Search Results 同期

ケシャヴ・ピンガリ氏がACM-IEEE CSケン・ケネディ賞で表彰されました

「Pingaliさんに賞が正式に贈られるのは、11月に高性能コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、アナリティクスの国際会議である SC23 で行われます」

「ElaiのCEO＆共同創業者、Vitalii Romanchenkoについてのインタビューシリーズ」

ヴィタリー・ロマンチェンコは、ElaiのCEO兼共同創設者であり、マイク、カメラ、俳優、スタジオの必要なく、個人が一流のビデオを制作できるAIビデオジェネレータープラットフォームを提供していますあなたはいくつかのスタートアップを創設したシリアルアントレプレナーですが、どのような企業がありましたか？私はテック業界で15年間を過ごしました

「Python Rayは、分散コンピューティングへの速道路ですか？」

Python Ray(https://ray.io/ja/)は、分散コンピューティングを革命化している動的なフレームワークです。UCバークレーのRISELabによって開発され、Pythonアプリケーションの並列化と分散化を簡素化しています。Rayは、MLエンジニア、データサイエンティスト、開発者向けに複雑なタスクを簡略化しています。データ処理、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、デプロイメント、強化学習など、様々な領域で活用できます。本記事では、Rayのレイヤー、コアコンセプト、インストール、現実世界での活用について詳しく説明し、OpenAIのChatGPTでの重要な役割を強調しています。 Rayフレームワークの理解 Python Rayは、Pythonアプリケーションの並列化を行うための分散コンピューティングフレームワークです。主要な2つのレイヤー： RayにはRay AIランタイム（AIR）とRayコアの2つの主要なレイヤーがあります。 Ray AIランタイム（AIR）： AIRは、MLエンジニアとデータサイエンティスト向けにカスタマイズされており、Ray Data、Ray Train、Ray Tune、Ray Serve、Ray RLlibなどの専門タスクを含んでいます。 Rayコア：タスク、アクター、オブジェクトなどの重要なコンセプトを備えた汎用の分散コンピューティングを提供します。 Rayクラスター： Rayアプリケーションの設定とスケーリングを容易にするRayクラスターは、ヘッドノード、ワーカーノード、オートスケーラーから構成されています。多目的なソリューション： Rayは、機械学習やデータ処理など様々な用途に使用され、複雑な並列化タスクを簡素化します。 Rayフレームワークのレイヤー…

最適なデータ統合アプローチを選ぶためのガイド’ (Saiteki na dēta tōgō apurōchi wo erabu tame no gaido)

エンタープライズは、アクション可能な洞察を開示し、意思決定を改善し、イノベーションを推進するために、シームレスなデータ統合に依存していますしかし、複数のデータ統合アプローチが利用可能なため、最適な方法を見つけることは困難です最も一般的なアプローチはETL、ELT、データ仮想化、およびCDCですこの記事では、さまざまなデータ統合手法を探求し、比較します最適なデータ統合アプローチを選ぶためのガイドですもっと読む »

Tech

「フィーチャー/トレーニング/推論パイプラインによってバッチとMLシステムを統一する」

「データMLプロダクトチームのための新しいMLOpsの方法」

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ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

（次を見逃さないように、著者をフォローしてください...」

「10 個の最高の AI スケジューリングアシスタント（2023 年 9 月）」

デジタル時代の急速な進化の中で、時間が貴重な資産となる中、人工知能（AI）によるスケジュール管理アシスタントの流入は、時間管理を革新していますこれらのAIパワードツールは、スケジューリングに関連するロジスティックの手間を取り除き、プロフェッショナルが自らのコアタスクに集中できるようにシームレスに統合されています[…]

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中国の研究者が「FreeMan」という大規模な実世界のマルチビューデータセットを紹介しました

現実世界のシーンから人体の3D構造を推定することは、人工知能、グラフィックス、人間とロボットの相互作用などの分野において重要な影響を持つ困難な課題です。既存の3D人物姿勢推定用データセットは、制御された環境で収集されることが多く、静的な背景の下で収集されるため、現実世界のシナリオの変動性を十分に表現していません。この制限は、現実世界のアプリケーションに対して正確なモデルの開発を妨げています。 Human3.6MやHuMManなどの既存のデータセットは、3D人物姿勢推定に広く使用されていますが、制御された研究室の環境で収集されており、現実世界の環境の複雑さを十分に捉えていません。これらのデータセットは、シーンの多様性、人間の行動、スケーラビリティの面で制限があります。研究者たちは、3D人物姿勢推定のためにさまざまなモデルを提案していますが、既存のデータセットの制限のために、現実世界のシナリオに適用する際にその有効性がしばしば妨げられています。中国の研究者チームが「FreeMan」という新しい大規模なマルチビューデータセットを導入しました。このデータセットは、現実世界のシナリオにおける3D人物姿勢推定の既存のデータセットの制限に対処するために設計されています。FreeManは、この重要なタスクのためのより正確かつ堅牢なモデルの開発を支援することを目指している重要な貢献です。 FreeManは、8つの同期したスマートフォンを使用してさまざまなシナリオで収集された8,000のシーケンスからなる11百万フレームから成る包括的なデータセットです。屋内外を含む10の異なるシーンで40人の被験者をカバーしており、照明条件も異なります。特筆すべきは、FreeManはカメラパラメータと人体スケールの変動性を導入しており、現実世界のシナリオをより適切に表現しています。研究グループは、このデータセットを作成するための自動アノテーションパイプラインを開発しました。このパイプラインは、人物検出、2Dキーポイント検出、3D姿勢推定、メッシュアノテーションを含んでいます。その結果得られるデータセットは、モノクル3D推定、2Dから3Dへのリフティング、マルチビュー3D推定、人物のニューラルレンダリングなど、複数のタスクに有用です。研究者たちは、FreeManを使用したさまざまなタスクの包括的な評価基準を提供しました。彼らは、FreeManでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを、Human3.6MやHuMManなどの既存のデータセットでトレーニングされたモデルと比較しました。特筆すべきは、FreeManでトレーニングされたモデルが3DPWデータセットでテストされた際に、著しく優れたパフォーマンスを発揮したことで、FreeManの現実世界のシナリオへの優れた一般化能力が示されました。マルチビュー3D人物姿勢推定の実験では、FreeManでトレーニングされたモデルが、クロスドメインのデータセットでテストされた際に、Human3.6Mでトレーニングされたモデルと比較して優れた一般化能力を示しました。その結果は、FreeManの多様性とスケールの利点を一貫して示しています。 2Dから3Dのポーズリフティングの実験では、FreeManでトレーニングされたモデルが他のデータセットでトレーニングされたモデルよりもより困難なレベルに直面したことが明らかになりました。ただし、FreeManのトレーニングセット全体でモデルをトレーニングした場合、パフォーマンスが向上し、より大規模なトレーニングによってモデルのパフォーマンスを向上させる可能性が示されました。まとめると、研究グループは現実世界のシナリオにおける3D人物姿勢推定の画期的なデータセットであるFreeManを提案しました。彼らは、シーン、人間の行動、カメラパラメータ、人体スケールに多様性を提供することで、既存のデータセットのいくつかの制限に対処しました。FreeManの自動アノテーションパイプラインと大規模なデータ収集プロセスにより、3D人物姿勢推定のより正確で堅牢なアルゴリズムの開発に貴重な資源となります。研究論文は、FreeManの既存のデータセットと比較した優れた一般化能力を強調し、現実世界のアプリケーションにおけるモデルのパフォーマンスを向上させる潜在能力を示しています。FreeManの利用可能性は、人間モデリング、コンピュータビジョン、人間とロボットの相互作用の進歩を促進し、制御された研究室の条件と現実世界のシナリオのギャップを埋めることが期待されています。

Pythonのスタックの実装：関数、メソッド、例など

導入スタックは、プログラミングとコンピュータサイエンスにおける基本的な概念です。この記事では、データ管理とアルゴリズムにおいて重要なLast-In-First-Out（LIFO）の振る舞いを持つPythonスタックの実装について探求します。効率的なPythonスタックの使用についての基本原則、メソッド、および重要な考慮事項を探求します。 Pythonにおけるスタックとは何ですか？スタックは線形データ構造です。これはLast-In-First-Out（LIFO）の原則に従います。要素のコレクションとして機能し、最後に追加されたアイテムが最初に削除されます。Pythonにおけるスタックに関連するいくつかの主要な操作は次のとおりです： Push：スタックのトップに要素を追加します。 Pop：スタックからトップの要素を削除して返します。 Peek：削除せずにスタックのトップの要素を表示します。空かどうかの確認：スタックが要素を持っているかどうかを確認します。 Pythonスタックは、関数呼び出しの追跡、式の評価、およびパーシングアルゴリズムなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。 Pythonスタックのメソッド Pythonのスタックは、多くのプログラミング言語と同様に、このデータ構造内のデータの操作を容易にするいくつかの基本的なメソッドと操作が備わっています。以下ではPythonのスタックのメソッドについて説明します： push(item)：このメソッドは要素（item）をスタックのトップに追加します。 stack.push(42) pop()：pop()メソッドはスタックからトップの要素を削除して取得するために使用されます。この操作により、スタックのサイズが1減少します。スタックが空の場合はエラーが発生します。 top_element = stack.pop() peek()：スタックのトップの要素を削除せずに表示するためには、peek()関数が非常に便利です。スタック自体を変更せずに、スタックの頂点の要素を検査するための優れたツールです。 top_element = stack.peek() is_empty()：このメソッドはスタックが空かどうかを判定します。スタックに要素がない場合はTrueを返し、それ以外の場合はFalseを返します。 if stack.is_empty(): …

LLMの出力解析：関数呼び出し対言語チェーン

「LLMを使用したツールの作成には、ベクトルデータベース、チェーン、エージェント、ドキュメント分割ツールなど、複数のコンポーネントが必要ですしかし、最も重要なコンポーネントの1つはLLMです…」

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