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「5つの手順でGoogle Cloud Platformを始める」

「アカウントのセットアップからモデルの展開まで、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの必須要素を、実践的なプロジェクトの例を交えて探索してください」

Data Engineering

ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

イントロダクション人事として働いていますか？チームの従業員が続けるかどうか、または組織を去ることを考えているかの予測に苦労していますか？心配しないでください！これを予測するために占星術師になる必要はありません。データサイエンスの力を使って、それを正確に予測することができます。簡単でパワフルなMLOpsツールであるZenMLとstreamlitと一緒に、従業員の離職率の素晴らしい旅を始めましょう。旅を始めましょう。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 ZenMLとは？なぜ使うのか？どのように使うのか？なぜMLflowを使うのか？ZenMLとの統合方法は？デプロイメントパイプラインの必要性従業員の離職率プロジェクトの実装と予測の作成この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。プロジェクトの実装問題の設定: 年齢、収入、パフォーマンスなどのいくつかの要素に基づいて、従業員が組織を去るかどうかを予測する。解決策: ロジスティック回帰モデルを構築して従業員の離職率を予測する。データセット: IBM HR Analytics Employee Attrition＆Performance [出典]: https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset プロジェクトの実装を見る前に、なぜここでZenMLを使用しているのかを見てみましょう。なぜZenMLを使用するのか？…

「生成AIによる法科学の進展」

はじめに法科学における生成AIは、人工知能技術を応用してデータ、画像、または他の法科学に関連する証拠情報を生成することを指します。この技術は、画像や動画の分析、文書の偽造の検出、犯罪現場の再構築などの調査官のタスクを支援することで、法科学を革新する可能性があります。長い間、法科学は犯罪を解決するために物理的な証拠の細心の検査に依存してきました。しかし、技術の急速な進歩により、この分野は人工知能（AI）および特に生成AIを取り入れて能力を向上させるようになりました。本記事では、法科学における生成AIの実用的な応用と、これらの応用のいくつかに対するコードの実装について探求します。 https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2021/08/AI-in-Forensic-Investigation-and-Crime-Detection.jpg 学習目標生成AI（GANおよびSiameseネットワークを含む）を法科学の実践的なシナリオにどのように適用できるかを学ぶ。画像再構築、指紋認識、文書の偽造検出のための主要な生成AIアルゴリズムを実装する方法を学ぶ。 AIを法科学の調査に使用する際の倫理的な考慮事項、データプライバシー、公正性の懸念を理解する。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公開されました。生成AIによる画像再構築の向上生成AIによる画像再構築の向上は、法科学において画像解析と証拠解釈の革新的な進歩として登場しました。この領域の研究論文では、生成対抗ネットワーク（GAN）や他の生成AI技術の重要なポテンシャルが強調されています。これらの革新的な技術により、法科学の専門家は監視カメラ、低解像度の写真、またはピクセル化された画像など、さまざまなソースから得られた画像を再構築して強化することができます。これにより、刑事捜査において貴重なサポートが提供されます。特にGANは、ジェネレータとディスクリミネータからなるデュアルネットワークアーキテクチャを活用して、現実的で高品質な画像を生成します。さまざまな画像のデータセットでトレーニングすることで、GANは視覚データのパターン、テクスチャ、構造を理解することができます。法科学では、この技術により、ぼやけた、断片的、または不完全な画像から重要な詳細を明らかにすることができました。さらに、GANは顔認識や合成スケッチの生成にも使用され、法執行機関が潜在的な容疑者をより正確に特定するのに役立っています。犯罪現場の再構築や欠落した証拠の生成も、調査プロセスを革新し、より包括的かつデータ駆動型の分析を可能にしました。生成AIによる画像再構築の向上の研究が進むにつれて、複雑な犯罪事件の解決と正義の確保の可能性がますます期待され、現代の法科学における変革的な力として確立されています。 https://aihubprojects.com/forensic-sketch-to-image-generator-using-gan/ GANを用いた画像の高解像度化 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import…

「コンテキストに基づくドキュメント検索の強化：GPT-2とLlamaIndexの活用」

はじめに情報検索の世界では、探索を待ち受けるテキストデータの海において、関連するドキュメントを効率的に特定する能力は非常に貴重です。従来のキーワードベースの検索には限界がありますが、特に個人情報や機密データを扱う場合には、これらの課題を克服するために、2つの素晴らしいツール、GPT-2とLlamaIndexの統合に頼ることがあります。この記事では、これら2つのテクノロジーがどのように連携してドキュメントの検索を変革するかを示すコードについて詳しく説明します。学習目標 GPT-2という多目的な言語モデルと、個人情報に焦点を当てたライブラリであるLLAMAINDEXのパワーを効果的に組み合わせて、ドキュメントの検索を変革する方法を学ぶ。 GPT-2の埋め込みを使用してドキュメントをインデックスし、ユーザーのクエリとの類似度に基づいてランキングするプロセスを示す、シンプルなコードの実装についての洞察を得る。大きな言語モデルの統合、マルチモーダルコンテンツのサポート、倫理的な考慮を含む、ドキュメントの検索の将来のトレンドを探索し、これらのトレンドがこの分野をどのように形作るかを理解する。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公開されました。 GPT-2：言語モデルの巨人の解明 GPT-2の解説 GPT-2は、「Generative Pre-trained Transformer 2」の略であり、オリジナルのGPTモデルの後継です。OpenAIによって開発されたGPT-2は、理解力と人間らしいテキストの生成能力において画期的な能力を持って登場しました。これは、現代のNLPの基盤となったTransformerモデルに基づく傑出したアーキテクチャを誇っています。 Transformerアーキテクチャ GPT-2の基盤となるのはTransformerアーキテクチャです。これは、Ashish Vaswaniらによって発表された「Let it be what you want it to be」という論文で紹介されたニューラルネットワークの設計です。このモデルは、一貫性、効率性、効果を向上させることで、NLPを革新しました。セルフモニタリング、空間変換、マルチヘッドリスニングなどのTransformerのコア機能により、GPT-2はテキストの内容や関係性を前例のない方法で理解することができます。…

Amazon SageMakerで@remoteデコレータを使用してFalcon 7Bやその他のLLMを微調整する

今日、生成型AIモデルはテキスト要約、Q&A、画像やビデオの生成など、さまざまなタスクをカバーしています出力の品質を向上させるために、n-短期学習、プロンプトエンジニアリング、検索補完生成（RAG）およびファインチューニングなどの手法が使用されていますファインチューニングにより、これらの生成型AIモデルを調整して、ドメイン固有の改善されたパフォーマンスを達成することができます

「生成モデルを活用して半教師あり学習を強化する」

はじめに機械学習のダイナミックな世界では、限られたラベル付きデータのフルポテンシャルを引き出すという一つの課題が常に存在します。それに対応するために、半教師あり学習という領域が存在します。この半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせるという独創的なアプローチです。本記事では、変分オートエンコーダ（VAEs）や生成対抗ネットワーク（GANs）といった生成モデルを活用するという、ゲームチェンジングな戦略を探求します。魅力的な旅の終わりには、これらの生成モデルが半教師あり学習アルゴリズムの性能を劇的に向上させる方法を理解していただけるでしょう。まるでドキドキするストーリーの巧妙な展開のように、これらの生成モデルが半教師あり学習に深い影響を与えることに驚かされることでしょう。出典: researchgate.net 学習目標まず、半教師あり学習について探求し、なぜそれが重要であり、実際の機械学習シナリオでどのように使用されるのかを理解します。次に、VAEsやGANsといった魅力的な生成モデルの世界に入ります。これらのモデルが半教師あり学習をどのように強化するのかを見ていきます。実践的な側面についてご案内します。データの準備からモデルの訓練まで、これらの生成モデルを実世界の機械学習プロジェクトに統合する方法を学びます。モデルの一般化やコスト削減といったメリットを強調します。さらに、このアプローチが異なる分野にどのように適用されるかを紹介します。すべての旅には課題がありますが、それらを乗り越えていきます。また、生成モデルを半教師あり学習に責任を持って使用するために重要な倫理的考慮事項についても見ていきます。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公開されました。半教師あり学習への入門機械学習の広大な領域において、ラベル付きデータの取得は困難な場合があります。データの注釈付けには時間とコストがかかることが多く、教師あり学習のスケーラビリティを制限する可能性があります。そこで登場するのが半教師あり学習です。このアプローチは、ラベル付きデータとラベルなしデータの領域とをつなぐ知恵です。ラベル付きデータは非常に重要ですが、未ラベルのデータの広大なプールはしばしば眠っており、活用されることを待っています。例えば、画像中のさまざまな動物をコンピュータに認識させるという課題が与えられたとしましょう。しかし、それぞれの動物にラベルを付けることは困難な作業です。ここで半教師あり学習が登場します。小さなバッチのラベル付き画像と大量のラベルなし画像を組み合わせて機械学習モデルの訓練に使用することを提案します。このアプローチにより、モデルは未ラベルデータの潜在能力にアクセスし、パフォーマンスと適応性を向上させることができます。まるで情報の銀河系を航海する際の少数の導きの星のようなものです。出典: festinais.medium.com 半教師あり学習を通じて、その重要性、基本原理、そして革新的な戦略を探求し、特にVAEsやGANsなどの生成モデルがその能力をいかに高めるかに焦点を当てます。生成モデルと手を取り合って、半教師あり学習の力を解き放ちましょう。生成モデル：半教師あり学習の強化魅力的な機械学習の世界において、生成モデルは半教師あり学習に新たな息吹を与える本当のゲームチェンジャーとして登場します。これらのモデルは、データの複雑さを理解するだけでなく、それを学んだ内容と鏡像する新しいデータを生成するというユニークな才能を持っています。この領域で最も優れたパフォーマンスを示すのは、変分オートエンコーダ（VAEs）と生成対抗ネットワーク（GANs）です。これらの生成モデルが半教師あり学習の限界を押し広げる触媒となる方法を探求する旅に出かけましょう。 VAEsはデータ分布の本質を捉えることに優れています。これは、入力データを隠れた空間にマッピングし、それを念入りに再構築することで実現されます。この能力は、半教師あり学習において意味のある簡潔なデータ表現をモデルに抽出するために大きな役割を果たします。これらの表現は、豊富なラベル付きデータの必要性を排除することなく、限られたラベル付き例に直面しても改善された一般化の鍵となります。一方、GANsは魅力的な対抗的なダンスを演じます。ここでは、生成器が実データと区別できないデータを作り出すことを目指し、識別器が厳しい批評家の役割を果たします。このダイナミックなデュエットにより、データの拡張が行われ、完全に新しいデータの生成への道が開かれます。VAEsとGANsがスポットライトを浴びるのは、この魅力的なパフォーマンスを通じて、半教師あり学習の新たな時代を切り拓くからです。実践的な実装手順理論的な側面を探求した後は、袖をまくってジェネレーティブモデルを用いた半教師あり学習の実践的な実装に入りましょう。ここで魔法が起こります。アイデアを現実の解決策に変える場所です。以下は、このシナジーを実現するために必要な手順です：出典：google-cloud.com ステップ1：データの準備…

「高度な生成型AIの探求 | 条件付きVAEs」

はじめにこの記事へようこそ。ここでは、生成AIのエキサイティングな世界を探求します。主にConditional Variational AutoencodersまたはCVAEsに焦点を当てます。これらは、Variational Autoencoders（VAEs）の強みと特定の指示に従う能力を組み合わせた、次のレベルのAIアートです。イメージの作成に対して微調整された制御を提供します。この記事では、CVAEsについて詳しく掘り下げ、どのように、そしてなぜさまざまな現実世界のシナリオで使用できるのかを見ていきます。さらに、そのポテンシャルを示すいくつかの易しく理解できるコード例も提供します。ソース：IBM 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公開されました。 Variational Autoencoders（VAEs）の理解 CVAEsに深入りする前に、VAEsの基礎に焦点を当てましょう。VAEsは、エンコーダーネットワークとデコーダーネットワークを組み合わせたタイプの生成モデルです。これらはデータの基本的な構造を学習し、新しいサンプルを生成するために使用されます。簡単な例を使ってVariational Autoencoders（VAEs）を説明しましょう。オフィスでみんなのコーヒーの好みを表現したいと思ってみてください：エンコーダー：各人が自分のコーヒーの選択（ブラック、ラテ、カプチーノ）をいくつかの言葉（例：しっかり、クリーミー、マイルド）でまとめます。バリエーション：同じ選択肢（例：ラテ）でも、ミルク、甘さなどにバリエーションがあることを理解します。潜在空間：コーヒーの好みが変化する柔軟な空間を作り出します。デコーダー：これらのまとめを使用して、同僚のためにコーヒーを作りますが、微妙なバリエーションを持ち、彼らの好みを尊重します。生成力：個々の好みに合った新しいコーヒースタイルを作成することができますが、完全なレプリカではありません。 VAEsは同様に機能し、データの核とバリエーションを学習し、わずかな違いを持つ新しい類似データを生成します。以下は、PythonとTensorFlow/Kerasを使用した簡単なVariational Autoencoder（VAE）の実装です。この例では、シンプルさのためにMNISTデータセットを使用していますが、他のデータタイプに適応させることもできます。 import tensorflow as…

Visual BERTのマスタリー | 最初のエンカウンターのパワーを解き放て

イントロダクション Googleは、BERTが検索の歴史でも最も大きな進歩の一つであり、より正確に人々が求めている情報を理解するのに役立つと述べています。Visual BERTのマスタリーは特別です。なぜなら、それは文の中の単語を前後の単語を見ることで理解することができるからです。これにより、文の意味をより良く理解することができます。まるで、すべての単語を考慮して文を理解するようなものです。 BERTは、コンピュータがさまざまな状況でテキストの意味を理解するのに役立ちます。例えば、テキストの分類、メッセージの感情の理解、認識された質問への回答、物や人の名前の理解などに役立ちます。Google検索でBERTを使用することにより、言語モデルがどれだけ進化し、コンピュータとのやり取りをより自然で助けになるものにしてくれるかがわかります。学習目標 BERTの略称（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を理解する。 BERTが大量のテキストデータでトレーニングされる方法を知る。事前トレーニングの概念と、それがBERTの言語理解の発展にどのように役立つかを理解する。 BERTが文の左右の文脈の両方を考慮することを認識する。 BERTを検索エンジンで使用してユーザーのクエリをより良く理解する。 BERTのトレーニングに使用されるマスクされた言語モデルと次の文予測タスクを探求する。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 BERTとは何ですか？ BERTはBidirectional Encoder Representations from Transformersの略です。これは、コンピュータが人間の言語を理解し処理するのを助ける特別なコンピュータモデルです。それは私たちのようなテキストを読み、理解することができる知的なツールです。…

「生成AIにおけるニューラル微分方程式の探索」

はじめに生成AIは大きく進化し、新しい多様なデータを生成するためのさまざまな技術が含まれるようになりました。GANやVAEなどのモデルが注目を集めていますが、あまり探求されていないが非常に興味深い領域として、ニューラル微分方程式（NDEs）の世界があります。本記事では、Generative AIにおけるNDEsの未知の領域に深く掘り下げ、その重要な応用と包括的なPython実装を紹介します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。ニューラル微分方程式の力ニューラル微分方程式（NDEs）は微分方程式とニューラルネットワークの原理を組み合わせたものであり、連続かつ滑らかなデータを生成するダイナミックなフレームワークを生み出します。従来の生成モデルは、離散的なサンプルを生成することが多く、その表現力が制限されており、時系列の予測、流体力学、現実的な動きの合成など、連続的なデータが必要なアプリケーションには適していません。NDEsは、連続的な生成プロセスを導入することで、時間とともに滑らかに進化するデータの生成を可能にし、このギャップを埋めます。ニューラル微分方程式の応用時系列データ時系列データは、金融市場から生理学的信号まで、さまざまな領域で頻繁に使用されるデータです。ニューラル微分方程式（NDEs）は、時系列生成の画期的なアプローチとして登場し、時間的な依存関係を理解しモデル化するための独自の視点を提供します。微分方程式の優雅さとニューラルネットワークの柔軟性を組み合わせることで、NDEsは連続的に進化するデータを精巧に合成するAIシステムを可能にします。時系列生成の文脈では、NDEsは流体の時間的な遷移の調整者となります。彼らは隠れたダイナミクスを捉え、変化するパターンに適応し、将来に予測を外挿します。NDEベースのモデルは、不規則な時間間隔を巧みに扱い、ノイズのある入力を受け入れ、正確な長期予測を容易にします。この驚異的な能力により、予測の景色が再定義され、トレンドの予測、異常の予測、およびさまざまな領域での意思決定の向上が可能になります。 NDEによる時系列生成は、AIによる洞察を提供します。金融アナリストは市場のトレンドを予測するために、医療従事者は患者のモニタリングに、気候科学者は環境変化を予測するためにそれを利用しています。NDEの連続的かつ適応的な性質は、時系列データを生き生きとさせ、AIシステムが時間のリズムと調和して踊ることを可能にします。物理シミュレーション物理シミュレーションの領域に進むと、ニューラル微分方程式（NDEs）は、自然現象の複雑な模様を解き明かすことができる才能豊かな存在として現れます。これらのシミュレーションは、科学的な発見、エンジニアリングのイノベーション、およびさまざまな分野での創造的な表現の基盤となっています。微分方程式とニューラルネットワークを融合させることで、NDEsは仮想世界に生命を吹き込み、複雑な物理的プロセスを正確かつ効率的にエミュレーションすることが可能になります。 NDEによる物理シミュレーションは、流体力学から量子力学に至るまで、私たちの宇宙を支配する法則を包括して再現します。従来の方法では、広範な計算リソースと手動のパラメータ調整が必要でしたが、NDEsは明示的な方程式の設定を回避し、動的なシステムに学習し適応することで、シミュレーションのワークフローを加速し、実験を迅速化し、シミュレーションの範囲を拡大します。航空宇宙、自動車、エンターテイメントなどの産業は、NDEによるシミュレーションを活用して設計を最適化し、仮説を検証し、現実的な仮想環境を作り出しています。エンジニアや研究者は、以前は計算上困難なシナリオを探求し、未知の領域を航海します。要するに、ニューラル微分方程式は、仮想と具体的な世界の間に橋を架け、デジタル領域内で物理学の複雑な交響曲を具現化します。モーション合成モーション合成は、アニメーション、ロボティクス、ゲームなどにおける重要な要素であり、ニューラル微分方程式（NDEs）はそこで芸術的かつ実用的な能力を発揮します。従来、自然で流体的なモーションシーケンスの生成は、基礎となるダイナミクスの複雑さにより課題がありました。NDEsはこの領域を再定義し、AIによるキャラクターやエージェントに人間の直感とシームレスに共鳴するような生命のあるモーションを与えます。 NDEsは連続性をモーション合成に与え、ポーズや軌跡をシームレスにリンクし、離散的なアプローチによるジャリングしたトランジションを排除します。彼らはモーションの基礎的なメカニクスを解読し、キャラクターに優雅さ、重み、反応性を注入します。蝶の羽ばたきのシミュレーションからヒューマノイドロボットのダンスの振り付けまで、NDEによるモーション合成は創造性と物理学の調和の取れた融合です。非破壊検査（NDE）駆動のモーション合成の応用は広範で変革的です。映画やゲームでは、キャラクターが真正さを持って動き、感情的な関与を引き起こします。ロボティクスでは、機械が優雅かつ精密に環境を移動します。リハビリテーション装置はユーザーの動きに適応し、回復を促進します。NDEが指揮することで、モーション合成は単なるアニメーションを超え、作成者と観客の両方に共鳴する動きのシンフォニーを編成するための道となります。ニューラル微分方程式モデルの実装 NDEの概念を説明するために、PythonとTensorFlowを使用して基本的な連続時間VAEを実装してみましょう。このモデルは連続的な生成プロセスを捉え、微分方程式とニューラルネットワークの統合を示しています。（注：以下のコードを実行する前に、TensorFlowと関連する依存関係をインストールしてください。）…

音楽作曲における創造的なジェネレーティブAIの交響曲

はじめに生成型AIは、教科書、画像、音楽などの新しいデータを生成できる人工知能です。音楽作曲では、生成型AIは作曲家に新しい鳴き声、チャイム、小節、さらには完全な曲を生成する力を与えます。この技術は、既に一部のアーティストやミュージシャンが新しい革新的な作品を生み出すために使用しており、音楽の創造方法を革命化する可能性があります。音楽作曲における生成型AIの使用方法には、主に2つのアプローチがあります。 1つのアプローチは、大規模な音楽データセットでAIアルゴリズムをトレーニングすることです。アルゴリズムは音楽のパターンと構造を学習し、この知識を活用してトレーニングデータに似た新しい音楽を生成します。もう1つのアプローチは、音楽に基づかない新しい音楽のアイデアをAIを使って生成することです。これは、AIを使って任意の音符のシーケンスを誘導するか、AIを使って可能な音楽の組み合わせの空間を探索することによって行われます。学習目標生成型AIについて学び、音楽の作曲方法にどのように変革をもたらしているかを理解する。音楽の創作における生成型AIの多くの利点について知る。これには音楽のインスピレーションからカスタマイズされた制作までが含まれる。 AIが生成した音楽を芸術の領域に取り入れる際に発生する困難や倫理的な問題について検討する。現在の音楽制作における生成型AIの使用方法と、将来の可能性について学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。生成型AIの理解人工知能は、現代の機械学習アルゴリズムを使用して独自の音楽作品を作成するため、音楽作曲を根本的に変革します。大規模なデータセットを学習し、音楽の重要な要素を文書化することによって、これらのモデルは芸術的な表現と一貫性を持つメロディ、リズム、ハーモニーを作成することができます。これにより、作曲家は新しい可能性を研究し、音楽の分野で創造力を発揮するための新しいアイデアを得ることができます。このGenAIモデルを音楽作曲に適用するには、RNN、Variational Autoencoders（VAEs）、またはTransformersなどの高度な機械学習アルゴリズムが必要です。これらのアルゴリズムはこのモデルの基盤となります。モデルが学習したデータに基づいて音楽を認識し、作成するために、音楽作曲家や開発者はPyTorchやTensorFlowなどの機械学習のサブストラクチャを利用して構築し、教えます。さまざまなネットワークアーキテクチャ、トレーニング技術、ハイパーパラメータを試し、作成される音楽の品質と革新を最大化するためにテストします。音楽作曲のためのAIモデルのトレーニングには、さまざまな音楽ジャンルやスタイルなど、幅広いデータの提示が含まれます。モデルは入力データから学習したパターンから必要なデータを選択して自身の作品を作成します。これにより、オリジナルでユニークな出力が得られ、観客を魅了することができます。音楽作曲における生成型AIの利点生成型AIモデルは、高度な機械学習アルゴリズムと豊富な音楽ノートのデータセットを使用して音楽作品の増加とモチベーションを提供します。以下は、このモデルのいくつかの利点です: インスピレーションと革新このAIモデルは、音楽作曲家に新しいアイデアの源を提供し、音楽の創作において広範で新しいアイデアを提供します。さまざまな音楽の種類やスタイルを理解することにより、生成型AIモデルは将来の音楽作曲家に脅威となるユニークなバリエーションや組み合わせを作成することができます。この革新とインスピレーションにより、創造プロセスが活性化され、新しいコンセプトと音楽の領域の開発が促進されます。作曲家は新しい音楽の領域を学び、以前に考えたことのない遊び心のある音楽、ハーモニー、曲の試行錯誤を行うことができます。このモデルが新しい音楽の作成のための新しいアイデアを生み出す能力により、創造力の大きな障壁が取り除かれ、音楽作曲家が助けられます。このインスピレーションと革新は、作曲家の創造性を高めるだけでなく、作曲家が自身の創造的な限界を探求し、音楽業界や世界の向上に貢献する機会を提供します。効率と時間の節約このモデルの使用により、時間の節約能力によって音楽の作曲の視点が変わりました。高度な機械学習アルゴリズムと豊富な音楽データセットを使用することで、このモデルは短時間で多くの音符、曲、バリエーションを素早く生成することができます。これにより、音楽作曲家は最初から始める必要がなくなり、新しい音楽の創造を加速するのに役立ちます。…

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