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2023年のランダムフォレスト：パワフルな手法の最新拡張

機械学習の時間軸において、ランダムフォレスト（RF）はブレイマンの画期的な論文で紹介された古代の手法です（[1]）年季が入っているにもかかわらず、その性能には驚嘆させられ、…

QRコードに飽きた？独自のフィジュアルマーカーを作りましょう

「QRコードを置き換えるためにフィドゥシャリマーカーを作成する方法を学びましょう：設計から検出まで、解読を通して、すべてのステップをカバーしましょう」

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、…

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

「Chromaを使用してマルチモーダル検索アプリを作成する方法」

はじめに複雑な脳が世界をどのように処理しているのか、あなたは考えたことがありますか？脳の内部の仕組みは依然として謎ですが、私たちはそれを多目的なニューラルネットワークにたとえることができます。電気化学的な信号のおかげで、それは様々なデータ型を処理します-音、映像、匂い、味、触覚。 AIが進化するにつれて、マルチモーダルモデルが登場し、検索能力が革新されています。このイノベーションにより、検索の正確性と関連性が向上し、新たな可能性が開かれています。マルチモーダル検索の魅力的な世界を発見しましょう。学習目標「AIにおけるマルチモーダリティ」という用語を理解する。 OpenAIのイメージテキストモデルCLIPについての洞察を得る。ベクトルデータベースとベクトルインデックスの概要を理解する。 CLIPとChromaベクトルデータベースを使用して、Gradioインターフェースを使用した食品推薦システムを構築する。マルチモーダル検索の他の現実世界での使用例を探索する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AIにおけるマルチモーダリティとは何ですか？ Googleで検索すると、マルチモードはプロセスに複数のモードや方法を関与させることを指すと分かります。人工知能では、マルチモーダルモデルは異なるデータタイプを処理し理解することができるニューラルネットワークです。たとえば、GPT-4やバードなどです。これらは、テキストや画像を理解できるLLMです。他の例としては、ビジュアルとセンサーデータを組み合わせて周囲の状況を理解するテスラの自動運転車、またはテキストの説明から画像を生成できるMidjourneyやDalleがあります。コントラスト言語-画像事前トレーニング（CLIP） CLIPは、OpenAIが大量の画像テキストペアのデータセットでトレーニングしたオープンソースのマルチモーダルニューラルネットワークです。…

Gradio-Lite：ブラウザ内で完全に動作するサーバーレスのGradio

Gradioは、インタラクティブな機械学習アプリを作成するための人気のあるPythonライブラリです。従来、Gradioアプリケーションはサーバーサイドのインフラストラクチャを必要としていましたが、それはアプリケーションをホストする必要がある開発者にとってハードルとなる場合がありました。それにGradio-lite (@gradio/lite)が登場します。これは、Pyodideを利用してGradioを直接ブラウザで実行するためのライブラリです。このブログ記事では、@gradio/liteが何であるか、例のコードを見て、Gradioアプリケーションを実行するために提供する利点について議論します。 @gradio/liteとは何ですか？ @gradio/liteはJavaScriptライブラリで、ブラウザ内で直接Gradioアプリケーションを実行できるようにします。これは、PythonランタイムのWebAssembly版であるPyodideを利用して、ブラウザ環境でPythonコードを実行することができるためです。@gradio/liteを使用すると、通常のPythonコードを使用してGradioアプリケーションを作成し、サーバーサイドのインフラストラクチャを必要とせずにブラウザ内でシームレスに実行することができます。はじめに @gradio/liteで「Hello World」のGradioアプリを作成しましょう。 1. JSとCSSのインポート既にHTMLファイルを持っていない場合は、新しいHTMLファイルを作成してください。以下のコードを使用して、@gradio/liteパッケージに対応するJavaScriptおよびCSSをインポートします。 <html> <head> <script type="module" crossorigin src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.js"></script> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@gradio/lite/dist/lite.css" /> </head></html> 注意：一般的には、利用可能な最新バージョンの@gradio/liteを使用する必要があります。利用可能なバージョンはこちらで確認できます。 2.…

（マルコフ連鎖を利用したモデリングゲーム）

友達とトランプをしている時からルーレットのテーブルでお金を勝ち取るまで、素晴らしいゲームの喜びは多くの人にとって抗えないものですしかし、楽しさがどれだけあっても、数回の負けの後には、最も楽観的なプレーヤーでさえも…

「ソースフリーなドメイン適応の汎用的な方法を探求する」

Google の研究科学者であるエレニ・トリアンタフィルーと学生研究員であるマリック・ブディアフによって投稿されました。ディープラーニングは、最近多くの問題とアプリケーションで著しい進歩を遂げていますが、モデルは未知のドメインや分布で展開された場合に予測不能に失敗することがよくあります。ソースフリーなドメイン適応（SFDA）は、事前にトレーニングされたモデル（「ソースドメイン」でトレーニングされたもの）を新しい「ターゲットドメイン」に適応させるための方法を、後者の非ラベルデータのみを使用して設計するための研究分野です。ディープモデルに対する適応方法の設計は、重要な研究分野です。モデルとトレーニングデータセットの規模の増加が彼らの成功の鍵要素である一方で、この傾向の否定的な結果は、このようなモデルのトレーニングがますます計算コストがかかるということであり、一部の場合では大規模なモデルのトレーニングがアクセスしにくくなり、不必要に炭素フットプリントを増加させることになります。この問題を緩和する方法の一つは、既にトレーニングされたモデルを活用して新しいタスクに対処したり、新しいドメインに一般化するための技術を設計することです。実際、モデルを新しいタスクに適応することは、転移学習の枠組みの下で広く研究されています。 SFDAは、適応が望まれるいくつかの実世界のアプリケーションにおいて、ターゲットドメインからのラベル付きの例が利用できないという問題に直面しています。実際、SFDAは増加している注目を集めています[1, 2, 3, 4]。しかし、野心的な目標に基づいているものの、ほとんどのSFDAの研究は非常に狭い枠組みに基づいており、画像分類タスクでの単純な分布シフトのみを考慮しています。この傾向から大きく逸脱し、私たちはバイオアコースティクスの分野に注目し、自然発生的な分布シフトが広く存在し、しばしばターゲットドメインのラベル付きデータが不十分で、実践者にとって障害となっていることに着目します。このアプリケーションにおけるSFDAの研究は、既存の方法の一般化可能性を学術界に知らせ、オープンな研究方向を特定するだけでなく、フィールドの実践者に直接的な利益をもたらし、私たちの世紀の最大の課題の一つである生物多様性保全に寄与することができます。この投稿では、「ソースフリーなドメイン適応の汎用的な手法を探る」と題したICML 2023で発表される論文を紹介します。私たちは、バイオアコースティクスにおける現実的な分布シフトに直面した場合、最先端のSFDAの手法が性能を発揮しない場合や崩壊する場合があることを示します。さらに、既存の手法は、ビジョンベンチマークで観察されるのとは異なる相対的なパフォーマンスを発揮し、驚くべきことに、時には適応なしよりも悪い結果を示す場合もあります。また、私たちはNOTELAという新しいシンプルな手法を提案し、これらのシフトで既存の手法を凌駕しながら、さまざまなビジョンデータセットで強力なパフォーマンスを発揮することを示します。全体として、私たちは、一般に使用されるデータセットと分布シフトのみでSFDAの手法を評価すると、相対的なパフォーマンスと汎化性能について狭視野な視点になると結論付けます。彼らの約束を果たすためには、SFDAの手法はより広範な分布シフトでテストされる必要があり、高い影響を持つアプリケーションに利益をもたらす自然発生的なシフトを考慮することを提唱します。バイオアコースティクスにおける分布シフトバイオアコースティクスでは、自然発生的な分布シフトが広く存在します。鳥の鳴き声のための最大のラベル付きデータセットはXeno-Canto（XC）であり、世界中の野生鳥のユーザー投稿の録音のコレクションです。XCの録音は「焦点化」されており、自然環境で捕獲された個体を対象としており、識別された鳥の鳴き声が前景にあります。しかし、連続的なモニタリングや追跡の目的では、実践者はしばしば全周マイクを介して得られる「サウンドスケープ」における鳥の識別に関心を持っています。これは非常に困難であることを最近の研究が示しているよく文書化された問題です。この現実的なアプリケーションに着想を得て、私たちはバイオアコースティクスでSFDAを研究し、ソースモデルとしてXCで事前にトレーニングされた鳥種分類器を使用し、さまざまな地理的位置からの「サウンドスケープ」（シエラネバダ（S.ネバダ）、パウダーミル・ネイチャーリザーブ（ペンシルベニア州、米国）、ハワイ、カプレス・ウォーターシェッド（カリフォルニア州、米国）、サプサッカー・ウッズ（ニューヨーク州、米国）、コロンビア）をターゲットドメインとして使用します。この焦点化から受動化への変化は大きいです。後者の録音では、しばしば信号対雑音比が低く、複数の鳥が同時に鳴いており、雨や風などの多くの鳥や環境の雑音もあります。さらに、異なるサウンドスケープは異なる地理的位置から発生しており、XCの種の非常に小さな部分しか表示されないため、非常に極端なラベルのシフトを引き起こします。さらに、現実のデータでは、ソースドメインとターゲットドメインの両方が顕著なクラスの不均衡を持っているため、いくつかの種は他の種よりも著しく一般的です。さらに、SFDAが通常研究される標準的な単一ラベルの画像分類シナリオとは異なり、各録音内で複数の鳥が識別される可能性があるため、私たちはマルチラベル分類問題も考慮しています。「フォーカス→サウンドスケープ」のシフトのイラストです。フォーカスされた領域では、録音は通常、シグナル対雑音比（SNR）が高い、単一の鳥の鳴き声が前景に捉えられていますが、背景には他の鳥の鳴き声がある場合もあります。一方、サウンドスケープには全方位マイクロフォンからの録音が含まれ、同時に複数の鳥が鳴き、昆虫や雨、車、飛行機などの環境音も含まれることがあります。オーディオファイルフォーカス領域サウンドスケープ領域1 スペクトログラム画像フォーカス領域（左）からサウンドスケープ領域（右）への分布の変化を、各データセットからの代表的な録音のオーディオファイル（上）とスペクトログラム画像（下）で示したものです。2つ目のオーディオクリップでは、鳥の鳴き声が非常にかすかです。これは、サウンドスケープ録音では鳥の鳴き声が「前景」にないことが一般的な特徴です。クレジット：左：Sue…

Acoustic Modeling

1時間以内に初めてのディープラーニングアプリを作成しましょう

私はもう10年近くデータ分析をしています時折、データから洞察を得るために機械学習の技術を使用しており、クラシックな機械学習を使うことにも慣れています

ロジスティック回帰における行列とベクトルの演算

任意の人工ニューラルネットワーク（ANN）アルゴリズムの基礎となる数学は理解するのが困難かもしれませんさらに、フィードフォワードや...

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