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「PyGraftに会ってください：高度にカスタマイズされた、ドメインに依存しないスキーマと知識グラフを生成する、オープンソースのPythonベースのAIツール」

データをグラフ構造で表現するための、ますます人気のある方法は、知識グラフ（KG）の使用です。KGは、s（主語）とo（目的語）という2つのグラフノード、およびそれらの間に存在する接続のタイプを記述する述語pからなるトリプル（s、p、o）のグループです。KGは、研究分野の主要なアイデアや関係性、およびこれらのアイデアや関係性がどのように相互作用するかを規定するスキーマ（オントロジーなど）によってしばしばサポートされます。KGが適用される多くの活動には、モデルのパフォーマンスを測定するための受け入れられた基準となるKGの数があります。しかし、新たに提案されたモデルが一般化できるかどうかを判断するために、これら特定の主流のKGだけを使用することにはいくつかの問題があります。たとえば、ノードの分類において主流のデータセットは統計的特性、特に同質性を共有していることが示されています。そのため、同じ統計を持つデータセットが新しいモデルの評価に使用されます。その結果、共通のベンチマークデータセット以外では、パフォーマンスの向上への貢献は時折一貫性がありません。同様に、既存のリンク予測データセットのいくつかはデータのバイアスを持っており、予測モデルが含めることができる多くの推論パターンを含んでいるため、楽観的すぎる評価パフォーマンスを示すことがあります。そのため、さまざまなデータセットが必要です。新しいモデルがさまざまなデータコンテキストでテストされるためには、研究者に異なるサイズと特性の架空のリアルなデータセットを作成する手段を提供することが重要です。一部のアプリケーションセクターでは、公にアクセス可能なKGが存在しないことが、わずかなKGに依存するよりも悪いです。教育、法執行、医療などの分野では、現実の知識の収集や共有が不可能となるデータプライバシーの懸念が存在します。そのため、ドメイン指向のKGはこれらの地域ではほとんど利用できません。一方、エンジニア、実践者、研究者は通常、興味のある問題の特性について特定の考えを持っています。このような状況では、実際のKGの特性を模倣する合成KGを作成することが有利です。これら2つのコンポーネントはしばしば別々に扱われてきましたが、前述の問題がいくつかの試みを促し、スキーマとKGの合成ジェネレーターの構築に取り組んでいます。ドメインニュートラルなKGは、確率ベースのジェネレーターによって生成することができます。これらのアプローチは、大規模なグラフを迅速に生成することでどれだけ効果的であるかに関わらず、データ生成の核心アイデアは基礎となる構造を考慮する必要があります。生成されたKGは、選択したアプリケーションセクターの実際のKGの特性を正確に模倣しない場合があります。一方、スキーマ駆動型のジェネレーターは、実世界のデータを反映したKGを作成することができます。ただし、彼らの知識によると、ほとんどの取り組みは既存のスキーマを使用して合成KGを作成することに焦点を当てています。スキーマとそれをサポートするKGの合成は、検討されていますが、まだ断片的な成功を収めていません。彼らは、この問題を解決することを研究の目的としています。Université de LorraineとUniversité Côte d’Azurの研究者は、特に高度にカスタマイズ可能なドメインニュートラルなスキーマとKGを作成するためのPythonベースのツールであるPyGraftを紹介しています。彼らの研究の貢献は以下の通りです：彼らの知識によれば、PyGraftは、幅広いユーザー指定の基準に応じて非常に調整可能な新しいパイプラインでスキーマとKGを生成するために特に設計された唯一のジェネレーターです。特筆すべきは、作成されたリソースがドメインニュートラルであり、応用分野に関係なくベンチマークに適していることです。生成されたスキーマとKGは、拡張されたセットのRDFSとOWL要素を使用して構築され、DLリーズナーを使用してその論理的な整合性を保証します。これにより、詳細なリソースの記述と一般的なセマンティックウェブの標準に厳密に準拠することが可能となります。彼らは、使用の容易さのためにコードとドキュメント、および関連する例を公開しています。

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

2. 全体像 3. 環境初期の基礎 4. エージェントの実装ニューラルアーキテクチャとポリシー 5. 環境への影響仕上げ 6. 経験から学ぶ...

「Amazon SageMaker Pipelines、GitHub、およびGitHub Actionsを使用して、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインを構築する」

機械学習（ML）モデルは孤立して動作するものではありません価値を提供するためには、既存の製造システムやインフラに統合する必要がありますそのため、設計と開発の過程でMLライフサイクル全体を考慮する必要がありますMLオペレーション（MLOps）は、MLモデルの生涯にわたって効率化、自動化、およびモニタリングを重視しています堅牢なMLOpsパイプラインを構築するには、異なる部門間の協力が求められます[…]

一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

最近では、公開データセットや標準化された評価プロトコルの提供により、静的グラフにおける機械学習において重大な進展がなされています

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

「2分以内で最初のカスタムGPTを構築しましょう」

オプション2（あまり迅速ではありません）...

ネットワークグラフを視覚化するための最高の新しいPythonパッケージ

この記事では、私が偶然出会ったPythonパッケージを紹介します私の謙虚な意見ですが、これは今まで見た中で最高のネットワークグラフの視覚化ツールですデータに詳しい読者の方々にとって…

「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。 Pythonの地理情報解析における役割 Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。 GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。関連記事：地理情報データ解析の初心者ガイド 50以上の地理情報Pythonライブラリ Arcpy Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。 Basemap Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。 Cartopy Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。 EarthPy EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。 Fiona-GO…

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

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