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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。…

「ODSC West 2023 写真で振り返る」

「ODSCウエストは今や私たちの歴史の一部であり、全てがうまくいっていて幸せです初めてのハロウィンパーティー、さらに多くの本のサイン会、エキサイティングな基調講演、そして誰にでも合ったセッションがたくさんありましたイベントの写真はこちらでご覧いただけます」

West 2023

テストに合格する：NVIDIAがMLPerfベンチマークでジェネラティブAIのトレーニングをターボチャージします

NVIDIAのAIプラットフォームは、最新のMLPerf業界ベンチマークにおいて、AIトレーニングとハイパフォーマンスコンピューティングの基準を引き上げました。多くの新記録やマイルストーンの中で、ジェネラティブAIの分野で特に注目されているのは、NVIDIA Eosです。これは、驚異的な10752基のNVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを搭載したAIスーパーコンピュータで、GPT-3モデルに基づいた1750億個のパラメータを持つ1億トークンのトレーニングベンチマークをたったの3.9分で完了しました。これは、約3倍の速さで、NVIDIAがわずか6か月前に記録した10.9分を大幅に上回るものです。このベンチマークは、人気のChatGPTサービスのフルGPT-3データセットの一部を使用しており、推定によれば、Eosはたった8日間でトレーニングを完了させることができます。これは、512基のA100 GPUを使用した従来の最先端システムに比べて73倍高速です。トレーニング時間の短縮は、コスト削減、エネルギー節約、およびマーケット投入までの時間短縮につながります。大規模な言語モデルを広く利用できるようにする重要な取り組みであり、NVIDIA NeMoといったツールを使用して、すべての企業がカスタマイズ可能なLLMを採用できるようにしています。今回の新しいジェネラティブAIのテストでは、1024基のNVIDIA HopperアーキテクチャGPUが、2.5分でStable Diffusion text-to-imageモデルに基づいたトレーニングベンチマークを完了し、この新たなワークロードにおいてハイバーな成績を収めました。これらの二つのテストを採用することで、MLPerfはAIのパフォーマンスを測定する業界の標準としてのリーダーシップを強化しており、ジェネラティブAIが現在の私たちの時代で最も変革的な技術であることを裏付けています。システムの拡張が飛躍今回の最新の結果は、MLPerfベンチマークに適用されたアクセラレータがこれまでで最も多く使用されたことによるものです。10752基のH100 GPUは、今年6月のAIトレーニングでNVIDIAが使用した3584基のHopper GPUを大幅に上回りました。 GPU数の3倍のスケーリングが、パフォーマンスの2.8倍のスケーリングをもたらしたことで、ソフトウェアの最適化にも一部助けられ、93%の効率率を実現しました。…

ランダムフォレストにおける変数の重要性

ランダムフォレストと一般化（特に、一般化ランダムフォレスト（GRF）と分布ランダムフォレスト（DRF））は、強力で使いやすい機械学習手法であるため、…

お楽しみはいかがですか？データサイエンスのトリックの時間です

私たちは、TDSでは詳細なガイドが好きですが、データサイエンティストが日常的な仕事で直面する特定の課題や痛点に焦点を当てた投稿も大切にしています

「時系列分析による回帰モデルの堅牢性向上—Part 2」

第1部では、SARIMA（季節性自己回帰和分移動平均）を使用して、タイムシリーズモデルを成功裏に構築することに成功しましたさらに、構築したモデルを評価しました

AIの障壁を越える：OpenAIがLLMsをメインストリームの成功へ導くまで

「ML開発者ツール（広くはMLOpsとして分類される）が単体のビジネスとして成り立つかどうかについては常々懐疑的な意見を述べてきましたが、ごく一部の例外を除いて、私の意見は正しかったと証明されました...」

「都市部の話題の中心地を特定する」

この記事では、OpenStreetMap（OSM）から収集された興味ポイント（POI）に基づいて、特定の興味に対してホットスポットを特定するために使用できる、簡単で使いやすい手法を紹介します

「ODSC West 2023で機械学習をより良くする11の方法」

多くの企業が現在データサイエンスと機械学習を活用していますが、ROIの面ではまだ改善の余地がたくさんあります2021年のVentureBeatの分析によれば、AIモデルの87%が実稼働環境には到達しておらず、MIT Sloan Management Reviewの記事では70%という結果が示されています...

West 2023

『倫理と社会ニュースレター＃5：ハグフェイスがワシントンに行くと、他の2023年夏の考え事』

人工知能（AI）における「倫理」について知っておくべき最も重要なことの一つは、それが「価値観」に関連しているということです。倫理は何が正しくて何が間違っているかを教えてくれるのではなく、透明性、安全性、公正などの価値観の語彙と優先順位を定めるための枠組みを提供します。今年の夏、私たちはAIの価値観についての理解を欧州連合、イギリス、アメリカの立法府に伝え、AIの規制の未来を形作るのに役立ちました。ここで倫理が光を放つのです：法律がまだ整っていないときに前進するための道筋を切り開くのに役立つのです。 Hugging Faceの主要な価値であるオープンさと責任を守るために、私たちはここで私たちが言ったことや行ったことのコレクションを共有しています。これには、私たちのCEOであるクレムが米国議会に対する証言や米国上院AI Insight Forumでの発言、E.U. AI Actに関するアドバイス、NTIAに対するAIの責任に関するコメント、そして私たちのChief Ethics Scientistであるメグの民主党議員団に対するコメントなどが含まれています。これらの議論の多くで共通していたのは、なぜAIのオープンさが有益であるのかという質問でした。私たちはこの質問に対する私たちの回答のコレクションをこちらで共有しています。 Hugging Faceのコア価値である民主化に則り、私たちは多くの時間を公に話すことに費やしてきました。そしてAIの世界で今起こっていることを説明するためにジャーナリストと対話する機会を与えられています。これには以下のものが含まれます：サーシャのAIのエネルギー使用と炭素排出に関するコメント（The Atlantic、The Guardian、2回、New Scientist、The Weather Network、The Wall Street Journal、2回）およびWall Street Journal op-edの一部の執筆；AIの終末論的なリスクに対する考え（Bloomberg、The Times、Futurism、Sky…

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