Search Results Ford

「ULTRA 知識グラフ推論のための基礎モデル」

「任意のデータセットを解決するための単一の一般的なモデルを訓練することは、特に基盤モデルの時代において、機械学習の研究者にとって常に夢でしたこのような夢は知覚の領域で実現されていますが…」

AWSを使用したジェネレーティブAIを使用したサーバーレスイメージ生成アプリケーション

このチュートリアルでは、Amazon Bedrockを使用してGoで画像生成ソリューションを構築し、AWS CDKを使用して展開する方法を学びます

「人間の偏見がAIによるソリューションを妨げる方法」

昨年の9月、イーロン・マスク氏、マーク・ザッカーバーグ氏、サム・オルトマン氏（OpenAIのCEO）など、世界のリーダーたちは、ワシントンD.C.で集まり、一方で、公共・私的セクターがこの技術を共同で活用する方法について議論し、他方で、規制について取り組む目的で集まりました規制は問題となっています...

「6つの人工知能の神話を解明：事実とフィクションの分離」

「人気のあるAIの神話の真実を見つけ出し、今日の世界における生成型AIの本当の能力と影響に深く没頭してください」

Artificial Intelligence

非決定的なソフトウェアの開発、テスト、および監視の課題を理解することこれは、可観測性のための新しいかつ重要な課題です (Hiteki teki na sofutowea no kaihatsu, tesuto, oyobi kanshi no kadai o rikai suru koto. Kore wa, kakanokusaburutokusei no tame no atarashī katsu…

大きな言語モデルはどれくらい透明性があるのか？

スタンフォード大学は、大規模言語モデル（LLM）や他の基礎モデルを通じて企業の透明度を測定しました今年の5月、多くの人から人工知能の父と称されるジェフリー・ヒントンが…

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理（VLP）は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進しています大規模な言語モデル（LLM）と大量のマルチモーダリティデータで訓練された対照的な言語-画像プレトレーニング（CLIP）との組み合わせにより、ビジュアル言語モデル（VLM）は特に画像キャプショニングなどのタスクに優れた能力を示しています

Note The translation result may vary depending on the context and specific requirements.

心配しないで、私はこのタイトルを選んだわけではなく、データサイエンスが「真の科学ではない」と嘆くためではありません（それが何を意味するのか、というのは別として）むしろ、データであることの意味について、いくつかの異なる視点を提供することを望んでいます...

「機械学習における10種類のクラスタリングアルゴリズム」

イントロダクションあなたはデータの巨大なボリュームがどのように解析され、隠れたパターンや洞察が明らかにされるのかを考えたことがありますか？その答えは、クラスタリングにあります。クラスタリングは、機械学習やデータ分析において強力なテクニックであり、顧客セグメンテーションから画像分析までの様々なタスクで似た特徴を持つデータポイントをグループ化することができます。本記事では、機械学習における10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムについて探求し、それらの動作や適用範囲について解説します。クラスタリングとは何ですか？顧客の購買履歴、生物の計測値、または画像のピクセルなど、さまざまなデータポイントの集合があると想像してください。クラスタリングを使用すると、それぞれのクラスタは他のクラスタよりも内部のアイテム同士がより類似しているサブセットにデータポイントを整理することができます。これらのクラスタは、共通の特徴や属性、または即座に明らかにされない関係によって定義されます。クラスタリングは、マーケットセグメンテーションや推薦システムから異常検出や画像セグメンテーションまで様々な分野で重要です。データ内の自然なグループを認識することで、企業は特定の顧客セグメントに対してターゲティングを行うことができ、研究者は種を分類することができ、コンピュータビジョンシステムは画像内のオブジェクトを分離することができます。したがって、クラスタリングで使用される多様なテクニックやアルゴリズムを理解することは、複雑なデータセットから価値ある洞察を抽出するために必要です。では、10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムを理解しましょう。 A. セントロイドベースのクラスタリングセントロイドベースのクラスタリングは、セントロイド（代表点）の概念に基づいてデータセット内のクラスタを定義するクラスタリングアルゴリズムのカテゴリです。これらのアルゴリズムは、データポイントとそのクラスタのセントロイドとの距離を最小化することを目指します。このカテゴリには、K-meansとK-modesという2つの代表的なクラスタリングアルゴリズムがあります。 1. K-meansクラスタリング K-meansは、データをk個のクラスタに分割する広く利用されるクラスタリング手法です。kはユーザーによって事前に定義されます。この手法では、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、収束するまでセントロイドを再計算します。K-meansは数値属性を持つデータに効率的で効果的です。 2. K-modesクラスタリング（カテゴリカルデータのクラスタリングバリアント） K-modesは、カテゴリカルデータに適したK-meansの適応です。セントロイドではなく、各クラスタ内で最も頻度の高いカテゴリ値を表すモードを使用します。K-modesは、非数値属性を持つデータセットで価値のあるクラスタリングを効率的に行うための貴重な手段です。クラスタリングアルゴリズム主な特徴適切なデータタイプ主な使用例 K-meansクラスタリングセントロイドベース、数値属性、スケーラブル数値（数量）データ顧客セグメンテーション、画像分析…

統計的推定と推論の初心者向け解説

大数の法則と中心極限定理書籍「データサイエンス-統計と機械学習の入門」からの抜粋

Learn more about Search Results Ford - Page 10