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化学エンティティ認識の自動化：ChemNERモデルの作成

私は常に化学に強い興味を持っており、それは私の学術的および職業的な道程を形成する上で重要な役割を果たしてきました化学のバックグラウンドを持つデータ専門家として、私は...

「FathomNetをご紹介します：人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して、私たちの海洋とその生物の理解のために視覚データの遅れを処理するためのオープンソースの画像データベース」

海洋は前例のない速さで変化しており、膨大な海洋データを視覚的に監視しながら責任ある管理を維持することは困難です。必要なデータ収集の量と速さは、基準を求める研究コミュニティの能力を超えています。データの一貫性の欠如、不適切なフォーマット、大規模かつラベル付けされたデータセットへの要望は、機械学習の最近の進歩の限定的な成功に寄与しています。これらの進歩により、迅速かつより複雑な視覚データ分析が可能となりました。この要件を満たすため、いくつかの研究機関がMBARIと協力して、人工知能と機械学習の能力を活用して海洋研究を加速させる取り組みを行いました。このパートナーシップの一つの成果がFathomNetです。FathomNetはオープンソースの画像データベースであり、先進的なデータ処理アルゴリズムを使用して、注意深くキュレーションされたラベル付きデータを標準化および集約します。チームは、人工知能と機械学習の利用こそが海洋の健康に関する重要な研究を加速し、水中映像の処理のボトルネックを解消する唯一の方法だと考えています。この新しい画像データベースの開発プロセスに関する詳細は、Scientific Reports誌の最新の研究論文に記載されています。機械学習は、過去において視覚解析の分野を変革してきました。その一部には、膨大な数の注釈付きデータがあることが挙げられます。陸地の応用において、機械学習とコンピュータビジョンの研究者が注目するベンチマークデータセットはImageNetとMicrosoft COCOです。研究者に対して豊かで魅力的な基準を提供するために、チームはFathomNetを作成しました。フリーでアクセス可能な、高品質な水中画像トレーニングリソースを確立するために、FathomNetはさまざまなソースからの画像と記録を組み合わせています。 MBARIのビデオラボの研究員は、35年間にわたってMBARIが収集した約28,000時間の深海ビデオと100万枚以上の深海写真を代表するデータを注意深く注釈付けしました。MBARIのビデオライブラリには、動物、生態系、および物体の観察を記録した8,200万以上の注釈があります。国立地理学協会の探検技術ラボは、さまざまな海洋生息地や全ての海洋盆地にまたがる場所から、1,000時間以上のビデオデータを収集しました。これらの記録は、CVision AIが開発したクラウドベースの共同分析プラットフォームで使用され、ハワイ大学とOceansTurnの専門家によって注釈が付けられました。さらに、2010年に、アメリカ国立海洋大気庁（NOAA）の海洋探査チームは、NOAA船オケアノスエクスプローラー号を使用してデュアルリモート操作機器システムを使ってビデオデータを収集しました。ビデオデータの注釈付けをより詳細に行うために、2015年から専門の分類学者に資金提供しています。最初は、ボランティアの科学者たちを通じて注釈付けをクラウドソーシングしていました。MBARIのデータセットの一部、および国立地理学協会とNOAAの資料がすべてFathomNetに含まれています。 FathomNetはオープンソースであるため、他の機関も容易に貢献し、視覚データの処理と分析において従来の方法よりも時間とリソースを節約することができます。さらに、MBARIはFathomNetのデータを学習した機械学習モデルを使用して、遠隔操作型の水中無人機（ROV）によって撮影されたビデオを分析するためのパイロットイニシアチブを開始しました。AIアルゴリズムの使用により、ラベリングの速度が10倍に向上し、人間の作業量が81％削減されました。FathomNetデータに基づく機械学習アルゴリズムは、海洋の探査と監視を革新する可能性があります。例えば、カメラと高度な機械学習アルゴリズムを搭載したロボット搭載車両を使用して、海洋生物やその他の水中のものを自動的に検索して監視することが挙げられます。 FathomNetには現在84,454枚の画像があり、81の異なるコレクションから175,875箇所のローカリゼーションを反映しています。このデータセットは、さまざまな位置やイメージング設定で200,000以上の動物種に対して1,000以上の独立した観察を取得した後、2億以上の観測を持つ予定です。4年前までは、注釈付きの写真の不足が何千時間もの海洋映像を機械学習で調査することを阻んでいました。FathomNetは、発見を解き放ち、探検家、科学者、一般の人々が海洋研究のペースを加速させるために利用できるツールを可能にすることで、このビジョンを現実化します。 FathomNetは、協力と共同科学が海洋の理解の向上にどのように貢献するかを示す素晴らしい例です。研究者たちは、MBARIと他の共同研究者からのデータを基盤として、データセットが海洋研究の加速に貢献することを期待しています。研究者たちはまた、FathomNetが海洋愛好家や様々なバックグラウンドを持つ探検家が知識と技術を共有するコミュニティとして機能することを強調しています。これは、広範な参加なしに達成できなかった海洋視覚データの問題に取り組むための飛躍台となります。視覚データの処理を高速化し、持続可能で健全な海洋を作り上げるために、FathomNetはコミュニティからのラベル付きデータをさらに含めるために常に改善されています。この記事はMarktechpostスタッフによる研究概要記事として書かれたものであり、研究論文『FathomNet: 海洋での人工知能を可能にするためのグローバル画像データベース』に基づいています。この研究に関するすべてのクレジットは、このプロジェクトの研究者に帰属します。論文、ツール、参考記事もチェックしてください。また、最新のAI研究ニュース、素敵なAIプロジェクトなどを共有している26k+ ML SubReddit、Discordチャンネル、メールニュースレターにぜひ参加してください。この投稿は、FathomNetというオープンソースの画像データベースについてです。このデータベースは、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して、私たちの海洋とその生物を理解するために視覚データのバックログを処理するのに役立ちます。この投稿はMarkTechPostで最初に公開されました。

「チャットボットとAIアシスタントの構築」

この記事は、自然言語処理（NLP）とチャットボットフレームワークの総合ガイドを紹介します詳しくは、学んでください！

「PySpark UDFを使用して合成テーブルの列間にOne-To-Oneの関係を作成する方法」

最近、私はDatabricks Labs Data Generatorを使って、まったく合成的なデータセットをゼロから作成する遊びをしていますその一環として、異なる...周りの販売データを構築することを考えました

「Pythonで脂肪尾を数値化する4つの方法」

「これはパワーロウとファットテールに関するシリーズの三番目の記事です前回の記事では、実証データからパワーロウを検出する方法について探求しましたこの技術は便利ですが、ファットテールはさらなる調査が必要です...」

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

「勉強ルーティンにおけるワードウォールの創造的な活用法トップ10」

「ワードウォールは、勉強を効果的に進め、学習成果を高めるための素晴らしいツールです通常は小学校の教室で使用されますが、ワードウォールは全ての年齢や学問分野に適応することができます試験で優秀な成績を収めたい学生や語彙を拡充したい方にとって、以下に１０のクリエイティブな方法を紹介します... スタディルーティンでワードウォールを活用するためのトップ10のクリエイティブな方法詳細を読む »」

Tech

「コイントスを毎回勝つ方法」

えー、私は確かに皆さんそれぞれが今までに一度や二度はコインを投げたことがあるでしょうし、またコインの結果に賭けたこともあるでしょうそして、自分がコインの裏表を確信しているという度胸を見せるためにですが…

「プロンプトエンジニアリングの興亡：一時的な流行か未来か？」

この記事は、プロンプトエンジニアリングの概要について、その始まりから現在の状況までを提供しています

Artificial Intelligence

「LLM革命：言語モデルの変革」

イントロダクション言語モデルの世界は、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、過去数年間で劇的な進化を遂げました。これらのモデルは、数十億のパラメータと自然言語の深い理解を備えており、人工知能の分野を変革するのに重要な役割を果たしてきました。今日は、この革命を探求し、クローズドソースからオープンソースのLLMへの移行、ファインチューニングの重要性、そして最近登場した効率的なファインチューニング技術の開発に焦点を当てます。学習目標：クローズドソースとオープンソースのLLMの違いを知る。 LLMの伝統的なファインチューニングとパラメータ効率のファインチューニングを理解する。異なるパラメータ効率のファインチューニング戦略を探索する。効率的なファインチューニングのためのLudwigの使用方法を学ぶ。クローズドソース vs オープンソースのLLM：適切なアプローチの選択言語モデルの景色は、OpenAIなどの企業が提供するクローズドソースのモデルと、Meta、Googleなどの機関が提供するオープンソースのバリアントとの2分することがありました。ChatGPT、GPT 3.5、GPT 4などのクローズドソースのLLMは、管理されたインフラストラクチャと迅速なプルーフオブコンセプトの能力により、魅力的な出発点を提供します。これらのモデルは、高品質の事前学習データセットを提供し、インフラストラクチャのセットアップは不要であり、LLMの能力を探求する人々にとって簡単な入り口となります。しかし、アクセス性にもかかわらず、クローズドソースのLLMには根本的な制約があります。これらはモデルの所有権を欠き、最小限のカスタマイズ能力しか提供せず、特にデータプライバシーやモデルの制御が重要なセクターでは、長期的な投資には適していません。これに対し、オープンソースのLLMは有望な代替手段です。完全なモデルの所有権とカスタマイズが可能であり、オープンソースの領域での革新的な開発への即時アクセスを容易にします。そのトレードオフは、これらのモデルを自己ホスティングするための費用と課題です。伝統的なファインチューニング vs パラメータ効率のファインチューニングファインチューニングは、特にドメイン固有のタスクを考慮する際に、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための重要なプロセスとして浮かび上がります。クローズドソースのモデルは、ファインチューニングに必要な柔軟性を欠いている一方、オープンソースのモデルはこのプロセスに完全な制御を提供します。ファインチューニングにより、事前学習済みのLLMを特定のタスクに適応させるためにモデルの重みを更新し、パフォーマンスを向上させることができます。これは一般的なモデルを専門的なアプリケーションに合わせてパーソナライズする手段であり、ユニークなタスクのためにパフォーマンスを最適化することを可能にします。ファインチューニングとRetrieval Augmented Generation（RAG）などのモデルの間の議論は、特定のタスクに合わせたモデルの必要性と一般的な目的を持つ知能の間の関係に焦点を当てています。LLMのオープンソースの性質は、カスタマイズと効率的なファインチューニングを可能にし、優れたタスク固有のパフォーマンスを実現するために必要です。伝統的なファインチューニングには、すべてのモデルのパラメータを更新するというリソースを多く消費し、時間がかかり、必ずしも最適なタスク固有のパフォーマンスをもたらすわけではありませんというプロセスの制約があります。しかし、パラメータ効率のファインチューニングにおける最近のイノベーションは、この制約を打破しました。事前学習済みのLLMを凍結し、非常に小さなセットのタスク固有のレイヤーのみをトレーニングすることにより、効率的なファインチューニングはリソースに優しく、より効果的な方法で行われます。パラメータ効率のファインチューニングへの移行は、LLMを特定のタスクに適応させる方法に大きな影響を与えています。タスク固有のレイヤーの最小限のセットのみに焦点を当てることにより、プロセスは費用効果が高く、時間効率が良くなります。この革新的なアプローチにより、データセットが小さくても最適なタスク固有のパフォーマンスが実現され、クローズドソースのモデルに比べてオープンソースのLLMの潜在能力が示されます。 MetaによるLIMA論文などの研究は、GPT…

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