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新しいデータサイエンスの問題に取り組むための5つのステップ

イントロダクションデータサイエンスは問題解決に基づくダイナミックなフィールドです。新しい問題ごとに、データドリブンの手法を用いて革新的な解決策を適用する機会があります。ただし、新しいデータサイエンスの問題を解決するには、効率的な分析と解釈を確保するために構造化されたアプローチが必要です。以下に、このプロセスをスムーズに進めるための5つの重要なステップをご紹介します。新しいデータサイエンスの問題にアプローチするための5つのステップステップ1：問題を定義する問題を定義することは、データサイエンスのプロセス全体の始まりです。このフェーズでは、問題領域について包括的な理解が求められます。問題を認識し、その意味と広いシナリオの中での文脈を把握することが含まれます。重要な要素は以下の通りです：問題領域の理解：問題が存在する業界やフィールドについての洞察を得ることです。これにはその領域の微妙さ、課題、複雑さを理解することが含まれます。目的の特定：分析の目的と目標を明確に述べます。これは顧客の行動を予測する、リソースの最適化、製品のパフォーマンスの向上など、測定可能な成果を生み出すことができます。アクション可能な文言の作成：問題を明確に定義し、アクション可能な文言に変換します。この文言は問題の本質を述べ、ビジネスやプロジェクトの目標と調整されていることを示す必要があります。目的は、次のステップをフォーカスされた方向に導くロードマップを作成し、すべての努力が効果的に中核の課題を解決するために結集されることを確保することです。ステップ2：アプローチの決定データサイエンスの問題が明確に定義された後、適切なアプローチの選択が重要になります。この決定プロセスにはさまざまな要素が影響します：問題の性質：教師あり学習(予測モデリング)、教師なし学習(クラスタリング)、または他のパラダイムのいずれかに問題が該当するかを理解することは、適切なテクニックの選択に役立ちます。リソース制約：使用可能なリソース（計算能力、データの利用可能性、専門知識）を考慮して、実現可能な手法を選択します。複雑性の評価：問題の複雑さを評価することは、所与の制約内で望ましい結果を達成するために適切なアルゴリズムと技術を選択するのに役立ちます。時間の制約：時間制約を特定することは重要です。いくつかのアプローチは時間を要するかもしれませんが、より正確な結果を生み出す一方、他のアプローチはより迅速ですが、正確性に欠けるかもしれません。このステップは、問題の性質と制約に最も適合するアプローチを選択することにより、プロジェクトの技術的側面の基盤を築くことを目指しています。ステップ3：データの収集データの収集は、データサイエンスのプロジェクトの成功に必要不可欠です。これにはさまざまなソースからの関連データの取得とその品質の確保が含まれます。主なアクションは以下の通りです：データのソーシング：データベース、API、ファイル、その他のリポジトリからデータを収集し、問題の必要な側面をカバーすることを確保します。データの品質保証：データの正確性、完全性、一貫性の検証です。これには欠損値、外れ値、その他の異常値との取り扱いも含まれます。データの前処理：データを分析のために整理し、クリーニングします。これには正規化、変換、特徴量エンジニアリングなどのタスクが含まれます。整備されたデータセットは、正確かつ意味のある分析の基盤を形成します。ステップ4：データの分析クリーンなデータセットを用意した後、焦点は洞察とパターンの抽出に移ります。データの分析には以下のものがあります：…

「誰も所有していないサービスを修復するために、アンブロックされたものを使う」

「サービスが誰にも所有されていないのは珍しいことではありませんほとんどの文書化もない状態で、Unblockedの魔法を使って、サービスを理解し修正するのはどれだけ簡単か、ご覧ください」

「Perplexity（パープレキシティ）が2つの新たなオンラインLLMモデルを発表：『pplx-7b-online』と『pplx-70b-online』」

パープレキシティ（Perplexity）は、革新的なAIスタートアップとして、情報検索システムを変革する解決策を発表しました。このローンチでは、革新的なLLM（Large Language Models）の2つ、pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineが公にアクセス可能なAPIを介して導入されました。これらのモデルは、Claude 2などの従来のオフラインLLMとは異なり、ライブインターネットデータを活用してリアルタイムで正確なクエリの応答を実現するため、最新のスポーツスコアなどの最新情報といった即座の情報に対する課題を克服しています。パープレキシティのpplxオンラインモデルがAIの領域で差別化される要因は、APIを介して提供されるユニークなオファーにあります。Google Bard、ChatGPT、BingChatなどの既存のLLMは、オンラインブラウジングで進歩を遂げていますが、APIを介してこの機能を拡張しているものはありません。パープレキシティは、社内の検索インフラストラクチャにこの機能を帰属し、信頼性のある情報源を優先し、高度なランキングメカニズムを活用してリアルタイムに関連性の高い信頼性のある情報を提示するための幅広い優れたウェブサイトのリポジトリをカバーしています。これらのリアルタイムの「スニペット」はLLMに統合され、最新の情報を容易に反映しています。両モデルは、mistral-7bベースモデルとllama2-70bベースモデルに基づいて構築されています。特筆すべきことに、Perplexity AIは、最先端のテクノロジーと統合するだけでなく、最適なパフォーマンスを引き出すためにこれらのモデルを細かく調整しています。この注意深いプロセスでは、社内データ請負業者によってキュレートされた多様なトップクラスのトレーニングセットを活用しています。この継続的な改善作業により、モデルは助けになり、事実性と新鮮さの面で優れた性能を発揮します。これらのモデルの効果を検証するために、Perplexity AIは、助けになり、事実性、最新の情報性などの要素を評価する多様なプロンプトを使用して包括的な評価を実施しました。これらの評価では、オープンAIのgpt-3.5やメタAIのllama2-70bなどの主要なモデルとの比較を行い、全体的なパフォーマンスと特定の基準に焦点を当てました。これらの評価の結果は印象的です。pplx-7b-onlineおよびpplx-70b-onlineは、鮮度、事実性、総合的な好みの面で、対応する他のモデルを常に上回っています。例えば、鮮度の基準では、pplx-7bとpplx-70bは、gpt-3.5とllama2-70bを上回る1100.6と1099.6の推定Eloスコアを獲得しました。即座に、開発者はPerplexityのAPIにアクセスして、これらのモデルのユニークな機能を活用したアプリケーションを作成することができます。価格体系は利用料に基づいており、早期テスター向けの特別プランも用意されています。このパイオニア的なリリースにより、PerplexityはAIによる情報検索システムに革新的な変革をもたらしています。pplx-7b-onlineとpplx-70b-onlineモデルがアクセス可能なAPIを介して導入され、既存のオフラインLLMの制約を解消し、正確かつ最新の事実性のある情報の提供で優れたパフォーマンスを発揮しています。 pplx-apiでの開始はこちら。 Perplexity Labsでオンラインモデルを無料で試す。この記事は、PerplexityがオンラインLLMモデル2つを発表：「pplx-7b-online」と「pplx-70b-online」記事から取得されました。MarkTechPostから転載されました。

「データ駆動方程式発見について」という文章です

「実験を通じて検証された分析的な表現を用いて自然を説明することは、特に物理学の基礎的な引力の法則から始まる科学の成功の象徴です...」

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「ジェネラティブAIの世界の成長は、重要なPythonライブラリであるLangChainのおかげで可能になっています興味も最近の数ヶ月間で増しており、次のチャートで示されています」

「PGXMANを紹介する：PostgreSQLの拡張機能マネージャーとの出会い」

手動で更新する代わりに、それぞれのPostgres拡張機能を独立して管理するのではなく、それらをあなたのプロジェクト管理ワークフローにドラッグアンドドロップできますか？それは素晴らしいことではないでしょうか？それは希望が実現したものです。PGXMANの導入によりその希望がかなえられました。クリック数回またはコマンド数回でPostgres拡張機能をインストール、更新、アンインストールするだけで完了する世界を思い描いてみてください。新しいバージョンをウェブで検索したり、依存関係を管理したり、手動で更新したりする必要はありません。Pgxmanがそれらすべてを処理してくれるので、素晴らしいアプリケーションの作成に集中することができます。 Postgresデータベースを強化するための最も効果的な方法の1つは、拡張機能を使用することです。これには苦労することもありますが、それにはPGXMANへの感謝の気持ちがあります。Postgres拡張機能のインストールや管理において、Pgxmanは救世主となります。 PGXMANとは？ PGXMANは、Postgres拡張機能パッケージマネージャーです。これを使用すると、拡張機能のインストールや更新が簡単になります。拡張機能間の依存関係の管理も利点の1つです。Postgres拡張機能を自分のアプリケーションに組み込みたい開発者にとって、PGXMANは貴重なツールです。 PGXMANの機能 PGXMANは、拡張機能を保存するためにパッケージリポジトリを使用します。パッケージリポジトリには、各拡張機能の詳細（名前、バージョン、依存関係など）が保存されます。Pgxmanはこの情報を使用して拡張機能をインストール、更新、削除することができます。 Pgxmanの利点 Pgxmanを使用すると、以下の利点があります： PGXMANは、拡張機能の検索、インストール、更新を簡単に行うことができます。 PGXMANは、拡張機能の依存関係を自動的に処理することができます。 PGXMANを使用すると、最新の拡張機能を簡単に維持することができます。 PGXMANのコミュニティは強力でサポートも充実しており、多くのユーザーや開発者がプロジェクトに貢献しています。 Pgxmanの始め方以下のコマンドでpgxmanをインストールし、始めることができます： pip install pgxman 以下のコマンドを使用すると、pgxmanをインストールした後、拡張機能を追加することができます： pgxman install <extension-name> 以下のコマンドを使用すると、pgxmanを使用して拡張機能を更新することもできます： pgxman…

「実践におけるバージョン管理：データ、MLモデル、およびコード」

バージョン管理は重要な実践です！それがなければ、プロジェクトが乱雑になり、任意のポイントに戻ることが難しくなります重要なモデル設定を失うリスクがあります...

「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAIの論文では、ビジョン・トランスフォーマーモデルを用いた高度な顔の感情認識について探求されています」

以下のHTMLコードを日本語に翻訳してください: FERはヒューマンコンピュータインタラクション、感情分析、感情計算、仮想現実において重要な役割を果たしています。それは機械が人間の感情を理解し、対応するのを支援します。手法は、マニュアルの抽出からCNNおよびトランスフォーマーベースのモデルへと進化しています。応用にはヒューマンコンピュータインタラクションの改善やロボットの感情応答の向上などがあり、FERは人間と機械のインターフェース技術において重要です。 FERの最先端の手法は大きく変化してきました。初期のアプローチは手動で作成された特徴量とサポートベクターマシンやランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムに大きく依存していました。しかし、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の登場により、FERは複雑な表情の空間パターンを巧みに捉えることができるようになりました。それらの成功にもかかわらず、画像の品質、照明条件の変動、人間の表情の複雑さなど、対照度の変動、クラス間のバランスの取れていないデータセット、目隠しなどの課題が依然として存在しています。さらに、FER2013リポジトリなどのデータセットのバランスの取れていない性質がモデルの性能に影響を及ぼしています。これらの課題の解決は、FERの精度と信頼性を向上させることを目指す研究者にとっての焦点となっています。これらの課題に対応するため、最近の論文「Augmented Balanced Datasetsを使用した顔の感情認識におけるVision Transformerモデルの比較分析」は、FER2013のような既存のデータセットの制限に対処するための新しい手法を紹介しています。この研究では、異なるVision Transformerモデルのパフォーマンスを顔の感情認識において評価することを目的としています。また、拡張とバランスの取れたデータセットを使用してこれらのモデルを評価し、顔の表情に正確に感情を認識する能力を確認することに重点を置いています。具体的には、提案された手法は、FER2013リポジトリから品質の低い画像を洗練させ、水平反転、トリミング、パディングなどの高度なデータ拡張手法を用いて新しいバランスの取れたデータセットを作成することが含まれています。この新しいバランスの取れたデータセットであるFER2013_balancedは、データの不均衡を正し、さまざまな感情クラスの間で公平な分布を確保することを目指しています。データの拡張と品質の低い画像の除去により、研究者はデータセットの品質を向上させ、したがってFERモデルのトレーニングを改善することを意図しています。この論文では、データセットの品質がバイアスの予測を緩和し、FERシステムの信頼性を高める上での重要性について詳しく説明しています。最初に、この手法ではFER2013データセットから品質の低い画像を特定し、除外しました。これには対比度の低い画像や目隠しのある画像などが含まれており、これらの要因はそのようなデータセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスに大きく影響します。その後、クラスの不均衡問題を軽減するために拡張が行われました。この拡張は、代表されていない感情の表現を増やすことを目指し、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリに対して画像数を均等にすることを目指しました。この後、この手法では幸せ、中立、悲しみなどの過剰なクラスから多くの画像を削除することでデータセットをバランスさせました。この手順により、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリについて画像の数を均等にすることを目指しました。バランスの取れた分布は、多数派クラスに対するバイアスのリスクを軽減し、FER研究のより信頼性のある基準を確保します。データセットの問題を解決することへの重点は、顔の感情認識の研究における信頼性の高いスタンダードを確立する上での重要な役割を果たしています。この手法により、バランスの取れたデータセットの構築後、Tokens-to-Token ViTモデルのパフォーマンスが顕著に向上しました。このモデルは、FER2013_balancedデータセットで評価された際に、オリジナルのFER2013データセットに比べて高い精度を示しました。分析はさまざまな感情カテゴリを網羅しており、怒り、嫌悪、恐怖、中立的な表現に対して大きな精度向上が示されています。Tokens-to-Token ViTモデルは、FER2013_balancedデータセットで74.20%の総合精度を達成し、FER2013データセットでの61.28%に対して、提案手法のデータセット品質の向上とそれによる顔の感情認識タスクのモデルのパフォーマンスの改善の効果を強調しています。まとめると、著者はデータセットの品質を向上させることによりFERを向上させる画期的な手法を提案しました。そのアプローチは品質の低い画像を入念にクリーニングし、高度なデータ拡張技術を用いてバランスの取れたデータセットFER2013_balancedを作成することを含んでいます。このバランスの取れたデータセットは、Tokens-to-Token ViTモデルの精度を大幅に向上させ、データセットの品質がFERモデルのパフォーマンス向上において重要な役割を果たすことを示しています。この研究は、データセットの入念なキュレーションと拡張がFERの精度向上に与える重要な影響を強調し、ヒューマンコンピュータインタラクションと感情計算の研究において有望な展望を開いています。記事「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAI論文はビジョントランスフォーマーモデルを使用した高度な顔の感情認識を探求します」は、MarkTechPostで最初に掲載されました。

dbtコア、Snowflake、およびGitHub Actions データエンジニアのための個人のプロジェクト

これは、Data/Analyticsエンジニア向けの簡単で高速なプロジェクトですdbt Core、Snowflake、Fivetran、およびGitHub Actionsなどの最新のデータスタックツールを試してみたい方にお勧めですハンズオン形式で行います...

「Streamlitを使用してナンバープレート認識アプリを作成する」

この記事は、事前学習済みのモデルを使用して可変行のナンバープレートからテキストを抽出する解決策を簡単に説明し、Streamlitを使用してウェブアプリを構築する手順を段階的に説明します

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