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「ナイトシェードの仕組み」

最近の「ナイトシェード」の出現は、混乱させる画像生成AIモデルに対する敵対的攻撃に関する議論に新たな息吹を与えましたナイトシェードは、毒入りデータの作成を可能にするアルゴリズムです

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

AIがフィンテックを向上させる方法：追跡すべき有望な7つのAIパワー産業

ウィリー・サットンはかつてアメリカで最も追われていた逃亡者の1人でしたが、彼がなぜ銀行を強盗したのか尋ねられたとき、彼の答えは非常にシンプルでした「お金があるから」とこれは、フィンテックセクターにおける規制の傾向が増していることについて尋ねる人々に与えられる同じ答えですそして、それが増加していると信じている人々も同じです

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心配しないで、私はこのタイトルを選んだわけではなく、データサイエンスが「真の科学ではない」と嘆くためではありません（それが何を意味するのか、というのは別として）むしろ、データであることの意味について、いくつかの異なる視点を提供することを望んでいます...

ジナAIは、「jina-embeddings-v2」を紹介します世界初の8kオープンソースのテキスト埋め込みモデル

Jina AIは、第2世代のテキスト埋め込みモデルであるjina-embeddings-v2の最新の進化を発表しました。この最先端のモデルは、驚異的な8K（8192トークン）のコンテキスト長をサポートする唯一のオープンソースソリューションです。この成果により、それはOpenAIのプロプライエタリモデルであるtext-embedding-ada-002と同等の能力とMassive Text Embedding Benchmark（MTEB）のリーダーボードでのパフォーマンスを持つことができます。 jina-embeddings-v2は、容量とベンチマークのパフォーマンスの両方で既存のプロプライエタリの対応モデルと競合するオープンソースのテキスト埋め込みモデルであり、OpenAIの8Kモデルjina-embeddings-v2よりも優れたパフォーマンスを発揮します。特筆すべきは、Jina-embedding-v2は分類平均、再ランキング平均、検索平均、要約平均などの主要指標において、OpenAIの対応モデルと比較して優れたパフォーマンスを示しています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2が高度な機能を備えた多様なアプリケーションの革新を実現したと述べています。法的文書の分析では、広範囲な法的テキストの複雑な詳細を捉え、分析します。医療研究では、科学論文を埋め込み、包括的な分析を容易にし、画期的な発見を促進します。文学分析では、長編のコンテンツに深く入り込んでテーマの要素を捉え、より豊かな理解を実現します。財務予測では、詳細な財務レポートから優れた洞察を得ることで、意思決定プロセスを強化します。対話型AIでは、Jina Embeddings V2は複雑なユーザークエリに対するチャットボットの応答を大幅に改善します。その多彩で強力な機能により、Jina Embeddings V2はさまざまなドメインの複雑なデータセットからアプローチし、洞察を得る方法を変革する最先端の立場に立っています。テスト結果では、このコンテキスト対応のjina-embeddings-v2が他の主要なベース埋め込みモデルを凌駕し、より長いコンテキスト能力の実用的な利点を強調しています。 Jina AIのCEOであるハン・シャオ博士は、このリリースの旅とその深い意義についての思いを共有しました。彼は、Jina-embeddings-v2のリリースによる成果は驚異的であり、OpenAIなどの業界リーダーと競争することを目指し、世界初のオープンソースの８Kコンテキスト長モデルを作り出すことを目指しています。Jina AIにおける使命は明確です：かつて機密のエコシステムに限定されていたツールを提供することで、AIを民主化し、本日この目標に向けて大きな進歩を遂げています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2の技術的な複雑さとベンチマークについての学術論文を公開する計画を立てており、AIコミュニティにモデルの能力をさらに深く探求する機会を提供します。チームは、OpenAIに類似した埋め込みAPIプラットフォームの開発に進んでおり、ユーザーが必要に応じてカスタマイズできる埋め込みモデルのシームレスな拡張性を保証する高度な段階に達しています。さらに、Jina AIは多言語の埋め込みにも進出し、ドイツ語-英語モデルを導入することで言語能力を広げています。この拡大は彼らのポートフォリオを向上させ、AIイノベーションのリーダーとしての地位を強化することを目指しています。このモデルは、Hugging Faceで無料で簡単にダウンロードすることができます。ベースモデルは、高い精度を必要とする要求の厳しいタスクに適したものであり、学術研究やビジネス分析のような分野に応用されます。対照的に、コンパクトサイズ（0.07G）のSmallモデルは、軽量なタスクに向けて設計されており、モバイルアプリや計算リソースに制限のあるデバイスでのアプリケーションに理想的です。Jina AIは、AIコミュニティ内の様々な要件に対応し、ユーザーが計算ニーズに最適なモデルを選択し、アプリケーションの好みに合わせるための2つの異なるモデルオプションを提供しています。

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

「分析的に成熟した組織（AMO）の構築」

組織の分析の成熟度を理解することは、データ関連のプロとして強力な競争力を持つことができますそれにより、「非分析的」な意思決定（「プロジェクトの優先順位付け」など）がより情報に基づいて行われるでしょう

16/10から22/10の週の重要なLLM論文のトップ

大規模言語モデル（LLMs）は最近急速に進歩しています新しい世代のモデルが開発されるにつれ、研究者やエンジニアが最新の進歩について情報を得ることが重要です...

シャム・ボージワニは、自動化、デジタルトランスフォーメーション、サイバーセキュリティ、そしてITの役割の未来について述べています

ワークアト・インクのビジネステクノロジーおよびサイバーセキュリティディレクターであるシャム・ボージュワニは、自動化とAIを活用して従業員体験とサイバーセキュリティオペレーションを向上させるのに重要な存在ですIT、ソリューション設計、サイバーセキュリティ、および内部AIと自動化のリーダーシップを経験したバックグラウンドを持つシャムは、技術的で非技術的な両方の人々による開発者文化の促進を牽引しています... 自動化、デジタルトランスフォーメーション、サイバーセキュリティ、およびITの役割の未来についてシャム・ボージュワニの記事を読む»

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「生成AIは私たちをAIの転換点へと押し進めた」

人工知能（AI）が一般的に普及する前は、ジェネレーティブAI（GenAI）の利便性によってデータ統合と機械学習のステージングが注目されました過去には、企業やコンサルタントが特定のユースケースのための一度限りのAI/MLプロジェクトを作成していましたが、結果への信頼は限られていました

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