Search Results RPA

ツリー構造パーゼン推定器（Hyperopt）を使ったハイパーパラメータのチューニングの向上

この記事では、機械学習におけるハイパーパラメータ調整のためのTree-Structured Parzen Estimator（TPE）の概念と、具体的な例を用いたその応用について探求します

「ロボティクススタートアップの市場特定、サプライチェーン管理、技術開発に関する包括的ガイド」

「I. 序論ロボット工学とAI技術の進化する風景の中で、変革の可能性は限りなく広がっていますAI技術を活用した成功するロボティクススタートアップを構築するためには、創業者が以下のことを理解する必要があります II. 大規模で未満足な市場ニーズの特定重要なのは、始めの段階で満たされていない市場ニーズを特定することです... ロボティクススタートアップの風景を進む市場特定、サプライチェーン管理、技術開発の包括的なガイド詳細を読む »」

Tech

ベイズ最適化とハイパーバンド（BOHB）によるハイパーパラメータ調整の例

この記事では、ベイズ最適化とハイパーバンド（BOHB）を用いた機械学習のハイパーパラメータ調整の概念とその例について探求します

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

「ゼロからヒーローへ：PyTorchで最初のMLモデルを作ろう」

PyTorchの基礎を学びながら、ゼロから分類モデルを構築してください

Machine learning

高性能意思決定のためのRLHF：戦略と最適化

はじめに人間の要因/フィードバックからの強化学習（RLHF）は、RLの原則と人間のフィードバックを組み合わせた新興の分野です。これは、現実世界の複雑なシステムにおいて意思決定を最適化し、パフォーマンスを向上させるように設計されます。高性能のRLHFは、さまざまなドメインの設計、使いやすさ、安全性を向上させるために、人間の行動、認知、文脈、知識、相互作用を理解することに焦点を当てています。 RLHFは、機械中心の最適化と人間中心の設計のギャップを埋めるために、RLアルゴリズムと人間要因の原則を統合することを目指しています。研究者は、人間のニーズ、好み、能力に適応するインテリジェントシステムを作成し、ユーザーエクスペリエンスを最適化することを目指しています。RLHFでは、計算モデルが人間の反応をシミュレート、予測、予測し、個人が情報に基づいた意思決定を行い、複雑な環境との相互作用をどのように行うのかについての洞察を得ることができます。これらのモデルを強化学習アルゴリズムと組み合わせることを想像してみてください！ RLHFは、意思決定プロセスを最適化し、システムのパフォーマンスを向上させ、今後数年間で人間と機械の協力を向上させることを目指しています。学習目標 RLHFの基礎と人間中心の設計における重要性を理解することが最初で最も重要なステップです。さまざまなドメインでの意思決定の最適化とパフォーマンスを向上させるためのRLHFの応用を探求します。強化学習、人間要因工学、適応インターフェースなど、RLHFに関連する主要なトピックを特定します。知識グラフがデータ統合とRLHFの研究および応用における洞察を促進する役割を認識します。 RLHF：人間中心のドメインを革新する人間要因を活用した強化学習（RLHF）は、人間要因が重要なさまざまな分野を変革する可能性があります。人間の認知的制約、行動、相互作用の理解を活かして、個別のニーズに合わせた適応的なインターフェース、意思決定支援システム、支援技術を作成します。これにより、効率性、安全性、ユーザー満足度が向上し、業界全体での採用が促進されます。 RLHFの進化の中で、研究者は新しい応用を探求し、人間要因を強化学習アルゴリズムに統合する課題に取り組んでいます。計算モデル、データ駆動型アプローチ、人間中心の設計を組み合わせることで、RLHFは高度な人間と機械の協力、意思決定の最適化、パフォーマンスの向上を可能にしています。なぜRLHFが重要なのか？ RLHFは、ヘルスケア、金融、交通、ゲーム、ロボティクス、サプライチェーン、顧客サービスなど、さまざまな産業にとって非常に価値があります。 RLHFにより、AIシステムは人間の意図とニーズにより合わせて学習できるため、広範なアプリケーションでの快適で安全かつ効果的な使用が可能になります。なぜRLHFが価値があるのか？複雑な環境でのAIの活用はRLHFの得意とするところです。多くの産業では、AIシステムが運用する環境は通常複雑でモデル化が難しいです。一方、RLHFではAIシステムが人間の要因から学び、効率と精度の面で従来のアプローチが失敗する複雑なシナリオに適応することができます。 RLHFは責任あるAIの行動を促進し、人間の価値観、倫理、安全性に合わせることができます。これらのシステムへの継続的な人間のフィードバックは、望ましくない行動を防ぐのに役立ちます。一方、RLHFは人間の要因、判断、優先順位、好みを組み込むことで、エージェントの学習の旅をガイドする別の方法を提供します。効率の向上とコストの削減知識グラフやAIシステムのトレーニングによる試行錯誤の必要性があります。特定のシナリオでは、両方ともダイナミックな状況で迅速に採用できます。リアルタイム適応のためのRPAと自動化を可能にするほとんどの産業は既にRPAまたは一部の自動化システムを使用しており、AIエージェントが迅速に状況の変化に適応する必要があります。 RLHFはこれらのエージェントが人間のフィードバックを受けて即座に学習し、不確実な状況でもパフォーマンスと精度を向上させるのに役立ちます。私たちはこれを「意思決定インテリジェンスシステム」と呼んでいます。RDF（リソース開発フレームワーク）は同じシステムにセマンティックウェブ情報をもたらすことさえでき、情報に基づいた意思決定に役立ちます。専門知識のデジタル化：すべての産業領域で専門知識は重要です。RLHFの助けを借りて、AIシステムは専門家の知識から学ぶことができます。同様に、知識グラフとRDFを使用すると、専門家のデモンストレーション、プロセス、問題解決の事実、判断能力からこの知識をデジタル化することができます。 RLHFは知識をエージェントに効果的に伝達することもできます。ニーズに合わせたカスタマイズ：AIシステムは通常、ユーザーや専門家からのフィードバックを収集し、現実世界のシナリオで運用されるため、継続的な改善が必要です。フィードバックと意思決定に基づいてAIを継続的に改善することができます。…

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

タイム100 AI：最も影響力のあるもの？

『タイム誌が、Time 100 AIリストを発表しましたこのリストは、リーダーやイノベーターなどのカテゴリーで、AIの100人の重要な人物を紹介していますこのリストは、AIの進歩の背後にある人間の努力を強調することを目的としていますこのリストは、メインストリームメディアがAIの風景をどのように見ているかを示すスナップショットとして機能し、様々な要素を提供します...』

Artificial Intelligence

「Amazon SageMaker Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

この投稿では、SageMakerパイプラインの価値を最大化し、開発体験をシームレスにするためのベストプラクティスをいくつか紹介しますまた、SageMakerパイプラインを構築する際の一般的なデザインシナリオとパターンについても説明し、それらに対処するための例も提供します

「Amazon SageMaker JumpStartでのテキスト生成のために、Llama 2を微調整する」

「本日は、Amazon SageMaker JumpStartを使用して、MetaによってLlama 2モデルを微調整する機能を発表できることを喜んでお知らせしますLlama 2ファミリーの大規模言語モデル（LLM）は、事前学習および微調整された生成テキストモデルのコレクションで、7億から700億のパラメータのスケールで提供されていますLlama-2-chatと呼ばれる微調整されたLLMは、対話の使用事例に最適化されています」

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