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統計分析入門ガイド | 5つのステップと例

紹介統計分析とは、定量的なデータを用いて傾向、パターン、関係を調査することを意味します。科学者、政府、企業、その他の組織が使用する重要な研究ツールです。妥当な結果を得るためには、研究プロセスの開始時点から統計分析の計画が必要です。仮説を具体化し、研究デザイン、サンプルサイズ、サンプリング手法について決定する必要があります。統計分析の全体的なプロセスを説明するガイドは有益です。そのため、このステップバイステップのガイドは、分析の理解を容易にするために選ばれました。統計分析の知識をアップデートするために、このガイドを参照してスタートしてください。統計分析とは何ですか？統計分析は、データを収集し、統計や他のデータ分析手法を使用して傾向、パターン、洞察を特定するプロセスです。専門家は生データを取り、変数間の関係を見つけます。これらの専門家は新しい科学的発見、コミュニティの健康向上、ビジネスの意思決定に責任を持っています。統計分析の手順は何ですか？統計分析には五つの重要なステップが必要です。以下にこれらのステップについて説明します。ステップ1：仮説を記述し、研究デザインを計画する研究プロセスのステップ1では、仮説を記述し、研究デザインを計画することに焦点を当てます。仮説は、研究での変数間の関係についての明確な主張や予測です。これらの記述は、研究をガイドし、データの収集と分析のための方向性を設定します。このプロセスには、トピックに関する既存の知識と、研究で解決したいギャップを特定するための文献レビューが含まれます。研究者は研究デザインを計画し、研究の全体的な戦略を決定します。これには、研究が実験的、観察的、断面的、または縦断的に行われるかに関する決定が含まれます。研究者は、このフェーズで変数を特定し、データの収集と分析のための方法を選択します。倫理的な考慮と実際的な制約も考慮されます。よく構築された研究デザインは、研究結果の妥当性と信頼性に不可欠です。このステップでは、データ収集に関連したデータが仮説検証に適していることを保証するための以下のステップが示されます。このステップは、研究者が調査の範囲と方法論を定義するために、研究に構造化された体系的なアプローチを提供します。ステップ2：データの収集このステップでは、研究プロセスが計画から実行に移り、研究者がサンプルからデータを収集します。研究結果と意味のある関連性を確保するために、サンプルを注意深く選択する必要があります。データ収集方法は、研究デザインによって異なります。調査、実験、インタビュー、観察などがあります。研究者はバイアスを最小限に抑え、データの信頼性と妥当性を向上させます。サンプルの代表性は、正確な結論を導くために重要です。ランダムサンプリングや他の体系的な方法を使用して公平な代表性を確保することが良くあります。研究者は収集したデータを注意深く記録し整理し、その後の分析を容易にします。ステップ2の間、データの品質に注意を払います。このステップの正常な実施は、研究プロセスにおける次の段階で信頼性のある結果を生み出すために重要です。ステップ3：記述統計によるデータの要約ステップ3では、記述統計を用いてデータを要約するプロセスが行われます。このステップは、データセットの主要な特徴を理解するために重要です。記述統計には、平均、中央値、モード、範囲、標準偏差などの測定値が含まれます。このステップの主な目標は、生データを簡素化し、明確な概要を提供することです。記述統計は、収集した情報を有意義なパターンや傾向に変換します。これらの要約統計は、研究者が傾向を特定し、データの変動性を評価し、特筆すべき問題を認識するのに役立ちます。記述統計を用いることで、研究者はデータの重要な特徴を聴衆に伝えることができます。この要約は、後続の統計分析の基盤となり、仮説検証や母集団パラメータの推定についての情報を提供します。このステップの成功により、データセットの解釈性が向上します。ステップ4：推測統計による仮説の検証または推定ステップ4では、収集したデータに基づいて仮説を検証したり推定したりするための推測統計手法を適用します。このステップは、サンプルが抽出されたより広範な母集団について有意義な結論を導くための主要な役割を果たします。研究者は、仮説と研究デザインの性質に応じてさまざまな統計テストを使用します。一般的な技術には、t検定、ANOVA、回帰分析などがあります。研究の目的と変数の特性によって、適切なテストの選択が決定されます。このステップでは、確率、信頼区間、p値を計算して、研究結果の統計的有意性を評価します。研究者は、仮説および研究目的との関連で結果を解釈します。統計的有意性は、結果が本物であるか、偶然に発生した可能性があるかを示します。推論統計の結果は、研究者が仮説を受け入れるか拒否するかを指針とし、調査対象のプロセスの全体的な理解に貢献します。ステップ4の成功した実行は、データから意味のある洞察を得て意思決定に役立つために不可欠です。…

Statistical Analysis

「GlotLIDをご紹介します：1665言語に対応するオープンソースの言語識別（LID）モデル」

近年、異なる国境間でのコミュニケーションが絶えず進展している中で、言語の包括性は重要です。自然言語処理（NLP）技術は、選ばれた数少ないVOAGIおよび高資源言語に限らず、広範な言語の多様性に対応できるようになるべきです。低資源言語のための文献、つまり言語データの収集へのアクセスは、これを実現する上で重要です。言語の多様性を促進し、NLP技術が世界中の人々に役立つことを保証するためには、この包括性に依存しています。特に、約300の高資源言語とVOAGIリソース言語に対して、言語識別（LID）の分野で大きな進歩がありました。さまざまな言語に対してうまく機能するLIDシステムが、いくつかの研究によって提案されています。しかし、それには以下のようないくつかの問題があります。現在、幅広い低資源言語をサポートするLIDシステムは存在しません。これは、言語の多様性と包括性にとって重要です。低資源言語向けの現在のLIDモデルは、十分な評価と信頼性を提供していません。さまざまな状況で正確に言語を認識できることが重要です。 LIDシステムの主な問題の1つは、使いやすさ、つまりユーザーフレンドリーさと効果の問題です。これらの課題を克服するため、研究チームはGlotLID-Mという独自の言語識別モデルを導入しました。GlotLID-Mは1665の言語の識別能力を持ち、以前の研究と比べてカバレッジの改善が著しいです。これにより、より広範な言語と文化がNLP技術を使用できるようになる大きな一歩が踏み出されました。低資源LIDの文脈でいくつかの困難が取り上げられ、この新しいアプローチによって克服されています。正確なコーパスメタデータ：低資源言語には、正確で十分な言語データが不足しているという共通の問題がありますが、GlotLID-Mは正確な識別を確保しながらこれを対処しています。高資源言語からの漏れ：GlotLID-Mは、低資源言語が時折高資源言語の言語的特徴と誤って関連付けられるという問題に対処しています。密接な関連言語の区別の難しさ：低資源言語には方言や関連のあるバリアントが存在することがあります。GlotLID-Mはそれらを区別することでより正確な識別を提供しています。マクロ言語と変種の取り扱い：方言や他の変種はよくマクロ言語に含まれます。マクロ言語内で、GlotLID-Mはこれらの変化を効果的に識別する能力を持つようになりました。ノイズデータの処理：GlotLID-Mはノイズのあるデータの処理に優れており、低資源の言語データとの作業は難しく、時にノイズが多いです。研究チームは、評価の結果、GlotLID-MはCLD3、FT176、OpenLID、NLLBの4つのベースラインのLIDモデルよりも優れたパフォーマンスを示したことを共有しています。精度に基づくF1スコアと偽陽性率のバランスが取れた場合にも、このモデルは言語を一貫して正確に認識できることを証明しています。GlotLID-Mは使いやすさと効率性を重視して作成され、データセット作成のためのパイプラインに簡単に組み込むことができます。研究チームの主な貢献は以下の通りです。 GlotLID-Cという包括的なデータセットを作成しました。これは1665の言語を包括し、さまざまなドメインにおいて低資源言語に重点を置いています。 GlotLID-Cデータセットでトレーニングされたオープンソースの言語識別モデルであるGlotLID-Mを作成しました。このモデルはデータセット内の1665の言語を識別できる能力を持ち、広範な言語スペクトラムでの言語認識に強力なツールです。 GlotLID-Mは、複数のベースラインモデルよりも優れた性能を発揮しています。低資源言語と比較して、普遍的な人権宣言（UDHR）コーパスで12％以上の絶対F1スコアの改善を実現しています。 F1スコアと偽陽性率（FPR）のバランスを考慮する場合、GlotLID-Mも非常に優れたパフォーマンスを発揮します。高資源言語とVOAGIリソース言語が主な集まりを形成するFLORES-200データセットは、ベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示します。

「5つのシンプルなステップシリーズ：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloudをマスターする」

「Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformの使い方をマスターするためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに飛び込んでみてください」

Data science

グーグルサーチは、Googleサーチで文法チェック機能を備えた革新的なテキスト編集AIモデルであるEdiT5を導入しました

画期的な進歩として、Googleはその検索エンジンに革新的なEdiT5モデルによる最先端の文法修正機能を導入しました。この革新的なアプローチは、複雑な文法エラー修正（GEC）がもたらす課題に対処し、高い精度とリコールを確保しながら、素晴らしい速さで結果を提供します。従来、GECは翻訳の問題としてアプローチされ、オートリグレッシブなトランスフォーマーモデルが利用されてきました。効果はあるものの、この方法ではオートリグレッシブなデコーディングによる並列化の制限が効率性に影響を与えます。より効率的なプロセスの必要性を認識し、EdiT5の開発チームは、GECをテキスト編集の問題として再構築しました。T5トランスフォーマーエンコーダデコーダーアーキテクチャを活用することで、デコーディングステップを大幅に削減し、レイテンシを最小限に抑えました。 EdiT5モデルは、文法エラーが含まれた入力を受け取り、エンコーダを使用して保持または削除するトークンを決定します。保持されたトークンはドラフトの出力を形成し、ノンオートリグレッシブなポインタネットワークを使用して必要に応じて再順序付けすることができます。その後、デコーダは文法的に正しい出力を生成するために、ドラフトに存在しないトークンを挿入します。重要なことは、デコーダはドラフトにないトークンのみに対して操作を行い、従来の翻訳ベースのGECと比較して処理時間を大幅に削減する点です。デコード速度をさらに向上させるために、チームはデコーダを単層に絞り込み、同時にエンコーダのサイズを拡張しました。この戦略的な調整により、作業負荷が均衡化され、レイテンシが大幅に削減されます。具体的には、EdiT5モデルは驚異的な平均レイテンシ4.1ミリ秒で素晴らしい結果を達成することを意味します。公開Bea文法エラー修正ベンチマークで行われたパフォーマンス評価は、EdiT5の優位性を示しています。パラメータ数が3億9100万である大規模なEdiT5モデルは、パラメータ数が2億4800万であるT5ベースモデルよりも高いF0.5スコア（修正の正確性を測定するもの）を出し、驚異的な9倍の高速化を実現しています。これは、モデルの効率性が非常に優れていることを示しています。さらに、研究はモデルサイズが正確な文法修正の生成において重要な役割を果たすことを強調しています。大規模言語モデル（LLM）の利点とEdiT5の低レイテンシを組み合わせるために、ハード蒸留と呼ばれる技術を活用しています。教師LLMをトレーニングし、それを学生EdiT5モデルのトレーニングデータ生成に利用することで、正確さと速度の強力なシナジーを実現しています。開発プロセスでは、最適なパフォーマンスを確保するためにトレーニングデータを洗練しました。非文法的なソースと文法的なターゲット文のペアから成るトレーニングセットは、厳格なセルフトレーニングと反復的な改善が行われました。この入念なアプローチにより、不要な言い換え、アーティファクト、文法エラーが排除され、クリーナーでより一貫性のあるトレーニングデータが得られました。最終的な実装では、EdiT5ベースのモデルが2つトレーニングされました。文法エラー修正モデルと文法正当性分類器です。ユーザーが文法チェック機能を利用すると、クエリはモデルによる修正を受けた後、分類器によって検証されます。この2段階のプロセスにより、正確な修正のみがユーザーに提示され、誤ったまたは混乱を招く提案のリスクが軽減されます。 EdiT5を活用した文法チェック機能の導入により、Google検索は効率的かつ正確な文法修正の新たな基準を確立しました。ユーザーは単に検索時に「文法チェック」というフレーズを含めることで、クエリの文法的正当性を自信をもって評価することができます。自然言語処理のこのマイルストーンは、Googleのユーザーエクスペリエンスの向上と信頼性のある正確な検索結果に対する取り組みを再確認しています。

「NVIDIA OmniverseでDLSS 3.5およびレイ再構築が利用可能になりました」

高い期待を集めていたNVIDIA DLSS 3.5のアップデートは、NVIDIA OmniverseにRay Reconstructionを含めたバージョンが利用可能になりました。 RTX Video Super Resolution（VSR）は明日のNVIDIA Studio Driverリリースで利用可能になります。このリリースは、OmniverseでのDLSS 3.5のアップデートをサポートし、RTX GPUのオーナーには無料です。バージョン1.5のアップデートでは、全体的なグラフィカルな忠実度の向上、ネイティブのビデオへのアップスケーリング、およびGeForce RTX 20シリーズのGPUのサポートが提供されます。 NVIDIAのクリエイティブディレクターでビジュアルエフェクトプロデューサーのサブール・アミラゾディ氏が、NVIDIA Studioでハロウィンテーマのプロジェクションマッピングショーを披露します。彼の家には、恐ろしい歌、恐ろしいアニメーション、怖い小道具などが登場します。 Get ready for some Halloween magic! 🎃…

「SQLをマスターするための無料の5冊の本」

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SQL

「ULTRAに会おう：あらゆるグラフで機能する事前学習済みの知識グラフ推論用基礎モデルで、50以上のグラフで教師あり最先端モデルを上回るパフォーマンスを発揮します」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-30-at-9.12.12-PM-1024×545.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-30-at-9.12.12-PM-150×150.png”/>ULTRAは、知識グラフ（KG）のための普遍的で転移可能なグラフ表現を学習するために設計されたモデルです。 ULTRAは、相互作用に基づいて関係イラストを作成し、異なるエンティティと関係の語彙を持つどのKGにも一般化できるようにします。事前学習されたULTRAモデルは、リンク予測の実験で新しいグラフに対して見事なゼロショット帰納推論を示し、しばしば専門的なベースラインを上回ります。 さまざまな研究所の研究者が、普遍的推論が可能なKGの基礎的なモデルを作成するという課題に取り組んでいます。 ULTRAは、テキスト情報に依存せずに多目的なグラフ表現を学習するモデルを提案しています。彼らの研究では、テキストベースの手法とULTRAの違いについて論じ、新しいエンティティを持つ推移的および帰納的なデータセットを含む実験で使用されるデータセットのタイプについて議論しています。 KGでのリンク予測の既存の帰納的手法については、それらの制約に焦点を当ててレビューしています。 彼らの手法は、事前学習と微調整のパラダイムをKGに適用するチャレンジについて論じており、言語やビジョンなどのドメインで効果的な事前学習と微調整が可能な理由として、KGの異なるエンティティと関係の語彙を挙げています。 ULTRAは、異なる関係と構造を持つ新しいKGにゼロショット転送を可能にする、普遍的なグラフ表現を学習するアプローチです。 ULTRAは関係の相互作用を活用し、さまざまなサイズのKGおよび関係の語彙間での一般化を容易にし、KGの推論のための効果的な事前学習と微調整を実現することを目指しています。 ULTRAは、エンティティと関係の語彙が異なるグラフ上の推論を可能にする、普遍的なグラフ表現を学習するために導入されています。グラフのリフト、クエリに基づく関係表現の取得、リンクの予測を実現するために、ULTRAは3つのステップのアルゴリズムを使用します。 57個のKGでULTRAのパフォーマンスを、専門化されたベースラインと比較して、ゼロショット帰納推論が優れています。微調整によりパフォーマンスが向上し、特定のグラフにトレーニングされたベースラインモデルと競合するか優れています。 普遍的なグラフ表現であるULTRAの提案された手法は、特定のグラフにトレーニングされたベースラインに比べ、ゼロショット推論で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。事前学習とベースラインの結果との間のギャップを効果的に縮小する微調整により、ULTRAのパフォーマンスをさらに向上させることができます。 ULTRAは、FB-25およびFB-50でほぼ3倍のパフォーマンス向上を達成し、より小規模な帰納的グラフでの優れた性能を示します。評価指標にはMRRとH10が含まれており、全エンティティセットについて報告されています。 まとめとして、ULTRAは、入力特徴を必要とせずに多様な多関係グラフ上でのトレーニングと推論に優れた普遍的で転送可能なグラフ表現を提供します。ゼロショットシナリオでも、特定のグラフに合わせた監視型ベースラインを平均で15以上も上回す性能を発揮します。 ULTRAは、新しい関係構造を持つ未知のグラフに一般化できる能力により、帰納的および転送可能な知識グラフ推論の有望な選択肢となっています。 57のKGの評価では、特定のグラフにトレーニングされたベースラインと比較して、一貫して優れたパフォーマンスを示しています。 将来の展望では、関係間の相互作用を捉えるための追加の戦略の探求を示唆しています。 50のランダムネガティブを持つHits10以外の包括的な評価指標の必要性が強調されています。現在の研究では、KG表現学習のための転移学習の潜在的な利点の探求が奨励されており、これはまだ完全に探求されていません。さらに、異なる関係セットを持つKGに一般化する帰納的学習手法の研究も推奨されています。

「50以上の最新の最先端人工知能（AI）ツール（2023年11月）」

AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これらは日常のルーティンを強化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることから、広告とソーシャルメディアの活動を強化することができます。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger AIウェブサイトビルダーは、直感的なインターフェースと高度なAI機能を組み合わせ、どんな目的にも対応できるウェブサイトの作成をサポートします。 Motion Motionは、会議、タスク、プロジェクトを考慮した毎日のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセスしやすく安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプションを提供します。 Sanebox Saneboxは、AI駆動のメール最適化ツールです。SaneBoxのA.I.は重要なメールを特定し、残りを自動的に整理して集中力を高めるお手伝いをします。 Notion AI Notion AIは、Notionのワークスペース内で直接執筆、ブレインストーミング、編集、要約を手助けする執筆アシスタントです。 Pecan AI Pecan AIは、予測アナリティクスを自動化して、今日のビジネスの課題である予算縮小、コスト上昇、データサイエンスとAIリソースの限られた資源を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのをサポートします。 Aragon Aragonを使用すると、最新のAI技術を活用して、迅速に自分自身の高品質のプロフェッショナルなヘッドショットを作成することができます。写真スタジオの予約やドレッシングアップの手間を省くことができます。…

コーディング不要、創造力だけで GPT-4でできるかっこいい5つのこと

「GPT-4やLlama-2などの大規模言語モデルについての記事を書いてきましたそれらの訓練方法や微調整方法、パラメータやプロンプティングを通じた出力の改善方法などについて紹介しましたしかし、ひとつだけまだ書いていないことがあります…」

「Pythonを使用して美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ」

美しい折れ線グラフをMatplotlibで作成し、データで魅力的で視覚的なストーリーを伝えることができます究極のグラフを作成するためのステップバイステップチュートリアル

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