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RAGを使用したLLMパワードアプリケーションの開始ガイド

ODSCのウェビナーでは、PandataのNicolas Decavel-Bueff、そして私（カル・アル・ドーバイブ）とData Stack AcademyのParham Parviziが協力し、エンタープライズグレードの大規模な言語モデル（LLM）の構築から学んだ教訓と、データサイエンティストとデータエンジニアが始めるためのヒントを共有しました最大の...

すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

Microsoft

西部劇にはガンスリンガー、銀行強盗、賞金が存在しましたが、今日のデジタルフロンティアではアイデンティティ盗難、クレジットカード詐欺、チャージバックが広まっています。金融詐欺による収益は、数十億ドル規模の犯罪企業となっています。詐欺師の手に渡る「生成AI」は、これをさらに収益化することを約束します。世界的には、2026年までにクレジットカードによる損失は430億ドルに達する見込みです。これはニルソン・レポートによるものです。金融詐欺は、ハッキングされたデータをダークウェブから収集してクレジットカードの盗難に利用するなど、さまざまな手法で行われます。「生成AI」を用いて個人情報をフィッシングする場合もあり、仮想通貨、デジタルウォレット、法定通貨間での資金洗浄も行われています。デジタルの裏世界にはさまざまな金融詐欺が潜んでいます。対応するために、金融サービス企業は詐欺検出にAIを活用しています。なぜなら、これらのデジタル犯罪の多くはリアルタイムで停止し、消費者や金融企業がすぐに損失を止める必要があるからです。では、詐欺検出にはAIはどのように活用されているのでしょうか？詐欺検出のためのAIは、顧客の行動と関連、アカウントのパターンや詐欺特性に合致する行動の異常を検出するために、複数の機械学習モデルを使用しています。生成AIは詐欺の共同パイロットとして活用できる金融サービスの多くはテキストと数字を扱うものです。生成AIや大規模言語モデル(LLMs)は、意味と文脈を学習する能力を持ち、新しいレベルの出力と生産性を約束するため、産業全体に破壊的な能力をもたらします。金融サービス企業は、生成AIを活用してより賢明かつ能力の高いチャットボットを開発し、詐欺検出を改善することができます。一方で、悪意のある者は巧妙な生成AIのプロンプトを使用してAIのガードレールを回避し、詐欺に利用することができます。また、LLMsは人間のような文章を生成することができ、詐欺師はタイプミスや文法の誤りのない文脈に沿ったメールを作成することができます。さまざまなバリエーションのフィッシングメールを素早く作成することができるため、生成AIは詐欺行為を実行するための優れた共同パイロットとなります。詐欺GPTなど、生成AIをサイバー犯罪に悪用するためのダークウェブツールもあります。生成AIは声認証セキュリティにおける金融被害にも悪用されることがあります。一部の銀行は声認証を使用してユーザーを認証しています。攻撃者がボイスサンプルを入手することができれば、ディープフェイク技術を使用して銀行の顧客の声をクローンすることができ、このシステムを破ろうとします。声データは、スパムの電話で集めることができます。チャットボットの詐欺は、LLMsやその他の技術を使用して人間の行動をシミュレートすることに対する懸念があります。これらはインポスター詐欺や金融詐欺に応用されるディープフェイクビデオと音声クローンのためのものです。米国連邦取引委員会はこの問題に対して懸念を表明しています。生成AIは不正使用と詐欺検出にどのように取り組んでいるのか？詐欺審査には強力な新しいツールがあります。マニュアル詐欺審査を担当する従業員は、ポリシードキュメントからの情報を活用するために、バックエンドでRAGを実行するLLMベースのアシスタントのサポートを受けることができます。これにより、詐欺事件がどのようなものかを迅速に判断し、プロセスを大幅に加速することができます。 LLMsは、顧客の次の取引を予測するために採用されており、支払い企業は事前にリスクを評価し、詐欺取引をブロックすることができます。生成AIはまた、トランザクション詐欺を撲滅するために精度を向上させ、レポートを生成し、調査を減らし、コンプライアンスリスクを軽減するのに役立ちます。不正防止のための生成AIの重要な応用例の1つとして、「合成データ」の生成があります。合成データは、詐欺検出モデルのトレーニングに使用するデータレコードの数を増やし、詐欺師が最新の手法を認識するための例のバラエティと洗練度を高めることができます。 NVIDIAは、生成AIを活用してワークフローを構築し、情報検索のために自然言語プロンプトを使用するチャットボットと仮想エージェントを作成するためのツールを提供しています。 NVIDIAのAIワークフローを活用することで、様々なユースケースに対して正確な応答を生成するためのエンタープライズグレードの機能を迅速に構築し、展開することができます。これには、ファウンデーションモデル、NVIDIA NeMoフレームワーク、NVIDIA Triton Inference Server、GPUアクセラレートベクトルデータベースが使用され、RAGによって強化されたチャットボットが展開されます。安全性に焦点を当てた産業では、悪用されにくいように生成AIを保護するための取り組みが行われています。NVIDIAはNeMoガードレールをリリースし、OpenAIのChatGPTなどのLLMsによって動作するインテリジェントアプリケーションが正確で適切、トピックに即して安全であることを確保するために役立てています。…

「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

イントロダクション人工知能の領域への貢献があなたの情熱ですか？このフィールドへの夢の入り口には、自然言語処理の専門知識と実践的な経験が必要です。さまざまなLarge Language Model (LLM)の知識と応用スキルを習得して、即戦力になりましょう。人間の知能を模したGPT-4、Llama、Falconなど、多くのLLMが注目を浴びています。さらには、企業の58%が既にその恩恵を受けています。実際にはしかし、ここがネックです！多くの企業がまだ移行の段階にある中、スキルを習得して自分の位置を確保するのに今が最適な時期です。数百万から数十億のパラメータで訓練された言語モデルは驚くべきスコアと未開発のポテンシャルを持っています。正しいスキルを頭に備え、それらを現実のプロジェクトに適用することで、知識の山を簡単に越えることができます。LLMのエキサイティングな世界で即戦力になるための詳細は以下をお読みください！主要なスキルと知識領域 LLMの世界で成功するための候補者を進化させる基本は、自然言語処理、機械学習、深層学習です。 NLPと機械学習の理解：LLMの能力の根源はNLPと機械学習にあります。これらはテキストの理解と生成の能力を提供します。NLPは言語理解を通じて人間とコンピュータの対話を結びつけます。命名エンティティ認識、感情分析、機械翻訳、対話分析などのNLPアプリケーションについての深い知識に加えて、異なる言語の言語構造に対する高度な理解が必要です。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルにも重点を置くことが重要です。機械学習はデータの学習を容易にするためのアルゴリズムと統計モデルの開発を可能にします。LLMの世界では、ニューラルネットワークや教師あり・教師なし学習など、機械学習の概念に関する深い情報が必要です。MLフレームワークのPyTorchやTensorFlowでスキルを磨きましょう。深層学習の取り込み：深層学習はニューラルネットワークの開発に焦点を当て、複雑な言語構造とデータ依存関係を捉えるために使用されます。学習することで、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーの最大の潜在能力を活用することができます。候補者は深層学習のアーキテクチャやメモリネットワーク、注意機構などの高度な技術について深い知識を持っている必要があります。ツール：Pythonなどのプログラミング言語の習熟度と、NumPy、pandas、scikit-learnなどの関連するライブラリの専門知識は必須です。また、GPUアクセラレーションの活用技術やGPUアーキテクチャに対してモデルを最適化する能力も非常に役立ちます。独自のLLMの構築：医療、テキスト翻訳、コーディングなどの分野で、自分自身のLLMを構築することで経験を積みましょう。このプロセスでは、コアスキルに加えて注釈付け、ラベリング、他の人との協力などの専門知識を得ることができます。教育の選択肢どんなキャリアでも成功するための魅力的なコースは、目指すドメインの厳格なバックグラウンドを持つ候補者と、キャリア転換を希望する候補者の両方に柔軟性を提供します。必要な概念を基礎から理解し、より深い知識を習得することは、LLMのドメインでのキャリア準備には欠かせません。仕事に関するタスクの複雑さによると、適切なスキルを持つことも同様に重要です。Analytics Vidhyaでは、最高のLLMのエキスパートを育成するための1対1のメンターシッププログラムを提供するGenAI Pinnacle Programを提供しています。ここでは、コアコンセプトについての洞察を得ることができ、200時間以上の学習体験と10以上のハンズオンの実世界プロジェクトで知識を応用する機会があります。進展に合わせて進捗をテストするための課題で26以上のGenAI専門ツールとフレームワークを使いこなすことにも慣れていきましょう。週に一度のメンターシップセッションは、GenAIプロフェッショナルになるためのカスタマイズされたものです。また、75以上の専門家セッションでは、業界の最新情報をリアルタイムで提供します。Analytics Vidhyaとともに、革新を力にして将来の明るい未来をLLMのフィールドで築きましょう。ハンズオンプロジェクト…

組織におけるデータ文化の重要性は何ですか？

イントロダクション文化とは、誰も見ていない時に人々が行うことです。ハーブ・ケラハー（共同創業者、SouthWest Airlines）現代の急速なビジネスの景色で、情報を元にした意思決定は重要です。戦略的なトレーニングを通じてデータリテラシーを持たせることの重要性を強調する企業は、60%です。さらに、意思決定における分析の一貫した使用による顕著な収益増加の可能性を、75%のビジネスリーダーが認識しています。この記事では、データ文化の定義、実践的な戦略、および組織内での実施方法について見ていきます！データ文化とは何ですか？データ文化とは、誰も強制しないときの人々がデータとデータ関連技術をどのように使用するかです Analytics Vidhya データ文化は、データの重要性を認識するだけでなく、データが簡単にアクセス可能で一貫して意思決定プロセスに利用される組織環境を作り出すことです。データを組織の特定の部門に制限するのではなく、データは組織のあらゆる側面に浸透します。データはすべてのレベルで意思決定に影響を与え、ガイドを提供し、組織全体で一体となった情報をもとにした運営フレームワークを作り出します。例えば、マーケティングチームが顧客とのやり取りからデータを利用してキャンペーンを調整し最適化することがあります。同時に、人事部門はデータを活用して従業員のパフォーマンスや職場満足度を分析し、労働力管理に関する適切な意思決定を行います。これらのデータ駆動のアプローチは偶発的なものではなく、組織の日常業務にシームレスに統合され、根付いたデータ文化を反映しています。データ文化の実施における課題様々な業界の企業がビジネスの成長のためにデータ駆動環境に移行しています。しかし、企業でデータ文化を導入することは、さまざまな課題を伴う場合があります。データ文化の実施においてよく見られる一般的な課題と、それらを克服する方法について見てみましょう。変化への抵抗人々は一般的に、知らないことへの恐怖心から変化に抵抗する傾向があります。企業でデータ文化を採用することは大きな変化であり、すべての従業員やリーダーがこれに賛成するわけではありません。未知のことへの不慣れさ、仕事の置き換えの恐怖、または確立されたプロセスの変更に対する抵抗から、データ駆動のアプローチを受け入れることに抵抗する可能性があります。これは、データ文化の初期段階で最も一般的に見られる課題の一つです。従業員やリーダーにデータ駆動の意思決定の現実的な影響を示すことで、彼らをデータ文化の導入に動機付けることができます。同時に、包括的な変更管理戦略を実施することも、変化を受け入れるのに役立ちます。これには、従業員のデータリテラシーを向上させるためのコミュニケーション計画とトレーニングプログラムが含まれます。このようなプログラムでは、データ駆動の意思決定の利点と役割ごとの応用を強調します。データの品質とアクセシビリティデータはデータ駆動の組織で最も重要な要素です。品質の高いデータへのアクセスは、適切な処理と期待される結果を保証するものです。しかし、企業はしばしば従業員に品質の良いデータを提供することに苦労しています。一貫したデータ品質と限られたアクセシビリティは、データ文化の構築の取り組みを妨げる要因となります。品質の悪いデータに取り組むことは、正確な洞察を生み出すことができず、従業員やクライアントのデータ駆動の意思決定への信頼を損なう可能性があります。企業は、このような課題を克服するために、データガバナンスの実践に投資することを心掛ける必要があります。データ品質を確保するために検証プロセスを実施し、従業員がこのデータに簡単にアクセスできるようにデータパイプラインを設定する必要があります。さらに、アクセシビリティを向上させるために堅牢なデータインフラストラクチャを導入する必要があります。データリテラシーの不足従業員の間でデータの概念と分析に対する理解が限られている場合、データ文化の確立を妨げることがあります。データサイエンスと分析はほとんどの企業で比較的新しい概念ですので、労働力内に知識のギャップが存在しています。多くの従業員は、自身の役割やそれにもたらされるメリットについてデータ分析の応用を知らないかもしれません。また、すべてのチームメンバーが同じレベルのデータリテラシーまでトレーニングされているわけではありません。このようなデータリテラシーの不足は、洞察の誤解につながる可能性があります。企業は、知識のギャップを埋め、従業員の能力向上のための定期的なトレーニングセッションやワークショップを実施することで、データリテラシーを実現することができます。さらに、組織全体のデータリテラシーを向上させるための認識キャンペーンも実施することができます。長期的には、企業は従業員の継続的な学習をサポートするために、リソースを提供する必要があります。これにより、最新の戦略、方法論、およびデータ駆動の意思決定の応用について常に最新の情報を得ることができます。シロと分断したデータイニシアチブデータ文化を導入する際に直面するもう一つの課題は、一貫性の欠如です。これにより知識のギャップが生じます。結果として、断片化したデータイニシアチブと部門内のシロが一貫性のあるデータ文化の構築を妨げることがあります。これは、異なるチームが独立して運営される場合によく起こります。それにより洞察の共有や共同意思決定が制限されます。…

ブログ執筆のための20の最高のChatGPTプロンプト

デジタル時代において、コンテンツこそ王であり、高品質で魅力的なブログ記事を一貫して作成できる能力は、どの作家、マーケター、ビジネスオーナーにとっても重要なスキルです新鮮で関連性のあるコンテンツの需要がますます高まる中で、アイデアを生み出し、記事の構成を固め、それぞれの作品がターゲットユーザーに共鳴するようにすることがよくある課題です...

「Synthesiaレビュー：2023年11月の＃1 AIビデオジェネレーター？」

「この詳細なSynthesiaレビューでSynthesiaの真実を発見してください本当に＃1のAIビデオジェネレーターなのでしょうか？」

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「AIは詐欺検出にどのように使われていますか？」

「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

組織におけるデータ文化の重要性は何ですか？

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「AIツールのためのベスト5のブラックフライデーセール」

コロッシャンクリエーターレビュー：最高のAIビデオジェネレーター？

MicrosoftエンジニアのAIイノベーションとリーダーシップへのガイド

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