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「時系列分析のための欠落した日付の修正方法」

「BigQueryでTVFを使用して、時系列分析のための日付範囲を簡単に生成する方法を学びましょう」

はじめにインターネット上の情報が非常に多いため、研究者や科学者はより効率的かつ安全なデータ転送方法の開発に取り組んでいます。オートエンコーダは、そのシンプルで直感的なアーキテクチャのために、この目的において貴重なツールとして現れています。通常、オートエンコーダがトレーニングされた後、エンコーダの重みは送信者に、デコーダの重みは受信者に送信することができます。これにより、送信者はデータをエンコードされた形式で送信することができ、時間とコストを節約することができます。一方、受信者は圧縮されたデータを受け取ることができます。この記事では、特にMNIST数値データベースとPythonのPyTorchフレームワークを使用したMNIST画像再構築におけるオートエンコーダの興味深い応用について探求します。学習目標この記事では、MNIST画像をエンコードすることができるTensorFlowオートエンコーダの構築に焦点を当てています。データベースの読み込みと処理のための関数を実装し、データポイントの動的な変換を作成します。ノイズのある画像と実際の画像を入力として使用して、エンコーダ-デコーダアーキテクチャのオートエンコーダを生成します。オートエンコーダの深層学習における重要性、アプリケーションの原則、モデルの性能向上の潜在能力について探求します。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。オートエンコーダのアーキテクチャオートエンコーダは、主に3つの主要なコンポーネントに分けることができます：エンコーダ：このモジュールは、トレーニング-検証-テストセットからの入力データを受け取り、それをエンコードされた表現に圧縮します。通常、コーディングされた画像データは入力データよりも小さくなります。ボトルネック：ボトルネックモジュールは、知識表現を圧縮し、ネットワークの重要な部分として保持します。データの次元は縮小の障壁となります。デコーダ：デコーダモジュールは、データ表現を「解凍」して元の形式に復元することが重要です。デコーダからの出力は、グラウンドトゥルースまたは初期の入力データと比較されます。デコーダモジュールは、データの表示を「解凍」し、エンコードされた形式で再構築するのに役立ちます。デコーダの出力は、グラウンドトゥルースまたは元の入力データと比較されます。エンコーダ、ボトルネック、デコーダの関係エンコーダエンコーダは、プーリングモジュールと畳み込みブロックを介して入力データを圧縮することで重要な役割を果たします。この圧縮により、ブロックと呼ばれるコンパクトな画像が生成されます。エンコーダの後には、デコーダがあります。デコーダは入力データを再構築するための高レベルモジュールで構成されており、ノイズの削減に関係なく、入力と似たような出力を再構築することを目指します。MNIST画像のオートエンコーダを使用した画像再構築ただし、可変オートエンコーダの場合、入力は入力の再構築ではありません。代わりに、モデルに与えられた入力データに基づいて、完全に新しい画像を作成します。この違いにより、可変オートエンコーダは結果の画像にある程度の制御を持つことができ、異なる結果を生成することができます。ボトルネックボトルネックは神経系の最小部分ですが、非常に重要な役割を果たしています。エンコーダからデコーダへのデータのフローを制限する重要な要素として機能し、最も重要なデータのみが通過することができます。フローを制限することで、バリアは重要な特性を保存し、回復に使用します。これにより、入力の知識の種類を表現することができます。エンコーダ-デコーダの構造により、画像から貴重な情報を抽出し、ネットワーク内のさまざまな入力間の意味のあるつながりを作成することが可能となります。この圧縮形式の処理により、神経系が入力を記憶し、情報の過剰負荷を防ぐことができます。一般的なガイドラインとして、バリアが小さいほど余分なリスクが低くなります。ただし、非常に小さなバッファは格納できるデータ量を制限する可能性があり、エンコーダのプール層を介して重要なデータが失われる可能性が高くなります。…

自分自身のデータを使用して、要約と質問応答のために生成型AI基盤モデルを使用してください

大規模言語モデル（LLM）は、複雑なドキュメントを分析し、要約や質問への回答を提供するために使用することができますAmazon SageMaker JumpStart上の金融データにおけるファインチューニングに関する記事「Foundation Modelsのドメイン適応ファインチューニング」では、独自のデータセットを使用してLLMをファインチューニングする方法について説明しています一度しっかりとしたLLMを手に入れたら、そのLLMを公開したいと思うでしょう

バイツからバイオロジーへ第1回コンピュータ生物学におけるLCSアルゴリズムを使ったグローバルシーケンスアラインメントの利用

ようこそ！『ビットから生物学へ』シリーズの最初のエントリーを見つけましたここでは、コンピュータサイエンスの授業で見つける可能性のある一般的なアルゴリズムと計算…

「回答付きのトップ50のAIインタビューの質問」

はじめに AIの面接の準備をしており、トップ50のAI面接質問の包括的なリストをお探しですか？それなら、探す必要はありません！このガイドでは、人工知能のさまざまな側面をカバーするさまざまな質問をまとめました。求職者、学生、または単にAIに興味がある方に、これらの質問のコレクションは知識を磨き、AIの面接で成功するのに役立ちます。これらの質問は、初級から上級のトピックまで、AIの理解をテストします。トップ50のAI面接質問面接で成功するためのトップ50のAI面接質問のリストです。AIのエキサイティングな世界に飛び込んで、面接の結果を成功させるために自分自身を装備しましょう。人工知能基礎レベルの面接質問 Q1. 人工知能とは何ですか？回答：人工知能（AI）は、人間の知能を機械にシミュレートし、問題解決、学習、意思決定など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるようにすることを指します。 Q2. AIにおけるデータ前処理の重要性を説明してください。回答：データの前処理はAIにおいて重要であり、生データをクリーニング、変換、整理して、AIアルゴリズムに適した品質の高いデータにすることを含みます。データの前処理により、ノイズを除去し、欠損値を処理し、データを標準化し、次元を削減することができます。これにより、AIモデルの精度と効率が向上します。 Q3. ニューラルネットワークにおける活性化関数の役割は何ですか？回答：活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たします。活性化関数は入力の重み付き和を変換し、ニューロンの出力を決定します。活性化関数により、ニューラルネットワークは複雑な関係をモデル化し、非線形性を導入し、学習と収束を促進することができます。 Q4. 教師あり学習、教師なし学習、強化学習を定義してください。回答：教師あり学習は、入力データが対応する目的の出力やターゲットとペアになったラベル付きの例を使用してモデルを訓練することを指します。教師なし学習は、ラベルのないデータからパターンや構造を見つけることを目的とします。強化学習は、報酬と罰を使ってエージェントを訓練し、環境での行動から学習することを目的とします。 Q5. 機械学習における次元の呪いとは何ですか？回答：次元の呪いとは、高次元のデータを扱う際の課題を指します。次元の数が増えると、データはますますまばらになり、データ点間の距離は意味をなさなくなります。これにより、分析や正確なモデルの構築が容易になります。 Q6. AIで使用される異なる探索アルゴリズムについて説明してください。回答：AIで使用される異なる探索アルゴリズムには、深さ優先探索、幅優先探索、一様費用探索、A*探索、ヒューリスティック探索、遺伝的アルゴリズムなどがあります。これらのアルゴリズムは、探索空間を系統的に探索することで、最適または近似最適な解を見つけるのに役立ちます。 Q7.…

TensorFlowモデルのハイパーパラメータ調整にKeras Tunerを使用する

TensorFlowは非常に効率的であることができますが、適切なパラメータを見つけるプロセスは非常に疲れるし退屈になることがあります一方、適切なパラメータがなければそれほど素晴らしくはありません私の全ての…

メタからのLlama 2基盤モデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました

「本日、Metaによって開発されたLlama 2 ファウンデーションモデルがAmazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に提供できることを喜んでお知らせしますLlama 2 ファミリーは、7兆から700兆のパラメータを持つ事前学習および微調整済みの生成テキストモデルのコレクションです微調整済みのLLMはLlama-2-chatと呼ばれています」

「再生、リマスター、リミックス：伝説的なゲーミングMODを蘇らせる『Portal Prelude RTX』」

Editor’s note: この投稿は、弊社の週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、創造的なヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく説明し、それらがコンテンツ作成を劇的に加速させる方法についても深く掘り下げています。 Portal: Prelude RTXゲーミングモッドは、人気の非公式Portal前日譚をリマスターしたもので、フルレイトレーシング、DLSS 3、RTX IOテクノロジーを備えた最先端のAIパワーグラフィックスにより、伝説的なモッドをゲーマーやクリエイター、開発者などが新たに体験することができます。 Portal: PreludeのソフトウェアエンジニアであるNicolas “NykO18” Grevetは、モッダーのDavid Driver-Gommと協力してこのプロジェクトを作成しました。このプロジェクトは、NVIDIA RTX Remixを使用してSteamで無料ダウンロードできます。この無料のモッディングプラットフォームを使用すると、クラシックゲームのためのRTXモッドを素早く作成および共有することができます。今週は、NVIDIA Studioでこのデュオのワークフローについて詳しく学びましょう。さらに、今月から、グラフィックスカードのパートナーがGeForce RTX 4060 Ti…

「イーロン・マスクのxAIはTwitterのフィードでトレーニングされました」

テスラやSpaceXなどの企業を展開するビジョナリーであるイーロン・マスクは、人工知能（AI）の領域に再び目を向けています。彼の最新のベンチャーであるxAIは、ツイートの広範なリポジトリを活用してアルゴリズムを訓練することを目指しています。最近のTwitter Spacesの音声チャットで、マスクは好奇心旺盛で真実を追求するAIの構築をビジョンとし、データプライバシーや法的な問題についての疑問を投げかけました。本記事では、マスクの野心的なプロジェクトとAIの景色への潜在的な影響について探っています。また読む：イーロン・マスク、中国における超知能の台頭に警鐘を鳴らす xAI：イーロン・マスクの新しいAI企業イーロン・マスクのxAIの発表は、テクノロジー界に波紋を広げました。テスラとTwitterのCEOであるマスクは、AIの力を「宇宙を理解する」ために活用する意図を持っています。画期的なイノベーションの実績を持つ彼の最新のベンチャーは、テクノロジー愛好家やAI懐疑論者の注目を集めています。また読む：イーロン・マスクのxAIがOpenAIのChatGPTと対決ツイートを使ったAIのトレーニング：物議を醸す動き xAIのトレーニングデータについてのマスクの開示は、プライバシー擁護派やTwitterユーザーの間で懸念を引き起こしました。同社は公開ツイートをアルゴリズムのデータセットとして使用する予定です。公開ツイートは技術的には誰でもアクセスできるものですが、ユーザー生成コンテンツをAIのトレーニングに利用する倫理的な問題が浮上します。また読む：すべてのオンライン投稿はAIの所有物になる、Googleが発表 AIの好奇心と真実性 xAIの開発の重要な側面の1つは、マスクが「最大限の好奇心と最大限の真実性」を持つAIを作り出すという欲望です。この野心的な目標は、AIの能力の限界を em>超え、単なるツールではなく、知識を追求し、正確性を保ちながら意識的で倫理的な存在にすることを目指しています。また読む：イーロン・マスクが真実を追求するAI「TruthGPT」を発表テスラとの連携：シナジスティックなアプローチイーロン・マスクは、xAIがテスラを含む他のベンチャーと協力して動作することを想像しています。この連携は、AI技術の進歩とテスラのソフトウェアおよび自動運転システムへのAIの統合の可能性を持っています。ただし、データ使用の重複や明確な境界の必要性についても懸念が生じます。また読む：Sanctuary AIのPhoenix Robotとテスラの最新製品Optimusとの出会い！ AI企業が直面する法的な課題データ使用に関する法的な課題については、AI業界はよく知っています。出版社は、適切な権限なしにニュース記事や他の知的財産をAI企業が使用することに対して、ますます反対しています。デイリーメールのオーナーとGoogleの間の迫り来る法的闘争は、AIデータトレーニングの論争の性質を物語っています。また読む：Barry Diller対生成AI：著作権の法的闘争トレーニングプロセス：AIに意思決定をさせる AIの開発の核心は、アルゴリズムがデータを解釈し、最終的に情報を持った意思決定を行う方法を学習するトレーニングプロセスです。xAIがTwitterの広範なデータセットから学習する可能性は、より洗練されたAIシステムへの道を開くかもしれませんが、データプライバシーやユーザーの同意に関する検証を招きます。…

鑑識分類器をだます：敵対的な顔生成における生成モデルの力

ディープラーニング（DL）の最近の進歩、特に生成的対抗ネットワーク（GAN）の領域では、存在しない高度にリアルかつ多様な人間の顔の生成が可能になりました。これらの人工的に作られた顔は、ビデオゲーム、メイクアップ産業、コンピュータ支援設計などの領域で多くの有益な応用が見られますが、誤用時には重要なセキュリティと倫理上の懸念が生じます。合成または偽の顔の誤用は、深刻な結果をもたらす可能性があります。例えば、GANによって生成された顔画像がアメリカの選挙で使用され、偽のソーシャルメディアプロファイルを作成することで、対象のグループに対して迅速に誤情報を広めることができました。同様に、17歳の高校生が強力な生成モデルであるStyleGAN2を利用して、アメリカの議会候補の偽のプロフィール写真をTwitterに認証させることに成功しました。これらの出来事は、GANによって生成された顔画像の誤用に関連する潜在的なリスクを強調し、それらの使用のセキュリティと倫理的な意味に対処することの重要性を示しています。 GANによって生成された偽の顔と実際の顔を区別するために、さまざまな方法が提案されています。これらの研究で報告された結果は、シンプルで監視されたディープラーニングベースの分類器がGANによって生成された画像の検出に非常に効果的であることを示しています。これらの分類器は、一般的に法科学分類器またはモデルと呼ばれます。しかし、知的な攻撃者は、敵対的な機械学習技術を使用してこれらの偽の画像を操作し、高い視覚品質を維持しながら法科学分類器を回避することができます。最近の研究では、敵対的な攻撃者が生成モデルの潜在空間最適化を介して生成モデルの多様体を敵対的に探索することで、対象の法科学検出器によって誤分類されるリアルな顔を生成できることを示しています。さらに、敵対的な偽の顔は、画像空間に制約を課す従来の敵対的な攻撃よりも少ないアーティファクトを示すことも示されています。ただし、この研究には重要な制限があります。具体的には、生成された敵対的な顔の属性（肌の色、表情、年齢など）を制御する能力が欠けています。これらの顔の属性を制御することは、特定の民族や年齢層をターゲットにして社会メディアプラットフォームを通じて迅速に虚偽のプロパガンダを広めることを目指す攻撃者にとって重要です。潜在的な影響を考えると、画像法科学の研究者が属性条件付け攻撃に取り組み、開発することが重要です。これにより、既存の法科学顔分類器の脆弱性が明らかにされ、将来的に効果的な防御メカニズムの設計に取り組むことができます。この記事で説明されている研究は、属性制御が敵対的な攻撃において必要な理解を提供し、脆弱性の包括的な把握と堅牢な対策の開発を促すために行われています。提案手法の概要は以下の通りです。属性ベースの生成とテキスト生成に関連する2つのアーキテクチャが提示されています。画像に基づいているか、テキストによって誘導されているかに関係なく、提案手法は統一されたフレームワーク内で法科学顔検出器を欺くことができるリアルな敵対的な偽の顔を生成することを目指しています。この技術は、StyleGAN2の高度に分解された潜在空間を利用して、提供されたリファレンス画像に存在する属性を持つ偽の顔を生成するために、属性固有の潜在変数を敵対的に最適化する効率的なアルゴリズムを導入します。このプロセスにより、リファレンス画像から生成された偽の画像に望ましい粗いまたは細かい詳細を効果的に転送することができます。画像ベースの属性条件付けを行う際には、知覚損失によって誘導されながら敵対的な空間を探索することで、望ましい属性を生成された偽の画像に転送することができます。さらに、Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP）の共同画像テキスト表現能力を活用して、提供されたテキストの説明に基づいて偽の顔を生成します。これにより、生成された敵対的な顔画像と関連するテキストの説明との整合性を確保することができます。CLIPのテキストによるガイド付き特徴空間を利用することで、この特徴空間内で敵対的な潜在コードを検索し、関連するテキストで説明された属性に合致する偽の顔を生成することが可能になります。論文で提供されているいくつかの結果を以下に示します。これは、法医学的な分類器を回避するために現実的な敵対的な顔を生成するための新しいAI技術の要約でした。もし興味があり、この研究についてさらに詳しく知りたい場合は、以下のリンクをクリックして詳細情報を見つけることができます。

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