Search Results ML

「生成AI解放：ソフトウェアエンジニアのためのMLOpsとLLMデプロイメント戦略」

「ジェネラティブAIの活用と未踏の可能性を引き出すためのMLOps戦略とLLM展開ソリューションを探索することで、AIイノベーションの変革時代における前例のないポテンシャルを解き放つ」

「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

OpenAIとLangChainによるMLエンジニアリングとLLMOpsへの導入

「OpenAI LLMsの操作方法とPythonでの人気のあるLangChainツールキットの使用方法を理解する書籍『Machine Learning Engineering with Python』からの抜粋、Packt、2023年」

イクイノックスに会いましょう：ニューラルネットワークとsciMLのためのJAXライブラリ

データサイエンスや機械学習コミュニティ内で人気を集めている数値計算メソッドのためのJAXライブラリ、Equinoxに会いましょう。Equinoxはニューラルネットワークだけでなく、ODE、SDE、線形解法など、さまざまなタスクを処理するための柔軟なプラットフォームを提供しています。Equinoxの特徴は、すべてが「pytree」であるという哲学であり、さまざまな数値モデルについて簡単に作業し、理解することができます。 Equinoxにはニューラルネットワークライブラリや、実行時エラー、場所を取らないpytree手術、チェックポイント付きwhileループなどの高度な機能が備わっています。これらはJAXエコシステム内ではユニークです。 Pytorchに詳しい方にとって、JAXは特に科学的な機械学習アプリケーションにおいて重要な利点を提供します。JAXは強力なコンパイラと高度な自動微分機能を備えています。EquinoxはPyTorchにおけるTorch.nnのように、JAXを補完します。 JAXとEquinoxの組み合わせは、その速度と機能により注目を浴びています。Equinoxはプロジェクトに柔軟性をもたらすフレームワークです。上級ユーザー向けには、他では利用できないユニークなツールが幅広く提供されています。これらのツールには、pytree手術を行うためのeqx.tree_at機能、抽象インスタンス属性を宣言するためのeqx.AbstractVar、jitの下でシームレスに動作する実行時エラーハンドリングなどの機能があります。これらの機能により、数値計算の限界に挑戦したい人々にとって魅力的な選択肢となります。研究者は、より多くの人々にEquinoxで実験し、探求することを奨励し、成長するユーザーコミュニティに参加するよう招待しています。特にGPUやTPUなどの異なるハードウェア構成を横断したアテンションメカニズムの取り扱いの複雑さに取り組むことは、優先事項です。著者は、アテンションの管理をよりユーザーフレンドリーで適応性のあるものにする方法を探求し、Equinox内で効率的なマルチバックエンドサポートのための貴重なツールを提供することを望んでいます。

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

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MLOps（エムエルオプス）：ドリフトの監視と管理

確率的なML（機械学習）とは、Pythonを使ったクォンタイルマッチングの例

GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」

効率の向上：私がテックMLEとして毎日使用する10のデコレーター

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