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「アメリカのトップ10データサイエンス企業」

アメリカは先進技術の中心地であり、競争の傾向が増しています。各企業は、データ分析、機械学習、人工知能などに関連するさまざまなアルゴリズムとモデルを扱うために、最高のテックエキスパートを採用しています。デジタル時代において、アメリカのデータサイエンス企業は、技術と分析のリーディングカンパニーです。これらの企業は、データの力を利用して市場に独自のイノベーションをもたらすために重要な役割を果たしています。データサイエンスの力を活用して、重要な問題の解決策を提供し、情報に基づいたビジネスの意思決定を行い、企業の成長と成功率を最適化しています。トップデータサイエンス企業の売上比較以下は、これらのトップアメリカのデータサイエンス企業の売上に関する最新情報です：企業売上 Amazon 1344億ドル Apple 948億ドル Google 743億ドル Microsoft 527億ドル Facebook 320億ドル IBM 155億ドル Uber 92億ドル Netflix 819億ドル LinkedIn 41億ドル Airbnb…

「AIおよびARはデータ需要を推進しており、オープンソースハードウェアはその課題に応えています」

「データはデジタル経済の命脈であり、新しい技術が現れ進化するにつれて、データセンターにおける高速データ転送速度、低い遅延時間、高い計算能力への需要が指数関数的に増加しています新しい技術はデータの伝送と処理の限界を押し広げており、オープンソース技術の採用はデータセンターの運用者にとって有益です[…]

「リソース制約のあるアプリケーションにおいて、スパースなモバイルビジョンMoEsが密な対応物よりも効率的なビジョンTransformerの活用を解き放つ方法」

ミクスチャー・オブ・エキスパート（MoE）と呼ばれるニューラルネットワークのアーキテクチャは、さまざまなエキスパートニューラルネットワークの予測を組み合わせます。MoEモデルは、いくつかのサブタスクや問題の要素が専門的な知識を必要とする複雑な作業に対応します。これらは、ニューラルネットワークの表現を強化し、さまざまな難しいタスクを処理できるようにするために導入されました。さらに、スパースゲーテッド・ミクスチャー・オブ・エキスパート（MoE）として知られるニューラルネットワークのアーキテクチャは、ゲーティングメカニズムに疎結合性を追加することで従来のMoEモデルのアイデアを拡張します。これらのモデルは、MoEデザインの効率性とスケーラビリティを向上させ、コンピューティングコストを低減するために作成されています。それぞれの入力トークンに対してモデルパラメータの一部のみを独占的に活性化できる能力により、モデルのサイズと推論の効率を切り離すことができます。ニューラルネットワーク（NN）を使用する場合、特にわずかな計算リソースしか利用できない場合には、パフォーマンスと効率の両方をバランスさせることは依然として困難です。スパースゲーテッド・ミクスチャー・オブ・エキスパートモデル（sparse MoEs）は、モデルのサイズと推論の効率を切り離すことができるため、最近は潜在的な解決策として見なされています。スパースMoEsは、モデルの能力を増強し、計算コストを最小限に抑える可能性を提供します。これにより、大規模なビジュアルモデリングの主要なアーキテクチャ選択肢であるTransformersと統合するオプションとなります。このため、Appleの研究チームは、「Mobile V-MoEs: Scaling Down Vision Transformers via Sparse Mixture-of-Experts」という論文で、スパースモバイルビジョンMoEsの概念を紹介しました。これらのV-MoEsは、優れたモデルパフォーマンスを維持しながらVision Transformers（ViTs）を縮小する効率的でモバイルフレンドリーなミクスチャーオブエキスパートデザインです。研究者は、セマンティックスーパークラスを活用してエキスパートのアンバランスを回避するシンプルで堅牢なトレーニング手順を開発したと強調しています。これにより、パッチごとのルーティングでは通常、各画像に対してより多くのエキスパートがアクティブになりますが、パーイメージルーターでは画像ごとのアクティブなエキスパートの数が減少します。研究チームは、トレーニングフェーズをベースラインモデルのトレーニングから始めました。その後、モデルの予測をトレーニングデータセットから保持された検証セットに記録し、混同行列を作成しました。この混同グラフは、混同行列を基にグラフクラスタリングアルゴリズムによって処理されました。このプロセスにより、スーパークラスの分割が作成されました。彼らは、モデルが標準のImageNet-1k分類ベンチマークで経験的な結果を示していると述べています。彼らは、1.28Mの画像からなるImageNet-1kトレーニングセットですべてのモデルをゼロからトレーニングし、その後、50Kの画像からなる検証セットでのトップ1の精度を評価しました。研究者は将来的にもViTs以外のモバイルフレンドリーモデルでMoEデザインを使用したいと考えています。また、物体検出などの他のビジュアルタスクも考慮に入れる予定です。さらに、すべてのモデルにおける実際のオンデバイスのレイテンシを定量化することを目指しています。

「AI規制、キャピトルヒルで初歩的な進展を見せる」

「その会議は、AIの立法に関する忙しい1週間の中で行われました」

「Würstchenの紹介：画像生成のための高速拡散」

Würstchenとは何ですか？ Würstchenは、テキスト条件付きの成分が画像の高度に圧縮された擬似モデルです。なぜこれが重要なのでしょうか？データの圧縮により、トレーニングと推論の両方の計算コストを桁違いに削減することができます。1024×1024の画像でのトレーニングは、32×32の画像でのトレーニングよりも遥かに高価です。通常、他の研究では比較的小規模な圧縮（4倍から8倍の空間圧縮）を使用しますが、Würstchenはこれを極限まで高めました。新しいデザインにより、42倍の空間圧縮を実現しました！これは以前には見られなかったものです。なぜなら、一般的な手法では16倍の空間圧縮後に詳細な画像を忠実に再構築することができないからです。Würstchenは2段階の圧縮、ステージAとステージBを採用しています。ステージAはVQGANであり、ステージBはディフュージョンオートエンコーダーです（詳細は論文を参照）。ステージAとBはデコーダーと呼ばれ、圧縮された画像をピクセル空間に戻します。高度に圧縮された潜在空間で学習される第3のモデル、ステージCも存在します。このトレーニングでは、現在の最高性能モデルに比べてずっと少ない計算リソースが必要であり、より安価で高速な推論が可能です。ステージCを事前モデルと呼んでいます。なぜ別のテキストから画像へのモデルが必要なのですか？それは非常に高速かつ効率的です。Würstchenの最大の利点は、Stable Diffusion XLなどのモデルよりもはるかに高速に画像を生成でき、メモリの使用量も少ないことです！A100が手元にない私たち全員にとって、これは便利なツールです。以下は、異なるバッチサイズでのSDXLとの比較です：さらに、Würstchenの大幅な利点として、トレーニングコストの削減があります。512×512で動作するWürstchen v1は、わずか9,000時間のGPUでトレーニングされました。これを、Stable Diffusion 1.4に費やされた150,000時間のGPUと比較すると、コストが16倍も削減されていることがわかります。これにより、研究者が新しい実験を行う際にだけでなく、より多くの組織がこのようなモデルのトレーニングを行うことができるようになります。Würstchen v2は24,602時間のGPUを使用しました。解像度が1536まで上がっても、これはSD1.4の6倍安価です。SD1.4は512×512でのみトレーニングされました。詳しい説明ビデオは次のリンクでご覧いただけます： Würstchenの使用方法こちらのデモを使用して試すこともできます：または、モデルはDiffusersライブラリを介して利用可能なため、既に慣れているインターフェースを使用することができます。例えば、AutoPipelineを使用して推論を実行する方法は次のとおりです： import torch from diffusers import AutoPipelineForText2Image from diffusers.pipelines.wuerstchen import…

iOSアプリの自然言語処理：機能、Siriの使用例、およびプロセス

「自然言語処理を使ってiOSアプリを向上させたいですか？iOSアプリでNLPとは何か、そしてそれを成功させるための統合方法を学びましょう」

どのようにして、どんなチームサイズにも適したデータサイエンスの戦略を構築するか

「多くの自由と少ない指示で「データサイエンスの戦略を構築してください」という依頼を受けたデータサイエンスのリーダーであるならば、この記事はあなたの助けになるでしょう以下をカバーします：その間、私たちは借用します...」

「Azure OpenAIを使用して、会社独自の安全でプライベートなChatGPTを展開しましょう」

「今ごろになって、おそらくChatGPTで機密の会社データを使用するのはあまり良い考えではないことに気付いているかもしれません会社の商業秘密や知的財産の漏洩の可能性は、技術界でも大きな懸念です...」

「5つのステップで始めるSQL」

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合、サブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度な概念のマスタリングまで、すべてをカバーしていますステップバイステップの例を使用したこのガイドは、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適です

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Python Enumerate（）：カウンターを使用してループを簡素化する

Pythonは、多目的なプログラミング言語であり、堅牢な開発者コミュニティを持っています。Pythonの機能の基本であるループの概念は、プログラマーが効率的にデータシーケンスをトラバースできるようにします。しかし、データの操作、レポート作成、ユーザーインターフェースなどのシナリオでは、ループ内で現在のイテレーションまたはインデックスを追跡することが重要になる場合があります。ループ内でのカウンターの必要性は、pythonのenumerate()関数の開発につながりました。この関数は、インデックスの追跡をループプロセスにシームレスに統合することで、コードの明瞭さを向上させ、エラーのリスクを減らします。 Python Enumerate()の基礎 Pythonのenumerate()メソッドは、現在の場所またはインデックスを追跡しながらシーケンスをループすることを容易にします。リスト、タプル、文字列など、イテラブルオブジェクトには組み込みのカウンターが追加されます。これにより、シーケンス内の要素の位置に基づいて選択を行う必要がある場合に役立ちます。 Python Enumerate()の構文とパラメータ enumerate()関数の構文はシンプルです: enumerate(iterable, start=0) Iterable: このパラメータは、ループを実行するために使用するイテラブルオブジェクトまたはシーケンスを表します。リスト、タプル、文字列などの任意のイテラブルを使用できます。 Start: このオプションパラメータを使用して、カウンターの開始値を指定できます。初期値は0ですが、必要に応じて異なる値でカウントを開始することができます。 enumerate()がループ処理をどのように簡素化するか？従来のループでは、プログラマーはループ内でカウンター変数を手動で保持し、インクリメントする必要がありました。しかし、enumerate()関数はこのプロセスをループの機能に統合することで簡素化します。これにより、コードが簡素化され、読みやすくなり、エラーの可能性が減ります。 enumerate()は、標準的なループを直感的で表現力豊かな構造に変換し、Pythonのコードをより優雅で効率的にします。 ForループでPython Enumerate()を使用する forループ内でenumerate()のパワーを活用する具体的な例について説明します。 enumerate()を使用してリストやシーケンスを反復処理するアイテムのリストがあり、各アイテムに対して操作を実行する必要があり、そのインデックスを把握しておきたい場合を考えてみましょう。enumerate()をforループで使用することで、このタスクを大幅に容易にすることができます。 fruits = ["apple",…

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