Python

コーディングの未来は会話です

人間がコンピューターと対話する方法は、大きな変化の準備が整っています。 何十年もの間、人々はキーボードでコードを入力することで機械に適応してきました。 しかし、今後数年間で、コンピューターは私たちに慣れるものになるでしょう. VAST Data の創設者兼 CEO である Renen Hallak 氏は先月、Goldman Sachs の Private Innovative Company Conference で次のように述べています。 「彼らは、これまで不可能だった方法で自然界を理解できるようになるでしょう。」 言語理解の発展により、科学者からビジネスマンまで、誰もが Python や C++ などのコーディング言語を学ばなくても、ますます AI ツールを使用できるようになっています。 Goldman Sachs の人工知能研究開発責任者である Vijay Saraswat は、次のように述べています。 すでに利用可能なものの例として、Saraswat 氏は、ドキュメントから情報を引き出すために既製のソフトウェアを使用したと述べています。 モデルにデータを理解させるために大規模なデータベースを使用する必要はなく、平易な英語で答えを返しました。 ラスベガスで開催されたカンファレンスで、彼は「それについてのトレーニングは一切行っていません。 「何もありません。」 Starburst Data の創設者兼 CEO である Justin Borgman は、多くの企業が機械学習システムの可能性を最大限に引き出したばかりの段階にあると述べています。 レコメンデーション エンジン (たとえば、顧客が靴を購入した場合、アルゴリズムがズボンを提案する) は人気があります。 しかし、企業は依然として、これらのモデルに必要なデータを社内のさまざまな部門から集めるのに苦労しています。 エンジニアがこれらのデータのサイロを回避する方法を見つける方法の 1 つは、「データ メッシュ」と呼ばれる新しい概念を利用することです、と Borgman …

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アレン AI 研究所の研究者が、人工知能システムの数学的推論能力を包括的に評価するための統合ベンチマークである Līla を提案

数学的推論は、汎用人工知能システムの基本的な要件です。 これらのタスクは、さまざまな複雑さを持つ可能性があり、食料品の買い物のように単純な場合もあれば、気候モデリングのように複雑な場合もあります。 アリゾナ州立大学とアレン AI 研究所の研究者は、この分野の AI システムを評価および強化するために、数学的推論の統一ベンチマークである Līla を提案しました。 ベンチマークは、言語の多様性 (言語がない、単純な言語)、言語形式 (質問に答える、穴埋め)、数学的能力 (算術計算)、外部知識 (常識、物理)。 Līla は、自然言語の 23 のさまざまなタスクにまたがる 140,000 の質問で構成されており、Python プログラムと他の言語の命令で注釈が付けられています。 Līla-IID (train、dev、test)、Līla-OOD (train、dev、test)、Līla-Robust など、データセットの複数の分割が含まれています。 ベンチマークは、Python プログラムでタスクの指示と解決策を収集して 20 のデータセットを拡張し、正解と説明可能な解決策の両方を得ることで構築されました。 さらに、2 つの評価データセットが追加され、言語摂動と分布外パフォーマンスの堅牢性が評価されました。 チームは、Līla でトレーニングされた汎用の数学的推論モデルである Bhaskara も導入しました。 このモデルは、HuggingFace で入手できます。 彼らのテストによると、マルチタスク モデルは、新しい算術タスクを完成させる際に、同等サイズの T5 や GPT-Neo よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 チームはまた、実験からのいくつかの重要な発見を強調しました。 優れたアウト オブ ディストリビューション (OOD) パフォーマンスは、そのような重要な成果の 1 つです。 この研究では、マルチタスクのバスカラ モデルが、ベンチマークで提供されている分布外分割である Līla-OOD を使用したトレーニング中に遭遇しなかった新しい数学の問題タイプで、シングルタスクのピアよりも優れていることを発見しました。 …

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Generation USAインターンシッププログラムは、企業に

ワシントン, Nov. 17, 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — ピース・ンタガンズワはキャリアをスタートさせる方法を探していました。 運輸会社向けの SaaS プラットフォームの開発者である DUKE.AI は、人材を探していました。 Generation USA は、経営コンサルティング会社 McKinsey & Co の支援を受けて、2 人を結びつけました。 Generation USA は非営利団体であり、米国内に 7,000 人の卒業生を擁するグローバル ネットワークの一部であり、教育を雇用システムに変えて、他の方法ではアクセスできないテクノロジーのキャリアに就く人々を準備し、配置し、サポートしています。 それらのパートナーの 1 つが、トラック業界向けのエンドツーエンドの AI ベースのドキュメント処理ソリューションである DUKE.AI です。 CEO の Marcus Cooksey 氏は、Generation USA と協力することは、企業と、彼らが特定または到達できない才能のある人々とを結びつける関係であると述べました。 「紙に署名して、『私たちはパートナーシップを結んでいます』と言うだけではありません。 私はいつもそれを見ています」とクックシーは言いました。 「Generation USA の積極的な関与のおかげで、当社と彼らが提供した人材プールで成長することができました。Generation USA との提携は、DUKE.ai の競争上の優位性になりました。」 2020 年、Generation USA は DUKE.AI と提携して、有料のデータ …

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ヘルシンキ大学での地理情報学と空間分析の講師の仕事

さまざまな種類のビッグデータがますます利用可能になり、社会的および環境的課題がますます複雑になっている情報時代の地理では、地理情報学と空間分析がますます重要になっています。 最新のアプローチを使用してビッグ (およびスモール) データ ソースをマイニング、処理、効率的に分析するスキルは、人文地理学や都市計画から環境分析に至るまで、さまざまな地理的アプリケーションに不可欠です。 地理学の学生にとって、地理情報学のスキルは就職市場における主要な資産であり、多くの場合、最初の就職を決定します。 理学部は、常勤職としての応募を募集しています 地理情報学と空間分析の大学講師 2023 年 3 月 1 日から、または合意されたとおり。 アイテム説明 大学の講師は、主に地理学の修士課程および理学士課程の教師としての役割を果たします。 教育責任は、地理情報学のコースで構成されています。たとえば、主力の Geo-Python や Automating GIS Processes コース (https://autogis-site.readthedocs.io/en/latest/index.html を参照) などがあります。 講師は、他の講師と一緒に地理学の学位プログラムの活動に参加し、論文やゼミの仕事を監督することが期待されています。 専門分野に応じて、都市研究および計画修士課程プログラムの教育に参加することもできます。 大学の講師は、教授やスタッフとともに、地理学の学位プログラムのカリキュラムで地理情報学の教育を発展させる上で中心的な役割を果たします。 この分野は急速に発展しているため、大学の講師は、科学的および専門的な分野の分野での進歩に積極的に従い、教育を結び付け、国内および国際的な作業グループに参加することが期待されています。 大学講師の立場は教育志向ですが、講師は学科内外の研究者と協力して、独自の研究関心を追求することが奨励されています。 要件と適格基準 大学の講義への任命者は、該当する博士号を保持し、質の高い研究に基づく教育を提供し、論文を監督することができなければなりません。 以下の条件を満たした申請者を優先します。 人間、都市または環境の地理学およびデジタル地理学のコンテキストで、特に大きな空間データ ソースの使用に関連して、空間統計を含む空間分析の方法を開発した経験。 Python プログラミング言語を使用してコースを教える能力と、時間をかけて知識を深めていく意欲。 大規模な空間データセットとデータベースを処理した経験と、この知識を学生に伝える方法に関する教育学的な理解とビジョン。 空間モデリングと予測、またはオンライン ビジュアライゼーションの経験。 応募者の資格を評価する際には、候補者の関連スキル、教育経験と教育訓練、オンライン学習教材を含む学習教材を作成する能力、その他の教育のメリット、および教育のデモンストレーションに注意が払われます。 研究プログラムでの教育は研究と強く結びついているため、科学出版物やその他の科学的価値のある結果も評価の対象となります。 オープンサイエンスに関連する実践の証明、およびその分野における国内外のネットワークは、メリットと見なされます。 被任命者は、流暢な英語力とフィンランド語に堪能でなければなりません。 被任命者がフィンランド語に堪能でない場合、採用後 5 年以内に高度なレベルのスキル (CEFR レベル B2; https://www.eur.nl/en/education/language-training-centre/cefr-levels ) を取得することが期待されます。その約束。 大学は、被任命者が必要なフィンランド語スキルを習得できるよう支援します。 …

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インダストリアル IoT で探求すべき上位 5 つのキャリア

多くの産業部門でIIoTがより顕著になるにつれて、専門家の需要が高まり続けています。 ここでは、評価すべき 5 つの IIoT キャリアを紹介します。 画像:iconimage/Adobe Stock 産業用モノのインターネット市場の成長の主な原動力の 1 つは、より効率的で結果志向の産業環境を形作っていることです。 市場の成長と業界規模の拡大により、IIoT での素晴らしいキャリアの機会が生まれています。 ここでは、大きな需要に直面している 5 つの IIoT キャリアを紹介します。 産業用IoTのトップキャリア IoT/IIoT ソリューション アーキテクト IoT ソリューション アーキテクトは、IoT テクノロジの実用的なアプリケーションと使用法を開発します。 彼らは、ビジネスおよび IT の利害関係者と協力して、ビジネス目標の概要を示す IIoT ビジョンを策定するだけでなく、エンジニアやセールス チームとのプロセス開発も促進します。 SEE: Hiring Kit: IoT 開発者 (TechRepublic Premium) IIoT ソリューション アーキテクトは、IIoT プロジェクトへの参加から得た経験を使用して、IIoT の問題に対するソリューションの技術的ビジョンを計画および作成します。 IIoT ソリューションを設計、説明、管理します。 IIoT ソリューション アーキテクトは、IIoT ソリューションのコンテキストを理解し、予知保全や拡張現実などの実装についてエンド ツー エンドの責任を負う必要があります。 IoT ソリューション アーキテクトの役割の基本的な資格には、コンピューター …

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インダストリアル IoT で探求すべき上位 5 つのキャリア

多くの産業部門でIIoTがより顕著になるにつれて、専門家の需要が高まり続けています。 ここでは、評価すべき 5 つの IIoT キャリアを紹介します。 画像:iconimage/Adobe Stock 産業用モノのインターネット市場の成長の主な原動力の 1 つは、より効率的で結果志向の産業環境を形作っていることです。 市場の成長と業界規模の拡大により、IIoT での素晴らしいキャリアの機会が生まれています。 ここでは、大きな需要に直面している 5 つの IIoT キャリアを紹介します。 産業用IoTのトップキャリア IoT/IIoT ソリューション アーキテクト IoT ソリューション アーキテクトは、IoT テクノロジの実用的なアプリケーションと使用法を開発します。 彼らは、ビジネスおよび IT の利害関係者と協力して、ビジネス目標の概要を示す IIoT ビジョンを策定するだけでなく、エンジニアやセールス チームとのプロセス開発も促進します。 SEE: Hiring Kit: IoT 開発者 (TechRepublic Premium) IIoT ソリューション アーキテクトは、IIoT プロジェクトへの参加から得た経験を使用して、IIoT の問題に対するソリューションの技術的ビジョンを計画および作成します。 IIoT ソリューションを設計、説明、管理します。 IIoT ソリューション アーキテクトは、IIoT ソリューションのコンテキストを理解し、予知保全や拡張現実などの実装についてエンド ツー エンドの責任を負う必要があります。 IoT ソリューション アーキテクトの役割の基本的な資格には、コンピューター …

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機械学習およびデータ サイエンス プロジェクト向けのトップ Google Colab 代替案

Google Colab とは 「Colab」と呼ばれることもある Colaboratory は、Google Research の製品です。 誰でもブラウザを介して任意の Python コードを作成および実行できます。 技術的に言えば、Colab はホストされた Jupyter ノートブック サービスであり、GPU などのコンピューター リソースへの無料アクセスを提供し、セットアップは不要です。 Jupyter Notebook のより優れたイテレーションとして、Google Colab を特徴付けることができます。 データ分析、教育、機械学習は、Colab が得意とする 3 つの分野です。 Google Colab の機能 最新の各 IDE が提供するエキサイティングな機能は、他の多くの機能に加えて、Google Colab に豊富に含まれています。 以下は、最も魅力的な側面のいくつかのリストです。 ニューラル ネットワークと機械学習を学習するためのインタラクティブなチュートリアル。 ローカル セットアップなしで、Python 3 コードを記述して実行します。 Notebook からターミナルでコマンドを実行します。 Kaggle などの外部ソースからのデータのインポート。 ノートブックは Google ドライブに保存できます。 Google ドライブ ノートブックをインポートできます。 GPU、TPU、クラウド サービスは無料です。 Open …

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暗号で働くために必要な6つの需要のあるスキル

仮想通貨の仕事に求められるスキル 今では、暗号はなじみのない用語ではありません。 最初のビットコイン ゴールドをまだ購入していない場合 柴犬コーナー、あなたは間違いなくすでに持っている人を知っています。 実際、この業界は、トレーディングの最前線だけでなく、依然として継続的な関心を集めています。 この小さな赤い点は、世界のこの地域では依然として強力な金融ハブであるため、暗号化企業はシンガポールで成長を続けています。 しかし、この業界は競争の激しい業界であり、利用できるポジションはほとんどありません。 仮想通貨に関するクイズに答えるだけでは不十分です。 入りたい? ここにある 6 つの需要のあるスキル 暗号で働きたい場合は、履歴書に追加する必要があります。 1. Solidity、Python、JavaScript などのプログラミング言語 これは驚くべきことではないスキルの 1 つです。 知っている プログラミング言語 暗号で仕事を得る確実な方法です。 結局のところ、暗号とブロックチェーンは、コーディングに人間の手を必要とするソフトウェアと見なされます。 最も人気のあるプログラミング言語の 2 つ、 パイソン と JavaScript、Coinhako のような暗号会社のフロントエンド開発で最もよく使用されます。 いずれかの知識は、取引や投資などの暗号サービスのプラットフォームを設計および構築する際に役立ちます。 しかし、バックエンドにもっと興味がある場合は、次のようなコーディング言語に慣れるのが最善です. 堅牢性. これは、ブロックチェーンの構築方法であるスマート コントラクト開発に使用されるものです。 Solidity を使ったことがなくても心配はいりません。Solidity は Python と JavaScript の影響を強く受けているため、ここには転用可能なスキルがいくつかあります。 このスキルが必要な仕事: 2. データ分析とデータ サイエンス 求められるスキルといえば、 データ分析とデータサイエンス どの業界でも上位。 したがって、すでにいずれかの認定を受けている場合は、多くの暗号会社がそのような能力も求めていることを知っておいてください. 暗号のデータ分析には数え切れないほどのアプリケーションがあります。 たとえば、ソースやチャネルからデータを引き出して、市場が弱気になるか強気になるかを確認することで、投資機会の傾向を検出することに取り組んでいる可能性があります。 データ分析を消費者レベルで使用して、取引や投資行動をよりよく理解することもできます。 そのようなデータを視覚化できることは、長期的には暗号会社のビジネス上の意思決定と戦略を推進することができます. …

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EpiGraphHub を活用したスイスの COVID-19 リアルタイム疫学分析

ソースデータ この作業では、スイス連邦公衆衛生局 (FOPH – opendata.swiss/en/dataset/covid-19-schweiz) のデータを使用しました。 26州すべてから報告された毎日の症例数(図1に示す)、入院、検査、検査陽性、および死亡の数を使用しました。 カントンは、米国の州に似たスイスの行政区域です。 図。 1 すべてのカントンで毎日の感染者数がカウントされます。 それらの入射曲線の間に時間遅延があることがわかります。 カントンは、公式の 2 文字コード (en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-2:CH) で識別されます。 ここで使用されるデータセットは、名前、簡単な説明、および EpigraphHub プラットフォーム内でアクセスできる場所へのリンクを示す表 1 に一覧表示されています。4. データセットごとに、対応するメタデータ テーブルも利用できます (https://epigraphhub.org/tablemodelview/list/)。 メタデータ テーブルには、参照するテーブルと同じ名前が付けられ、接尾辞「」が追加されます。_meta」。 スイス連邦公衆衛生局から取得したその他の COVID-19 データセットも、EpigraphHub でダウンロードして視覚化できます。 データセットは保存され、変更なしで再共有されます。 表 1 このホワイト ペーパーで使用したデータ セットのリスト。 ここで使用されているデータセットの視覚化の概要については、epigraphhub.org/superset/dashboard/p/yorXv7eBJAQ/ を参照してください。 入院率の見える化 2021 年の初めからの一連のウイルス変異とワクチン接種の影響を考えると、時間の経過に伴う入院リスクの進化を視覚的に追跡する簡単で効果的な方法は、新規入院数と新規入院数の日々の関係を調べることです。毎日報告される新しいCovid-19症例の数。 この視覚化は、単純な散布図と時間カラー マッピングの適用によって実現できます。 最後に、分析を 3 か月のブロックに分割して、症例の平均重症度の変化を示しました (図 2)。 これらの率を州ごとに見て、全国の率とどのように異なるかを確認できます (図 3)。 図。 2 四半期 …

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データサイエンスのインタビューを解読するための究極のガイド

データ サイエンスは、事実上世界中のあらゆる場所で爆発的に普及しています。 データ サイエンスと機械学習の人気が高まるにつれ、これらのテーマについてさらに学び、その分野での仕事に就くことに関心を持つ志願者が増えています。 ご存知のように、インタビューを行うことは神経をすり減らすような雑用です。 データ サイエンティストは、データから価値を引き出す魔法のような能力を持っているため、高い需要があります。 その結果、データ サイエンスの機会は 2021 年から 2031 年にかけて 36% 増加すると予想されており、これは他のすべての職業の平均よりも速いペースです。 そこで、データ サイエンスの面接の準備に役立つトップの Web サイト / プラットフォームを紹介します。 マシンハック データ サイエンスの面接を計画する際の重要なステップは、自分自身をテストすることです。 MachineHack は、あなたの立場を測定するのに役立つ、いくつかの短いおよび長い模擬データ サイエンス インタビューで構成される模擬インタビューを提供します。 このプラットフォームは、AWS、Microsoft、Google などの組織向けに、データ サイエンティスト、アソシエイト データ サイエンティスト、ディープ ラーニング エンジニアなどのさまざまなデータ サイエンス ポジション向けのパックを提供します。 MachineHack の詳細については、リンクをたどってください。 アルゴエキスパート 元 Google のソフトウェア エンジニアである Clement Mihailescu によって作成された AlgoBay は、インタビューをコーディングするためのアセットです。 ステージでは、データ構造に関する調整された構成、項目別の配置、ビデオの説明、および迅速な集中レッスンが提供されます。 ライブラリには 160 の質問しかありませんが、文字列、並列ツリー、動的プログラミング、配置、計算などの 15 のクラスを横断する最も重要なテーマをカバーしています。 …

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