「8月号：データサイエンティストのための夏の読書」

August Issue Summer Reading for Data Scientists

月刊版

啓発的で魅力的で考えさせられる記事をお探しですか？正しい場所に来ました

夏の読書の魅力を再評価する時が来たのではないでしょうか？一般的な考え方（および多くのマーケティング部門）では、暖かい天気とゆっくりしたペースの組み合わせは、努力が少なくて報酬も少ないエンターテイメントを求めるものだと思われています。言い換えれば、知識の面でのポプシクルといえるでしょう。

しかし、私たちの著者たちは異なる意見を持っています。過去数週間で、私たちは多くの賢明で考えさせられる記事を共有してきましたが、複雑なトピックを探求する準備ができた受け手が見つかりました。秘訣は実行にあるかもしれません。魅力的な声と現在のデータサイエンスと機械学習の状況を広げるのに役立つ記事であれば、どんな記事でもプールサイドや電車の中、キャンプ中の気晴らしとして機能するでしょう。

8月の啓発的で非常に読みやすい選りすぐりをお楽しみいただければ幸いです。それに入る前に、VoAGIメンバーになることで有意義な貢献をしたいと思ってくださった方々への特別な感謝の気持ちもお伝えしたいと思います。

話はVoAGIについてです。このプラットフォームはコミュニティとストーリーテリングの祝祭を近々開催します。TDSのライターや読者も心から招待されています。VoAGIデーは8月12日に開催され、まだ登録が可能です（無料）。そこでお会いしましょうね？

• 「Huggy Lingo：Hugging Face Hubで言語メタデータを改善するための機械学習の利用」
• 「ダウンストリームタスクのためのFine-tuningを通じたBERTの適応」
• 「Skill-it」とは、言語モデルの理解とトレーニングのためのデータ駆動型スキルフレームワークです

TDS編集部

TDS編集部のおすすめ

• 女性はどこにいるのか？（2023年7月、10分）過去数か月で、大規模な言語モデルの出力に偏りがあることを示す断片的な証拠を多く目にしてきました。Yennie Jun氏の目を覚まさせる研究は、LLM（大規模言語モデル）における歴史的な人物の性別平等の表現における問題の根深さを体系的に示し、AIツールが教育現場で本格的に普及する前にこれらの偏りに取り組む重要性を強調しています。
• 普及型生成AIの環境への影響（2023年7月、15分）「何十億人もの人々が日常的に生成AIを広範に使用し始めた場合、環境への影響はどれくらいのものになるのでしょうか？」まだAIがそれほど普及する瞬間には遠く離れているかもしれませんが、Kasper Groes Albin Ludvigsen氏は、その技術の気候への影響を考えるように私たちに促しています。まだ将来の進路を形作るチャンスがある今こそ、その影響を考える時です。
• グローバルデータバロメーター：世界のオープンデータの現状は？（2023年7月、8分）公開されている政府発行のデータセットの急速な成長は、オープンデータの黄金時代に生きていると思わせるかもしれません。Dea Bardhoshi氏によるデータの利用可能性とガバナンスの概要は、グローバルな視点で取り組み、より複雑な状況を描いています。進展がある一方で、課題も多く残っており（しかも地域や国によって均等に分布している傾向があります）、より公平な分布が求められています。
• ChatGPTは本当に知能を持っているのか？（2023年7月、11分）素晴らしい夏の読書とは、大きな派手な質問と微妙で計算された回答を含むものと定義するなら、Lan Chu氏の最新作がおすすめです。ChatGPTの現在の能力と将来の能力は、激しい議論を引き起こしていますが、Lan氏の詳細な調査は、それらがどのように機能し、なぜそれらが人間のような理解力（意識を持つことさえ）からは程遠いのかを理解するための有益な情報源です。
• Muybridge Derby：AIを使って動物の運動写真を生き返らせる（2023年7月、16分）Eadweard Muybridgeの「動く馬」の写真シーケンスは、19世紀後半に新興の映画技術の到来を告げました。Robert A. Gonsalves氏は、これらの動く映像を利用して、より最近のイノベーションである生成AIの力を示す魅惑的な視覚効果を生成しています。
• データサイエンスはビッグフットを見つけることができるのか？（2023年5月、14分）最も有名な未確認生物の1つを追跡するために、探索的データ分析、クラスタリング、可視化などの基本的なワークフローを活用することは、データサイエンティストにとってより楽しいものはありません。Bradley Stephen Shaw氏のビッグフット探しの皮肉な試みは、最も考えられない情報源からさえ興味深い洞察を得ることができることを示しています。

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• 成功を収めるためのデータチームの決定優れたデータチームが際立ち、良い成果を出し、持続可能な結果を生み出すための選択に関するキュレーションされた投稿のコレクションです。

人気の記事

見逃した場合、こちらは先月のTDSで最も読まれた記事の一部です。

• Pandas 2.0: データサイエンティストにとってのゲームチェンジャー？ ミリアム・サントス著
• ChatGPTコードインタプリター：私の仕事時間を節約した方法 ソナー・ユルドゥルム著
• ローカルでドキュメントQ&AのCPUインファレンスにLlama 2を実行する ケネス・リュン著
• 3つの難易度で説明するベクトルデータベース レオニー・モニガッティ著
• Colabノートブックで独自のLlama 2モデルを微調整する マクシム・ラボンヌ著
• 分析から実際のアプリケーションへ：顧客生涯価値の事例 キャサリン・マンロー著

6月には新しいTDSの著者の仲間が加わりました — ヴャチェスラフ・ジューコフ、クロウラウド・エルアラミ、ヘット・トリヴェディ、マイク・ジョーンズ、フェリックス・ヴァン・デーレン、シャハール・ダヴィッドソン、ブレイク・アトキンソン、アンナ・ヴィア、ジャック・ブランディン、ソラノ・トデシーニ、エレン・ガブリエリャン、パトリック・ミズウア、博士号を持つヤン・カンティ・ミウチェック、ダコタ・スミス、ヴィギー・バラゴパラクリシュナン、マーク・デルバエール、マティアス・ミンダー、アシュリー・チャン、デイブ・リン、レア・ウィン、ダシャ・ヘルマノバ、博士号を持つジョン・リュン、ハンス・ヴァン・ダムです。興味深いプロジェクトやアイデアを共有していただければ幸いです！

また来月お会いしましょう。

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