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「Numexprを使用して多次元Numpy配列操作を最適化する方法」

「Numexprを使用することで、Numpy Pythonの多次元配列操作の速度を大幅に向上させる方法を発見しましょうこの記事では、forループをNumexprで置き換えて大幅なパフォーマンス改善を実現するという直接の経験を共有しています」

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

『完全な初心者のための量子コンピューティング』

「地球の資源に対する人類の支配の数千年ぶりを、人新世と形容する者もいるこの言葉は、ギリシャ語の「anthropo」で人間を意味し、「cene」で最近を意味するものである最後の...」

リコグニションカスタムモデレーションの発表：データを使用して事前訓練されたリコグニションモデレーションモデルの精度を向上させます

企業は、ユーザーが生成した画像や動画をますます使用してエンゲージメントを図っています商品の画像を共有するように顧客を促す電子商取引プラットフォームから、ユーザーが生成した動画や画像を推進するソーシャルメディア企業まで、ユーザーコンテンツを活用することは、強力な戦略ですただし、このユーザーが生成したコンテンツがあなたのポリシーと一致し、[…]を育むことを確実にするのは、困難な場合もあります

「AIのアプローチにより、『運動能力の高い知能を持つ』ロボット犬が生み出されました」

国際チームの研究者たちは、障害物を自律的かつ機敏に乗り越えるためのビジョンベースのアルゴリズムを開発しましたこれにより、市販の四脚ロボットが障害物から障害物へ自動的に移動することが可能になります

「大型言語モデル（LLM）のマスターに至る7つのステップ」

大型言語モデル（LLM）は、自然言語処理の新時代を開拓しましたでは、それについてもっと学びましょうこのガイドを使用して、大型言語モデルの基礎から始めて、7つの簡単なステップでLLMアプリを構築して展開する方法を学びましょう

language models

Amazon Web Services (AWS)では、お客様に幅広い総合技術ソリューションを提供するだけでなく、お客様のビジネスプロセスを深く理解することも重要です。私たちは第三者の視点と客観的な判断力を持ち、お客様の価値命題を整理し、課題を収集し、適切な解決策を提案し、ビジネスの目標を体系的に達成するために、最も費用対効果の高い使いやすいプロトタイプを作成することをお手伝いしています。この手法をAWSでは「逆に働く」と呼んでいます。これは、技術やソリューションを一旦置いておき、お客様の期待する結果から出発し、その価値を確認し、最終的な解決策を実施する前に、逆の順序で何をするべきかを推論することを意味しています。実装フェーズでは、最小限の製品というコンセプトに従い、数週間以内に価値を生み出すプロトタイプを迅速に形成し、それをイテレーションしていくことも行っています。今日は、AWSとニューホープダイアリーがクラウド上にスマートファームを構築したケーススタディを見てみましょう。このブログ投稿から、AWSがスマートファームの構築にどのようなサポートを提供できるか、そしてAWS専門家と一緒にクラウド上でスマートファームアプリケーションを構築する方法について、深く理解することができます。プロジェクトの背景ミルクは栄養豊富な飲み物です。中国では国民の健康を考慮して、乳製品産業の発展を積極的に推進しています。ユーロモニターインターナショナルのデータによると、2020年に中国の乳製品の販売額は6385億元に達し、2025年には8100億元に達すると予測されます。また、過去14年間の年平均成長率も10％に達し、急速な発展を示しています。一方で、2022年時点では、中国の乳製品業界の収益の大部分はまだ液体ミルクから得られています。生乳の60％は液体ミルクとヨーグルトに使用され、さらに20％は液体ミルクの派生品であるミルクパウダーです。チーズやクリームなどの高度に加工された製品にはごくわずかしか使用されていません。液体ミルクは軽度に加工された製品であり、その生産量、品質、コストは生乳と密接に関連しています。これは、乳製品業界が高度に加工された製品の生産に集中し、新しい製品を創造し、より革新的なバイオテクノロジー研究を行うためには、まず生乳の生産と品質を改善し安定させる必要があることを意味します。乳製品業界のリーダーであるニューホープダイアリーは、牧場の運営効率を改善し、生乳の生産と品質を向上させる方法について考えてきました。ニューホープダイアリーは、AWSの第三者の視点と技術的な専門知識を活用して、乳製品業界のイノベーションを促進したいと考えています。ニューホープダイアリーのVP兼CIOである胡六桐氏のサポートと推進により、AWSのカスタマーチームは乳牛農場の運営と潜在的なイノベーションポイントを組織し始めました。乳牛農場の課題 AWSはクラウドテクノロジーの分野で専門家ですが、乳製品業界でのイノベーションを実施するには、乳製品の専門家からの専門的な助言が必要です。そのため、ニューホープダイアリーの生産技術センターの副所長である宋良榮氏、牧場の管理チーム、栄養士との数回にわたるインタビューを行い、農場が直面しているいくつかの問題と課題を把握しました。まずは予備牛の棚卸し牧場の乳牛は乳牛と予備牛の2種類に分かれています。乳牛は成熟し続けてミルクを生産しますが、予備牛はまだミルクを生産する年齢に達していません。大規模でVoAGIサイズの牧場では、予備牛に対してより大きな屋外活動エリアを提供して、より快適な成長環境を作ります。しかし、乳牛と予備牛の両方は牧場の資産であり、毎月棚卸しする必要があります。乳牛は毎日搾乳され、搾乳中は比較的動きが少ないため、棚卸し追跡は容易です。しかし、予備牛は開放的な空間にいて自由に動き回るため、棚卸しは不便です。棚卸しは数人の作業員が異なるエリアから予備牛を反復して数え、最終的に数を確認するプロセスです。このプロセスには数人の作業員が1〜2日を費やし、数の整合性が問題になることや、各牛が数えられたかについての不確実性が頻繁にあります。予備牛の棚卸しを迅速かつ正確に行う方法があれば、大幅な時間を節約することができます。次に、立ち往生牛の特定です現在、ほとんどの乳製品企業はホルスタインという品種を使用してミルクを生産しています。ホルスタインは私たちがよく知っている黒と白の牛です。しかし、同じ品種を使用しているにもかかわらず、異なる企業や牧場の間でミルクの生産量や品質には差があります。これは、乳牛の健康状態が直接ミルクの生産に影響を与えるためです。しかし、牛は人間のように自分自身で不快感を表現することができないため、獣医師が数千頭の牛に定期的に身体検査をすることは実用的ではありません。そのため、牛の健康状態を迅速に判断するためには、外部の指標を使用する必要があります。 AWSを使用したスマート牧場牛の健康の外部指標には、体条件スコアと跛行度が含まれます。体条件スコアは主に牛の体脂肪率と関連があり、長期的な指標です。一方、跛行は脚の問題や足の感染などによる短期的な指標であり、牛の気分、健康状態、乳生産に影響を与えます。また、成体のホルスタイン牛は500 kgを超える重さになることがあり、不安定な場合は足に重大な害を与える可能性があります。そのため、跛行が発生した場合には、可能な限り早期に獣医師が介入する必要があります。 2014年の研究によれば、中国の重度の跛行牛の割合は31％にもなることがあります。この研究以来状況が改善されている可能性もありますが、農場での獣医師の数は非常に限られているため、牛の定期的なモニタリングは困難です。跛行が検出されると、状況はしばしば深刻であり、治療は時間がかかり困難であり、乳生産は既に影響を受けています。…

「Databricks SQL Serverless + DBT のテストから学んだ５つの教訓」

ダウンロードやダッシュボードの生成など、ビッグデータプロジェクトの構築および運用をサポートするために、美容とファッションの分野で豊富な知識を持つ美容とファッションの専門家です

ネットワークフローアルゴリズムの探求：情報を効率的にチャネル化する

この記事では、ネットワークフローアルゴリズムの世界について、その主要な概念、応用、注目のアルゴリズムについて探求します

スタンフォード大学とマイクロソフトの研究者が自己向上型AIを紹介：GPT-4を活用して足場プログラムのパフォーマンスを向上させる

ほぼすべての目標は、自然言語で説明される場合には、言語モデルのクエリによって最適化されることができます。ただし、プログラムは、言語モデルへのいくつかの組織された呼び出しを行うことによって、より高い目的関数値を提供することがあります。これらを「足場付き」プログラムと呼び、それらは一般的に（人々によって）Pythonなどのコンピュータ言語を使用して作成されます。彼らの主な発見は、足場付きプログラムの設計は、最適化問題と言語モデルにわたる任意の分布において最適化の問題です。Microsoft ResearchとStanford Universityの研究者は、この論文で、自己教育最適化プログラム（STOP）と呼ばれる技術を説明し、再帰的にコードを適用することで、与えられたソリューションを改善することができるようにする方法を説明しています。彼らの方法では、言語モデルを使用して次の課題への応答を向上させるために言語モデルを使用する初期のシード「改善者」足場付きプログラムから始まります。システムが反復するにつれて、モデルはこの改善者プログラムを改善します。彼らの自己最適化アーキテクチャの有効性を測定するために、彼らは限られた選択の下流アルゴリズムタスクを適用します。その結果、モデルは自己改善の技術を使用してより多くの反復を実行するにつれて改善されることが示されます。STOPは、言語モデルがこのような方法でメタ最適化器として機能する方法を示しています。さらに、モデルが提案する自己改善の戦術の種類、および推奨される戦略が下流タスクにどれだけうまく翻訳されるか、モデルが危険な自己改善技術に対して脆弱性を持つかについて、彼らは分析しています。図1: ここにはGPT-4が提案して使用される自己改善技術の例が示されています。足場を含む任意のコードは、それぞれの足場として各技術を使用して改訂されます。この問題は、基礎となる言語モデルが変更されないため、再帰的に自己改善するコード生成として知られており、ただし、完全に再帰的自己改善（RSI）システムではありません。RSIの概念が形式化されたのは少なくとも50年前のことですが、その試みは一般的により優れたシステムを作成し、モデルが自身のコードのすべての部分を改善できるという前提に基づいていました。彼らの研究は、その方向への控えめな進歩であり、反復的に呼び出される足場の向上能力のみを考慮しています。この研究で、RSIコード生成の問題は数学的に定義されています。そして、彼らはRSIコード生成の可能な使用例を示すためにSTOPを作成して評価します。さまざまな下流タスクで改善が示されています。2021年までのデータでトレーニングされたGPT-4言語モデルを使用する場合、図1はSTOPが提供するいくつかの興味深く有用な足場を示しています。さらに、モデルがどのように頻繁にサンドボックスフラグをオフにしようとするかを追跡する追加のテストも行われています。最後に、このような技術の倫理的な開発に関する問題に取り組んでいます。この研究の主な貢献は次のとおりです：足場システムが再帰的に自己改善するメタ最適化戦略の策定このシステムが現代の言語モデル（特にGPT-4）を使用して再帰的に自己改善できることを示すことモデルが提案および実装した自己改善技術、およびモデルがサンドボックスなどの安全対策をどのように回避するかについて調査すること

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