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「機械学習と人工知能を利用した在庫管理の改善」

「人工知能（AI）は在庫管理システムの効果を大幅に向上させることができます需要予測をサポートし、在庫レベルを最適化し、廃棄物を削減するのに役立ちます」

YOLOv7 最も先進的な物体検出アルゴリズム？

2022年7月6日はAIの歴史において画期的な出来事として記録されるでしょうなぜなら、この日にYOLOv7がリリースされたからですリリース以来、YOLOv7はコンピュータビジョン開発者コミュニティで最も注目されており、その理由は正当なものですYOLOv7は既に[…]としてのマイルストーンとして認識されています

「2023年の小売り向けデータストリーミングの状況」

ウォルマート、アルバートソンズ、オットー、AOなどからの小売業におけるデータストリーミングの状況には、オムニチャネル、ハイブリッドショッピング、ライブコマースなどが含まれています

新しいAI研究が、大規模言語モデル（LLMs）の能力を分析するためのプロンプト中心のアプローチを提案しています

大規模言語モデル（LLM）の使用の急増により、自然言語処理（NLP）の分野は完全に変革され、特にLLMがオープンエンドのテキストを生成するよう促されています。オープンエンドのテキスト生成の応用は広範囲にわたり、質問応答、ストーリー生成、コード生成、人間支援の創造性、オープンエンドの対話など、複数の領域に及びます。これらのモデルがますます普及するにつれ、これらのシステムの予測不可能性に対する懸念が高まっており、そのためにはこれらの能力と限界をよりよく理解する必要があります。ジョージア工科大学、上海交通大学、Google、スタンフォード大学の研究者は、オープンテキスト生成を分析するためのプロンプトのタクソノミーを作成しました。彼らは288のプロンプトで実験し、3000以上の出力を評価し、緩和戦略と将来の研究方向を分析しました。言語モデルのオープンテキスト生成の能力と制約を分析するために、研究者はユーザーがプロンプトに自然に制約を設定する方法に基づいて個々の制約のタクソノミーを作成しました。彼らは各制約のためのシンプルで自然なベースのプロンプトを設計し、主題やプロンプトテンプレートなどの次元で変化させることでプロンプトのばらつきを緩和しました。プロンプトの制約は、スタイルの制約（文章のスタイルに制約を加える）と構造の制約（単語数を制限するなど、文章の構造に制約を加える）の2つのカテゴリに分類されます。研究者たちは288のプロンプトを作成し、GPT-3、OPT、BLOOM、GLMを使用して出力を生成しました。評価のために、各プロンプトに対して10の出力を生成しました。たとえば、スタイルの制約「気分」のためのベースのプロンプトは「読者に[怒り、恐怖、幸せ、悲しい]と感じさせる愛についての文章を書いてください」となります。出典：https://github.com/SALT-NLP/Bound-Cap-LLM スタイルの制約研究者たちは、GPT-3がコメディ、風刺、皮肉、文芸などの一部の難しいスタイルの制約に苦労し、スタイルと主題の組み合わせに敏感であることを発見しました。プロンプトが難しすぎると、GPT-3はスタイルと主題を混同し、創造的な文章に特有でない単語に苦労します。ただし、モデルのパフォーマンスは注釈者が認識するプロンプトの難しさとは相関しておらず、ヒトとLLMの間でプロンプトの難しさに寄与する要素が異なることを示しています。これは、LLMにとってどのプロンプトが難しいかどうかを経験的に見つけることの重要性を強調しています。構造の制約 GPT-3は一般的に文章の構造の制約を理解することができますが、必要な単語数や文の数などの数値的な制約に苦労し、しばしば正確ではない出力を生成します。また、GPT-3は学術論文の適切なフォーマットができないことがあります。これは、訓練データにおいてこのようなドキュメントに対する明確なラベリングが欠けているためです。著者らは、同じプロンプトと追加の数値的な構造の制約のプロンプトを使用して、他の3つのLLM、OPT-176B9、BLOOM-176B10、GLM-130B11を分析するために彼らの手法を使用しました。これらのモデルはGPT-3よりも性能が低く、生成された出力の半数以上が劣化していることがわかりました。コメントこの論文では、構造的およびスタイリスティックな制約の下でオープンエンドのテキストを生成する言語モデルの能力を分析するための手法が提案されています。結果は、モデルの課題に一致する失敗と、構造的およびスタイリスティックな制約を横断する新しい失敗パターンを示しています。著者らはまた、両方の領域でパフォーマンスを一貫して改善するための緩和策を提供しています。論文は、スタイリスティックおよび構造的な制約のすべての側面をカバーしておらず、すべてのオープンテキスト生成を代表しているわけではないという制約も認識しています。著者らはまた、スタイルの誤用や注釈者の被害の可能性などの倫理的な考慮事項について触れ、注釈者を保護するためのガイドラインを提案しています。全体的に、この論文で提案されている手法と結果は、言語モデルの能力と制約を理解するために貢献しています。

「土木工学におけるデータサイエンスの力を探る」

イントロダクション近年、データサイエンスの技術の統合により、土木工学は驚異的な変革を遂げてきました。データサイエンスは、インフラプロジェクトの設計、計画、管理に対する土木工学のアプローチを革新する強力なツールとして浮上しました。この記事では、データサイエンスが土木工学に果たす重要な役割と、この業界の未来を形作る影響について探っています。データサイエンスの土木工学への役割データ分析による意思決定の改善データサイエンスは、膨大なデータを分析することで、土木工学者が情報に基づいた意思決定を行う力を与えています。歴史的なプロジェクトデータ、センサーの読み取り、地質調査などの関連情報を活用して、価値ある知見を抽出します。これらのデータに基づく意思決定は、最適化された設計、より良いプロジェクト計画、改善されたプロジェクト成果につながります。インフラストラクチャの設計と計画の向上データサイエンスの技術をインフラストラクチャの設計と計画に取り入れることは、革命的な効果があります。エンジニアは、さまざまなシナリオをシミュレーションし、その影響を評価し、建設が始まる前に潜在的な課題を特定することができます。この先見性により、エンジニアは堅牢で効率的なインフラストラクチャの設計を作り出すことができます。インフラストラクチャの持続可能性のための予測保守データサイエンスが土木工学にもたらす最も重要な利点の一つは、予測保守です。エンジニアは、IoTセンサーやデータ分析を通じてインフラストラクチャの健康状態を継続的に監視することで、保守要件を正確に予測することができます。この積極的なアプローチにより、インフラストラクチャの寿命を延ばすだけでなく、利用者の安全性も確保されます。リスク評価と緩和データサイエンスは、土木工学プロジェクトにおけるリスク評価を支援し、歴史データを分析し、潜在的なリスク要因を特定することで、エンジニアはデータに基づく知見に基づいたリスク緩和戦略を立案することができます。これにより、プロジェクトの遅延や失敗の可能性を減らすことができます。コスト最適化とリソース管理データサイエンスは、土木工学プロジェクトにおいて効率的なリソース管理とコスト最適化を実現します。材料コスト、労働力、装置の利用に関連するデータを分析することで、エンジニアはオペレーションを合理化し、ロスを減らすことができます。これにより、著しいコスト削減が実現されます。土木工学におけるデータサイエンスの技術回帰分析回帰分析は、材料特性や構造の挙動などの変数間の関係を確立するために土木工学で使用されます。データに回帰モデルを適合させることで、エンジニアは結果を予測し、パフォーマンスに影響を与える重要な要因を特定することができます。これにより、設計と解析においてより情報に基づいた意思決定が可能となります。ニューラルネットワークニューラルネットワークは、土木工学の問題における複雑な非線形関係をモデル化するために使用されます。交通流予測、構造健全性監視、地盤解析などの領域で、従来の方法では複雑なパターンや相関を捉えることができない場合に使用されます。地理情報システム（GIS） GISは、空間データをさまざまな土木工学のデータセットと統合し、地理空間情報の可視化と分析を可能にします。土木工学者は、サイト選定、都市計画、インフラストラクチャ管理にGISを活用し、効率的なリソース配分と情報に基づいた意思決定を行います。有限要素解析（FEA）有限要素解析は、土木工学において複雑な構造やシステムを分析するための数値的な手法です。エンジニアは構造物をより小さな要素に分割することで、実世界の挙動や応力分布をシミュレーションすることができます。これにより、設計の最適化や構造の整合性評価に役立ちます。時系列分析時系列分析は、交通流パターンや環境要因などの時間とともに収集されたデータを土木工学に適用するための手法です。エンジニアは、傾向、季節パターン、異常を特定するためにこの手法を使用し、インフラストラクチャプロジェクトの予測と計画をより良くサポートします。…

データスクレイピングが注目されています：言語モデルは皆のコンテンツをトレーニングすることで飛び越えているのでしょうか？

この記事の調査をまとめ、執筆を始めようとしたとき、OpenAIはそれにぴったりの発表を行いました彼らはChatGPTの「Browse with Bing」機能を一時的に無効にしているとのことです...

ディープネットワークの活性化関数の構築

ディープニューラルネットワークの基本的な要素は、活性化関数（AF）です活性化関数は、ネットワーク内のノード（「ニューロン」）の最終出力を形成する非線形関数です一般的な活性化関数は...

「VAEs、GANs、およびTransformersによる創発的AIの解放」

イントロダクション生成AIは、人工知能と創造性の交差点に位置する興奮する分野であり、機械が新しいオリジナルなコンテンツを生成することによって、さまざまな産業を革新しています。リアルな画像や音楽の作曲から生き生きとしたテキストや没入型の仮想環境の作成まで、生成AIは機械が達成できる範囲を広げています。このブログでは、VAEs、GANs、およびTransformersを使って生成AIの有望な領域を探求し、その応用、進歩、そして将来における深い影響について検討します。学習目標 VAEs、GANs、およびTransformersを含む生成AIの基本的な概念を理解する。生成AIモデルの創造的なポテンシャルとその応用を探求する。 VAEs、GANs、およびTransformersの実装についての洞察を得る。生成AIの将来の方向性と進歩を探求する。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。生成AIの定義生成AIは、本質的には既存のデータから学習し、類似した特性を持つ新しいコンテンツを生成するためにモデルをトレーニングすることを含みます。既存の情報に基づいてパターンを認識し予測する従来のAIアプローチとは異なり、生成AIは完全に新しいものを作成し、創造性とイノベーションの領域を広げることを目指しています。生成AIの力生成AIは、創造性を解放し、機械が達成できる範囲を広げる力を持っています。VAEs、GANs、およびTransformersなど、生成AIで使用される基本原理とモデルを理解することで、この創造的な技術の背後にある技術と手法を把握することができます。生成AIの力は、創造性を解放し、人間の創造性を模倣し、さらには超える新しいコンテンツを生成する能力にあります。アルゴリズムとモデルを活用することにより、生成AIは画像、音楽、テキストなど多様な出力を生成し、インスピレーションを与え、革新し、芸術的表現の領域を広げることができます。 VAEs、GANs、およびTransformersなどの生成AIモデルは、この力を解放するために重要な役割を果たしています。VAEsはデータの基本的な構造を捉え、学習された潜在空間からサンプリングすることで新しいサンプルを生成することができます。GANsは生成器と識別器の間の競争的なフレームワークを導入し、非常にリアルな出力を生み出します。Transformersは長距離の依存関係を捉えることに優れており、一貫性のあるコンテンツを生成するのに適しています。詳細を探求しましょう。変分オートエンコーダ（VAEs）生成AIで使用される基本的なモデルの1つは変分オートエンコーダまたはVAEです。エンコーダ-デコーダのアーキテクチャを用いて、VAEsは入力データの本質を低次元の潜在空間に圧縮することによって、新しいサンプルを生成します。 VAEsは画像生成、テキスト合成などに応用され、機械が魅了し、インスピレーションを与える新しいコンテンツを作成することが可能になりました。 VAEの実装このセクションでは、変分オートエンコーダ（VAE）をスクラッチから実装します。エンコーダとデコーダモデルの定義エンコーダは入力データを受け取り、ReLU活性化関数を持つ密な層を通過させ、潜在空間分布の平均と対数分散を出力します。デコーダネットワークは、潜在空間表現を入力として受け取り、ReLU活性化関数を持つ密な層を通過させ、シグモイド活性化関数を適用することでデコーダの出力を生成します。 import…

「AIとともに音楽生成の世界を探索する」

はじめに AIを利用した音楽生成は、音楽の制作と楽しみ方を変革する貴重な分野として重要性を増しています。このプロジェクトでは、音楽創造に人工知能を活用する背景と目的を紹介します。AIアルゴリズムを使用して音楽を生成するプロセスとその潜在能力を探求することを目指しています。私たちのプロジェクトは、音楽作曲を支援するAI技術を理解し、実装することに焦点を当てています。AIは、特別な数学的ルールを使用して音楽のパターン、リズム、構造を理解し、学習した内容に基づいて新しい曲を作成することができます。音楽データをモデルにトレーニングすることで、AIシステムが新しいオリジナル作品を学習し、生成できるようにします。また、特にMetaのMusicGenを重点的に取り上げ、AIによって生成された音楽の最近の進展も検討します。音楽生成におけるAIの範囲を探求することで、この革新的な技術の可能性を探求するために、ミュージシャン、研究者、音楽愛好家をインスピレーションを与えることをこのプロジェクトの目的としています。一緒に、AIが生成できるメロディーを明らかにするために、この音楽の冒険に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトに取り組むことで、新しい技術スキルを身につけ、AIアルゴリズムを実装して革新的なアプリケーションを構築する方法についての理解を得ることができます。このプロジェクトの終わりまでに、次のことを達成することができます。音楽作成に人工知能がどのように活用されるかを理解します。音楽作曲のためにAIモデルをトレーニングするために使用される基本的な概念や技術を学びます。 AIモデルのトレーニングに必要な関連する音楽データを収集し、準備する方法を学びます。SpotifyのBasic Pitchなどのツールを使用して、.mp3ファイルを収集し、MIDIファイルに変換する方法を発見します。音楽生成のためのAIモデルの構築に関わる手順についても理解します。さらに、このタスクに適したモデルアーキテクチャとその関連性について学び、エポック数やバッチサイズの決定を含むモデルのトレーニングにおける実践的な経験を得ます。トレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価する方法を見つけます。その後、生成された音楽の品質を分析し、モデルの効果を評価し、改善のための領域を特定するためにメトリックスを評価する方法を学びます。最後に、トレーニングされたAIモデルを使用して新しい音楽作品を生成するプロセスを探求します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトの目的は、AIを使用した音楽生成の魅力的な領域を探求することです。機械学習アルゴリズムを活用することで、さまざまな音楽ジャンルでメロディーとハーモニーを生成するAIモデルを訓練することを目指しています。このプロジェクトの焦点は、特に.mp3ファイルとしての多様な音楽データを収集することで、AIモデルのトレーニングの基礎となるものを提供することです。これらのファイルは、SpotifyのBasic Pitchなどの特殊なツールを使用してMIDI形式に変換される必要があります。この変換は重要です。なぜなら、MIDIファイルはAIモデルが簡単に解釈できる音楽要素の構造化された表現を提供するからです。次のフェーズでは、音楽生成に特化したAIモデルの構築が行われます。準備されたMIDIデータを使用してモデルをトレーニングし、音楽に存在する潜在的なパターンと構造を捉えることを目指します。モデルの能力を評価するためのパフォーマンス評価を実施します。これには、音楽サンプルの生成とその品質の評価が含まれ、プロセスを改善し、モデルのクリエイティブな音楽生成能力を向上させるための手段を洗練させます。このプロジェクトの最終的な成果物は、トレーニングされたAIモデルを使用してオリジナルの作品を生成する能力です。これらの作品は、ポストプロセス技術を使用して音楽性と一貫性を豊かにするためにさらに改善されることができます。問題の発生このプロジェクトの目的は、音楽作成ツールへのアクセスの制限に対処することです。従来の音楽作成方法は手間がかかり、専門的な知識を要求します。さらに、新鮮で独自の音楽コンセプトを生成することは困難な課題となることがあります。このプロジェクトの目的は、これらの障壁を回避し、音楽生成のためのシームレスなソリューションを提供するために人工知能を活用し、ミュージシャン、愛好家、初心者を含む誰もが音楽を創造する力を持てるようにすることです。AIモデルによるメロディーとハーモニーの作曲能力を開発することを通じて、音楽創造のプロセスを民主化することを目指しています。…

「5層データスタックの構築方法」

「パワフルなツールコンポーネントの選択肢は、データパイプラインの各層が独自の機能を提供する一元化された拡張可能なデータプラットフォームを作り出しますオーガとは異なります...」

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