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マイクロソフトのデータサイエンスとAIの学習パスを強調する

私たちはみな、MicrosoftとMicrosoft Azureに精通していますが、無料で利用できる学習コースの幅広さについて探求したことはありますか？以下にいくつか挙げてみましょうMLOps エンドツーエンドのマシンラーニングオペレーション（MLOps）Azure Machine Learningでの実装方法を学びます...

マイクロソフトアジュール：クラウドコンピューティングの未来を支える

Microsoft Azureの現代のビジネスやテクノロジー環境への影響を発見してください主な特徴、利点、使用例を探索しましょう

「加速、効率的なAIシステムの新しいクラスがスーパーコンピューティングの次の時代を示す」

エヌビディアは、今日のSC23で、科学や産業の研究センターを新たなパフォーマンスとエネルギー効率のレベルに引き上げる次世代のテクノロジーを発表しました。同社の高性能コンピューティングおよびハイパースケールデータセンター事業の副社長であるイアン・バックは、この会議での特別なスピーチで、「エヌビディアのハードウェアとソフトウェアのイノベーションは、新しいAIスーパーコンピュータのクラスを創り出しています」と述べました。これらのシステムの一部は、メモリ強化型のNVIDIA Hopperアクセラレータを搭載し、他のシステムは新しいNVIDIA Grace Hopperシステムアーキテクチャを搭載しています。すべてのシステムは、拡張された並列処理を使用して、生成AI、HPCおよびハイブリッド量子コンピューティングのためのスタックを実行するための加速ソフトウェアを使用します。バックは新しいNVIDIA HGX H200を「世界最高のAIコンピューティングプラットフォーム」と表現しました。 NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは、成長する生成AIモデルを実行するためのHBM3eメモリを搭載しています。このGPUは、最初のAIアクセラレータとして超高速技術を使用した141GBのHBM3eを搭載しています。GPT-3などのモデルを実行する場合、NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは前世代のアクセラレータに比べて18倍のパフォーマンス向上を提供します。ほかの生成AIベンチマークの中でも、彼らはLlama2-13Bの大規模な言語モデル(LLM)で1秒あたり12,000トークンを処理します。バックは、4つのNVIDIA GH200 Grace Hopper…

2024年のトップ10のAI主導のデータ分析企業

2024年にデータ分析の世界を革新する傾向にあるトップのビジネスタイタンを発見してくださいIBM CloudからGoogle Cloudまで、これらのAI駆動のデータ分析企業は人工知能の力を活用し、膨大なデータの貯蔵庫から貴重な洞察を解き放ち、企業に行動可能な知識を提供しています

Tech

「グラフ彩色問題：正確な解とヒューリスティックな解」

グラフ着色理論は離散数学において中心的な位置を占めています色付けとは関連性がないかわずかな状況でも多くの場所で現れますこれは基本的な問題に取り組むものであります...

「ベイズ推論を用いてデータセットとチャットしましょう」

「chatGPTのようなモデルの台頭により、より広い層の人々が自分自身のデータセットを分析し、“質問する”ことが可能になりましたこれは素晴らしいことですが、このようなアプローチには…」

「ODSCウェストからの9つのセッション、私たちが話し続けているもの」

2週間前にODSC West 2023を締めくくりましたが、まだお気に入りのセッションや私たちを笑わせたり、気づきを与えてくれたスピーカーについて話題になっています以下には掲載しきれないほど、多くの魅力的なセッションがありましたが、ODSC Westのハイライトの一部をお楽しみくださいヒューマンセンタード...

オープンAIは、最新のモデルGPT-4 Turboを発表しました

今週、OpenAIは公式ウェブサイトのブログを通じて、ChatGPTの複数の新機能を発表しましたまた、彼らは最近の開発者会議で、他のAIパワードツールに関する新しい情報も公開しました2023年はGPTのリリースの年になるようで、実際、OpenAIは3月にGPT-4を発表しました

モデルアーキテクチャのための生成AIに向けて

「Attention is All You Need」というトランスフォーマー革命は、深層学習モデルのアーキテクチャの設計に深い影響を与えましたBERTが登場して間もなく、RoBERTa、ALBERT、DistilBERTが続きました...

クラウドインスタンスのスタートアップスクリプトの構築

初期の探索フェーズの後に、ほとんどの機械学習タスクは、イメージにパッケージ化され、オンプレミスまたはクラウドサーバーにデプロイされる傾向がありますこれにより、迅速なイテレーションが可能になります...

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