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Transformers.jsを使用してMLを搭載したウェブゲームの作成

このブログ記事では、ブラウザ上で完全に動作するリアルタイムのMLパワードWebゲーム「Doodle Dash」を作成した方法を紹介します（Transformers.jsのおかげで）。このチュートリアルの目的は、自分自身でMLパワードのWebゲームを作成するのがどれだけ簡単かを示すことです… ちょうどOpen Source AI Game Jam（2023年7月7日-9日）に間に合います。まだ参加していない場合は、ぜひゲームジャムに参加してください！ビデオ：Doodle Dashデモビデオクイックリンクデモ：Doodle Dash ソースコード：doodle-dash ゲームジャムに参加：Open Source AI Game Jam 概要始める前に、作成する内容について話しましょう。このゲームは、GoogleのQuick, Draw!ゲームに触発されており、単語とニューラルネットワークが20秒以内にあなたが描いているものを推測するというものです（6回繰り返し）。実際には、彼らのトレーニングデータを使用して独自のスケッチ検出モデルを訓練します！オープンソースは最高ですよね？ 😍 このバージョンでは、1つのプロンプトずつできるだけ多くのアイテムを1分間で描くことができます。モデルが正しいラベルを予測した場合、キャンバスがクリアされ、新しい単語が与えられます。タイマーが切れるまでこれを続けてください！ゲームはブラウザ内でローカルに実行されるため、サーバーの遅延について心配する必要はありません。モデルはあなたが描くと同時にリアルタイムの予測を行うことができます… 🤯…

ドレスコードの解読👗 自動ファッションアイテム検出のためのディープラーニング

電子商取引の活気ある世界では、ファッション業界は独自のランウェイですしかし、もし我々がこのランウェイのドレスコードを、デザイナーの目ではなく、ディープラーニングの精度で解読できるとしたら...

より一般的なロボットへのスタッキング

棒を拾って丸太の上にバランスをとったり、石の上に小石を積んだりすることは、人にとっては簡単で似たような行動に見えるかもしれませんしかし、ほとんどのロボットは、複数のこのようなタスクを同時に処理するのに苦労します棒を操作するには、石を積み上げるよりも異なる行動のセットが必要ですましてや様々な皿を積み重ねたり家具を組み立てたりすることはさらに難しいですこれらのタスクをロボットに教える前に、ロボットはまずより広範なオブジェクトとの相互作用を学ぶ必要がありますDeepMindのミッションの一環として、より一般的で有用なロボットを作るための一歩として、私たちはロボットが異なる幾何学的な形状を持つオブジェクトとの相互作用をより良く理解する方法を探求しています

research

DeepMindの最新のICLR 2022での研究

スポンサーとしてのイベント支援や定期的なワークショップ主催に加えて、今年は10件の共同研究を含む29件の論文を発表します以下に、私たちの今後の口頭発表、スポットライト発表、ポスター発表の一部をご紹介します

Events

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習（ML）のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です：再強調すると、MLモデルの保存と保管...

MLモデルのトレーニングパイプラインの構築方法

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…

ML Model Development

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

MLモデルの最適化とデバッグにSHAP値を使用する方法

こんな状況を想像してください数え切れないほどの時間を費やして、モデルのトレーニングと微調整に取り組み、山ほどのデータを入念に分析しましたしかし、予測に影響を与える要因に明確な理解が欠けており、その結果、さらに改善することが難しいと感じていますもし過去にこうした状況に陥ったことがあるなら、…

ML Model Development

JAXを使用して研究を加速化する

DeepMindのエンジニアは、ツールの構築、アルゴリズムのスケーリングアップ、そして人工知能（AI）システムのトレーニングとテストのための挑戦的な仮想および物理世界の作成により、私たちの研究を加速させていますこの取り組みの一環として、私たちは常に新しい機械学習ライブラリやフレームワークの評価を行っています

Open source

大規模データ分析のエンジンとしてのゲーム理論

現代のAIシステムは、画像内のオブジェクトを認識したり、タンパク質の3D構造を予測したりするタスクに取り組む際、熱心な学生が試験の準備をするようなアプローチを取ります多くの例題に基づいてトレーニングを行うことで、彼らは時間とともにミスを最小限に抑え、成功を達成しますしかし、これは孤独な取り組みであり、既知の学習の形態の一つに過ぎません学習はまた、他の人々との相互作用や遊びによっても行われます非常に複雑な問題を一人で解決できる個人は稀です問題解決をゲームのような特性で行うことにより、以前のDeepMindの取り組みではAIエージェントがCapture the Flagをプレイしたり、Starcraftでグランドマスターレベルを達成したりすることが可能になりましたこれは、ゲーム理論に基づいたこのような視点が他の基本的な機械学習の問題を解決するのに役立つのではないかと考えさせられます

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