますこれらの結果は、Planetの高頻度の地球規模の画像の力を示しています農業畑は頻繁に変化し、シーズンによっては複数回変化することがありますが、この土地を観察し分析するために高頻度の衛星画像が利用可能であることは、農業地や急速に変化する環境の理解にとって非常に価値のあるものとなります

デット (物体検出用トランスフォーマー）

注意：この記事は、コンピュータビジョンの複雑な世界について探求し、特にトランスフォーマーとアテンションメカニズムに焦点を当てています...からのキーコンセプトに精通していることが推奨されます

「迅速な最適化スタック」

編集者注釈：マイク・テイラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでのスピーカーです彼のトーク「GPT-4とLangchainを使用したプロンプト最適化」をぜひチェックしてください！AIを使用する一般の人とプロンプトエンジニアの違いは、テストです大抵の人は2〜3回プロンプトを実行します...

West 2023

「ゲームを一段と盛り上げる：スタートアップのスポーツビジョンAIが世界中にアスレチックを放送」

Pixellotは、ビジョンAIによって得点を稼いでおり、各国の視聴者にリアルタイムのスポーツ放送と分析を提供する組織にとって容易になりました。テルアビブ近郊に拠点を置くNVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムのメンバーであるこの会社は、スポーツイベントのキャプチャ、ストリーミング、分析を自動化するAIパワードプラットフォームを提供しています。それは、バスケットボールやサッカーだけでなく、ラグビーやハンドボールなど、約20種類のさまざまなスポーツのファン、コーチ、プレイヤーにゲームを提供し、その分析を70以上の国の30,000以上の会場から提供しています。米国では、Pixellotはストリーミングおよびオンデマンドのハイスクールスポーツを提供するリーダーであるNFHSネットワークとのパートナーシップを通じて、毎年100万試合以上の放送を実施しています。 NFHSネットワーク、MLBなどの放送パートナーを通じて、Pixellotはジャージー番号ごとのショットチャートやヒートマップを使ったプロの分析、試合後の詳細な分析、ハイライトを提供します。これにより、学校やプロのアスリートがムーブを研究し、ゲームのレベルアップを図るために特に役立ちます。また、ユーザーにはビューフレームの操作や独自のハイライトの作成など、インタラクティブな体験も可能です。最近、南アフリカのケープタウンに拠点を置くSuperSport Schoolsは、Pixellotプラットフォームを活用して、全国に学生のスポーツを放送するアプリを展開しました。南アフリカでは、1,500以上の高校がスポーツ活動に参加しています。「私たちの目標は、AIと自動化の助けを借りて、スポーツの報道を民主化することです」とPixellotのマーケティングを担当しているYossi Tarablusは語ります。Pixellotは、新進気鋭のスタートアップの一員であるNVIDIA Inceptionプログラムのメンバーです。「エッジAIのためのNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用することで、Pixellotは強力なテクノロジーを提供し、世界最遠隔地にもスポーツの放送と分析をもたらします。」 Pixellotの動作原理 Tarablusによれば、ピーク時のスポーツシーズンには、月間約20万試合がPixellotプラットフォームを通じて全世界で放送されています。 NVIDIA Jetsonによってパワードされた軽量のPixellotカメラは、ゲームや試合、さらに練習の高品質なビデオをキャプチャし、リアルタイムで高精細な映像をオーバーレイされたスコアボード、ライブスタッツ、解説などを通じてアプリを介してユーザーにライブストリーミングします。このプラットフォームは、カメラオペレータをシミュレートする自動ビューフレームを作成し、NVIDIA RTXのレイトレーシング技術を使用して映像を最適化し、シーンの照明を補正します。さらに、このプラットフォームは、スポーツの収益化と視聴者へのアクセス性向上を支援し、オーバー・ザ・トップ（OTT）ストリーミングを可能にします。OTTストリーミングとは、従来のケーブルや衛星テレビプロバイダーを必要とせず、インターネットを介して直接ストリーミングを行うものです。すべてのカメラセットアップにおいて、このMetropolisメンバーは、AIパワードのビデオストリーミング分析のためのNVIDIA DeepStreamソフトウェア開発キットを実行しています。また、高性能なディープラーニング推論には、NVIDIA TensorRT SDKに頼っています。 Pixellotの共同創設者で最高技術責任者のGal Ozは、「NVIDIA…

モデルの自信を求めてブラックボックスを信頼できるか？

この記事では、大規模な言語モデル（LLM）によって生成されたラベルの信頼性を評価する戦略を探求しますさまざまなアプローチの効果を議論し、様々な応用に対する実践的な洞察を提供します

Machine learning

「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

データレイクテーブルは、主にSparkやFlinkなどのビッグデータコンピュートエンジンを使用するデータエンジニアリングチームや、モデルやレポートを作成するデータアナリストや科学者によって利用されます

「DINO — コンピュータビジョンのための基盤モデル」

「コンピュータビジョンにとっては、エキサイティングな10年です自然言語の分野での大成功がビジョンの領域にも移されており、ViT（ビジョントランスフォーマー）の導入などが含まれています...」(Konpyūta bijon ni totte wa, ekisaitinguna jūnen desu. Shizen gengo no bunya de no daiseikō ga bijon no ryōiki ni mo utsusarete ori, ViT…

「EコマースにおけるLLMSを使用したカスタマイズされたマーケティングコピーライティング」

紹介技術革新と急速なデジタル化によって定義される時代において、Eコマースは現代のビジネスの基盤となっています。グローバルな到達性と成長の可能性により、オンライン小売業は消費者の行動と期待を再定義しています。無数の製品やサービスが競合するデジタルマーケットプレイスにおいて、効果的に顧客とつながる能力がますます重要になっています。大規模な言語モデル（LLM）によって再定義された「Eコマース革新：大規模な言語モデルの役割」の世界へようこそ。この記事では、大規模な言語モデルがEコマースの景色に与える変革的な影響について取り上げます。人間のようなテキストの理解と生成が可能な洗練されたAI駆動のシステムは、ビジネスが顧客との関わり方、マーケティング戦略の適応、オペレーションの最適化を再構築しています。顧客との対話の向上や製品のパーソナライズされた推奨、カスタマーサポートの効率化、高度な自然言語処理を使用した検索の実現など、記事ではLLMをEコマースのエコシステムに展開する際の利点、課題、倫理的な考慮事項にも光を当てます。学習目標大規模な言語モデルの基本的な理解とその能力、またEコマースマーケティングを変革する役割の開発大規模な言語モデルがEコマースマーケティング戦略にシームレスに統合され、パーソナライズされたコンテンツ作成とエンゲージメントを推進する方法の発見 LLMを使用したEコマースマーケティングの具体的な利点について、顧客のエンゲージメント向上からコンバージョン率の改善までを探求マーケティングにLLMを導入する際の潜在的な課題と倫理的な考慮事項（プライバシーの懸念やコンテンツの品質など）の調査 Eコマースビジネスがカスタマイズされたマーケティングコピーライティングに効果的にLLMを活用する実際の事例について見識を得て、自身の戦略に役立つ実践的なアドバイスを得る進化する技術とその業界への潜在的な影響を考慮し、EコマースマーケティングにおけるLLMの将来を展望するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの概要生成型AI、しばしば大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるものは、広範なテキスト、書籍、記事、ウェブサイトから知識を吸収し、広大な図書館で学ぶ熱心な学習者のような存在です。その熱心な存在は、出会うさまざまな情報を理解し解釈するための時間を費やします。この没入型学習プロセスを通じて、LLMはさまざまなテーマに対して非常に知識があり、私たちの献身的な読者が多数のトピックに通じたようになります。質問に答えたり、論理的な対話を行ったり、吸収したテキストの膨大なコーパスに基づいて意味のある説明を提供することができます。 LLMの作業方法は、本やウェブサイト、記事などを含む広範なテキストの集合体に没頭することであり、それが仮想図書館となります。LLMはこの情報の海に没入し、単語の構造や文章の構成の複雑さを解明し、意味を識別し、単語や文章のつながり方を理解します。完全に訓練されると、LLMは、受け取った入力に基づいて応答を生成し、説明を提供し、対話することができるインテリジェントなコンピュータプログラムとして現れます。文脈を理解するという注目すべき能力を持ち、一貫して文脈に即したテキストを生成します。業界で注目されている大規模な言語モデル（LLM）大規模な言語モデル（LLM）の急速な発展の中で、いくつかの傑出したモデルが注目されています。これらのモデルは自然言語処理技術の最先端を代表し、さまざまな業界でさまざまな応用に使用されています。これらの注目すべきLLMを比較することで、それぞれのモデルのユニークな特徴、強み、専門領域を理解することができます。これらのモデルの違いを調べることで、それぞれのLLMの潜在的な適用範囲と特定の課題についての洞察を得ることができます。この比較により、各LLMの能力と制約についての理解が深まり、ビジネスや研究者が特定のニーズと目標に最適なモデルを選択するのを支援します。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3） 2020年に発表され、OpenAIによって開発されたGPT-3は、LLMの景色で真の巨人として浮上しました。その特徴はその大きさと深さにあり、驚異的な1750億のパラメータを持っています。この充実したトレーニングにより、GPT-3は人間の品質に驚くほど近いテキストを生成することができます。ビジネスにとってさらに利用しやすいのは、Microsoftとの提携により、GPT-3が広く利用可能になったことです。その中でも特筆すべきアプリケーションには、非常に人気の高いAIチャットボットのChatGPTがあります。さらに、GPT-3にはパブリックAPIが備わっており、さまざまなアプリケーションやシステムにシームレスに統合することができます。…

「データの成熟度ピラミッド：レポートから先進的なインテリジェントデータプラットフォームへ」

この記事では、データの成熟度ピラミッドとそのさまざまなレベルについて説明しています単純なレポートからAI対応のデータプラットフォームまでをカバーしていますビジネスにおけるデータの重要性を強調し、データプラットフォームがAIの推進力となる方法を示しています

Data science

「HeyGenレビュー：ビジネス向けの最高のAIビデオ生成ツール？」

「あなたのビジネスに最適なAIビデオ生成器をお探しですか？ HeyGenのレビューを読んで、その特徴や利点などを学びましょう」

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