Data Science and AI
IBMのData ScienceとAIに関する取り組みをご紹介します
データ分析者達の教訓 #09- 予測モデルは秀逸でも業務に実装できない場合がある
皆さんこんにちは。山下研一です。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析 […]
医学研究・患者満足度向上・医療経営と幅広い医療データ活用にSPSSを(後編)
こちらは前編からの続きになります。 7.ROC曲線 目的変数(カテゴリ2値)を判別する定義の妥当度を検討する場合に使われるグラフです。予測モデルをつかった予測精度の評価や、予測モデルは使わず、データ値を用い […]
データ分析者達の教訓 #09- 予測モデルは秀逸でも業務に実装できない場合がある
皆さんこんにちは。山下研一です。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析 […]
IBM SPSS Statistics 書籍紹介
SPSS関連の書籍をご紹介します。 新刊紹介 SPSSとAmosによる心理・調査データ解析(第4版)―因子分析・共分散構造分析まで [著者] 小塩 真司 出版社] 東京図書 [内容] メニューを選択するだけ […]
AIタスクの実行に必要な消費電力を大幅に削減するIBM Researchの最新プロトタイプ・チップ
IBMは8月24日にNature誌に発表した論文で、自然言語AIタスクを推定14倍のエネルギー効率で処理できるアナログAIチップを作ることが可能であることを示しました。 私たちはまだAI革命の入り口に立ったばかりですが、 […]
Retrieval-Augmented Generation(RAG)とは?
RAGは、外部の知識ベースから事実を検索して、最新の正確な情報に基づいて大規模言語モデル(LLM)に回答を生成させることで、ユーザーの洞察をLLMの生成プロセスに組み込むというAIフレームワークです。 大規模言語モデルは […]
IBM Researchによるディープラーニング推論のための最新アナログAIチップ
スケーラブルなアナログ・デジタル混載アーキテクチャーの重要な構成要素となる、エネルギー効率に優れたチップ 図:IBMのアナログAIチップの完成予想図 私たちは、生活や働き方を再定義するAI革命 […]
Women in Data Science Tokyo @ IBM 2023 開催レポート
こんにちは。IBM西戸です。 今年で4回目のWomen in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBM が2023年6月9日にオンライン開催されました。 WiDS Tokyo @ IBMは、データサ […]
IBMとNASA、最大の地理空間基盤AIモデルをHugging Faceでオープンソース化
NASAの衛星データへのアクセスを広げ、気候関連の科学的発見の加速を目指す この夏は世界各地で猛暑に見舞われ、山火事や干ばつのリスクが高まっています。このような災害の影響地域を特定することは、将来どの地域が最も危険にさら […]
データ分析者達の教訓 #08- データ分析にミスは付き物。大切なのは反省と次回への対策
皆さんこんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている坂本です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、デ […]
IBMとPyTorchによる、AIモデル学習を大幅に改善する1行のコード変更
IBM ResearchとPyTorchは、AI学習におけるチェックポイント作成のコスト効率改善に取り組みました。 私たちは今、基盤モデルがもたらしたAIブームの真っただ中にいます。これらのモデルの多くはサイズが巨大です […]
IBMがPyTorch Foundationに加入し、オープンソースのAIコラボレーションを推進
IBMは、理事会に席を置くプレミア・メンバーとして参加します。 ここ数年、AIは大きな変革期を迎えています。現代のAIシステムには、一世代前には想像もできなかったようなことができるようになっています。その革命の多くはクラ […]