Search Results プロトタイプ

パイソンによる機械学習エンジニアのためのデザインパターン：プロトタイプ

これはデザインパターンについて書いた初めてのブログの投稿ではありません最近の投稿で、デザインパターンの使用は一般的ではないため、このトピックに対して肯定的なフィードバックを受け取りました...

２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

DALLE-3の5つの使用例

「DALL-E 3を使って、あなたの生活を少しでも楽にする方法を学んでください（またはたくさん）」

Artificial Intelligence

『AWSプロトタイピングによるICL-GroupのAmazon SageMaker上でのコンピュータビジョンモデルの構築』

「これはICLとAWSの従業員が共同執筆した顧客投稿ですICLは、イスラエルに拠点を置く多国籍の製造および鉱業企業で、ユニークな鉱物に基づいた製品を製造し、主に農業、食品、エンジニアリング材料の三つの市場で人類の基本的なニーズを満たしています彼らの鉱山サイトでは、監視が必要な産業用機器が使用されています...」

ラストでクロスプラットフォームのTFIDFテキストサマライザーを構築する

NLPツールとユーティリティはPythonエコシステムで大幅に成長し、開発者はすべてのレベルで高品質な言語アプリをスケールさせることができるようになりましたRustはNLPにおいて比較的新しい導入された言語であり、...

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

はじめに 2023年も終わりに近づき、人工知能の領域は忍び足で進化を続けています。最新の進歩について追いかけることは、動く標的を追うようなものです。幸いにも、GitHubの活気あるエコシステムの中には、貴重な情報源が数多く存在しています。ここでは、2024年を含む将来のAI学習のためのスプリングボードとなる、トップのAI GitHubリポジトリを紹介します。この厳選されたリストは完全ではありませんが、関連性、インパクト、および好奇心を刺激する潜在能力により、それぞれのリポジトリが評価されています。 Hugging Face / Transformers 117k スター | 23.3k フォークこのリポジトリは、自然言語処理（NLP）に興味のある人々にとって宝庫です。BERT、RoBERTa、T5などのさまざまな事前学習済みのTransformerベースのモデル、詳細なドキュメント、チュートリアル、そして活気あるコミュニティがホスティングされています。主な特徴幅広い事前学習済みモデル、包括的なドキュメント、活発なコミュニティサポート、多様なアプリケーションの可能性、他のライブラリとの簡単な統合。このGenerative AI GitHubリポジトリを探索するには、ここをクリックしてください。 Significant Gravitas / AutoGPT 155k スター…

「ETLにおける進化：変換の省略がデータ管理を強化する方法」

この記事では、データの民主化を可能にする二つの新しいデータ準備技術の概要を紹介します同時に、転換の負担を最小限に抑えることも目指しています

Data Engineering

人間に戻る：AIの道：コードからぬいぐるみまでの旅

人工知能（AI）の急速に進化する風景の中で、私たちはアプローチの転換を求める分岐点に立っています。特にシリコンバレーを中心に、テック業界では既存の製品にAIを統合し、増分のイノベーションを生み出す傾向があります。この戦略は、AIに対する一般の人々の理解を深め、抵抗を減らすという点で重要な役割を果たしてきました。しかし、このアプローチは頭打ちになりつつあります。AIの革命的な可能性を実現するためには、人間の根本的なニーズと行動に戻り、AIアプリケーションのための新しい革新的な「チャネル」を築かなければなりません。AIは感性的にならなければなりません！その重要性を強調するため、著名な作家でありデザイン思考家であるドン・ノーマンは、彼の画期的な著書「日常のデザイン」で、製品デザインを人間の本能と反応に整合させることの重要性を強調しています。この原則は、AIアプリケーションにおいても重要です。既存の製品にAIを埋め込むだけではなく、基本的な人間の経験とニーズを理解し、活用することが重要です。これらの人間中心のデザインを発見するための効果的な手法の一つは、「デザインフィクション」です。この手法は、未来に自分自身を投影して、SF要素や弱いシグナルを活用して新たな使い方を概念化することを意味します。将来のシナリオを想像し、逆算して現在の製品に至るロードマップを作成することで、革新的な使い方を見つけることができます。 AIの変革的な性質を持つためには、持続可能な統合のための新たなパラダイムが必要です。そのためには、ある程度の科学的な洞察力が必要です。DeepMind、Google Research、FAIR、OpenAI、およびNvidiaなどの組織は、科学的な進歩によってこれに足場を築いています。ChatGPTなどの初期のプロトタイプは驚きと可能性を提供しました。次のステップでは、AIを現行の製品に埋め込んで利用性を向上させることが求められます。しかし、真に革新的な使い方を見つけるためには、技術の可能性に合ったものを特定することが重要です。 iPhoneのタッチスクリーンやApp Storeによってもたらされた革命を考えてみてください。スティーブ・ジョブズは、ブラックベリーのキーボードではなくタッチスクリーンを提唱したのは単なる姿勢ではなく、ユーザーの好みとニーズを深く理解していたからです。このアプローチは、最近OpenAIとの議論で示唆されたJony Iveの考え方に似ています。AIにおける同様の画期的な開発を暗示しています。これらの革新的な使い方を特定するために、私たちは現行の製品にとどまるのではなく、SFや映画の世界に飛び込んでみるべきです。作家たちはそこで未来を予見しています。その一つの良い例は映画やテレビシリーズ「リミットレス」です。NZTという薬を通して人間の能力を高めるという中心テーマは、AIの増強パラダイムと共鳴します。主人公のエディ・モラやブライアン・フィンチは、注意を分散させず、後で細部を思い出すことを示しています。このコンセプトは、深い人類学的なニーズと増強パラダイムに合致します。WhatsAppの会話に集中していたとき、チームメイトが今朝コーヒーマシンであなたに話したことを思い出せたら、それはどんなに素晴らしいことでしょうか。 Rewind AIなどの企業も同様のコンセプトを探求しています。Rewind AIは、基本的なフォトエディティングやチャットボットを超える革命的な技術です。ユーザーは、生活の瞬間を卓越した明瞭さと詳細さで再訪・思い出すことができます。それを物語的な「リミットレス」の薬のようなデジタル版と考えてください。Rewind AIを使用すると、ユーザーは写真アルバムをめくるように、過去の経験を手軽にアクセスして再生することができます。さらに、Rewind AIは、スクリーンから離れているときでも、日常生活を記憶する力を与えるウェアラブル技術の開発も模索しています。最近リリースされたGemini Nanoのような軽量AIモデルのポテンシャルも強調されています。このAI技術の最新進歩は、コンパクトで効率的かつ驚くべきパワフルさを備えた、機械学習の未来を具現化しています。このような軽量でありながら強力なAIモデルを受け入れることで、AIが単なる臨時のアシスタントでなく、私たちの日常生活の一部として完全かつなめらかに統合された世界に一歩近づくのです。結論として、AIの未来は既存の製品を単に強化するだけでなく、私たちの最も深い人間の本能とニーズと共感する新しい製品を作り出すことにあります。デザインフィクションからインスピレーションを得て、人間の行動の本質を理解することにより、革新的でありながら自然な傾向と欲望と深い共鳴を持つAIアプリケーションを開発することができます。私たちがこの旅に乗り出すにあたり、先見の明のあるデザイナーとAIの専門家との協力は、この変革的なテクノロジーの真の可能性を引き出し、AIが単なるツールではなく、私たちの人間の体験の拡張となる未来への道を開きます。この記事は「人間に戻る：AIの旅、コードから愛撫へ」がMarkTechPostで最初に掲載されました。

‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

私たちの中の誰もが、昨年の少なくとも1度は、ChatGPTがあなたの役割を置き換えることができるか（いや、むしろいつか）と考えたことがあると思います私も例外ではありません私たちは、最近の...

「生成型AIアプリケーションのためのプレイブック」

この記事では、Generative AIアプリケーションを実装する際の主要な考慮事項と、ビジョンを行動に変えるために人間の関与が果たす重要な役割について議論しています

Learn more about Search Results プロトタイプ