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AIによって発見された初めての超新星

新しいAIツールは、AIにとって初めて超新星を検出、識別、分類するのに成功した手助けをしましたブライトトランジェントサーベイBOまたはBTSbotと呼ばれるこのツールは、ノースウェスタン大学、ミネソタ大学、イングランドのリバプール・ジョン・モアズ大学、ストックホルム...を中心とした国際的なコラボレーションによる成果です

「ジェネラティブAIブームは間もなく崩壊する」

持続不可能なハイプ、現在の技術の制約、現実離れした評価、未検証の事業モデルのため

数学者たちは、三体問題に対して12,000の解を見つけました

「数学者たちは、アイザック・ニュートンの運動の法則、いわゆる三体問題によって許容される3つの物体の安定した軌道配置として、12,392個の新しい軌道配置を特定しました」

「説明的なデータの可視化の技術を取り入れる」

データの可視化は、読者に複雑なデータを表現するための強力なツールですさらに一歩進んで、ナラティブの可視化は情報を一連の物語に変換するデータストーリーを作り出すことを可能にします…

共分散と相関の違いは何ですか？

イントロダクション 統計の広範な領域において、変数間の複雑な関係を理解し解き放つことは重要です。 データ駆動型の意思決定、科学的な発見、予測モデリングなど、複雑なデータセット内の隠れた関連やパターンを解き明かす能力に依存しています。この追求を支えるさまざまな統計基準の中で、共分散と相関は重要であり、変数間の独立性に関する洞察を提供します。 共分散と相関は統計解析において頻繁に発生する変数ですが、多くの人々が誤解したり、相互に交換可能に使用したりすることがあります。これら2つの基準を区別する微妙なニュアンスは、統計的な関係の解釈と活用に深い影響を与える可能性があります。 したがって、共分散と相関の真の性質を理解することは、データの全ポテンシャルを明らかにしようとするデータ愛好家や専門家にとって非常に重要です。 このブログ「共分散と相関」では、これら2つの統計的概念の違いを説明し、その関係を解明します。 また、Analytics Vidhyaの「データサイエンスのためのSwift学習」コースでスキルを向上させ、データサイエンスのキャリアを活性化しましょう。 共分散 2つのランダム変数間の系統的な関連性を示す統計用語であり、もう一方の変数の変化が1つの変数の変化を反映することを示します。 共分散の定義と計算 共分散は、2つの変数が直接的または逆比例しているかどうかを示します。 共分散の式は、データセット内のデータポイントをその平均値から求めます。たとえば、次の式を使用して、2つのランダム変数XとYの共分散を計算できます： 上記の手順において、 共分散値の解釈 共分散値は、変数間の関係の大きさと方向（正または負）を示します。共分散値は-∞から+∞の範囲を持ちます。正の値は正の関係を示し、負の値は負の関係を示します。 正の共分散、負の共分散、およびゼロ共分散 数値が高いほど、変数間の関係は依存性が高くなります。それぞれの共分散の種類を理解しましょう： 正の共分散 2つの変数間の関係が正の共分散である場合、それらは同じ方向に進化しています。これは変数間の直接的な関係を示しています。したがって、変数は同様に振る舞います。 変数の値（小さいまたは大きい）が、他の変数の重要性と等しい場合、変数間の関係は正の共分散となります。 負の共分散 負の共分散は、2つのランダム変数間の負の関係を示します。この場合、変数は逆方向に動きます。 正の共分散とは異なり、1つの変数の増加に対応して他の変数の値が減少し、その逆も同様です。…

ディープラーニングが深く掘り下げる：AIがペルー砂漠で新しい大規模画像を公開

日本の山形大学の研究者たちは、ペルーのリマから南に車で7時間のナスカで、地球上に描かれた画像である地上絵の4つの未発見の作品をAIを用いて発見しました。幅が1,200フィートにも及ぶものもあり、地上の要素を使って作られたものです。これにより、従来の考古学的手法よりも発見プロセスを大幅に加速することができました。 チームは、IBM Power SystemsサーバーとNVIDIA GPUを使用して、深層学習モデルのトレーニングを実行しました。また、オープンソースの深層学習ソフトウェアを使用して、高解像度の空中写真を分析しました。この技術は、2019年11月に開始された研究の一部でした。 今月、考古学科学ジャーナルに掲載されたこの研究は、現地調査を通じて深層学習モデルの発見を確認し、AIが考古学的発見を加速する可能性を示しています。 現代のAIの特徴である深層学習技術は、地中海全域で発見された古代の巻物を分析したり、アメリカ南西部の陶器の破片を分類したりするために使用されています。 ナスカの地上絵は、紀元前500年から紀元500年までの時代に作られたもので、主に紀元前100年から300年の間に作られたと考えられています。暗い石を撤去して下にある明るい砂を露出させることで描かれた動物、植物、幾何学的な形状などの絵は、それらを作ったナスカの人々にとって宗教的または天文学的な意義があったと考えられています。 これらの新しい地上絵の発見は、この地域にさらに未発見の場所がある可能性を示し、深層学習のような技術が考古学の探索を強化し、隠れた考古学的遺跡を発掘するより効率的な方法を提供できることを強調しています。 全文を読む。 注目の画像はWikimedia Commonsから提供されました。

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