「KaggleのAIレポート2023で未来にダイブしよう – ホットなトレンドをチェックしよう」

「カグルのAIレポート2023で未来を予見せよ - ホットなトレンドを押さえよう」

 

2023年5月12日、Kaggleはコンテストを開催しました。Kaggleコミュニティは、過去2年間のAIの急速な進歩をまとめたレポートの作成に参加することができます。Kaggleコミュニティは多様なグループであり、AIの深部でさまざまな経験を持っています。

参加者には、過去2年間の変化と進歩に基づいて特定のトピックについてエッセイを書くように求められました。例えば、生成AI、AIの倫理などです。

レポートは以下のセクションで構成されています：

• 統計分析入門ガイド | 5つのステップと例
• 書評：Cogniteの「産業向けジェネラティブAIの決定的なガイド」
• 『28か国が署名したブレッチリー宣言とは何ですか？』

• 生成AI
• テキストデータ
• 画像＆ビデオデータ
• 表形式＆時系列データ
• Kaggleコンテスト
• AIの倫理

では、学んだことに入りましょう…

 

生成AI

 

生成AIは最近話題となっています。このセクションでは、過去2年間の生成AIの急速な進歩と応用について取り上げます。GANやLLMなどのツールと技術を使用して、テキスト生成、画像作成、音楽開発などの進展が見られました。

これは、学習フェーズ中のアルゴリズムの改善のためのより大きなデータセットと改良されたハードウェアの使用によってのみ可能となりました。生成AIはまだ初期段階にありますが、過去1年間だけで、異なる産業を革新していることが示されています。個人情報の懸念、誤情報、これらのAIシステムの使用など、考慮すべき倫理的な問題もまだあります。

以下のエッセイでさらに読んでみてください：

1. 生成AI
2. 世界を理解し、生成し、変える
3. 生成AIの世界への一瞥

 

テキストデータ

 

生成AIへの関心の高まりに伴い、自然言語処理（NLP）への関心も高まっています。この次のセクションでは、NLPの技術と要約や翻訳などのさまざまなタスクでの使用に焦点を当てています。

以前のテキストベースのタスクへのアプローチでは、非ニューラルネットワークベースの機械学習手法との組み合わせで用語頻度ベースの特徴エンジニアリングが行われていました。今ではより大規模なデータセットに対応し、モデルの解釈のために単語表現の学習が行われています。

インターネットデータをトレーニングコーパスとして使用することで、これらのモデルはより良く学習し、転移学習などの領域でより良い性能を発揮することができるようになりました。Kaggleのコンテストでは、公開されているモデルの微調整に関するトレンドがあり、人間レベルのパフォーマンスを上回っていることが示されています。

以下のトップエッセイは、LLMの出現と最近の技術に焦点を当てています：

1. 現代の大規模言語モデルLLMs
2. 大規模言語モデル：推論能力
3. ミニジャイアント：”小さな”言語モデル

 

画像＆ビデオデータ

 

テキストデータがコンテンツ生成などのタスクに使用されるように、画像とビデオの生成も非常に人気がありました。コンピュータビジョンは長い間存在していましたが、近年急速に発展しています。オブジェクト検出などのタスクを処理できるようになりました。

このセクションでは、モデルのアーキテクチャやディープフェイク、倫理的・哲学的検討、マルチモーダルモデルの制約など、コンピュータビジョンにおける一般的なプラクティスや課題について取り上げます。コンピュータビジョンは医療画像など、さまざまな業界で使用されています。

Segment Anything Model（SAM）やYou Only Look Once（YOLO）などのモデルは、汎用的でオープンソースのモデルがさまざまなタスクに適用されることを示しています。

以下のエッセイで画像とビデオデータの進歩について詳しく見ていきましょう。

1. 過去2年間のAIビジョンモデルの進歩
2. 画像とビデオデータ

 

表形式と時系列データ

 

次のセクションでは、表形式データと時系列データの歴史的な意義について詳しく見ていきます。これらはディープラーニング革命のような大きな影響を与えていないため、過去数年間ではあまり人気がありませんでしたが、個別のデータセットや問題に対するユニークなアプローチ、データ前処理や特徴エンジニアリングの重要性、勾配ブースティングツリーの優位性など、さまざまな分野でトレンディングしています。

• 個別のデータセット/問題への独自のアプローチ
• データ前処理と特徴エンジニアリングの重要性
• 勾配ブースティングツリーの優位性

Kaggleコミュニティでは、これらのトレンドが高く評価されており、次のエッセイでは表形式と時系列データが直面するユニークな課題について詳しく見ていきます。

1. 典型的な表形式パイプラインからの学び
2. 時系列と表形式データ
3. AI時代の表形式データ

 

Kaggleコンペティション

 

Kaggleコミュニティのこのレポートでは、過去2年間におけるKaggleコンペティションの開発とコミュニティの観察についても分析しています。Kaggleコンペティションは、スキルのテスト、ポートフォリオの構築、現実世界への準備のためにコミュニティが広く利用してきました。

Kaggleコンペティションの変化の観察結果として、擬似ラベリング、シード平均化、ヒルクライミングなどの技術が一度は「トリック」と考えられていましたが、今では一般的なプラクティスとなっています。過去2年間のKaggleコンペティションはより競争が激しくなり、RSNA、Learning Agencyなどのコンペティションが非常に人気です。

以下のエッセイでKaggleコンペティションの勝ち筋について詳しく見ていきましょう。

1. グリーンAIへ
2. Kaggleコンペティションの勝ち方
3. 医療画像コンペティション

 

AI倫理

 

AI倫理に関する倫理は、多くの人々がAIシステムの使用と実装について複雑な感情を抱いているという別の懸念の領域です。組織はAIの倫理的原則に取り組み、AIシステムを理解し、リスクを監視し、軽減できるよう新しい戦略を作成しています。

これは学術的な研究ではなく、社会的な研究であり、AIの世界と社会の価値を守りながらAIを使い続けるためには多くの意見が重要です。組織はエシックス・バイ・デザインの採用により、AIシステムの継続的な監査を受けるようになっています。

以下のエッセイでAIに関する課題と社会への影響について詳しく学びましょう。

1. AI倫理の風景を探る
2. 過去2年間のAIと倫理の展開
3. 倫理的AIこそが必要です！

 

まとめ

 

Kaggleチームは、コミュニティによるAIの世界とその2年間の変化についての意見や経験を許容したユニークなレポートを作成しました。特に興味深いセクションやエッセイがあれば教えてください！

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****はデータサイエンティストであり、フリーランスの技術ライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論ベースのデータサイエンスの知識を提供することに興味があります。また、人間の寿命の延長に人工知能がどのように利益をもたらすかを探求したいと考えています。彼女は広い技術知識と文章力を身につける一方で、他の人々をガイドすることも助けることを目指しています。

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