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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。…

‘LLMがデータアナリストを置き換えることはできるのか？ LLMを活用したアナリストの構築’

私たちの中の誰もが、昨年の少なくとも1度は、ChatGPTがあなたの役割を置き換えることができるか（いや、むしろいつか）と考えたことがあると思います私も例外ではありません私たちは、最近の...

「プロダクションに適したRAGアプリケーションの12のチューニング戦略ガイド」

「実稼働のための検索増強生成（RAG）アプリケーションのパフォーマンス向上に調整できる戦略とパラメータ」

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

小さな言語モデル（SLM）とその応用について知るべきすべてのこと

大型言語モデル（LLM）は、GPT、PaLM、LLaMAなど、その驚異的な能力により、多くの関心を集めています。自然言語処理、生成、理解の力を活用してコンテンツの生成、質問への回答、テキストの要約などを行うことができるため、LLMは最近の話題となっています。ただし、大モデルのトレーニングとメンテナンスの高い費用、特定の目的にカスタマイズする難しさは、彼らにとって課題となっています。OpenAIのChatGPTやGoogle Bardなどのモデルは、トレーニングデータの大量、莫大な記憶容量、複雑なディープラーニングフレームワーク、膨大な電力など、膨大なリソースを必要とします。小型言語モデルとは何ですか？その代替として、小型言語モデル（SLM）が登場し、より強力かつ柔軟になってきました。小型言語モデルは、小型のニューラルネットワークサイズ、パラメータ数、トレーニングデータのボリュームを特徴としています。LLMよりもメモリと処理能力が少なくて済むため、オンプレミスおよびオンデバイスの展開に最適です。 SLMは、リソース制約がある状況で有用なオプションです。その『小さい』という用語は、モデルの効率性とアーキテクチャの両方に言及しています。軽量設計のおかげで、SLMはパフォーマンスとリソース使用量をバランスさせることで、さまざまなアプリケーションに柔軟な解決策を提供します。小型言語モデルの重要性効率的：トレーニングおよび展開の観点から見ると、SLMはLLMよりも効率的です。コンピューティングコストを削減したい企業は、よりパワフルな機器で作業することができ、トレーニングに必要なデータも少なくて済むため、多額の費用が節約できます。透明性：洗練されたLLMと比較して、小型言語モデルは通常よりも透明で説明可能な動作を示します。透明性により、モデルの意思決定プロセスを理解し、監査することが容易になり、セキュリティ上の欠陥を見つけて修正することが容易になります。正確性：小型言語モデルは、その小さなスケールのため、事実に基づいた正確な情報を提供し、偏見を表示しにくくなっています。特定のデータセットに対してターゲットトレーニングを行うことにより、異なる企業の基準に合致する正確な結果を一貫して生成することができます。セキュリティ：セキュリティに関しては、小型言語モデルはより大型のモデルよりも優れた機能を持っています。SLMは、コードベースが小さく、パラメータ数が少ないため、悪意のある行為者に対する攻撃面の可能性が低くなります。トレーニングデータへの制御は、関連するデータセットを選択し、悪意のあるデータや偏ったデータに関連するリスクを減らすことで、セキュリティをさらに強化するのに役立ちます。小型言語モデルの例 DistilBERTは、効率を損なうことなくパフォーマンスを保持するBERTのより速く、コンパクトなバージョンで、NLPを変革しています。 MicrosoftのOrca 2は、合成データを使用してMetaのLlama 2を洗練させ、特にゼロショットの推論タスクにおいて競争力のあるパフォーマンスレベルを達成しています。 Microsoft Phi 2は、適応性と効率を重視したトランスフォーマーベースの小型言語モデルであり、論理的推論、常識、数学的推論、言語理解などの能力を示します。 GoogleのBERTモデルの改良版（BERT Mini、Small、VoAGI、Tinyなど）は、さまざまなリソース制約に対応するために設計されています。これらのバージョンは、Mini（4.4万パラメータ）からVoAGI（4100万パラメータ）まで、さまざまなアプリケーションに柔軟性を提供します。小型言語モデルの実践的な応用顧客サービスの自動化：SLMは、俊敏性と効率性の向上のため、顧客サービスの自動化に最適です。マイクロモデルは、ルーチンの問題や顧客の問い合わせを効率的に処理することができ、人間のエージェントがより個別化された対応に集中できるようにします。製品開発のサポート：エッジモデルは、アイデアの生成、機能のテスト、および顧客の需要予測に役立ち、製品開発に不可欠です。…