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Deep Learningモデルのトレーニングをスーパーチャージ

90%に到達すると精度が初めのほうでは簡単に向上しますが、それ以上の改善を得るためには非常に力を入れなければならないという状況に遭遇したことがありますか？あなたの...

「Synthesiaレビュー：2023年11月の＃1 AIビデオジェネレーター？」

「この詳細なSynthesiaレビューでSynthesiaの真実を発見してください本当に＃1のAIビデオジェネレーターなのでしょうか？」

クエリ駆動型データモデリングとは何ですか？

もし見逃した方がいたら、数週間前に、「データエンジニアリングの基礎」の共著者の一人が、クエリ駆動型データモデリングの概念を定義したライブショーを行いました彼は、標準的なデータモデリングの概念である「概念的」「論理的」「物理的」というものを参照していましたが、更に4番目の「クエリ駆動型モデリング」を追加しました...

「セルフサービスデータ分析はニーズの階層化です」

90年代を振り返ってみると、ビジネスオブジェクトやコグノスなどのセルフサービス型ビジネスインテリジェンス（BI）ツールが最初に導入されたことを思い出しますまったくもって熱心なソフトウェアエンジニアのように、私も...

簡単なアプリの統合に最適な安定した拡散APIのトップ5

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。 まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。 学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。 現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

「NVIDIAスタジオ」で美しく写実的なフードレンダリングを作り出す3Dアーティストが今週登場しました

エディターの注釈：この投稿は、私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローの向上にどのように役立つかをデモンストレーションします。 感謝の季節です：人々や小さな瞬間に感謝する時間です。それらが私たちの人生を特別なものにするのです。 今週の注目のCG Realism YouTuberであるRavissen Carpenenさんは、食卓に見事なほどリアルな3Dフードの映像を提供しています。 彼の美味しそうなタイムラプス映像は、彼のYouTubeチャンネルで視聴できます。ブライトな音楽とスタイリッシュさを添えて楽しんでください。 Carpenenさんは、食べ物テーマのStudio Standoutビデオコンテストへの数多くの貢献者の一人であり、Roger Roqueさん（@rogerroqueid）、Nicole Morenaさん（@nicky.blender）、Heloise Cartさん（@isoheell）および Kris Theroinさん（@kristheorin）と一緒に作品を提供しました。 最新のアップデートでは、OBS Studioを使用するライブストリーマーは、HDR10キャプチャサポート、WHIPおよびWebRTC出力などの機能を備えた最新バージョンをダウンロードできます。詳細はこちらをご覧ください。 All About That Baste…

「Quip Python APIs を使用して Quip スプレッドシートからデータを読み書きする方法」

「エコマースのショッピングアプリの例を挙げてみましょうシステムには、顧客から100件のネガティブな評価を受けるとサプライヤーをブラックリストに入れるというロジックがありますしかし、以下のようなシナリオも考えられます...」

「JAXにおけるディープ強化学習の優しい入門」

最近の強化学習（RL）の進歩、例えばWaymoの自律タクシーやDeepMindの人間を超えたチェスプレイヤーエージェントなどは、ニューラルなどのディープラーニングコンポーネントを持つ古典的なRLを補完しています...

「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジック タイミング オプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

「基本的なアルゴリズムと機械学習の最新のアルゴリズムを使用して、コンピュータ科学の問題に取り組む」

「Packtの『プログラマーが知っておくべき50のアルゴリズム』で、LSTMsやGRUs、RNNsなどのディープラーニング、そしてChatGPTなどのジェネレーティブAI＆LLMsを含むマスターアルゴリズムを学びましょう」

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