Search Results ボード

「データサイエンスポートフォリオの再考」

「なぜ複雑な見せ物よりもシンプルで使いやすいプロジェクトを選ぶことが、ポートフォリオとデータサイエンスのキャリアの見通しを向上させるのかを発見してください」

「ChatGPTを使用してデータサイエンスのポートフォリオウェブサイトを作成する方法」

エントリーレベルのデータサイエンティストとして、競争が最高潮にあるため、業界に参入することは困難かもしれません特に学位や正式な経験がない場合、これは特に当てはまります...

「サポートベクトルマシンの優しい入門」

「分類のためのサポートベクターマシンの理解ガイド：理論からscikit-learnの実装まで」

Machine learning

サポートベクターマシンへの優しい入門

「分類のためのサポートベクトルマシン理解ガイド理論からscikit-learnの実装まで」

Machine learning

「責任あるAIダッシュボードでオブジェクト検出モデルをデバッグする」

「Microsoft Build 2023 において、Azure Machine Learning の責任ある AI ダッシュボードでテキストと画像データのサポートをプレビューで発表しましたこのブログでは、ダッシュボードの新しいビジョンインサイト機能に焦点を当て、オブジェクト検出モデルのデバッグ機能をサポートしますまた、今後の投稿ではテキストベースのシナリオにも取り組みます...」

Hugging Faceがフランスのデータ保護機関の強化サポートプログラムに選ばれました

このブログ投稿は元々LinkedInで2023年05月15日に公開されました。お知らせです。Hugging Faceは、CNIL（フランスのデータ保護機関）によってそのエンハンストサポートプログラムの対象に選ばれました！この新しいプログラムは、40社以上の候補者の中から「経済的発展の強いポテンシャルを持つ」と評価された3社を選出し、データ保護に関する義務の理解と実装においてサポートを受けることができます。このようなサポートは、急速に進化する人工知能の分野において、データ保護に関する困難で必要不可欠な取り組みです。個人のプライバシー権を尊重するという点では、機械学習と人工知能の最近の進展は新たな問題を提起し、新たな課題をもたらしています。Hugging Faceの取り組みや協力関係において、これらの課題に特に敏感であることを認識しています。私たちが主催するBigScienceワークショップは、多くの異なる国や機関からの数百人の研究者との協力により、データ選択とガバナンス、データ処理、モデル共有をカバーした、プライバシーを中心に置いた初の大規模な言語モデルトレーニングの取り組みでした。また、ServiceNowと共同主催した最近のBigCodeプロジェクトも、プライバシーのリスクに対処するための重要なリソースを割り当て、他のプロジェクトにも恩恵をもたらす擬名化をサポートする新しいツールの開発に注力しました。これらの取り組みにより、AI開発プロセスのさまざまなレベルで技術的に必要で実現可能なことをより良く理解し、個人データに関連する法的要件とリスクに対処することができます。 CNILからの支援プログラムは、フランスのデータ保護機関としての専門知識と役割を活かし、GDPRの順守を前進させるための私たちの広範な取り組みをサポートする上で重要な役割を果たします。また、プライバシーやデータ保護に関するユーザーコミュニティの質問に対して明確な回答を提供することも期待しています。より先見の目を持ってこれらの問題に取り組み、個人のデータ権利を尊重する素晴らしい新しい機械学習技術の開発に貢献できることを楽しみにしています！

Open LLMのリーダーボードはどうなっていますか？

最近、Falcon 🦅のリリースおよびOpen LLM Leaderboardへの追加に関して、Twitter上で興味深い議論が起こりました。Open LLM Leaderboardは、オープンアクセスの大規模言語モデルを比較する公開のリーダーボードです。この議論は、リーダーボードに表示されている4つの評価のうちの1つであるMassive Multitask Language Understanding（略称：MMLU）のベンチマークを中心に展開されました。コミュニティは、リーダーボードの現在のトップモデルであるLLaMAモデル 🦙のMMLU評価値が、公開されたLLaMa論文の値よりも著しく低いことに驚きました。そのため、私たちは何が起こっているのか、そしてそれを修正する方法を理解するために深堀りしました 🕳🐇 私たちとのこの冒険の旅において、私たちはLLaMAの評価に協力した素晴らしい@javier-m氏、そしてFalconチームの素晴らしい@slippylolo氏と話し合いました。もちろん、以下のエラーは彼らではなく、私たちに帰すべきです！この冒険の旅の中で、オンラインや論文で見る数値を信じるべきかどうか、モデルを単一の評価で評価する方法について多くのことを学ぶことができます。準備はいいですか？それでは、シートベルトを締めましょう、出発します 🚀。 Open LLM Leaderboardとは何ですか？まず、Open LLM Leaderboardは、実際にはEleutherAI非営利AI研究所によって作成されたオープンソースのベンチマークライブラリEleuther…

ディプロマシーというボードゲームのためのAI

歴史を通じて、成功したコミュニケーションと協力は社会の進歩に不可欠でしたボードゲームの閉ざされた環境は、相互作用やコミュニケーションのモデリングと調査のための砂場として機能し、私たちはそれらをプレイすることで多くのことを学ぶことができます私たちの最新の論文では、Nature Communicationsに今日発表されたもので、人工エージェントがコミュニケーションを利用してボードゲーム「Diplomacy」でより良い協力を行う方法を示していますDiplomacyは人工知能（AI）研究の中でも注目されている領域で、同盟構築に重点を置いています

Technical blog

SparkとTableau Desktopを使用して洞察に富んだダッシュボードを作成する

データの視覚的表現として、データの可視化はデータ分析において広く採用されている手法であり、有益なビジネスの洞察（トレンド、パターン、外れ値、相関関係など）を得るための手段です

フィールドからフォークへ：スタートアップが食品業界にAIのスモーガスボードを提供

それは魔法のように機能しました。データセンターで実行されているコンピュータービジョンアルゴリズムが、インドの遠い小麦畑に病気が感染しようとしていることを検知しました。 16日後、現地の作業員が初めて感染の証拠を見つけました。これは、Vinay Indragantiのような人々がデジタルトランスフォーメーションと呼ぶ魔法のようなものでした。彼は25年間、IngredionなどのFortune 500の食品原料メーカーでの過去12年間、その実践をしてきました。このインドのプロジェクトは、Indragantiが共同創設したBlu Cocoon DigitalというスタートアップのNVIDIA Metropolisで動作する持続可能な農業向け製品スイートであるAGRi360の最初の大きなテストでした。モバイルアプリがクラウドの知恵を利用パイロットプログラムはシンプルで効果的でした。農場の作業員は、モバイルアプリによって時間と位置情報が付与された植物の写真を撮影しました。それらはMicrosoft Azureクラウドに送信され、Blu Cocoonのカスタムモデルがパターンを見つけ、驚くべき予測を可能にしました。業界での経験により、Indragantiはこのようなタイムリーな情報の価値を知っています。それは農場主やその全ての食品供給チェーンにとって豊作をもたらすことができます。「それは広大な領域です。それがBlu Cocoonでの私たちのモットーである『食品のためのAI』になった理由です」と彼はコルカタに本社を置く同社のシカゴ郊外のオフィスでのインタビューで述べました。畑の第三の目 AGRi360は「畑の第三の目のように機能します」とBlu Cocoon DigitalのR&D部門を率いる微生物学者のPinaki Bhattacharyaは言います。 AGRi360は農家の手にAIパワードのツールのダッシュボードを提供します。パイロットプログラムでは、農家に対して病気を防ぐためにわずかな量の農薬を使用するように早期警告を出しました。農薬会社はその地域の状況について予め情報を得て、供給チェーンを管理するのに役立ちました。…

Learn more about Search Results ボード - Page 8