Search Results さまざまな要素

パスライトのCTO兼共同創設者、トレイ・ドイグのインタビューシリーズ

トレイ・ドイグは、パスライトの共同創設者兼CTOですトレイは、IBM、クリエイティブ・コモンズ、Yelpでエンジニアとして働いた経験を持つ、テック業界で10年以上の経験を持っていますTreyは、Yelp Reservationsのリードエンジニアであり、SeatMeの機能をYelp.comに統合する責任を負っていましたTreyはまた、SeatMeウェブアプリケーションの開発を率いました...

「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

過去10年間、特にディープラーニングの成功を受けて、人工汎用知能（AGI）の構築の可能性について議論が続いています最終目標は...

「AI戦略にデータ管理を実装する方法」

データはAI戦略の核ですデータの品質、データの統合、データのガバナンスは、データを最も効果的に扱うための3つの主要な要素です

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

「シュレディンガー・ブリッジはテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）合成において拡散モデルに勝るものになっていますか？」

人工知能の進歩に伴い、自然言語処理、自然言語生成、コンピュータビジョンの分野は、最近大きな人気を得ています。これは、大規模言語モデル（LLMs）の導入によるものです。テキスト音声合成（TTS）において成功を収めている拡散モデルは、優れた生成品質を示しています。しかし、これらの拡散モデルは、ノイズを導入し、望ましい生成目標についてほとんど情報を提供しない表現に制限されています。最近の研究では、清華大学とマイクロソフトリサーチアジアの研究者チームが、Bridge-TTSと呼ばれる新しいテキスト音声合成システムを提案しました。これは、拡散ベースのTTS手法で使用されるノイズガウス事前分布の代わりに、クリーンで予測可能な代替物を提供する試みです。この代替事前分布は、テキスト入力から抽出された潜在表現から取得されます。チームは、主な貢献が完全に管理可能なシュレディンガー橋の開発であると述べています。これにより、正確なメルスペクトログラムとクリーンな事前分布との接続が実現されます。提案されたBridge-TTSは、データからデータへのプロセスを使用し、従来の拡散モデルがデータからノイズへのプロセスを通じて機能するのとは対照的に、以前の分布の情報内容を向上させることができます。チームはこの手法を評価し、評価により、Bridge-TTSはLJ-Speechデータセットでの実験的な検証によってその効果が強調されました。50ステップ/1000ステップの合成設定では、Bridge-TTSは拡散ベースのGrad-TTSよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。それは強力で高速なTTSモデルよりも少ないステップでさらに優れた性能を発揮しました。Bridge-TTSアプローチの主な強みは、合成品質とサンプリング効率です。チームは以下の主な貢献をまとめています。メルスペクトログラムは、汚染されていないテキストの潜在表現から生成されました。従来のデータからノイズへの手順とは異なり、この表現は拡散モデルの文脈での条件情報として機能するため、ノイズがない作成されるようになっています。シュレディンガー橋を使用してデータからデータへのプロセスを調査しました。ペアデータに対して完全に処理可能なシュレディンガー橋を提案しました。この橋は柔軟な形式の参照確率微分方程式（SDE）を使用しています。この手法により、設計空間の経験的な調査が可能になり、理論的な説明も提供されます。サンプリング手法、モデルのパラメータ化、ノイズのスケジューリングがTTSの品質向上にどのように貢献するかを研究しました。非対称ノイズスケジュール、データ予測、および一次橋サンプラーも実装されました。完全に処理可能なシュレディンガー橋により、基礎プロセスの完全な理論的説明が可能になりました。サンプリングプロセスの効率、非対称ノイズスケジュール、モデルのパラメータ化における影響など、さまざまな要素がTTSの品質にどのように影響するかを理解するために、経験的調査も行われました。この手法は推論速度と生成品質の両方で素晴らしい結果を出しました。拡散ベースのGrad-TTSは、1000ステップと50ステップの両方の生成状況で、この手法に大きく劣っていました。また、4ステップの生成ではFastGrad-TTS、トランスフォーマーベースのモデルFastSpeech 2、最先端のディスティレーションアプローチCoMoSpeechよりも優れた性能を発揮しました。この手法は、たった1回のトレーニングセッションですばらしい結果を達成しました。この効率性は、作成プロセスの複数の段階で見ることができ、提案された手法の信頼性と能力を示しています。

「モバイルアプリに予測分析を活用する8つの最良の方法」

モバイルアプリに予測分析を使用して、データ駆動型の戦略を構築しますモバイルアプリで予測データ分析を実装する8つの方法を学びましょう

機械学習を革新する：たった7行のコードでAutoGluonを使ってKaggleのトップ4％を達成

Slalom _buildで新しいデータエンジニアリングの役割を始めてから、数年前のMLの経験を最新化する必要があることに気付きましたデータエンジニアリング/データの経験を積んでから数年が経ちましたが...

新しいデータサイエンスの問題に取り組むための5つのステップ

イントロダクションデータサイエンスは問題解決に基づくダイナミックなフィールドです。新しい問題ごとに、データドリブンの手法を用いて革新的な解決策を適用する機会があります。ただし、新しいデータサイエンスの問題を解決するには、効率的な分析と解釈を確保するために構造化されたアプローチが必要です。以下に、このプロセスをスムーズに進めるための5つの重要なステップをご紹介します。新しいデータサイエンスの問題にアプローチするための5つのステップステップ1：問題を定義する問題を定義することは、データサイエンスのプロセス全体の始まりです。このフェーズでは、問題領域について包括的な理解が求められます。問題を認識し、その意味と広いシナリオの中での文脈を把握することが含まれます。重要な要素は以下の通りです：問題領域の理解：問題が存在する業界やフィールドについての洞察を得ることです。これにはその領域の微妙さ、課題、複雑さを理解することが含まれます。目的の特定：分析の目的と目標を明確に述べます。これは顧客の行動を予測する、リソースの最適化、製品のパフォーマンスの向上など、測定可能な成果を生み出すことができます。アクション可能な文言の作成：問題を明確に定義し、アクション可能な文言に変換します。この文言は問題の本質を述べ、ビジネスやプロジェクトの目標と調整されていることを示す必要があります。目的は、次のステップをフォーカスされた方向に導くロードマップを作成し、すべての努力が効果的に中核の課題を解決するために結集されることを確保することです。ステップ2：アプローチの決定データサイエンスの問題が明確に定義された後、適切なアプローチの選択が重要になります。この決定プロセスにはさまざまな要素が影響します：問題の性質：教師あり学習(予測モデリング)、教師なし学習(クラスタリング)、または他のパラダイムのいずれかに問題が該当するかを理解することは、適切なテクニックの選択に役立ちます。リソース制約：使用可能なリソース（計算能力、データの利用可能性、専門知識）を考慮して、実現可能な手法を選択します。複雑性の評価：問題の複雑さを評価することは、所与の制約内で望ましい結果を達成するために適切なアルゴリズムと技術を選択するのに役立ちます。時間の制約：時間制約を特定することは重要です。いくつかのアプローチは時間を要するかもしれませんが、より正確な結果を生み出す一方、他のアプローチはより迅速ですが、正確性に欠けるかもしれません。このステップは、問題の性質と制約に最も適合するアプローチを選択することにより、プロジェクトの技術的側面の基盤を築くことを目指しています。ステップ3：データの収集データの収集は、データサイエンスのプロジェクトの成功に必要不可欠です。これにはさまざまなソースからの関連データの取得とその品質の確保が含まれます。主なアクションは以下の通りです：データのソーシング：データベース、API、ファイル、その他のリポジトリからデータを収集し、問題の必要な側面をカバーすることを確保します。データの品質保証：データの正確性、完全性、一貫性の検証です。これには欠損値、外れ値、その他の異常値との取り扱いも含まれます。データの前処理：データを分析のために整理し、クリーニングします。これには正規化、変換、特徴量エンジニアリングなどのタスクが含まれます。整備されたデータセットは、正確かつ意味のある分析の基盤を形成します。ステップ4：データの分析クリーンなデータセットを用意した後、焦点は洞察とパターンの抽出に移ります。データの分析には以下のものがあります：…

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

おはようございます、AI愛好家のみなさん！今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

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