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「Stitch FixにおけるMLプラットフォーム構築からの学び」

この記事は元々、MLプラットフォームポッドキャストのエピソードであり、Piotr NiedźwiedźとAurimas GriciūnasがMLプラットフォームの専門家と一緒に、デザインの選択肢、ベストプラクティス、具体的なツールスタックの例、そして最高のMLプラットフォームの専門家からの実世界の学びについて話し合っていますこのエピソードでは、Stefan KrawczykがMLを構築する際に得た学びを共有しています...

MLOps

「大規模言語モデルの微調整に関する包括的なガイド」

導入過去数年間、自然言語処理（NLP）の領域は大きな変革を遂げてきました。それは大規模な言語モデルの登場によるものです。これらの高度なモデルにより、言語翻訳から感情分析、さらには知的なチャットボットの作成まで、幅広いアプリケーションの可能性が開かれました。しかし、これらのモデルの特筆すべき点はその汎用性です。特定のタスクやドメインに対応するためにこれらを微調整することは、その真の可能性を引き出し、性能を向上させるための標準的な手法となりました。この包括的なガイドでは、基礎から高度な内容まで、大規模な言語モデルの微調整の世界について詳しく掘り下げます。学習目標大規模な言語モデルを特定のタスクに適応させるための微調整の概念と重要性を理解する。マルチタスキング、指示微調整、パラメータ効率的な微調整など、高度な微調整技術を学ぶ。微調整された言語モデルが産業界を革新する実際の応用例について実践的な知識を得る。大規模な言語モデルの微調整のステップバイステップのプロセスを学ぶ。効率的な微調整メカニズムの実装を行う。標準的な微調整と指示微調整の違いを理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。事前学習済み言語モデルの理解事前学習済み言語モデルは、通常インターネットから収集された膨大なテキストデータに対して訓練された大規模なニューラルネットワークです。訓練プロセスは、与えられた文やシーケンス内の欠損している単語やトークンを予測することで、モデルに文法、文脈、意味の深い理解を与えます。これらのモデルは数十億の文を処理することで、言語の微妙なニュアンスを把握することができます。人気のある事前学習済み言語モデルの例には、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）、RoBERTa（A Robustly…

「UNETアーキテクチャの包括的なガイド | 画像セグメンテーションのマスタリング」

イントロダクションコンピュータビジョンという興奮する分野では、画像には多くの秘密と情報が含まれており、アイテムを区別し強調することが重要です。画像セグメンテーションは、画像を意味のある領域やオブジェクトに分割するプロセスであり、医療画像から自動運転や物体認識までさまざまなアプリケーションで必要です。正確で自動的なセグメンテーションは長い間課題であり、従来の手法では精度と効率が不足することがよくありました。そこで登場するのがUNETアーキテクチャです。UNETは画像セグメンテーションを革新した知能的な手法であり、そのシンプルな設計と独創的な技術により、より正確で堅牢なセグメンテーション結果を実現しました。コンピュータビジョンのエキサイティングな分野に初めて足を踏み入れる方でも、セグメンテーションの能力を向上させたい経験豊富なプラクティショナーでも、この詳細なブログ記事はUNETの複雑さを解き明かし、そのアーキテクチャ、コンポーネント、有用性を完全に理解することができます。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。畳み込みニューラルネットワークの理解 CNNはコンピュータビジョンのタスクで頻繁に使用されるディープラーニングモデルであり、画像分類、物体認識、画像セグメンテーションなどに非常に役立ちます。CNNは主に画像から関連する情報を学習し抽出するため、視覚データ分析に非常に有用です。 CNNの重要なコンポーネント畳み込み層： CNNは学習可能なフィルタ（カーネル）の集合で構成されており、入力画像または特徴マップに畳み込まれます。各フィルタは要素ごとの乗算と合計を適用し、特定のパターンやローカルな特徴を強調した特徴マップを生成します。これらのフィルタはエッジ、コーナー、テクスチャなど、多くの視覚要素を捉えることができます。プーリング層：畳み込み層によって生成された特徴マップをプーリング層を使用してダウンサンプリングします。プーリングは特徴マップの空間的な次元を削減しながら、最も重要な情報を保持し、後続の層の計算量を減らし、モデルを入力の変動に対してより抵抗力のあるものにします。最も一般的なプーリング操作は、与えられた近傍内の最大値を取るマックスプーリングです。活性化関数：活性化関数を使用して、CNNモデルに非線形性を導入します。畳み込み層やプーリング層の出力に要素ごとに適用し、ネットワークが複雑な関連性を理解し非線形の決定を行うことができるようにします。勾配消失問題を解決するためのシンプルさと効率性から、ReLU（Rectified Linear Unit）活性化関数がCNNでよく使用されます。全結合層：全結合層、または密結合層とも呼ばれるものは、取得した特徴を使用して最終的な分類または回帰操作を行います。これにより、1つの層のすべてのニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続され、ネットワークは前の層の組み合わせ入力に基づいてグローバルな表現を学習し、高レベルの判断を行うことができます。ネットワークは、低レベルの特徴を捉えるために畳み込み層のスタックから始まり、その後プーリング層が続きます。より深い畳み込み層はネットワークが進化するにつれてより高レベルの特徴を学習します。最後に、1つまたは複数の全結合層を使用して分類または回帰操作を行います。全結合ネットワークの必要性従来のCNNは通常、単一のラベルが入力画像全体に割り当てられる画像分類のジョブに適しています。一方、従来のCNNアーキテクチャは、各ピクセルをさまざまなクラスや領域に分類するセマンティックセグメンテーションのようなより詳細なタスクには問題があります。ここでFully Convolutional Networks（FCN）が活躍します。セグメンテーションタスクにおける従来のCNNアーキテクチャの制約…

「テキスト分析の未来を明らかにする BERTを使用したトレンディなトピックモデリング」

イントロダクション機械学習と自然言語処理において非常に効果的な手法は、トピックモデリングです。テキストのコーパスは、文書のコレクションの例です。この手法は、そこに現れる抽象的な主題を見つけることを目的としています。この手法は、テキストのコーパスの潜在的な構造を明らかにし、即座には見えないテーマやパターンを明らかにします。数千ものツイートなどの大量のドキュメントの内容を分析するために、トピックモデリングアルゴリズムはテキストのパターンを見つけるために統計的な技術に依存しています。これらのアルゴリズムは、ドキュメント内の頻度や単語の共起を調べた後、いくつかの主題に論文を分類します。その結果、内容はより整理されて理解しやすくなり、データの潜在的なテーマやパターンを認識しやすくなります。潜在ディリクレ割り当て（LDA）、潜在的意味解析、非負値行列因子分解などがトピックモデリングのいくつかの従来の手法です。しかし、このブログ記事では、トピックモデリングにBERTを使用しています。詳細情報：トピックモデリングのための潜在ディリクレ割り当て（LDA）を使用する学習目標以下は、BERTを使用したトピックモデリングのワークショップの学習目標のリストです：トピックモデリングの基礎とNLPでの使用方法を理解する BERTの基礎とドキュメントの埋め込みの作成方法を理解する BERTモデルにテキストデータを準備するために前処理を行う [CLS]トークンを使用してBERTの出力からドキュメントの埋め込みを抽出するクラスタリング手法（K-meansなど）を使用して関連する資料をグループ化し、潜在的な主題を見つける生成されたトピックの品質を評価するために適切な指標を使用するこの学習目標の助けを借りて、参加者はBERTを使用したトピックモデリングの実践的な経験を得ることができます。この知識を活用して、彼らは大規模なテキストデータの中から隠れたテーマを分析し、抽出する準備をすることができます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。データの読み込みこれはオーストラリア放送協会のコンテンツであり、Kaggleで8年以上にわたり利用可能になっています。2つの重要な列が含まれています：publish_date：記事の公開日（yyyyMMdd形式）と、headline_textの英語訳。これがトピックモデルが使用する知識です。 import pandas as pd #…

「VAEs、GANs、およびTransformersによる創発的AIの解放」

イントロダクション生成AIは、人工知能と創造性の交差点に位置する興奮する分野であり、機械が新しいオリジナルなコンテンツを生成することによって、さまざまな産業を革新しています。リアルな画像や音楽の作曲から生き生きとしたテキストや没入型の仮想環境の作成まで、生成AIは機械が達成できる範囲を広げています。このブログでは、VAEs、GANs、およびTransformersを使って生成AIの有望な領域を探求し、その応用、進歩、そして将来における深い影響について検討します。学習目標 VAEs、GANs、およびTransformersを含む生成AIの基本的な概念を理解する。生成AIモデルの創造的なポテンシャルとその応用を探求する。 VAEs、GANs、およびTransformersの実装についての洞察を得る。生成AIの将来の方向性と進歩を探求する。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。生成AIの定義生成AIは、本質的には既存のデータから学習し、類似した特性を持つ新しいコンテンツを生成するためにモデルをトレーニングすることを含みます。既存の情報に基づいてパターンを認識し予測する従来のAIアプローチとは異なり、生成AIは完全に新しいものを作成し、創造性とイノベーションの領域を広げることを目指しています。生成AIの力生成AIは、創造性を解放し、機械が達成できる範囲を広げる力を持っています。VAEs、GANs、およびTransformersなど、生成AIで使用される基本原理とモデルを理解することで、この創造的な技術の背後にある技術と手法を把握することができます。生成AIの力は、創造性を解放し、人間の創造性を模倣し、さらには超える新しいコンテンツを生成する能力にあります。アルゴリズムとモデルを活用することにより、生成AIは画像、音楽、テキストなど多様な出力を生成し、インスピレーションを与え、革新し、芸術的表現の領域を広げることができます。 VAEs、GANs、およびTransformersなどの生成AIモデルは、この力を解放するために重要な役割を果たしています。VAEsはデータの基本的な構造を捉え、学習された潜在空間からサンプリングすることで新しいサンプルを生成することができます。GANsは生成器と識別器の間の競争的なフレームワークを導入し、非常にリアルな出力を生み出します。Transformersは長距離の依存関係を捉えることに優れており、一貫性のあるコンテンツを生成するのに適しています。詳細を探求しましょう。変分オートエンコーダ（VAEs）生成AIで使用される基本的なモデルの1つは変分オートエンコーダまたはVAEです。エンコーダ-デコーダのアーキテクチャを用いて、VAEsは入力データの本質を低次元の潜在空間に圧縮することによって、新しいサンプルを生成します。 VAEsは画像生成、テキスト合成などに応用され、機械が魅了し、インスピレーションを与える新しいコンテンツを作成することが可能になりました。 VAEの実装このセクションでは、変分オートエンコーダ（VAE）をスクラッチから実装します。エンコーダとデコーダモデルの定義エンコーダは入力データを受け取り、ReLU活性化関数を持つ密な層を通過させ、潜在空間分布の平均と対数分散を出力します。デコーダネットワークは、潜在空間表現を入力として受け取り、ReLU活性化関数を持つ密な層を通過させ、シグモイド活性化関数を適用することでデコーダの出力を生成します。 import…

「AIスタートアップのトレンド：Y Combinatorの最新バッチからの洞察」

シリコンバレーを拠点とする有名なスタートアップアクセラレータであるY Combinator（YC）は、最近、2023年冬のコホートを発表しました予想通り、269社のうち約31％のスタートアップ（80社）がAIを自己申告しています

「データサイエンスを使って、トップのTwitterインフルエンサーを特定する」

はじめに Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性は無視できません。特にビジネスにとっての利益に関しては言うまでもありません。この記事では、データサイエンスとPythonを使用して、トップのTwitterインフルエンサーを見つけるという魅力的なコンセプトを探求します。この技術を用いることで、ビジネスはTwitter上で賢明な選択をし、報酬を得ることができます。科学的な手法とPythonの能力を活用することで、ビジネスは、広範なブランド露出とエンゲージメントをもたらすことができるインフルエンサーを特定する力を得るのです。この記事では、インフルエンサーマーケティングに関するさまざまなトピックを取り上げています。それには、インフルエンサーの選択要因、Twitterデータの収集と整理、データサイエンス技術を用いたデータの分析、およびインフルエンサーの評価と順位付けにおける機械学習アルゴリズムの活用などが含まれます。学習目標この記事の目的は、読者が特定の学習目標を達成することです。この記事を読み終えることで、読者は以下のことができるようになります： Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性とビジネスへの利益を理解する。データサイエンスとPythonを使用して適切なインフルエンサーを見つける方法についての知識を得る。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際に考慮すべき要素や側面を学ぶ。 Pythonと関連するツールを使用してTwitterデータを収集し整理する技術を習得する。 Pandasなどのデータサイエンス技術やPythonライブラリを使用してTwitterデータを分析するスキルを開発する。インフルエンサーの特定と順位付けにおいて機械学習アルゴリズムの使用方法を探索する。関連するメトリクスと質的要素に基づいてインフルエンサーを評価する技術をマスターする。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際の制約と課題を理解する。実際のインフルエンサーマーケティングの事例から洞察を得て、重要な教訓を学ぶ。 Pythonを使用して自身のビジネスに最適なインフルエンサーを特定するために獲得した知識とスキルを適用する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。プロジェクトの概要このプロジェクトの目的は、Twitter上のインフルエンサーマーケティングの複雑な領域をナビゲートするために、読者に必要なスキルと知識を提供することです。インフルエンサーの選択基準の確立、関連するTwitterデータの収集と準備、データサイエンス技術を用いたデータの分析、および機械学習アルゴリズムを用いたインフルエンサーの評価と順位付けなど、いくつかの要素を詳しく調べます。この記事で提供される体系的アプローチにより、読者は貴重な洞察と実践的な戦略を身につけて、マーケティング活動を効率化することができます。この記事を通じて、読者はインフルエンサーの特定プロセスとそのTwitter上でのブランドの可視性とエンゲージメントへの重要な役割について、深い理解を得ることができます。プロジェクトの最後には、読者は自身のビジネスに新たに獲得した知識を自信を持って適用し、Twitter上の影響力のある人物を活用してマーケティング戦略を最適化し、目標とするオーディエンスと効果的につながることができるのです。問題の提示 Twitter上でビジネスにとって関連性のある影響力のあるインフルエンサーを特定することは、複雑な問題です。ビジネスは、膨大な量のデータと絶えず変化するソーシャルメディアの環境の中で、適切なインフルエンサーを見つけることに苦労することがよくあります。また、真のエンゲージメントと信頼性を持つインフルエンサーを特定することもさらに困難です。ビジネスは、ターゲットオーディエンスとブランドの価値と一致するインフルエンサーを見つけるために、大量のTwitterデータを手動で選別する際に障害に直面します。インフルエンサーの真正性と影響力を判断することは、主観的で時間のかかる作業となることがあります。これらの課題は、チャンスの逃失と効果のないパートナーシップにつながり、リソースの浪費やマーケティング戦略の妥協を招くことがよくあります。…

Amazon SageMakerのHugging Face LLM推論コンテナをご紹介します

これは、オープンソースのLLM（Large Language Model）であるBLOOMをAmazon SageMakerに展開し、新しいHugging Face LLM Inference Containerを使用して推論を行う方法の例です。Open Assistantデータセットで訓練されたオープンソースのチャットLLMである12B Pythia Open Assistant Modelを展開します。この例では以下の内容をカバーしています：開発環境のセットアップ新しいHugging Face LLM DLCの取得 Open Assistant 12BのAmazon SageMakerへの展開モデルを使用して推論およびチャットを行う…

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

NLPとエリシットを用いたジェンダー平等に関する研究の探索

はじめに NLP（自然言語処理）は、膨大なテキストデータを理解するのに役立ちます。大量の文書を手作業で読む代わりに、これらの技術を利用して理解を高速化し、主要なメッセージに素早くたどり着くことができます。このブログ記事では、パンダデータフレームとPythonのNLPツールを使用して、Elicitを使用してアフガニスタンのジェンダー平等に関する研究で人々が何を書いたかを把握する可能性について探求します。これらの洞察は、女性や女の子にとって最も困難な場所の1つとされている国で、ジェンダー平等を推進するために何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを理解するのに役立つかもしれません（World Economic Forum、2023年）。学習目標 CSVファイル内のテキストのテキスト分析の習得 Pythonでの自然言語処理の方法に関する知識の習得効果的なデータ可視化のためのスキルの開発アフガニスタンにおけるジェンダー平等に関する研究が時間とともにどのように進展したかについての洞察の獲得この記事は、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。文献レビューにおけるElicitの使用基礎となるデータを生成するために、私はAIパワードツールであるElicitを使用して文献レビューを行います（Elicit）。ツールに質問をすることで、アフガニスタンでジェンダー平等が失敗した理由に関連する論文のリストを生成するように依頼します。その後、CSV形式で結果の論文リスト（150以上のランダムな数の論文とみなします）をダウンロードします。このデータはどのように見えるのでしょうか？さあ、見てみましょう！ PythonでElicitからのCSVデータを分析するまず、CSVファイルをパンダデータフレームとして読み込みます： import pandas as pd # ファイルパスとCSVファイルを特定 file_path = './elicit.csv' #…

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