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「サポートベクターマシン（SVM）とは何ですか？」

サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習の分野で利用される教師あり学習アルゴリズムです。主に分類や回帰などのタスクを実行するために使用されます。このアルゴリズムは、メールがスパムかどうかの判断、手書き文字の認識、写真での顔の検出など、さまざまなタスクを処理できます。データ内の多くの情報や複雑な関係に対応できる非常に適応性のあるアルゴリズムです。 SVMの主な役割は、特徴に基づいて異なるグループの間を最適な線（または面）で分離することです。データが紙の上の点のようなもので、それらを完全に異なるクラスに分けるための単一の直線を引くことができると想像してください。これは、データが完全に線形に分離可能である必要があります。 SVMの種類線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して簡単に2つのグループに分割できる場合、線形SVMが最適です。データが紙の上の点のようなもので、1本の直線を引いてそれらをきれいに2つの異なるクラスに分離できる状態であることを想像してください。非線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して2つの別々のグループに分類できない場合、非線形SVMを使用します。ここでは、データは線形に分離できません。このような場合には、非線形SVMが救世主となります。データが複雑なパターンに従わずにしばしば乱雑な現実世界では、非線形SVMのカーネルトリックが使用されます。どのように動作するのか？床に散らばった2つのグループ、例えば緑と青の点があると想像してください。SVMの役割は、これらの点をそれぞれのグループに分けるための最適な線（または3次元の世界では面）を見つけ出すことです。今、点を分けるための多くの線があるかもしれませんね？しかし、SVMは特別な線を探します。すなわち、線と最も近い緑の点から線までの距離と線と最も近い青の点から線までの距離が最大となる線です。この距離を「マージン」と呼び、SVMはできるだけ大きくすることを目指します。この線を定義するのに重要な役割を果たす最も近い点を「サポートベクター」と呼びます。SVMは、2つのグループの間のスペースを最大化する最良の線を描くためにこれに焦点を当てます。しかし、もし点がきれいに直線で分離されていない場合はどうでしょうか？もし点があちこちに散らばっている場合はどうでしょうか？そんなときに、SVMは問題を高次元空間に持ち上げるために「カーネルトリック」と呼ばれるものを使用することができます。これにより、より複雑な分割曲線や曲面を引くことが可能になります。用途とアプリケーション 1. スパムメールフィルタリング: スパムと普通のメールが混在するメールボックスがあると想像してください。SVMを使用して、スパムと通常のメールを区別するスマートフィルターを作成できます。使用される単語などのメールの様々な特徴を見て、スパムと非スパムを区別する境界線を描き、メールボックスをきれいに保ちます。 2. 手書き文字認識: コンピュータが異なる人々の手書き文字を認識することを希望する場合、SVMが役立ちます。手書き文字の形や大きさなどの特徴を分析することで、SVMは一人の人の手書き文字を別の人のものと分離する線や曲線を描くことができます。これは郵便サービスでの数字認識などのアプリケーションに役立ちます。 3. 医療診断: 医学の世界では、SVMは疾患の診断に役立ちます。ある特定の状態の患者とその他の一般の患者についてのデータがあるとします。SVMは様々な健康指標を分析し、健康な患者と状態を持つ患者を区別する境界線を作成します。これにより、医師がより正確な診断を行うのに役立ちます。 4. 画像分類:…

次元性の祝福？！（パート1）

「これらの問題の1つまたは複数について、慎重に選ばれた科学者のグループが夏に一緒に取り組めば、重要な進展が期待できると私たちは考えています」と提案は述べましたジョンはまだ知りませんでしたが...

AI2とワシントン大学の研究者が、LLMsの表面的な性質を明らかにし、チューニングフリーの新しい方法であるURIALを紹介した

ラージランゲージモデル（LLMs）は、人工知能（AI）やディープラーニングの分野での最近の革新です。GPT、PaLM、LLaMaなどのよく知られたLLMは、コンテンツの生成において非常に高いポテンシャルを示しています。質問応答やテキスト要約から言語翻訳やコード補完まで、これらのモデルは多くのことができます。ChatGPTを含むこれらのモデルは、広範な非監督テキストコーパスでの事前トレーニングを経ています。しかし、最近の研究は、従来のファインチューニングの採用方法が以前に考えられていたほど重要ではない可能性があると示唆しています。オープンドメインのAIアシスタントとしての基本LLMの改善プロセスであるアライメントチューニングは業界標準と認められています。これには、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）や監視付きファインチューニング（SFT）が含まれます。この標準は、LIMAという研究によって問われ、SFTのためのわずか1,000のサンプルでも意味のあるアライメントパフォーマンスを達成することができると示されました。 LIMAが提案したスーパーフィシャルアライメント仮説では、基本LLMの振る舞いを根本的に変えるのではなく、特定のデータ形式を選択するようにトレーニングすることで、アライメントチューニングが行われる可能性があります。これにより、わずかな例でも高品質なアライメントモデルが監視付きファインチューニングによって生成されることが示されました。スーパーフィシャルアライメント理論に確かな支持を見つけるための研究が不十分であるため、Allen Institute for Artificial Intelligenceおよびワシントン大学の研究チームは、最近の論文でアライメントチューニングの広く使用されている技術に取り組み、基本LLMを有用なオープンドメインのAIアシスタントにする方法を提案しています。選好チューニングは人間のフィードバックからの強化学習によって実現され、指導学習は監視付きファインチューニングによって実現されています。チームは、基本LLMとそのアライメントされたバージョン（例：Llama-2およびLlama-2-chat）のトークン分布の変化を調査し、アライメント調整の影響を研究しました。彼らは、基本LLMとそのアライメントされたバージョンが上位ランクされたトークンを共有し、ほとんどのトークン位置でデコーディングにおいてほぼ同じパフォーマンスを発揮することを発見しました。ディスコースマーカーやセーフティディスクレイマーなどのスタイルトークンは、最も分布の変動を経験しています。この研究は、アライメント調整が主にAIアシスタントの言語スタイルを同化することに焦点を当てており、基本LLMがユーザーの問い合わせに応えるために必要な情報を提供しているという仮説の説得力のある証拠を提供しています。チームはまた、SFTやRLHFなしで基本LLMをどの程度アラインできるかという研究トピックを提示しました。彼らは、URIAL（調整を必要としないLLMとコンテキスト内アライメント）というアライメント技術を提案しました。わずか3つの連続スタイルの例とシステムのプロンプトだけで、URIALは基本LLMとのコンテキスト内学習（ICL）のみを通じて効果的なアラインメントを達成します。チームは、Mistral-7b-Instruct（SFTで調整されたLLM）やSFT+RLHF（Llama-2-70b-chat）でアラインされたLLMsと同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供するURIALを持つ基本LLMの詳細で理解しやすい分析を提供する、just-eval-instructと呼ばれる一連のインスタンスで、チューニングフリーおよびチューニングベースのアライメント戦略のギャップを劇的に縮小することが示されました。結論として、評価結果は浅いアライメントチューニングを強調し、基本LLMの言語スタイルの導入と既存の知識に委ねられることを示しています。

一時的なグラフのベンチマーク (Ichijiteki na gurafu no benchimāku)

最近では、公開データセットや標準化された評価プロトコルの提供により、静的グラフにおける機械学習において重大な進展がなされています

「12年間のデータの旅の年末レポート」

「初心者からリーダーへのデータアナリストの12年間の旅を探検しましょうキャリアの転機、挑戦、データ分野での成長マインドセットの採用についての洞察を提供します」

AMD + 🤗 AMD GPUでの大規模言語モデルの即戦力アクセラレーション

今年早些时候，AMD和Hugging Face宣布合作伙伴关系在AMD的AI Day活动期间加速AI模型。我们一直在努力实现这一愿景，并使Hugging Face社区能够在AMD硬件上运行最新的AI模型，并获得最佳性能。 AMD正在为全球一些最强大的超级计算机提供动力，其中包括欧洲最快的超级计算机LUMI，该计算机拥有超过10,000个MI250X AMD GPUs。在这次活动中，AMD公布了他们最新一代的服务器级GPU，AMD Instinct™ MI300系列加速器，很快将正式推出。在本博客文章中，我们将提供关于在AMD GPUs上提供良好开箱即用支持以及改进与最新服务器级别的AMD Instinct GPUs互操作性的进展报告。开箱即用加速你能在下面的代码中找到AMD特定的代码更改吗？别伤眼睛，跟在NVIDIA GPU上运行相比，几乎没有。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchmodel_id = "01-ai/Yi-6B"tokenizer…

昨年、ビットコインマイニングはニューヨーク市よりも多くの水を使用しました

「ある調査によると、今年のビットコインマイナーによる水の使用量は5910億ガロンに達し、2021年の4150億ガロンから増加しました」

ODSCのAI週間まとめ：12月8日の週

人工知能は、報道を通じて光の速さで進化してきましたODSCで取り上げた内容や他のニュースを振り返り、見逃してしまった話題も紹介しますこれにより、あなたはAIについての最新情報を把握できるでしょう

AI Weekly Recap

「Power BI ビジュアライゼーションの究極ガイド」

イントロダクション Power BIは、データサイエンスの中でも強力なツールとして浮上しており、データに基づく洞察に根ざした情報を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にしています。Microsoftによって開発されたPower BIビジュアライゼーションは、ユーザーがデータを視覚的に表現し、洞察を組織全体に円滑に伝達することを可能にします。また、広範なデータソースとの接続を確立しながら、アプリケーションやウェブサイトにシームレスに埋め込む能力も注目されています。間違いなく、データサイエンスの分野で最も重要な要素の一つは、データの可視化の実践です。これは、視覚的要素（チャート、グラフ、マップなど）を用いて情報やデータをグラフィカルに説明することを意味します。これらの視覚ツールを活用することで、データの可視化はデータをより理解しやすくし、傾向や外れ値、パターンを判断しやすくします。要するに、Power BIは生データを視覚的に一貫性のある語りに変換する能力を持つ、典型的なツールであり、複雑なデータセットの普遍的な理解を向上させます。 Power BIビジュアライゼーションの理解 Power BIビジュアライゼーションは、Power BIを使用してデータをグラフィカルに表現するプロセスです。これにより、複雑なデータセットをより直感的で視覚的な形式で理解することができます。Power BIビジュアライゼーションは重要であり、テキストベースのデータでは明らかではない複雑な概念を理解したり、新しいパターンを識別したりすることができます。 Power BIビジュアライゼーションのメリットは多岐に渡ります。データと対話することができ、詳細な情報を得るためにチャートやグラフを掘り下げたり、他の人とレポートを作成して共有したりすることができます。また、ユーザーはユニークな360度のビジネスビューを持つパーソナライズされたダッシュボードを作成することも可能です。 Power BIビジュアライゼーションの種類 Power BIは、データを異なる方法で表現するための幅広いビジュアライゼーションを提供しています。 A. チャートチャートは、Power BIでのデータのグラフィカル表現です。これを使用して、複雑なデータセットを簡素化し、データを理解しやすく解釈できるようにします。Power BIはさまざまなチャートの種類を提供しており、それぞれ異なる種類のデータやデータの可視化タスクに適しています。 1.…

「Neosyncをご紹介します：開発環境やテストにおいて、製造データを同期化し、匿名化するためのオープンソースソリューション」

ソフトウェア開発では、テストと開発の目的で機密性の高い本番データを扱う際に、チームはしばしば課題に直面します。データのプライバシーとセキュリティをバランスする必要性と、強力なテストの必要性の両立は難しいものです。既存の解決策には、データの匿名化や合成データの作成に手作業が必要な場合もありますが、これらのプロセスをより便利かつ効率的にする必要があるかもしれません。この問題に取り組む一つの一般的な手法は、テストのためにデータを手動で匿名化または生成することです。しかし、これは時間がかかり、エラーを起こしやすく、潜在的なセキュリティリスクを引き起こす可能性があります。技術の進歩に伴い、Neosyncと呼ばれる新しいオープンソースのソリューションが現れました。このソリューションは、このプロセスを簡略化し、合理化するために登場しました。 Neosyncは、本番データベースのスナップショットにシームレスに接続することで、チームが本番スキーマに基づいた合成データを生成したり、既存の本番データを匿名化したりすることを可能にするプラットフォームです。この匿名化されたまたは合成データは、ローカル開発、ステージング、および継続的な統合テストを含むさまざまな環境で同期できます。 Neosyncの主な特徴は、自動的に合成データを生成し、機密情報を匿名化し、特定のテストニーズに対応するために本番データベースのサブセットを作成する能力です。このプラットフォームはGitOpsベースのアプローチを採用しており、既存の開発者ワークフローにスムーズに適合します。Neosyncはまた、テスト中に発生する可能性のある外部キーの破損に関する懸念を解決するためにデータの整合性を確保します。 Neosyncの特筆すべき側面の一つは、ジョブの再試行、失敗、再生を処理する包括的な非同期パイプラインです。これにより、開発者にとって頑強かつ信頼性の高いテスト環境が確保されます。このプラットフォームは、事前に構築されたトランスフォーマーを使用してさまざまなデータ型をサポートし、特定の要件に応じてカスタムトランスフォーマーを定義することも可能です。 Neosyncは、どのワークフローにもシームレスに統合される世界クラスの開発者体験を提供することで、その機能を実証しています。PostgresやMySQLなどの複数のデータベースシステム、およびS3などのストレージソリューションのサポートにより、その汎用性が向上しています。KubernetesやDockerなどのツールを使用することで、効率的でスケーラブルな開発環境が提供されます。まとめると、Neosyncは、効率的なテストとデータプライバシーのバランスを求める開発者にとって貴重なソリューションです。オープンソースの性質により、チームは最も機密性の高いデータを自身のインフラストラクチャ内に保持することができ、安全で信頼性の高いテスト環境を促進します。自動データ生成、匿名化、およびさまざまなデータベースのサポートなどの機能により、Neosyncは現代の開発者のベストプラクティスにぴったりと合致し、より優れた、より強靭なアプリケーションの構築に貢献しています。

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