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Oraichainレビュー:AIを活用したOracleシステム

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ブロックチェーンテクノロジーと人工知能は現在、すべての業界と経済のほぼすべての側面に統合されています。 これらのテクノロジーはどちらも、データの使用と保存に関係しています。データは、現代のデータが膨大で成長しているため、重要になっています。

しかし、達成されていないことのXNUMXつは、ブロックチェーンと人工知能の組み合わせです。 ブロックチェーンに人工知能を追加するとデータの分析が可能になり、そのデータに関するより多くの洞察が得られるため、このXNUMXつを組み合わせるとさらに大きな価値が得られます。

オライチェーンの概要

OraichainのAIを活用したオラクルの概要

これが特に役立つ可能性のある領域のXNUMXつは、スマートコントラクトです。 これらは、関連するアクションやイベントを文書化または制御して、自動的に実行するために作成されたプロトコルまたはプログラムです。 これは、プログラミングと指定された契約条件に基づいて行われます。

スマートコントラクトは、特に人気が高まっている分散型金融分野で多くの有用な利点があるため、ブロックチェーンでますます使用されています。 ただし、それらは厳格なルールに従わなければならないというXNUMXつの制限制約の下にあり、スマートコントラクトでの人工知能モデルの使用を防ぎます。

この問題の解決策は、Oraichainによって開発されています。 これはデータオラクルプラットフォームであり、人工知能APIをスマートコントラクトまたは他のアプリケーションに接続するように設計されています。

Oraichainを使用すると、スマートコントラクトを拡張して、外部の人工知能APIに安全にアクセスできます。 現在、ブロックチェーンの焦点は価格オラクルの使用ですが、Oraichainを使用すると、スマートコントラクトは信頼性の高いAIデータにアクセスできるようになり、ブロックチェーンに新しく便利な機能を提供します。

オライチェーンとは?

データオラクルプラットフォームとして、OraichainはスマートコントラクトとAIAPIの集約と接続に関係しています。 これは、世界で最初のAIを利用したデータオラクルです。 現在、OraichainがテーブルにもたらしているXNUMXつの主要な領域または機能があります。

オライチェーンメインネット

Oraichainが最近のメインネットを発表。 経由 ブログ

AIオラクル

すでに述べたように、Oraichainは、AI駆動型の外部APIにアクセスできるようにすることで、スマートコントラクトのユーティリティを強化するように設計されています。 現在のオラクルブロックチェーンは主に価格オラクルに焦点を合わせていますが、オライチェーンはそれをすべて変更することを計画しています。

Oraichainを使用すると、dAppは、信頼性の高い外部AIデータを使用できるようになるため、新しく便利な機能を利用できます。 これは、さまざまな外部AIAPIからデータを取得してテストするバリデーターにリクエストを送信することで実現されます。 データがチェーン上に保存されていることを確認すると、その信頼性が確保され、将来の証拠として使用できるようになります。

AIマーケットプレイス

OraichainのAIマーケットプレイスは、AIプロバイダーがAIサービスを販売できる場所です。 これにより、AIがOraichainにもたらされ、プロバイダーにORAIトークンが提供されます。 価格予測、顔認証、収穫量農業など、提供されるサービスは多数あります。

AIプロバイダーは、サードパーティを必要とせずに、モデルをOraichainで直接ホストすることで恩恵を受けます。 このメカニズムを使用すると、中小企業や個人でさえ、AIマーケットプレイスで自分の作品を紹介することで大企業と競争することができます。 開発者とユーザーは、必要なAIサービスを選択し、ORAIトークンで支払うことができます。

AIエコシステム

AIマーケットプレイスは、OraichainのAIエコシステムの唯一の部分ではありません。 AIモデル開発者をサポートするための追加のAIインフラストラクチャがあります。 エコシステムには、AIサービスをより迅速に、より少ないトラブルで公開するのに役立つ、完全に開発された機能的なWebGUIが含まれています。

収量農業

収量農業は、Oraichainの潜在的なユースケースのXNUMXつにすぎません。 経由の画像 Oraichain Docs.

このエコシステムにより、AIプロバイダーは、サービスに対するリクエストのフローを最初から最後まで追跡することもできます。 これは、システムの透明性を高める手段として含まれています。 このレベルの透過性により、ユーザーは、実行に最適なバリデーターと、悪意のあるプロバイダーが存在するかどうかを簡単に確認できます。

ステーキング&収益

バリデーターはトークンを賭けて、ネットワークを保護するための報酬を受け取ります。 他のユーザーも、トークンを既存のバリデーターに委任し、それらの報酬を比例的に共有することができます。 委任者は、これが受動的な収入ではないことを理解することが重要です。

デリゲーターは、バリデーターがエコシステム内で引き続き良好に機能することを確認するために、バリデーターを積極的に監視する必要があります。 悪意のあるバリデーターに委任している場合、委任されたトークンが大幅に削減されるリスクがあります。 したがって、委任者は、Oraichainエコシステムが安全で高品質であり続けることを保証する責任があります。

テストケース

テストケースは、ブロックチェーンネットワーク上のAIサービスの整合性と正確性を検証するためにOraichainに提供されます。 サードパーティがテストケースプロバイダーになり、特定のAIモデルを調べて、それらがOraichainで動作し、料金を請求する資格があるかどうかを判断することができます。 ユーザーは期待される出力を提供し、AIモデルの結果が類似しているかどうかを確認できます。 これらのテストケースプロバイダーは、AIプロバイダーが最高品質のサービスを提供し続けることを奨励しています。

オライDAO

Oraichainのガバナンスは、DAOモデルのコミュニティによって行われます。 ORAIトークンを所有している人は誰でも、ネットワークのガバナンスに参加できます。 また、Oraichainエコシステムの進行中の開発と将来の計画に参加することもできます。 プロジェクト開発チームはガバナンスの基盤を作成する責任がありましたが、現在は自動化されており、コミュニティの手に永遠に残ります。

AIモデルを使用してブロックチェーンを妨げるものは何ですか?

現在開発されているスマートコントラクトはAIモデルを実行できず、開発者はAIモデルをスマートコントラクトに統合することはほぼ不可能であることに気づきました。 AIモデルは通常、ニューラルネットワーク、SVM、クラスタリング、その他のアプローチに基づく非常に複雑な構造です。 スマートコントラクトには、AIモデルを含めることを妨げるXNUMXつの特性が含まれています。

Oraichain Oracle

ブロックチェーンがAIモデルを使用できないようにするXNUMXつの理由がありますが、Oraichainはそれを修正します。 経由の画像 Defi.cx

厳密さ:スマートコントラクトは、常に厳格なルールに従わなければならないように開発されています。 出力が期待される場合、スマートコントラクトのすべての入力は100%正確である必要があります。 ただし、AIモデルは必ずしも100%正確な入力を提供するとは限りません。 Oraichainは、スマートコントラクトの厳格さのいくつかの側面を克服し、より優れたユーザーエクスペリエンスと強化されたスマートコントラクト機能を提供します。

環境:通常、スマートコントラクトは、SolidityやRustなどの高級プログラミング言語を使用して作成されます。 これにより、スマートコントラクトのセキュリティと構文が向上します。 対照的に、ほとんどのAIモデルはJavaまたはPythonで記述されています。

データサイズ:ほとんどのネットワークでスマートコントラクトを実行するためのガスコストのため、通常、それらは非常に小さなストレージ許容量で作成されます。 比較的AIモデルは非常に大きく、多くのストレージスペースを使用します。

ブロックチェーンベースのOracleAI

Oraichainは、AIモデルを使用できるスマートコントラクトを作成する方法として開発されています。 表面的には、オライチェーンが使用しているメカニズムは、 チェーンリンク または バンドプロトコル、しかしOraichainは、AIAPIとAIモデルの品質に重点を置いています。

各ユーザーリクエストには添付のテストケースが含まれており、支払いを受け取るには、プロバイダーAPIが指定された数のテストケースに合格する必要があります。 バリデーターは、テストケースの機能とAIモデルの品質を管理し、Oraichainを他のソリューションとはまったく異なる独自のものにします。

Oraichainシステムの概要

Oraichainパブリックブロックチェーンでは、ユーザーが生成した多数のデータリクエストが可能です。 ユーザーがデータを要求することに加えて、ブロックチェーンでは、スマートコントラクトがブロックチェーンの外部にある人工知能APIからデータを安全に要求することもできます。 ブロックチェーンは、 Cosmos SDK また、トランザクション確認が迅速に処理されるようにするためのコンセンサスメカニズムとして、テンダーミントのビザンチンフォールトトレランス(BFT)を利用しています。

コンセンサスメカニズムの観点から、Oraichainプロトコルは ステークホルダーの委任 (DPoS)。 ネットワークはバリデーターで構成されており、各バリデーターはORAIトークンを所有およびステークしますが、ORAIトークンを保持する他のユーザーは、指定されたバリデーターにそれらを委任できます。 このようにして、バリデーターとデリゲーターの両方が、新しく作成された各ブロックの賭け金に比例した報酬を受け取ります。

バリデーターには、AIプロバイダーからデータを収集し、ブロックチェーンに保存される前にデータを検証するタスクがあります。 AI APIを検証するために、各バリデーターは、ユーザー、テストプロバイダー、またはスマートコントラクトによって提供されたテストケースに基づいてテストを行う必要があります。 ユーザーがどのテストケースが適切かわからないときはいつでも、テストプロバイダーに追加のテストケースを要求することができます。 したがって、AIAPIの有効性は常に検証できます。

Oraichainシステムの概要

Oraichainの背後にある内部の仕組みの表現。 経由の画像 Oraichain Docs

上記では、AIAPIをリクエストするフローがOraichainシステムでどのように機能するかを確認できます。 リクエストを実行する場合、スマートコントラクトまたはユーザーは、AIマーケットプレイスまたはOraichainゲートウェイから入手できる甲骨文字を呼び出す必要があります。 これらのOracleスクリプトには、テストケースとオプションのテストソースとともに、AIプロバイダーによって提供される外部AIデータソースが含まれています。 各リクエストを完了するために必要な取引手数料もあります。

リクエストが送信されるたびに、ランダムなバリデーターが選択されてリクエストが完了します。 次に、このバリデーターはXNUMXつ以上のAIプロバイダーから必要なデータを取得し、テストシナリオを実行してデータの有効性を検証します。 テストに合格した場合はデータを渡すことができますが、テストに合格しなかった場合はリクエストがキャンセルされます。

リクエストが成功すると、テストの結果がOraichainブロックチェーンに書き込まれます。 この結果は、スマートコントラクトまたは通常のアプリケーションから取得でき、実行の証拠として機能します。 リクエストが成功すると、必要な取引手数料を支払う必要があります。これは、検証者と委任者に報酬を与えるために使用されます。

Oraichainのトランザクションから結果を読み取るオーバーヘッドがありますが、AI APIの品質が良好であり、AIプロバイダーからデータをフェッチするプロセス中にデータが改ざんされないようにするのに役立ちます。

このテストをChainlinkおよびBankProtocolと比較すると、テストケースを使用したAPIテストはOraichainに固有のものであることがわかります。 OraichainはAIAPIに重点を置いているため、エコシステム内のAIプロバイダーの品質を制御するためのテストを含めることが重要です。 さらに、ユーザーとテストプロバイダーは、AI APIを適切に検証するために、新しい適切なテストケースを送信できます。 これらのテストケースは、AIプロバイダーがAIモデルの品質と精度を向上させるように奨励します。

Oraichain検証

リクエストを完了するためのテストケースの検証。 OraichainDocs経由の画像

Oraichainモデルに追加されたもうXNUMXつのユニークな機能は、AIAPIの品質の向上に関して各バリデーターの評判を評価するコミュニティの機能です。 このようにして、バリデーターの可用性が低い、応答時間が遅い、AIプロバイダーの検証に失敗する、テストケースを適切に実行できない、またはその他の悪い動作が見つかった場合、バリデーターを大幅に削減できます。

警告のXNUMXつは、システムが一元化されるのを防ぐために、多数のバリデーターが必要になることです。 バリデーターの数を増やすと、ネットワークの可用性が向上すると同時に、スケーラビリティーと要求のパフォーマンスが向上します。

同時に、ブロック報酬と取引手数料は、Oraichainエコシステムに参加して参加するために多数のバリデーターを動機付けるのに十分である必要があります。 そうしないと、ネットワークが集中化され、使用できなくなるまで確実に遅くなります。

オライチェーンチーム

Oraichainは最近、リーダーシップにいくつかの変更を加え、Orachainの元CTOをOraichain VietnamのCEOに任命し、TuPham氏をOraichainのCTOとして迎えました。

オライチェーンチーム

Oraichainの印象的なリーダーシップチーム。 Orai.io経由の画像

チョンダオ OraichainのCEOを続けています。 プロジェクトの共同創設者の一人として、彼は当初からプロジェクトの成長に尽力してきました。 彼はRikkeisoftの共同創設者でもあり、東京大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得しています。

AIリードとプロジェクトの別の共同創設者は ディエプ・グエン、ハノイのVNUで講師を務め、慶應義塾大学で博士号を取得。

さらに、Oraichainの総労働力は、コアチーム、AIとブロックチェーンのスペシャリスト、データサイエンティスト、開発者を含む25人に拡大されました。

OraichainとBinanceチェーンの統合

Oraichainのリーダーシップに変更を加えるのとほぼ同時に、チームはBinanceChainとの統合も完了しました。 この統合により、ERC-20ORAIトークン用にイーサリアムからバイナンスチェーンへのブリッジが作成されます。 Oraichainは、PancakeSwapでBNB / ORAIペアリングを取引するために必要な流動性を提供することを約束しました。

オライチェーンブリッジ

ERC-20トークンからBEP-20トークンに、またはその逆に簡単に交換できます。 Oraichainブログ経由の画像。

ERC-20ORAIトークンとBEP-20ORAIトークンを交換したい人は誰でも次の場所で交換できます。 https://bridge.orai.io.

新しいBEP-20トークンとスワッピングの手順に関する詳細情報は、 ここ.

ORAIトークンエコノミー

AIリクエストがOraichainネットワークに送信されるときはいつでも、ORAIトークンで支払う必要のある関連するトランザクションコストがあります。 実際、トークンは、リクエスト実行バリデーター、AI-APIプロバイダー、テストケースプロバイダー、およびブロック作成バリデーターに対して支払われるトランザクション料金としての役割を果たします。

トランザクション料金は設定されていませんが、リクエストを実行するバリデーター、AI APIプロバイダー、およびテストケースプロバイダーの料金要件によって異なります。 つまり、リクエストが行われると、バリデーターは提示された取引手数料に基づいてリクエストを実行するかどうかを選択できます。

バリデーターが自発的な参加者のプールに含まれるかどうかを決定すると、システムは、要求を実行する意欲を表明したバリデーターのXNUMXつをランダムに選択します。 バリデーターは、AI-APIプロバイダー、テストケースプロバイダーに支払われる料金を明確にし、MsgResultReportでバリデーターの作成をブロックする責任もあります。

リクエストに複数のバリデーターが含まれる可能性があります。その場合、取引手数料はリクエストに参加したバリデーター間で均等に分配されます。 繰り返しになりますが、バリデーターは、そのような取引手数料を受け入れる意思があるかどうかを判断する必要があります。

ORAIトークンは、新しく作成されたブロックごとに報酬が与えられるため、ORAIトークンの値を維持するには、所有者はトークンをOraichainネットワークに賭ける必要があります。 報酬トークンは、所有者がバリデーターに賭けているトークンの数に基づいて分割されます。 さらに、AI APIの品質、応答時間、可用性の面でバリデーターの不正な動作を罰するメカニズムがあります。

オライチェーントケノミクス

新しいトケノミクスは、ORAIトークンの成長をサポートします。 Oraichainブログ経由の画像

チームはまた、73年2020月にORAIトークンの総供給量の2027%を燃焼させることにより、トークンオンミックを変更しました。また、排出スケジュールをXNUMX年まで延長し、放出曲線を平坦化し、突然の供給ショックから保護しました。 また、プロジェクトの初期段階でインフレを最小限に抑えるのにも役立ちます。

ORAIトークン

2020年0.081月にシードセールが実施され、ORAIトークンはそれぞれ70,000ドルで販売されました。 売却の目標は2020ドルでしたが、調達された資金の合計に関するデータは発表されていません。 2021年73月にプライベートセールが予定されていましたが、開催されませんでした。 最後に、XNUMX年XNUMX月に公売が予定されていましたが、チームがトケノミクスを変更し、循環供給のXNUMX%を燃やした後、公売はキャンセルされました。

ORAIトークンの価格は2021年に急騰し、107.48年20月2021日に史上最高の$ 2.83に達しました。これは、29年2020月XNUMX日のわずかXNUMXか月前の史上最低の$ XNUMXとは対照的です。

オライチェーンチャート

ORAIトークンはわずか4か月で急上昇しました。 経由の画像 Coinmarketcap.com

23年2021月65.06日の時点で、価格は過去最高値から大幅に後退し、XNUMXドルで取引されています。 トークンを処理する取引所はほとんどなく、トランザクションの大部分はUniswapで発生します。 KuCoin、Gate.io、およびBithumbGlobalでも少量のアクティビティがあります。

Oraichainのユースケース

Oraichainに関心を持っているユースケースはすでにたくさんあります。

AIによる収量農業

Oraichainに基づく収量農業は、yearn.finance(YFI)の開発に触発されました。 yEarnと同様に、Oraichainシステムは利回り取引の複雑さを軽減するのに役立ちます。 yEarnがクラウドソーシングの知識を使用する場合、Oraichainはスマートコントラクトへの入力としてAIベースの価格予測APIを提供します。 収穫農業のユースケースには、次のXNUMXつの機能があります。

稼ぐ:Oraichainから価格予測を取得し、BUY / SELLトークンを自動的に決定します。 ユーザーは、最高のパフォーマンスを発揮するAIAPIを選択します。

金庫:Oraichainに自動取引オラクルスクリプトを適用します。 デポジットトークンと割り当てられた甲骨文字は、歩留まりを最大化するための最適なAI入力を見つけます。

yAIファイナンス

AIを利用したDeFiプラットフォーム。 経由の画像 yai.finance

yearn.finance(クラウドソースベースの戦略)と比較すると、AIベースの取引パフォーマンスは効率が悪い可能性がありますが、すべての売買決定は人間の心理ではなくAIモデル(またはマシン)に基づいているため、リスク管理は優れている可能性があります。

柔軟なスマートコントラクトと顔認証

顔認証が非常に役立つシナリオはいくつかあります。

  • 秘密鍵を使用する代わりに、顔を使用してバランスを取ります。
  • あなたの顔を使って登録されたウォレットにトークンを引き出す
  • 秘密鍵と公開鍵のペアをリセットするために顔を使用する
  • スマートコントラクトを実行するために秘密鍵と顔の両方を使用します。

顔認証の使用は秘密鍵よりもリスクが高い場合がありますが、ユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。 残高を確認し、登録されたウォレットにトークンを引き出す場合、顔認証は安全で便利であると見なされます。

フェイクニュースの検出

このユースケースは、ニュースが信頼できるかどうかを確認したい通常のアプリケーションに焦点を当てています。 Oraichainは、異なるプロバイダーからの結果を組み合わせることが可能な分散型の方法で市場を提供します。 プロバイダーが支払いを受け取りたい場合、そのAPIは他のAPIプロバイダーと同じようにテストケースに合格する必要があります。

より潜在的なユースケース

  • スマートコントラクトは、製品がサプライチェーンで偽物であるかどうかを確認するのに役立ちます
  • ユーザーのクレジットスコアに基づいてローンを決定するスマートコントラクト
  • スマートコントラクトは、ゲームアイテムの特性とDNAに基づいてゲームアイテムの価格を自動的に設定します
  • X線画像、スパム分類、OCRを使用した手書き検出、およびOCRを使用した市民IDカード検出の自動診断のマーケットプレイス。

オライチェーンロードマップ

オライチェーンロードマップ

印象的な2021年のロードマップ。 Orai.io経由の画像

結論

データオラクルセクターで構築された他のプロジェクトと同様に、Oraichainの需要は、DeFi経済が拡大し続けるにつれて増加するはずです。 yAI DeFi製品から始めて、Oraichainはそれが宇宙で競争する能力以上のものであることを示しています。

さらに、このプラットフォームは、yEarnFinanceのようなクラウドソーシングプロジェクトでは提供されないニッチを埋めます。 また、業界のリーダーであるチェーンリンクとは一線を画す独自のアプローチを採用しています。

プロジェクトのメインネットの立ち上げは24月XNUMX日です。これは、プロジェクトに対する需要の大きさと、オラクルプロトコルとDeFiに対する独自の取り組みを確認するためのエキサイティングな時期です。 また、過去XNUMXか月で目覚ましい成長を遂げたORAIトークンを再活性化することもできます。

Oraichainは若いプロジェクトですが、すでに非常に印象的な進歩を遂げています。 プロジェクトのロードマップは非常に印象的ですが、チームも印象的です。 それは2021年以降のOraichainの前例のない成長につながる可能性があります。

スマートコントラクトにAIを追加するという問題に取り組む唯一のプロジェクトとして、Oraichainは、今後しばらくの間、ブロックチェーンスペースのリーダーとしての地位を確立する可能性があります。

免責事項:これらは作家の意見であり、投資アドバイスと見なされるべきではありません。 読者は自分で調査する必要があります。

ポスト Oraichainレビュー:AIを活用したOracleシステム 最初に登場した コインビューロー.

出典:https://www.coinbureau.com/review/oraichain-orai/

人工知能

ディープラーニングと機械学習:新興分野が従来のコンピュータープログラミングにどのように影響するか

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XNUMXつの異なる概念が大きく絡み合っている場合、それらを別個の学術トピックとして分離することは困難な場合があります。 それはなぜ分離するのがとても難しいのかを説明するかもしれません 深い学習 from 機械学習 全体として。 自動化と即時の満足の両方に対する現在の推進力を考慮すると、このトピックに新たな焦点が山積みされています。

自動化された製造業のワーフクローから パーソナライズされたデジタル医療 依存するように成長する可能性があります 深い学習 技術。 しかし、これらの業界に革命をもたらすこの技術分野の正確な側面を定義することは、確かにはるかに困難です。 おそらく、コンピュータサイエンスのより大きな動きの文脈で、ディープラーニングを検討するのが最善でしょう。

深層学習を機械学習のサブセットとして定義する

機械学習 ディープラーニングは本質的に同じコインの両面です。 深層学習技術は、同じように幅広い状況で正しい応答を予測できる、訓練された人工知能エージェントの多種多様なものを含む、はるかに大きな分野に属する特定の分野です。 ただし、ディープラーニングをこれらの他のすべての手法から独立させているのは、多くの仮想環境で可能な限り最良のアクションを学習することにより、特定の目標を達成するためにエージェントを教えることにほぼ専念しているという事実です。

従来の機械学習アルゴリズムは通常、暗記によって刺激に応答する方法を人工ノードに教えます。 これは、単純な繰り返しで構成される人間の指導技法にいくぶん似ているため、コンピューターで計算された、九九を暗唱できるようになるまで九九を走る学生と同等であると考えることができます。 これはある意味では効果的ですが、そのような方法で教育された人工知能エージェントは、元の設計仕様の範囲外の刺激に応答できない場合があります。

そのため、ディープラーニングのスペシャリストは、多くの点ではるかにハードウェアを集中的に使用しているにもかかわらず、この方法よりもいくらか優れていると考えられる代替アルゴリズムを開発しました。 深層学習エージェントによって使用されるサブルーチンは、生成的敵対的ネットワーク、畳み込みニューラルノード構造、または制限付きボルツマンマシンの実用的な形式に基づいている場合があります。 これらは、従来の機械学習ファームウェアや最新のファイルシステムの大部分で使用されているバイナリツリーやリンクリストとは対照的です。

自己組織化マップも広くディープラーニングに使用されていますが、他のAI研究分野でのアプリケーションは、通常、それほど有望ではありません。 定義することになると ディープラーニングと機械学習 ただし、議論は、技術者が今後数か月の間に理論的な学術的議論よりも実用的なアプリケーションを探している可能性が高いです。 機械学習は、最も単純なAIから最も洗練された予測アルゴリズムまですべてを網羅し、ディープラーニングはこれらの手法のより選択的なサブセットを構成すると言えば十分です。

ディープラーニングテクノロジーの実用化

特定のプログラムの作成方法に応じて、深層学習手法を教師ありまたは半教師ありニューラルネットワークに沿って展開できます。 理論的には、次のことも可能です。 完全に監視されていないノードレイアウトを介してこれを行います、そしてすぐに最も有望になったのはこのテクニックです。 このアプリケーションは、既知の入力に対してテストする必要のある固有のグラフィック情報をコンピュータプログラムに提示することが多いため、教師なしネットワークは医療画像分析に役立つ場合があります。

従来の二分木または ブロックチェーンベースの学習システム 情報は、データを効果的に提示するように設計されていたはずの構造に隠されたままであるため、劇的に異なるシナリオで同じパターンを特定するのに苦労しました。 これは本質的にステガノグラフィの自然な形であり、ヘルスケア業界のコンピューターアルゴリズムを混乱させてきました。 ただし、この新しいタイプの教師なし学習ノードは、コンピューターが期待する通常の線に沿って編成されていないデータ構造でも、これらのパターンを一致させる方法について事実上教育することができます。

他の人は実装を提案しました 半教師あり人工知能マーケティングエージェント これにより、既存の取引成立ソフトウェアに関する倫理に関する懸念の多くを取り除くことができます。 これらのツールは、できるだけ多くの顧客ベースに到達しようとする代わりに、特定の時間に製品を必要とする特定の個人のオッズを計算します。 そのためには、組織が代表して活動する特定の種類の情報が必要になりますが、最終的には、それ以降のすべてのアクションを独自に予測できるようになります。

現在、同じ目標を達成するために従来の機械学習テクノロジーを利用するツールに依存している企業もありますが、これらは多くの場合、 プライバシー と倫理的な懸念。 深く構造化された学習アルゴリズムの出現により、ソフトウェアエンジニアはこれらの欠点に悩まされない新しいシステムを思い付くことができました。

プライベート自動学習環境の開発

従来の機械学習プログラムはしばしば深刻な問題にぶつかります プライバシー 有用な結論を引き出すために膨大な量の入力が必要であるという事実のために懸念があります。 深層学習画像認識ソフトウェア 入力のより小さなサブセットを処理することで機能するため、そのために多くの情報を必要としないことが保証されます。 ジョブ。 これは、 消費者データ漏えいの可能性.

これらの問題の多くに対する新しい規制スタンスを考慮すると、コンプライアンスの観点からもすぐに重要になるものになります。 毒物学研究室が使い始めると 生物活性に焦点を当てた深く構造化された学習パッケージ、規制当局は、この種の機密データを使用して特定のタスクを実行するために必要な情報の量に関して、追加の懸念を表明する可能性があります。 コンピュータ科学者は、ほとんどの人が快適に感じるよりも多くの物語を語る、バイトの真の消防ホースと呼ばれるものを縮小しなければなりませんでした。

ある意味で、これらの開発は、システム内の各プロセスがそのジョブを完了するために必要な量の特権のみを持つべきであると信じられていた以前の時代にまでさかのぼります。 機械学習エンジニアがこのパラダイムを採用しているため、今日の既存の運用を強化するために必要な大量のデータマイニングを必要としないという理由だけで、将来の開発はかなり安全になる可能性が高くなります。

画像クレジット:toptal.io

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典:https://datafloq.com/read/deep-learning-vs-machine-learning-how-emerging-field-influences-traditional-computer-programming/13652

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人工知能

余分なクランチのまとめ:Tonal EC-1、Deliverooの岩だらけのIPO、Substackは本当に650億XNUMX万ドルの価値がありますか?

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COVID-XNUMX 今朝のコラム、Alex Wilhelmは、4年第2020四半期の暑さに続いて、過去数か月の「テクノロジーの出口で忙しい季節」を振り返りました。

IPO市場が冷え込んでいる兆候が見られますが、それでも「最近のYCombinatorクラス全体を公開するのに十分なSPACがあります」と彼は述べています。

お金でいっぱいのプライベートエクイティ会社を考慮に入れると、後期段階の会社がレベルアップするためのXNUMXつの確かな選択肢があることは明らかです。

これらの流動性オプションについてより多くの洞察を求めて、アレックスはインタビューしました:

  • DigitalOceanのCEOであるYanceySpruillは、IPOを通じて会社を公開しました。
  • スタートアップのSPAC $ TSIAとの合併について話し合ったCFOのGarthMitchell氏。
  • AlertMediaの創設者兼CEOであるBrianCruverは、最近プライベートエクイティファームに売却しました。

取引を取り戻した後、各幹部は、どの点滅する赤い「EXIT」サインに従うかを会社がどのように決定したかを説明します。 アレックスが観察したように、「ビュッフェの価値のある可能性からどのオプションが最適かを選択することは興味深い作業です。」

Extra Crunchを読んでいただき、ありがとうございます。 良い週末を。

ウォルター・トンプソン
TechCrunchシニアエディター
あずきっく


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調性EC-1

画像のクレジット: ナイジェルサスマン

火曜日に、200年の立ち上げ以来2018億ドルを調達した、ホームフィットネスのスタートアップであるTonalに関する2,995部構成のシリーズを公開しました。同社の特許取得済みハードウェアは、デジタルウェイト、コーチング、AIを壁に取り付けたシステムに組み合わせてXNUMXドルで販売しています。

いずれにせよ、それは成功の準備ができています— 売上高は800%増加しました 2019年2020月から60年の間に、そして今年の終わりまでに、同社はXNUMXの小売店を持つことになります。 水曜日に、 Tonalは250億XNUMX万ドルのシリーズEを報告しました それは会社を1.6億ドルと評価しました。

私たちの詳細は、Tonalの起源、製品開発のタイムライン、市場開拓戦略、および投資家の関心と顧客の喜びを刺激するために組み合わされたその他の側面を検証します。

このフォーマットを「EC-1これらのストーリーは、S-1フォームのスタートアップが公開する前に、SECに提出しなければならないのと同じくらい包括的で、明るいものであるためです。

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数字を覗いて調べてみましょう。

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誰もが知りたがっています:Exchangeの侵害に見舞われた場合、どうすればよいですか?

非技術的なリーダーが理解する必要がある5つの機械学習の必需品

白い背景の上に直線に絡み合う色とりどりのワイヤーの寄せ集め。 南アフリカ、ケープタウン。 2019年XNUMX月。

画像のクレジット: デビッドマラン (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

機械学習は、この分野での驚異的な変化と発展のペースにより、ビジネスと成長の加速の基盤となっています。

しかし、MLのバックグラウンドを持たないエンジニアリングおよびチームリーダーにとって、これは圧倒的で威圧的に感じることもあります。

ここでは、ベストプラクティスと、知っておく必要のあるコンポーネントをXNUMXつの実用的で簡単に適用できるレッスンに分けて説明します。

組み込み調達は、すべての企業を独自の市場にします

データと経済成長グラフチャートを分析する携帯電話を使用しているビジネスウーマン。 テクノロジーデジタルマーケティングとネットワーク接続。

画像のクレジット: Busakorn Pongparnit /ゲッティイメージズ

組み込み調達は、組み込みフィンテックの自然な進化です。

この次の波では、企業は、営業担当者、ディストリビューター、または個々のマーチャントのWebサイトではなく、垂直B2Bアプリを介して必要なものを購入します。

あなたのスタートアップがいつビジネス開発に全面的に取り組むべきかを知る

ビジネスまたは財務の成長チャートのキャンバスから出ている矢印の付いたXNUMX本の赤い線。

画像のクレジット: twomeows /ゲッティイメージズ

スタートアップの成長痛やスケーリングの問題はビジネス開発で解決できるという誤謬が渦巻いています。

それは率直に言って真実ではありません。

親愛なるソフィー:婚前契約と結婚を通じてグリーンカードを取得することについて私は何を知っておくべきですか?

中央にアメリカ国旗がある迷路ヘッジの入り口にある孤独な姿

画像のクレジット: Bryce Durbin / TechCrunch

親愛なるソフィー:

私はE-2投資家ビザのスタートアップの創設者であり、婚約したばかりです! 私のもうすぐ配偶者は、グリーンカードのために私を後援します。

彼女が私を後援するための最低賃金要件はありますか? グリーンカードプロセスを開始する前に覚えておくべきことはありますか?

—ベルモントで婚約

スタートアップは、俊敏なデータガバナンスを確保するために官僚主義を抑制する必要があります

赤いテープで結ばれた机の上のコンピューター、電話、時計の画像。

画像のクレジット: RichVintage /ゲッティイメージズ

多くの組織は、データ管理をデータガバナンスに類似していると認識しています。データガバナンスでは、責任は制御と監査手順の確立に集中しており、物事は防御的な視点から見られます。

特にデータの管理ミスや漏洩によって引き起こされる潜在的な経済的および評判上の損害を考えると、その防御は確かに正当化されます。

それにもかかわらず、ここには近視の要素があり、過度に注意することは、特にソフトウェアと製品開発に関して、組織がデータ駆動型コラボレーションの利点を実現することを妨げる可能性があります。

CISOを経営幹部に持ち込み、サイバーセキュリティを企業文化に焼き付けます

サイバー戦略と企業戦略は密接に関連しています。 その結果、C-Suiteの最高情報セキュリティ責任者は、株主価値の最大化においてCFOと同じくらい一般的で影響力があります。

edtechは余分な資本をどのように費やしていますか?

金のなる木:葉のない木に生えているドル紙幣に大人の手が届く

画像のクレジット: テトラ画像 (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

エドテックのユニコーンは、2020年にセクターが資本増強された後、大量の現金を使うことができます。その結果、エドテックのM&A活動は拡大を続けています。

資本の豊富なスタートアップがコアビジネスを補完するために競合他社を買収するという考えは目新しいものではありませんが、スタートアップの買収に使用された資金はパンデミックが遠隔教育に与える影響の影響と見なすことができるため、このセクターでの撤退は注目に値します。

しかし、先週、統合環境は明確な声明を発表しました。パンデミックで証明されたスタートアップは才能をすくい上げています—そして速いです。

メキシコの技術:ラテンアメリカ、米国、アジアの合流点

線で結ばれた群衆の航空写真

画像のクレジット: Orbon Alija (新しいウィンドウで開きます)/ ゲッティイメージズ

US-Asia-LatAmネクサスに流れるトレンドは知識の伝達だけではありません。 競争も進行中です。

同様の市況のため、アジアのハイテク巨人はメキシコや他のラテンアメリカ諸国に直接拡大しています。

30四半期で純利益を2ポイント以上改善した方法

ジャンパーケーブルに取り付けられた米ドル紙幣から火花が出る

画像のクレジット: スティーブン・プッツァー (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

リーダーが注目しているSaaSパフォーマンスメトリクスに不足はありませんが、NRR(純収益維持)は間違いなく最も過小評価されているメトリクスです。

NRRは、単純に総収益から収益のチャーンを差し引いたものに、アップグレード、クロスセル、またはアップセルによる収益の拡大を加えたものです。 NRRが大きいほど、企業はより迅速に拡張できます。

クリエイターがRobloxで新しいゲームを構築する際の5つの間違い

ブラジル-2021/03/24:この写真のイラストでは、スマートフォンに表示されているRobloxのロゴが表示されています。 (ゲッティイメージズ経由のラファエルヘンリケ/ SOPAイメージズ/ライトロケットによる写真イラスト)

画像のクレジット: SOPA画像 (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

モバイルF2Pビジネスの最も経験豊富で才能のあるゲームデザイナーでさえ、通常、Robloxiansにとってどの機能が重要であるかを理解できていません。

Robloxゲーム開発の旅を始めたばかりの人にとって、これらはゲームの専門家がRobloxで犯す最も一般的な間違いです。

CEOのマニッシュチャンドラ、投資家のナヴィンチャッダが、ポッシュマークのシリーズAデッキが歌う理由を説明します

CEOのマニッシュチャンドラ、投資家のナヴィンチャッダが、ポッシュマークのシリーズAデッキがイメージを歌う理由を説明します

「愛をもって導きなさい、そうすればお金がやってくる。」 これは、Poshmarkの基本的な価値観のXNUMXつです。 Extra Crunch Liveの最新エピソードでは、チャンドラとチャッダが私たちと一緒に座って、元のシリーズAピッチデッキを案内してくれました。

パンデミックは都市の賢明な再生に拍車をかけますか?

新しいものと古いもの-現代の新しいファサードの窓に反映された古いレンガ造りの建物

画像のクレジット: hopsalka (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

都市は人々が住み、働き、遊ぶ賑やかなハブです。 パンデミックが発生したとき、一部の人々は小さな町のために主要な大都市市場から逃げ出しました—都市の将来の妥当性についての疑問を提起しました。

しかし、COVID-19が主要な都市コミュニティを破壊すると予測した人々は、これらの自治体の回復力を欠くことをやめ、パンデミック後の未来がどのように見えるかについて長く考え始めたいと思うかもしれません。

NFTの流行は弁護士にとって恩恵となるでしょう

コピースペースのある水色の背景の上にガベルが横になっているサウンドブロックの上に立っているピンクの貯金箱の3Dレンダリング。 お金が重要です。 お金のための訴訟。 オークション入札。

画像のクレジット: Gearstd (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ

著作権の問題、詐欺、アダルトコンテンツを取り巻く不確実性はたくさんあり、法的な意味合いがNFTトレンドの核心です。

裁判所が特定のファイルに対する領収書所有者の所有権を保護するかどうかは、さまざまな要因によって異なります。 これらすべての懸念は、アーティストが弁護士を務める必要があるかもしれないことを意味します。

カルヴァナのフロントガラスを通してカズーが提案したSPACデビューを見る

それは合理的な質問です:Carvanaがより収益性が高いのなら、なぜ今日Cazooにそんなに多くのお金を払うのでしょうか? まあ、成長。 それはとにかく議論です。

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Source: https://techcrunch.com/2021/04/02/extra-crunch-roundup-tonal-ec-1-deliveroos-rocky-ipo-is-substack-really-worth-650m/

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AI

COVIDはすべてのモデルに何をしましたか?

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COVIDはすべてのモデルに何をしましたか?

変更管理、複雑さ、解釈可能性、AIが人類を乗っ取るリスクについてのディーンアボットとジョンエルダーへのインタビュー。


By ヘザー・ファイソン、KNIME

COVIDはすべてのモデルに何をしましたか?

後に KNIME秋のサミット、恐竜は家に帰りました…まあ、彼らのラップトップのスイッチを切りました。 ディーンアボット   ジョン・エルダー、長年のデータサイエンスの専門家は、によって秋のサミットに招待されました マイケル の議論に彼に参加する データサイエンスの未来:業界の恐竜との炉辺談話。 その結果、データサイエンスの課題と新しいトレンドについてのきらめく会話が生まれました。 スタジオの照明を消してから、 Rosaria データサイエンスの世界における変更管理、複雑さ、解釈可能性などに関するハイライトのいくつかを抽出して拡張しました。 それが私たちをもたらした場所を見てみましょう。

現実が変化し、モデルを更新する必要がある場合、AIの変更管理についてどのような経験がありますか? COVIDはすべてのモデルに何をしましたか?

 
[ディーン] 機械学習(ML)アルゴリズムは、過去と未来の間の一貫性を前提としています。 物事が変わると、モデルは失敗します。 COVIDは私たちの習慣を変え、それゆえ私たちのデータを変えました。 COVID以前のモデルは新しい状況に対処するのに苦労しています。

[ジョン] 簡単な例は、Googleマップのトラフィックレイヤーです。 2020年に封鎖が国ごとに発生した後、Googleマップのトラフィックの見積もりはしばらくの間非常に不正確でした。 それはかなり安定したトレーニングデータに基づいて構築されていましたが、今ではそのシステムは完全に破壊されました。

世界が変化し、モデルが機能しなくなった時期をどのように把握しますか?

 
[ディーン] 私が使用するちょっとしたトリックは次のとおりです。データを時間で分割し、レコードに「前」と「後」のラベルを付けます。 次に、分類モデルを作成して、モデルが使用するのと同じ入力から「後」と「前」を区別します。 識別が可能な場合、「後」は「前」とは異なり、世界が変化し、データが変化し、モデルを再トレーニングする必要があります。

特に何年にもわたるカスタマイズの後、プロジェクトでモデルを再トレーニングすることはどれほど複雑ですか?

 
[ジョン] モデルのトレーニングは通常、すべての中で最も簡単なステップです。 それ以外の点では成功したプロジェクトの大部分 死ぬ 実装フェーズで。 最大 時間 データクレンジングと準備フェーズで費やされます。 そして最も 問題 ビジネス理解/プロジェクト定義フェーズで見落とされているか、作成されています。 したがって、欠陥が何であるかを理解し、新しいデータを取得して実装フレームワークを配置できる場合、比較すると、新しいモデルの作成は非常に簡単です。

数十年にわたる経験に基づいて、実際に機能するデータサイエンスアプリケーションをまとめるのはどれほど複雑ですか?

 
[ジョン] もちろん、複雑さによって異なります。 私たちのプロジェクトのほとんどは、少なくとも数か月で機能するプロトタイプを取得します。 しかし、結局のところ、フィードバックの重要性を十分に強調することはできません。あなたは、あなたが望むよりもはるかに頻繁に人々と話をしなければなりません。 そして聞いてください! 私たちは毎回、ビジネス上の問題、データ、または制約について新しいことを学びます。 私たちすべての量的な人々が人間と話すことに熟練しているわけではないので、それはしばしばチームを必要とします。 しかし、利害関係者のチーム全体が同じ言語を話すことを学ぶ必要があります。

[ディーン] 私たちのビジネスカウンターパートと話すことが重要です。 人々は変化を恐れ、現在の状況を変えたくないのです。 重要な問題の11つは、本当に心理的な問題です。 アナリストはしばしば迷惑と見なされます。 したがって、ビジネスの相手と分析オタクの間の信頼を構築する必要があります。 プロジェクトの開始には、常に次のステップを含める必要があります。ドメインの専門家/プロジェクトマネージャー、アナリスト、ITおよびインフラストラクチャ(DevOps)チームを同期して、プロジェクトの目的とその実行方法を全員が明確にします。 アナリストは、毎日会わなければならない人々のトップ10リストのXNUMX位です! データサイエンティストの傲慢さを具体化することは避けましょう。「ビジネスは私たち/私たちの技術を理解できませんが、何が最も効果的かはわかっています」。 しかし、私たちが理解していないのは、ドメインの専門家は実際には私たちが取り組んでいるドメインの専門家であるということです! データサイエンスの仮定とアプローチを、ドメインの専門家が理解できる言語に翻訳することが重要です。

現在の最新のトレンドはディープラーニングであり、どうやらそれはすべてを解決できるようです。 最近、学生から「ディープラーニングがデータサイエンスの問題を解決するための最先端であるのに、なぜ他のMLアルゴリズムを学ぶ必要があるのか​​」という質問がありました。

 
[ディーン] ディープラーニングは、部屋から多くの酸素を吸い出しました。 ニューラルネットワークが同様の楽観主義で上昇した1990年代初頭のように感じます! ディープラーニングは確かに強力なテクニックのセットですが、実装と最適化は困難です。 木のアンサンブルであるXGBoostも強力ですが、現在はより主流になっています。 高度な分析を使用して解決する必要のある問題の大部分は、実際には複雑なソリューションを必要としないため、単純なものから始めてください。 このような状況では、ディープラーニングはやり過ぎです。 オッカムの剃刀の原理を使用するのが最善です。XNUMXつのモデルが同じように機能する場合は、最も単純なものを採用します。

複雑さについて。 ディープラーニングとは反対のもうXNUMXつの傾向は、MLの解釈可能性です。 ここでは、モデルを説明できるように、モデルを大幅に(過度に?)単純化します。 解釈可能性はそれほど重要ですか?

 
[ジョン] 私はしばしば解釈可能性と戦っています。 それは確かに素晴らしいことですが、多くの場合、最も重要なモデルプロパティである信頼できる精度のコストが高すぎます。 しかし、多くの利害関係者は、解釈可能性が不可欠であると信じているため、それが受け入れの障壁になります。 したがって、どのような解釈可能性が必要かを発見することが不可欠です。 おそらく、最も重要な変数が何であるかを知っているだけですか? これは、多くの非線形モデルで実行できます。 たぶん、なぜ彼らが断られたのかを信用申請者に説明するのと同じように、一度にXNUMXつのケースのアウトプットを解釈する必要があるだけですか? 与えられた点の線形近似を構築できます。 または、ブラックボックスモデルからデータを生成し、そのデータに合うように複雑な「解釈可能な」モデルを構築することもできます。

最後に、調査によると、ユーザーがモデルで遊ぶ機会がある場合、つまり、入力の試行値でモデルを突いてその出力を確認し、おそらくそれを視覚化する場合、ユーザーは同じ温かい解釈可能性を感じることがわかっています。 全体として、モデルの背後にいる人とテクノロジーへの信頼は受け入れに必要であり、これは定期的なコミュニケーションと、モデルの最終的なユーザーをモデル化プロセスの構築フェーズと決定に含めることによって強化されます。

[ディーン] ちなみに、KNIME Analytics Platformには、ランダムフォレスト内の入力変数の重要性を定量化するための優れた機能があります。 ザ・ ランダムフォレスト学習者 ノードは、候補変数と分割変数の統計を出力します。 Random Forest Learnerノードを使用する場合は、覚えておいてください。

モデルの機能の説明を求める声が高まっています。 たとえば、一部のセキュリティクラスでは、欧州連合は、モデルが想定外の動作を行わないことの検証を要求しています。 すべてを説明する必要がある場合は、機械学習は道のりではないかもしれません。 機械学習はもう必要ありませんか?

 
[ディーン]  完全な説明性を得るのは難しいかもしれませんが、モデル入力に対してグリッド検索を実行して、モデルの機能を説明するスコアカードのようなものを作成することで進歩を遂げることができます。 これは、ハードウェアおよびソフトウェアのQAでの回帰テストのようなものです。 モデルが実行していることを正式に証明できない場合は、テストしてテストしてテストしましょう。 入力シャッフルとターゲットシャッフルは、モデルの動作の大まかな表現を実現するのに役立ちます。

[ジョン] モデルが何をするのかを理解することについて話すと、私は科学における再現性の問題を提起したいと思います。 すべての分野のジャーナル記事の大部分(65〜90%)は複製できないと考えられています。 これは科学における真の危機です。 医学論文は、その結果を再現する方法を教えようとします。 MLペーパーは、まだ再現性を気にしていないようです。 最近の調査によると、AIペーパーの15%だけがコードを共有しています。

機械学習バイアスについて話しましょう。 差別のないモデルを構築することは可能ですか?

 
[ジョン] (ちょっとオタクになるために、その言葉は残念ながらです 過負荷。 MLの世界で「区別する」というのがあなたの目標です。つまり、XNUMXつのクラスを区別することです。)しかし、実際の質問は、データ(および、アナリストがデータの弱点を調整するのに十分賢いかどうか)によって異なります。 ):モデルは、そこに反映されている情報をデータから引き出します。 コンピューターは、その前のデータにあるものを除いて、世界について何も知りません。 したがって、アナリストはデータをキュレートする必要があります—現実を反映するこれらのケースに対して責任を負います。 たとえば、特定のタイプの人々が過小評価されている場合、モデルは彼らにあまり注意を払わず、今後は彼らについてそれほど正確ではなくなります。 「ここに到達するためにデータは何を通過する必要がありましたか?」と私は尋ねます。 (このデータセットを取得するために)他のケースがプロセスの途中でどのように脱落した可能性があるかを考える(つまり、生存者バイアス)。 熟練したデータサイエンティストは、そのような問題を探し、それらを調整/修正する方法を考えることができます。

[ディーン] バイアスはアルゴリズムにはありません。 バイアスはデータにあります。 データに偏りがある場合、私たちは偏った世界観で作業しています。 数学は単なる数学であり、偏見はありません。

AIは人類を引き継ぐのでしょうか?!

 
[ジョン] AIは優れたエンジニアリングだと思います。 AIは人間の知性を超えますか? 私の経験では、40歳未満の人は誰でも「はい」と信じています。これは避けられないことであり、40歳を超える人のほとんど(私のように):いいえ! AIモデルは高速で、忠実で、従順です。 優れたジャーマンシェパード犬のように、AIモデルはそのボールを手に入れますが、表示されているデータ以外は世界について何も知りません。 常識はありません。 これは特定のタスクに最適なアシスタントですが、実際にはかなり薄暗いです。

[ディーン] その点で、AIの黎明期から1961年と1970年にマービンミンスキーが行ったXNUMXつの引用を報告したいと思います。これは、AIの将来をよく表していると思います。

「私たちの生涯の中で、いくつかのマシンは一般的な知性で私たちを超えるかもしれません」 (1961)

「XNUMX年からXNUMX年で、人間の知性を備えた機械ができあがります」 (1970)

これらのアイデアは長い間存在しています。 AIがすべての問題を解決できない理由のXNUMXつは、次のとおりです。XNUMXつの数値、XNUMXつの数値のみに基づいて、AIの動作を判断しています。 (モデルエラー。)たとえば、エラーメトリックとして二乗平均平方根エラーを使用してモデルを構築することによって予測される、今後XNUMX年間の株価の予測は、データが実際に行っていることの全体像を描くことができず、モデルを大幅に妨げる可能性があります。そして、パターンを柔軟に明らかにするその能力。 RMSEが粗すぎることは誰もが知っています。 ディープラーニングアルゴリズムは今後も改善されていきますが、モデルが実際にどれだけ優れているかを判断することも改善する必要があります。 だから、いや! AIが人類を引き継ぐとは思いません。

このインタビューは終わりになりました。 ディーンとジョンの時間と知識の丸薬に感謝します。 また会えることを願っています!

ディーンアボットとジョンエルダーについて

COVIDはすべてのモデルに何をしましたか ディーンアボット SmarterHQの共同創設者兼チーフデータサイエンティストです。 彼は、データサイエンスと予測分析の分野で国際的に認められた専門家であり革新者であり、オムニチャネルの顧客分析、不正検出、リスクモデリング、テキストマイニング、調査分析の問題を解決してきた2014年の経験があります。 先駆的なデータサイエンティストとデータサイエンティストのリストに頻繁に含まれ、世界中の会議で人気の基調講演者およびワークショップインストラクターであり、UC / Irvine PredictiveAnalyticsおよびUCSDData ScienceCertificateプログラムの諮問委員会にも参加しています。 彼は、Applied Predictive Analytics(Wiley、2013)の著者であり、IBM SPSS Modeler Cookbook(Packt Publishing、XNUMX)の共著者です。


COVIDはすべてのモデルに何をしましたか ジョン・エルダー 1995年に、アメリカで最大かつ最も経験豊富なデータサイエンスコンサルタント会社であるElder Researchを設立しました。シャーロッツビルVA、ボルチモアMD、ローリー、ノースカロライナ、ワシントンDC、ロンドンにオフィスを構え、実用的な知識を抽出することで、商業および政府のクライアントの何百もの課題を解決してきました。すべてのタイプのデータから。 エルダー博士は、実用的なデータマイニング、アンサンブル、テキストマイニングに関するXNUMX冊の本を共同執筆しました。そのうちXNUMX冊は「ブックオブザイヤー」賞を受賞しました。 Johnは、データマイニングツールを作成し、アンサンブル手法の発見者であり、国際会議の議長を務め、人気のあるワークショップおよび基調講演者です。


 
バイオ: ヘザー・ファイソン KNIMEのブログエディターです。 当初はイベントチームで、彼女の経歴は実際には翻訳と校正にあります。そのため、2019年にブログに移動することで、彼女はテキストを扱うという真の情熱に戻りました。 PS彼女は常に新しい記事についてのあなたのアイデアを聞くことに興味を持っています。

元の。 許可を得て転載。

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コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典:https://www.kdnuggets.com/2021/04/covid-do-all-our-models.html

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AI

ヘルスケアを再形成するAIトレンド

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著者の詳細については、ここをクリックしてください ベンロリカ。

ヘルスケアにおけるAIのアプリケーションには、他の業界とは大幅に異なる多くの課題と考慮事項があります。 それにもかかわらず、最先端のテクノロジーを活用してケアを改善し、AIを機能させるリーダーの4.9つでもあります。 数字はそれ自体を物語っています。ヘルスケア市場規模における世界のAIは、2020年のXNUMX億ドルから 45.2によって$ 2026億。 この成長を促進するいくつかの主要な要因は、膨大な量の医療データとデータセットの複雑さの増大、増大する医療費を削減する必要性、および進化する患者のニーズです。

深い学習たとえば、過去数年間で臨床環境にかなりの侵入をしました。 特にコンピュータビジョンは、スクリーニングと診断を支援するための医用画像におけるその価値を証明しています。 自然言語処理(NLP) テキストマイニングとデータ共有に関する契約上の懸念と規制上の懸念の両方に対処する上で大きな価値を提供してきました。 COVID-19の結果として見られるように、ワクチンや医薬品開発などのイニシアチブを促進するために製薬会社やバイオテクノロジー会社によるAIテクノロジーの採用が増えていることは、AIの大きな可能性を実証するだけです。

ヘルスケアAIにはすでに驚くべき進歩が見られますが、それはまだ初期の段階であり、その価値を真に解き放つには、業界を形作る課題、ツール、および対象ユーザーを理解するために行うべき多くの作業があります。 からの新しい研究 ジョンスノーラボ とグラジエントフロー、 2021 AI in Healthcare Survey Report、これだけに光を当てます:私たちがどこにいるのか、どこに行くのか、そしてそこに到達する方法。 グローバル調査では、AIの採用、地域、技術力のさまざまな段階にあるヘルスケア組織にとって重要な考慮事項を調査し、今日のヘルスケアにおけるAIの状態を詳細に調査します。               

最も重要な発見の2021つは、AIの実装に関してどのテクノロジーが最重要事項であるかということです。 XNUMX年末までに導入する予定のテクノロジーについて尋ねたところ、回答者のほぼ半数が データ統合。 現在使用している、または年末までに使用する予定のテクノロジーの中で、約XNUMX分のXNUMXが自然言語処理(NLP)とビジネスインテリジェンス(BI)を引用しています。 テクニカルリーダーと見なされている人の半数は、データ統合、NLP、ビジネスインテリジェンス、およびデータウェアハウジングのテクノロジーを使用しています。 これらのツールには、規制や責任あるAIの実践を念頭に置きながら、膨大な量のデータを理解するのに役立つ力があることを考えると、これは理にかなっています。

AIツールとテクノロジーの対象ユーザーについて尋ねたところ、回答者の半数以上がターゲットユーザーの中から臨床医を特定しました。 これは、AIが、過去数年のように技術者やデータサイエンティストだけでなく、ヘルスケアサービスの提供を担当する人々によって使用されていることを示しています。 成熟した組織、またはAIモデルを60年以上運用している組織を評価すると、その数はさらに増加し​​ます。 興味深いことに、成熟した組織の回答者のXNUMX%近くが、患者もAIテクノロジーのユーザーであると述べています。 チャットボットと遠隔医療の出現により、今後数年間でAIが患者とプロバイダーの両方でどのように増殖するかを見るのは興味深いことです。

AIソリューションを構築するためのソフトウェアを検討する際、オープンソースソフトウェア(53%)は、パブリッククラウドプロバイダー(42%)よりもわずかに優位でした。 XNUMX年からXNUMX年先を見据えて、回答者は商用ソフトウェアと商用SaaSの両方を使用することにもオープンであると述べました。 オープンソースソフトウェアは、クラウドプロバイダーができないレベルのデータの自律性をユーザーに提供します。したがって、ヘルスケアのような高度に規制された業界がデータ共有に警戒することは大きな驚きではありません。 同様に、AIモデルを本番環境にデプロイした経験のある企業の大多数は、サードパーティやソフトウェアベンダーからの評価ではなく、独自のデータと監視ツールを使用してモデルを検証することを選択しています。 初期段階の企業はサードパーティのパートナーを探すことをより受け入れていますが、より成熟した組織はより保守的なアプローチを取る傾向があります。                      

一般的に、AIソリューション、ソフトウェアライブラリまたはSaaSソリューションの評価に使用される主要な基準、および連携するコンサルティング会社について尋ねられたときの態度は同じでした。回答はカテゴリごとにわずかに異なりますが、技術リーダーはソフトウェアベンダーとのデータ共有やコンサルティングはないと考えていました。企業、独自のモデルをトレーニングする能力、および最優先事項としての最先端の精度。 ソリューションと潜在的なパートナーについて尋ねられたとき、ヘルスケア固有のモデルとヘルスケアデータエンジニアリング、統合、およびコンプライアンスの専門知識がリストのトップになりました。 プライバシー、正確性、および医療経験は、AIの採用を推進する力です。 データが増え続け、テクノロジーとセキュリティ対策が改善されるにつれて、AIがさらに成長する準備ができていることは明らかです。 迅速な採用が遅れていると見なされることもあるヘルスケアは、AIを採用しており、すでにその大きな影響を認識しています。 そのアプローチ、主要なツールとテクノロジー、およびAIのアプリケーションは他の業界とは異なる可能性がありますが、来年の調査結果に何が待ち受けているかを見るのは刺激的です。

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典:https://www.dataversity.net/the-ai-trends-reshaping-health-care/

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