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「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」

2017年に「アテンションはすべて」という画期的な論文で紹介されたトランスフォーマーアーキテクチャは、最近の深層学習の歴史の中でも最も影響力のあるブレークスルーの一つと言えるでしょう

バード：新しいChatGPTの競争相手

「人工知能におけるユーザーエクスペリエンスを最適化するための絶え間ない探求心を持つGoogleは、最新で最も先進的な対話システムであるBardを導入しました」

エンドトゥエンドの実験設計をA/Bテストを用いて行う

もし実験的なデザインやA/Bテストについて疑問があるなら、まさに正しい記事に来ましたこの記事は、最初の実験の準備をするために必要な手順を案内します...

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

「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

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

時には、ただ機能するストレージが必要ですCephを使用して、Kubernetesクラスタで無限にスケーリング可能な複製ストレージを取得する方法を学びましょう！確実に動作することを確認するために、ノードを破壊しましょう💥

「Amazon SageMaker Canvasで構築されたMLモデルをAmazon SageMakerリアルタイムエンドポイントに展開します」

『Amazon SageMaker Canvasは、機械学習（ML）モデルをリアルタイム推論エンドポイントにデプロイできるようになりましたこれにより、MLモデルを本番環境に持ち込み、MLによる洞察に基づいたアクションを推進することができますSageMaker Canvasは、アナリストや市民データサイエンティストがビジネスニーズに合わせた正確なML予測を生成できるノーコードのワークスペースですこれまでのところ、SageMaker Canvas […]』

SSDを使用したリアルタイム物体検出：シングルショットマルチボックス検出器

イントロダクションリアルタイムオブジェクト検出では、従来のパラダイムは通常、バウンディングボックスの提案、ピクセルまたは特徴のリサンプリング、高品質の分類器の適用など、複数のステップの手法を採用してきました。このアプローチは高い精度を実現していますが、計算上の要求がリアルタイムアプリケーションには適さないことがしばしばありました。しかし、シングルショットマルチボックスディテクター（SSD）は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出の革新的な飛躍を表しています。SSDは、バウンディングボックスの提案段階でピクセルや特徴のリサンプリングが不要なため、高い速度で例外的な精度を維持します。代わりに、SSDは小さな畳み込みフィルタを使用して、特徴マップ上でオブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。研究者は、このプロセスの異なるステージを最適化することでより高速な検出器を作ろうと試みましたが、通常は精度の低下につながります。しかし、この論文では、精度を維持しながら高速化を実現する画期的なディープラーニングベースのオブジェクト検出器であるSSD（シングルショットマルチボックスディテクター）を紹介しています。SSDは、バウンディングボックスの提案においてピクセルや特徴のリサンプリングが不要であり、小さな畳み込みフィルタを特徴マップに適用することで、オブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。学習目標画像や動画のオブジェクト検出のためのSSDの原則とアーキテクチャを理解する。速度と精度の観点で、SSDが従来のオブジェクト検出モデルに対してどのような利点を持つのかを探求する。デフォルトのバウンディングボックスの概念とそれらがSSDにおけるマルチスケールオブジェクト検出で果たす役割を把握する。 SSDの効率的なオブジェクト検出機能によって恩恵を受けるさまざまなアプリケーションや産業の洞察を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。シングルショットディテクター（SSD）とは何ですか？シングルショットディテクター（SSD）は、コンピュータビジョンの革新的なオブジェクト検出アルゴリズムです。画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを迅速かつ正確に検出して位置を特定する能力によって注目されています。SSDの特徴は、これをディープニューラルネットワークの一通りで実現できることであり、非常に効率的でリアルタイムアプリケーションに理想的です。 SSDは、特徴マップの複数の位置に異なるアスペクト比を持つアンカーボックスを使用しています。これらのアンカーボックスにより、異なるサイズや形状のオブジェクトを効果的に扱うことができます。さらに、SSDはマルチスケールな特徴マップを使用して、画像内の小さなオブジェクトや大きなオブジェクトを正確に識別します。SSDは複数のオブジェクトクラスを同時に検出する能力を持つため、単一の画像内で多数のオブジェクトカテゴリを扱うタスクにおいて有用なツールです。速度と精度のバランスが取れているため、歩行者や車両の検出などのアプリケーション、そして自動運転、監視、ロボティクスなどの領域におけるより広いオブジェクト検出において人気の選択肢となっています。 SSDはリアルタイムでのオブジェクト検出能力で知られており、自動運転、監視、拡張現実などのさまざまなアプリケーションで広く採用されています。 SSDの主な特長シングルショット：一部の従来のオブジェクト検出モデルが2段階のアプローチ（まず関心領域の提案をし、それからそれらの領域を分類する）を使用するのとは異なり、SSDはネットワークを通じて一度にオブジェクト検出を行います。オブジェクトの存在とバウンディングボックスの座標を一度のショットで直接予測し、より速く効率的に行います。マルチボックス：SSDは、入力画像の複数の場所に異なるスケールとアスペクト比のデフォルトのバウンディングボックス（アンカーボックス）のセットを使用します。これらのデフォルトボックスは、オブジェクトが現れる可能性が高い場所についての事前知識となります。SSDはこれらのデフォルトボックスの調整を予測し、オブジェクトを正確に位置づけます。マルチスケール検出：SSDは異なる解像度の複数の特徴マップで操作を行うことで、さまざまなサイズのオブジェクトを検出することができます。異なるスケールで予測を行い、さまざまな粒度でオブジェクトを捉えます。クラススコア：SSDはバウンディングボックスの座標だけでなく、各デフォルトボックスにクラススコアを割り当てます。これは特定のカテゴリ（例：車、歩行者、自転車など）に属するオブジェクトの可能性を示します。ハードネガティブマイニング：トレーニング時にSSDはハードネガティブマイニングを使用して、困難な例に焦点を当ててモデルの精度を向上させます。 SSDのキーポイントは何ですか？ Single Shot MultiBox Detector（SSD）は、効率的かつ正確なパフォーマンスを可能にするいくつかのキーポイントを持つ複雑な物体検出モデルです。以下はSSDのキーポイントです：…

遺伝的アルゴリズム：エンゲージメントを最大化するための最適なメール配信スケジュールの見つけ方

「メールマーケターが最もよく直面する質問の一つは、オープン率、クリック率、コンバージョン率を最大化するためにメールを送信するタイミングはいつかということですこれには明確な答えはありません...」

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