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「データサイエンスにおけるリモートワーク：メリットとデメリット」

この記事では、データサイエンスにおけるリモートワークの潜在的な課題と落とし穴について探究しました

Career Advice

現代のサイバーセキュリティの脅威に対処する効果的な方法

「サイバーセキュリティの脅威は技術の進歩に伴って増加していますこの記事では一般的な脅威の扱い方をカバーします」

『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

イントロダクション現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。ジェネレーティブAIのビジネス面ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。 2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤージェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。 McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。 Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。 GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。…

「AWS reInvent 2023での生成的AIとMLのガイド」

はい、AWS reInventの季節がやってきましたいつものように、場所はラスベガスです！カレンダーに印をつけ、ホテルを予約し、さらには航空券も購入済みですねさて、それでは第12回reInventで開催されるジェネレーティブAIと機械学習（ML）のセッションに参加するためのガイダンスが必要ですジェネレーティブAIは以前のイベントでも登場していましたが、今年はさらなる進化を遂げます基調講演中にはいくつかの注目発表がありますし、私たちのトラックのほとんどのセッションでもジェネレーティブAIを導入していますそのため、私たちのトラックを「ジェネレーティブAIとML」と呼ぶことができますこの記事では、トラックの構成とおすすめのセッションを紹介しますジェネレーティブAIに焦点を当てたトラックではありますが、他のトラックにも関連セッションがありますので、セッションカタログを閲覧する際には「ジェネレーティブAI」のタグを使用してください

「Amazon Bedrock と Amazon Location Service を使用したジオスペーシャル生成AI」

今日、ジオスペーシャルのワークフローは、通常、データの読み込み、変換、そしてマップ、テキスト、またはチャートなどの視覚的インサイトの生成から構成されます生成AIは、これらのタスクを自律エージェントを介して自動化することができますこの投稿では、Amazon Bedrockの基本モデルを使用して、ジオスペーシャルタスクを完了するためにエージェントにパワーを与える方法について説明しますこれらのエージェントはさまざまなタスクを実行することができます[...]

「Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2、およびAmazon OpenSearch Serverless with Vector Engineを使用して、金融サービス向けのコンテキスト重視のチャットボットを構築する」

「金融サービス（FinServ）業界は、ドメイン固有のデータ、データセキュリティ、規制コントロール、業界のコンプライアンス基準に関連する独自の生成AIの要件を持っています加えて、顧客は最も高性能かつ費用対効果の高い機械学習（ML）モデルを選択し、ビジネスユースケースに合わせて必要なカスタマイズ（ファインチューニング）を行うための選択肢を求めていますアマゾン[...]」

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

データ再構築の革命：広範な情報検索におけるAIのコンパクトな解決策

最近の進展により、ロスアラモス国立研究所の研究チームが、画期的な人工知能（AI）手法を開拓し、データ処理における前例のない効率性をもたらす可能性が広がりました。この革新的な取り組みは、産業、科学的探査、医療の進歩に遠大な影響を約束しています。彼らのパイオニア的なブレイクスルー、Senseiverと名付けられたものは、驚異的な成果を見せるニューラルネットワークであり、最小限の計算リソースで広範なデータを表現することができます。チームは大規模なシステムを非常にコンパクトな方法で表現できるニューラルネットワークを開発しました。このユニークな特性は、従来の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャと比較して、コンピューティング要件を大幅に削減するため、ドローン、センサーアレイ、および他のエッジコンピューティングプラットフォームへの現場展開に理想的に適しています。これにより、計算がその最終使用に近づけられます。 Nature Machine Intelligenceに掲載された論文では、SenseiverがGoogleのPerceiver IO AIモデルを基に構築されていることが紹介されています。このモデルは、ChatGPTのような自然言語モデルの技法を用いて、限られた数のセンサーによって収集された希薄なデータから、海洋温度などの包括的な情報を再構築するという巧妙な方法を採用しています。チームはこのモデルの効率性を強調し、少ないパラメータとメモリを使用することで、コンピュータ上での中央処理装置サイクルを減らし、より小さなコンピュータ上でより速く動作すると述べています。研究者たちは、この効率性を希薄なセンサーデータや複雑な三次元データセットの実世界アプリケーションで検証し、AIにおける重要なマイルストーンを打ち立てました。 Senseiverの優れた性能の一つとして注目されるデモンストレーションは、米国海洋大気庁によって収集された海洋表面温度データセットにこのモデルを適用するものです。数十年にわたり衛星と船舶センサーから収集されたデータを統合することで、モデルは広大な海洋領域全体にわたる温度を正確に予測することができました。これは、地球規模の気候モデルにとって非常に有用であり、気候ダイナミクスを理解するための重要な情報を提供します。このブレイクスルーの影響は理論的な領域を超えています。Senseiverは孤立した油井の特定から自動運転車の能力向上、医療モニタリングシステム、クラウドゲーミング、および汚染物質の追跡まで、多様な分野に適用可能です。この革新的なAIブレイクスルーは、人間の創造力の証であり、コンパクトでありながらパワフルな解決策を提供し、産業や科学分野を横断したデータ再構築の風景を再形成します。Senseiverによって、エッジコンピューティングにおいてAIが達成できる範囲は大幅に拡大され、情報の取得が無制限の未来が約束されています。

「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジックタイミングオプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

わかりやすいYOLOv8 Eigen-CAMを使ったYOLOv8の結果の説明

私はYOLO（You Only Look Once）モデルの大ファンです、特にバージョン8が好きですそれは簡単に訓練して展開でき、医療画像領域でも使用できます最近、分類問題の解決に成功しました...

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