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富士通とLinux Foundationは、富士通の自動機械学習とAIの公平性技術を発表：透明性、倫理、アクセシビリティの先駆者

人工知能（AI）技術の急速な進展を特徴とする時代において、透明性、倫理性、アクセシビリティの問題が中心になっています。AIのソリューションは確かにこの分野を前進させていますが、公正性とアクセシビリティに関連する問題に対処する必要が依然としてあります。この緊急性を認識し、日本のAI技術の主要な開発者である富士通は、Linux Foundationとの協力のもと、オープンソースのAIに対する画期的な取り組みを開始しました。このイニシアチブはこれらの課題に対応し、より幅広い範囲の開発者や産業に利益をもたらすアクセス可能なソリューションを提供することを目指しています。既存のAIソリューションは確かにこの分野で進歩を促進してきましたが、公正性とアクセシビリティに関連する問題にはしばしば短所があります。富士通はLinux Foundationとの最新の取り組みを通じて、これらのギャップを埋め、開発者や産業の両方に力を与える実用的なソリューションを提供することを目指しています。このイニシアチブの基礎の一つは、SapientMLとして知られる自動機械学習プロジェクトです。この革新的なプロジェクトは、企業固有のデータに対して迅速に高効率な機械学習モデルとカスタムアルゴリズムを作成する能力を提供します。開発プロセスの迅速化と正確なモデルの微調整を容易にすることにより、SapientMLはAI分野の進歩を加速する重要な役割を果たしています。AIソリューションの市場投入までの時間を大幅に短縮し、企業が革新をより迅速かつ効果的に世界に提供することができます。 2番目のプロジェクトである交差的公正性は、AIシステム内のバイアスを軽減するというAI開発の重要な側面に取り組んでいます。この技術は、性別、年齢、人種などの属性の交差点で生じる微妙なバイアスを識別する能力に優れています。これらしばしば見過ごされるバイアスを克服することは、多様な人口に公正かつ倫理的なAIシステムを作る上で重要です。交差的公正性技術は社会的な価値と倫理基準に合致し、AIシステムが包括的で公平であることを保証します。これらのソリューションの有効性は、それらの能力の具体的な証拠を提供するメトリクスによってさらに強調されています。SapientMLの最適化された機械学習モデルとカスタムコードを迅速に生成する能力は、AI開発に革新的な影響を与え、産業で競争力を持たせます。一方、交差的公正性技術は隠れたバイアスを特定するだけでなく、それらを積極的に排除することにも貢献し、技術的に先進的で倫理的に優れたAIシステムの創造を促進します。まとめると、富士通のLinux FoundationとのオープンソースAIへの確固たる取り組みは、AI技術の発展における新たな時代を告げています。このイニシアチブは単に透明性と公正性の問題に対処するだけでなく、先端のAI技術へのアクセスを民主的に開放しています。AIが私たちの現代社会を形作る中で、共同のオープンソースの取り組みは、厳格な倫理基準に従いながら、AIが世界的なイノベーションのツールとなるという巨大な潜在能力を具体化しています。AIの未来は包括性、アクセシビリティ、公正性を全て含んでおり、富士通のイニシアチブはこの明るい未来への道を切り開いています。

マンバ：シーケンスモデリングの再定義とトランスフォーマーアーキテクチャの超越

「マンバの画期的なシーケンスモデリング手法を探求し、効率的な処理と先進的な状態空間メカニズムにより、従来のモデルを超えてくださいマンバとともに、AIの未来に飛び込んでください」

指数平滑移動平均の直感的な説明

時間系列分析において、前の値を考慮に入れて、配列の傾向方向を理解する必要がしばしばあります配列内の次の値の近似を行うことができます...

「データの必要量はどのくらいですか？機械学習とセキュリティの考慮事項のバランス」

データサイエンティストにとって、データは多ければ多いほどよいものとは限りませんしかし、組織の文脈を広く見ると、自身の目標と他の考慮事項とのバランスを取らなければなりませんデータの収集及び...

「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...

ChatGPTが知能的ですか？科学的なレビュー

約1年前、OpenAIはChatGPTをリリースし、世界中を席巻しましたChatGPTは、コンピュータとの対話を、従来のより制約の少ない、より自然な言語で行うという完全に新しいアプローチを取り入れました

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、...

「AIアクトの解読」

AI法 [1]は、長く苦痛な過程を経て形成されましたこれは、ヨーロッパの立法プロセスにおける政治の影響と重要性を完璧に示すものですしかし、同時に欠陥があることも問題として浮かび上がります...

『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』

更新日：2023年12月11日—アナウンスメントにおいてAMDが予想する売上高の倍増を反映するため、アナウンスメントの付録に改訂された分析Generative AIにはグラフィックス処理ユニット（GPU）が必要であり、それらはたくさん必要とされます計算が…

「これらの完全自動の深層学習モデルは、スマートフォンの統合を使用して、猫の苦痛指標スケール（FGS）を使用した痛み予測に使用できます」

人工知能（AI）の能力は、医療、金融、教育など、あらゆる業界に広がっています。医学や獣医学の分野では、適切な治療を施すために、痛みの特定は重要な第一歩です。特に痛みを伝えることができない人々では、代替の診断技術の使用が求められます。従来の方法には、痛み評価システムの使用や行動反応の追跡などがありますが、主観性、妥当性の欠如、観察者のスキルとトレーニングへの依存、そして痛みの複雑な感情と動機的な側面を十分に表現できないなど、いくつかの欠点があります。特にAIを活用することで、これらの問題に取り組むことができます。いくつかの動物種には、苦痛の重要な指標となる表情があります。苦痛のある人とそうでない人を区別するために表情の尺度が確立されています。これらは特定の顔のアクションユニット（AU）にスコアを割り当てることで機能します。しかし、現在のグリマスケールを使用して静止画やリアルタイムの痛みをスコアリングするための技術は、労働集約的で手動のスコアリングに重く依存しているという制約がいくつかあります。また、毛色、品種、年齢、性別に加えて、さまざまな自然発生的な痛みの症候群をカバーし、幅広い動物データセットを考慮した完全に自動化されたモデルの不足が指摘されています。これらの課題を克服するため、研究チームは最近の研究で「猫の表情指標スケール（FGS）」を提案し、猫の急性疼痛を評価するための信頼性のある手法として提示しました。このスケールを構成するために5つのアクションユニットが使用され、それぞれが存在するか否かに基づいて評価されています。累積FGSスコアは、猫が不快感を経験しており、援助を必要としている可能性を示します。FGSは、使用の容易さと実用性により、急性疼痛評価においてさまざまな文脈で使用できる柔軟な手法です。 FGSスコアと顔の特徴点は、ディープニューラルネットワークと機械学習モデルを利用して予測されました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使用され、サイズ、予測時間、スマートフォン技術との統合の可能性、および正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）に基づく予測パフォーマンスなどの要素に基づいて必要な予測を行うためにトレーニングされました。データ解析を改善するために、35の幾何学的記述子が並列して生成されました。 FGSスコアと顔の特徴点はXGBoostモデルにトレーニングされました。平均二乗誤差（MSE）と精度メトリックを使用して、これらのXGBoostモデルの予測パフォーマンスを評価するために使用されました。この調査で使用されたデータセットには、37の特徴点で煩雑な注釈がされた3447枚の猫の顔写真が含まれています。研究チームは、評価の結果、ShuffleNetV2が顔の特徴点の予測において最良の選択肢として浮上し、最も成功したCNNモデルは、正規化された二乗平均平方根誤差（NRMSE）が16.76％でした。最も優れたXGBoostモデルは、FGSスコアを95.5％の驚異的な精度と0.0096の最小平均二乗誤差（MSE）で予測しました。これらの測定結果は、猫の痛みの有無を区別するための高い正確性を示しています。猫の疼痛の評価プロセスを簡素化し、改善するためにこの技術的な進展が利用できることを結論として述べられています。

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