Search Results 21

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

「Protopia AIによる企業LLMアクセラレーションの基盤データの保護」

この記事では、Protopia AIのStained Glass Transformを使用してデータを保護し、データ所有権とデータプライバシーの課題を克服する方法について説明していますProtopia AIは、AWSと提携して、生成AIの安全かつ効率的なエンタープライズ導入のためのデータ保護と所有権の重要な要素を提供していますこの記事では、ソリューションの概要と、Retrieval Augmented Generation（RAG）などの人気のあるエンタープライズユースケースや、Llama 2などの最先端のLLMsでAWSを使用する方法をデモンストレーションしています

「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、Llama2、Falcon、StarCoderなど、公に利用可能ないくつかのモデルのリリースにより、昨年からますます人気が高まっています顧客は今や、10億から1750億以上のパラメータを持つ前例のない大きさのLLMをトレーニングしていますこれらのLLMのトレーニングには、膨大な計算リソースと時間が必要です数百台の […]

サイバーセキュリティが食品と農業を守る

サイバー攻撃から米国の食料供給を保護する

「データウェアハウジング入門ガイド」

データウェアハウスの主要なコンポーネント、アーキテクチャ、ベストプラクティス、課題、利点を探求してください

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

「Pythonのif not文は、プログラムのフローを制御するための強力なツールです特定の条件が偽であるかどうかをテストしたり、条件式の結果を反転させるためによく使用されますこのセクションでは、if not文の構文と例について探求します...」

機械学習を革新する：たった7行のコードでAutoGluonを使ってKaggleのトップ4％を達成

Slalom _buildで新しいデータエンジニアリングの役割を始めてから、数年前のMLの経験を最新化する必要があることに気付きましたデータエンジニアリング/データの経験を積んでから数年が経ちましたが...

2024年に使用するためのトップ5の生成AIライブラリ

イントロダクションテクノロジーの進化する世界において、人工知能（AI）は変革的な力として登場しました。基本的なアルゴリズムから最新の機械学習モデルの洗練まで、AIの旅路は確かに革命的であった。そして、ジェネレーティブAIライブラリの出現により、魅惑的な章が展開されています。しかし、ジェネAIとは一体何でしょうか？ジェネレーティブAIと共に未来に踏み出しましょう！従来のモデルとは異なり、ジェネAIは産業を再構築するため新たなデータを生成します。ChatGPTのようなツールが道を切り開き、ビジネスの景観を変えています。最新のAIツールの「2024年のトップ5ジェネレーティブAIライブラリ」を探索し、革新を再定義し、ユーザーエクスペリエンスを革命化するパワーと潜在能力を解き放ちましょう。これらのライブラリは、AIの進化の最前線を示しています。ジェネレーティブAIの未来へ、一緒にこのエキサイティングな旅に参加しましょう！ジェネレーティブAIライブラリとは何ですか？ジェネAIライブラリは、ジェネレーティブ人工知能の基盤となる、事前学習済みのモデルとアルゴリズムのリポジトリです。これらのライブラリは、AIの創造的なポテンシャルに一から始めることなく、開発者や企業がアクセスできるようにするものです。学習されたパターンとデータの基盤を提供することで、ジェネAIライブラリはテキストや音楽、ビジュアルなど多様な出力の生成を可能にします。これらのライブラリを活用することで、開発プロセスが効率化され、革新と効率性が促進されます。ジェネAIライブラリは、幅広いアプリケーションと産業に対して、高度なAIの機能を民主化する役割を果たしています。実践的な学習でジェネレーティブAIのゲームをアップグレードしましょう。当社のジェネAI Pinnacle Programで、ベクトルデータベースの驚異を発見しましょう！ 2024年に使用するトップ5ジェネレーティブAIライブラリ 1. Open AI OpenAIのAPIは、ジェネAIの世界に没入した専門家にとって、革新的なツールとして位置づけられます。柔軟な「テキストイン、テキストアウト」のインターフェースを提供するこのAPIは、一般的な解決策として際立っており、ジェネAIの専門家が日常の業務やプロジェクトにシームレスに統合することが可能です。ほとんどの英語のタスクに適用可能な柔軟性があり、実験、開発、探索に使える広範なプレイグラウンドを提供します。 APIは、最小限の例での理解とタスクの実行に優れています。ジェネAIのプログラミングにおいて直感的な選択肢であり、プロフェッショナルは複雑なシステムの問題ではなく、創造的な出力に集中することができます。タスク固有のトレーニングによるパフォーマンスの向上も、ユーザーが提供したデータセットやフィードバックに基づくカスタマイズを可能にします。OpenAIはシンプルさに重点を置くことで、さまざまなユーザーベースにアクセス可能な状態を確保しており、その技術の継続的なアップグレードは、機械学習の急速な進化に適応することへの献身を示しています。さらに、OpenAIは負の影響を及ぼすアプリケーションに対して慎重なモニタリングとアクセスの終了を行う責任あるAIの使用に重点を置いています。プライベートベータ版のリリースはユーザーの安全性への取り組みを反映し、言語技術の安全関連の研究を継続して行っています。OpenAIのAPIを使用するジェネAIの実践者は、ポジティブなAIシステムへの貢献となる強力なツールを作成しています。このAPIは、収益を超えて一般的なAIの進歩を推進し、障壁を取り除き、ジェネAIコミュニティをさまざまな可能性へと前進させるのです。 2. PandasAI PandasAIは、革新的なジェネAIパワーを備えたデータ分析ライブラリであり、ジェネAIの専門家にとって日常の業務の風景を再構築します。広く使われているPandasライブラリを基盤に構築されたPandasAIは、ジェネAIモデルをシームレスに統合することで生産性を向上させます。前処理やデータの可視化などの伝統的なPandasタスクは、ジェネAIの能力によって高められ、データフレームに会話の要素を導入します。 PandasAIの魅力は、複雑なコーディングプロセスを自然な言語インターフェースに変換することにあります。ジェネAIによって、データサイエンティストは自然な言語でデータセットと会話するだけで簡単にクエリを実行することができます。この革新により、前処理や分析フェーズが大幅に迅速化し、従来のコーディングプラクティスとは異なるアプローチが可能となります。このライブラリは、テック系とノンテック系の両方のプロフェッショナルがデータセットと簡単にやりとりできる新たな可能性を開きます。パンダのAIの中心には、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）があります。GenAIは既存のデータのパターンを特定することで、多様なデータタイプを生成することができる一部の人工知能です。GenAIを活用することで、パンダのAIはユーザーが複雑なコードを書く必要なく、自然言語で意図を表現し、その指示が正確に実行される新しい時代をもたらします。この変革的なアプローチは、日常のタスクを効率化するだけでなく、ジェネレーティブAIの領域で包括的かつ効率的なデータ分析プロセスの道を開きます。 3. HuggingFace Transformers HuggingFace…

枝刈り探索法で最適解を見つける

ブランチアンドバウンドは、多くの混合整数プログラミング（MIP）ソルバーの基本アルゴリズムですそれは数学的最適化ツールキットに素晴らしい追加であり、特に小さな問題には特に役立ちます...

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