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DeepMind RoboCat：自己学習ロボットAIモデル

世界的に有名なAI研究所であるDeepMindは、ロボットアームの様々なモデルを使用して幅広い複雑なタスクを実行できるAIモデルRoboCatを発表しました。以前のモデルとは異なり、RoboCatは複数のタスクを解決し、異なる現実世界のロボットにシームレスに適応する能力があります。この素晴らしい成果の詳細について掘り下げ、RoboCatがロボティクスの分野を革新する方法を探ってみましょう。また読む：Amazonの秘密の家庭用AIロボットは何でもできます多機能なRoboCat：ロボティックインテリジェンスの飛躍 DeepMindの画期的なAIモデルRoboCatは、ロボティクスの多様性に前例のないレベルを示しています。DeepMindの研究者であるAlex Leeによると、RoboCatは複数の現実的なロボットの具現化にわたって多様なタスクに取り組むことができる単一の大型モデルです。つまり、モデルは新しいタスクや異なるロボット構成に迅速に適応することができます。これはロボティクスの分野において重要なマイルストーンとなります。また読む：スパイダーマンになるAIロボットアーム「自在アーム」 GATOからインスピレーションを得て：テキストからロボティックスへ RoboCatは、DeepMindが開発した別のAIモデルであるGATOからインスピレーションを得ています。GATOはテキスト、画像、イベントを分析して応答する驚異的な能力を持っています。DeepMindの研究者は、この概念を活用して、シミュレーション環境と現実のロボティクス環境から収集した画像とアクションデータからなる大規模データセットでRoboCatをトレーニングしました。強力なRoboCatをトレーニングする RoboCatをトレーニングするため、DeepMindのチームは、人間が制御するロボットアームによって実行されるさまざまなタスクの100〜1,000のデモンストレーションを収集しました。これらのデモンストレーションは、特定のタスクに対してモデルを微調整し、専門の「スピンオフ」モデルを作成するための基盤となりました。各スピンオフモデルは、各タスクについて平均10,000回の練習を行いました。また読む：世界初のAIパワードアーム：知っておくべきすべて限界を突破する：RoboCatのポテンシャルを解き放つ RoboCatの最終バージョンは、合計253のタスクでトレーニングされ、これらのタスクの141のバリエーションでベンチマークが行われ、シミュレーションされた場合と現実世界のシナリオの両方を含んでいます。DeepMindは、モデルが数時間の人間が制御するデモンストレーションを1,000回観察した後、異なるロボットアームを操作する方法を成功裏に学んだと報告しています。しかし、成功率は異なり、タスクによって13％から99％まで幅広く、デモンストレーションの数が決定的な要因となります。また読む：AlphabetがFlowstateを解き放つ：誰でも使えるロボットアプリ開発プラットフォーム新しいフロンティアを開拓する：ロボティクスを再定義する成功率が異なるにもかかわらず、DeepMindは、RoboCatが新しいタスクを解決するためのバリアを下げる可能性があると考えています。Alex Leeは、新しいタスクのデモンストレーションの数が限られていても、RoboCatを微調整し、パフォーマンスをさらに向上させることができると説明しています。究極の目標は、RoboCatに新しいタスクを教えるために必要なデモンストレーションの数を10以下に減らすことで、ロボティクスの分野を革新することです。また読む：Sanctuary AIのPhoenix RobotとTeslaの最新発売、Optimusに会ってください！私たちの意見 DeepMindのRoboCatは、ロボティクスの分野における重大な突破口を表しています。1つのAIモデルが、複数のタスクや異なるロボットの具現化にわたって適応し、優れた性能を発揮することができることを示しています。大規模なデータセットでのトレーニングと微調整のパワーを活用することで、RoboCatは将来の進歩の基盤を築きました。ロボットに新しいタスクを教えるプロセスを効率化する可能性があるRoboCatは、革新の新時代をもたらすかもしれません。RoboCatが最小限の人間の介入でシームレスに適応し、学習する未来を切り拓くには、エキサイティングな時代が待っています。

AutoML – 機械学習モデルを構築するための No Code ソリューション

はじめに AutoMLは自動機械学習としても知られています。2018年、GoogleはクラウドAutoMLを発表し、大きな関心を集め、機械学習と人工知能の分野で最も重要なツールの1つとなりました。この記事では、「Google Cloud AutoML」を使った機械学習モデルを構築するためのノーコードソリューションである「AutoML」について学びます。 AutoMLは、Google Cloud Platform上のVertex AIの一部です。Vertex AIは、クラウド上で機械学習パイプラインを構築および作成するためのエンドツーエンドソリューションです。ただし、Vertex AIの詳細については、別の記事で説明します。AutoMLは、主に転移学習とニューラルサーチアーキテクチャに依存しています。データを提供するだけで、AutoMLはユースケースに最適なカスタムモデルを構築します。この記事では、Pythonコードを使ったGoogle Cloud Platform上でのAutoMLの利点、使用方法、実践的な実装について説明します。学習目標コードを使ったAutoMLの使用方法を読者に知らせること AutoMLの利点を理解することクライアントライブラリを使用してMLパイプラインを作成する方法この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。問題の説明機械学習モデルを構築することは時間がかかり、プログラミング言語の熟練度、数学と統計の良い知識、および機械学習アルゴリズムの理解などの専門知識が必要です。過去には、技術的なスキルを持つ人々だけがデータサイエンスで働き、モデルを構築できました。非技術的な人々にとっては、機械学習モデルを構築することは最も困難なタスクでした。ただし、モデルを構築した技術的な人々にとっても道のりは容易ではありませんでした。モデルを構築した後、メンテナンス、展開、および自動スケーリングには追加の努力、労働時間、およびわずかに異なるスキルセットが必要です。これらの課題を克服するために、グローバル検索大手のGoogleは、2014年にAutoMLを発表しましたが、後に一般に公開されました。 AutoMLの利点 AutoMLは手動の介入を減らし、少しの機械学習の専門知識が必要となります。…

SeabornとMatplotlibを使用して美しい年齢分布グラフを作成する方法（アニメーションを含む）

今日は、matplotlibとseabornを使って上記のような美しい年齢分布グラフを作成する方法を紹介したいと思います年齢分布グラフは、人口統計の視覚化に優れています...

Light & WonderがAWS上でゲーミングマシンの予測保守ソリューションを構築した方法

この記事は、ライトアンドワンダー（L＆W）のアルナ・アベヤコーン氏とデニス・コリン氏と共同執筆したものですライトアンドワンダーは、ラスベガスを拠点とするクロスプラットフォームゲーム会社であり、ギャンブル製品やサービスを提供していますAWSと協力して、ライトアンドワンダーは最近、業界初の安全なソリューション「Light & Wonder Connect（LnW Connect）」を開発しました[…]

黄金時代：『エイジオブエンパイア III』がGeForce NOWに参加

Microsoftの受賞歴を誇るAge of Empires III：Definitive Editionで土地を征服しましょう。これは、GeForce NOWでサポートされている10の新しいゲームの1つです。あなたの指揮の下でクラウドからすべての戦闘をストリームできます。 Age of Empires III：Definitive Editionは、より良いビジュアル、強化されたゲームプレイ、クロスプラットフォームマルチプレイヤーなどを特徴とする、最も愛されたリアルタイムストラテジーフランチャイズのリマスター版です。ヨーロッパやアメリカ、アジアの戦場に飛び込んで、偉大な文明を指揮してください。メンバーは、Historical BattlesとThe Art of War Challenge Missionsの2つの新しいゲームモードを体験できます。また、2つの新しい国、スウェーデンとインカがこの版に加わり、それぞれ新しい世界を征服するための利点があります。今日帝国を築き、究極のメンバーシップで壮大な4K解像度でデバイス全体でストリーミングできます。ゲームリストを征服する今週は「Conqueror’s Blade」で包囲戦術の芸術をマスターしましょう。 GeForce…