「データについての厳しい質問に答える必要があるとき、人間が行動する必要がある」

「データに厳しい質問に答える際、人間の行動が必要である」

データサイエンスと機械学習の専門家は、データから答えを見つける方法を知っています。それはおそらく彼らの仕事の中心的な要素です。しかし、私たちのデータに関連するいくつかの困難な問題を見ると、事態はますます複雑になります。その問題は、組み込まれたバイアスから疑わしい目的で活用される方法に及ぶものです。

年末に差し掛かる今、私たちは読者の皆様に、このような大局的な問題を探求し、近年重要な議論を引き起こしてきたものであり、2024年以降もこの分野を形作り続けることがほぼ確実である問題について考えていただきたいと思います。

今週のハイライトでは、データに基づく知識そのものの性質から、健康などの特定の分野での応用まで、さまざまなトピックに取り組んでいます。これらがさらなる考察を促し、これらの重要な議論に新たな参加者を引き込むことを願っています。

バイアス、有毒性、および大規模言語モデル（LLM）のジェイルブレイキング – 大規模言語モデル（LLM）の急激な台頭と進化は、実践者がその本質的なリスクを一時停止し、把握することを困難にしています。最近の研究の詳細な概観を提供するRachel Draelos、MD、PhDによる記事では、LLMがバイアスと有毒性を拡大させる能力について詳しく取り上げています。
哲学とデータサイエンス – データについて深く考える – 帰納的および演繹的推論、懐疑論、実用主義など、認識論の主要な概念がデータサイエンティストの仕事にどのような役割を果たすのか。最新の記事でJarom Huletが二つのフィールドの意外な重複について調査しています。
データサイエンスにおける認知バイアス：カテゴリーサイズバイアス – Maham Haroonは認知バイアスに関する新しいシリーズで、データの分析や洞察を行う際に、私たちの脳がどのように間違った方向に導かれるかを紹介しています。最初の記事では、カテゴリーサイズバイアスに焦点を当て、データサイエンティストが日常の業務で行う仮定にどのように影響を与えるかを説明しています。

AIが医療に果たすべき役割は何でしょうか？ – これまで取り上げたバイアスは、モデルやビジネス、収益に混沌をもたらす可能性があります。しかし、Stephanie Kirmerは、医療などの分野ではそれらの問題がさらに深刻化することを強調し、「失敗のリスクが非常に深刻である」と述べています。
トランスフォーマーに鎮魂歌を捧げますか？ – 速変化する分野では、6年前のコンセプトを重要で永続的なものと考えることが誘惑されます。トランスフォーマーは2017年から存在し、AIツールの一般的な採用に重要な役割を果たしてきましたが、Salvatore Raieliが指摘するように、それらもおそらく寿命があるでしょう。次に何が来るのかを考えるのは良いタイミングかもしれません。

重要な質問は素晴らしいですが、中程度のサイズやコンパクトな質問も有用です！最近の注目記事のいくつかをキャリアチェンジ、データエンジニアリング、その他のタイムリーなトピックについて紹介します：

モデルが必要な情報を忘れる方法はどうすればよいのでしょうか？Evgeniya Sukhodolskayaは生成言語モデルのためのデータ駆動型アプローチを紹介しています。
新しい年に役割のスイッチを考えていますか？Thu Vuは最近、データ分析に転身することに興味のある人々のための詳細なロードマップを共有しました。
グラフニューラルネットワークの分野での先端的な研究に興味がある場合は、Michael Bronsteinの最新記事（共著者：Ben Finkelshtein、Ismail Ceylan、Xingyue Huang）をご覧ください。
バックフィリングのプロセスが苦手なデータエンジニアの場合、Xiaoxu Gaoのガイドには、効率的な実装方法が詳しく説明されています。
scikit-learnが初めての方へ？Yoann Mocquinが最近始めたスキルのあるsklearn用のシリーズが、この人気のある機械学習ライブラリの異なるモジュールや機能について詳しく解説しています。
LLM用のSQLはどのようになるでしょうか？Mariya Mansurovaは、複数の呼び出しを1つのプロンプトで組み合わせ、出力を制御し、コストを削減することができるLanguage Model Query Language（LMQL）について詳しく説明しています。

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