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「フューショットラーニングの力を解き放つ」
はじめに 少数のラベル付きの例だけでタスクを征服し、データのオッズに挑む機械の領域へようこそ。このガイドでは、少数のラベル付き例で偉業を達成するための賢いアルゴリズムがどのように偉大さを実現するかについて探求します。人工知能の新たな可能性を開く少数のデータでのアプローチの概念や、従来の機械学習との違い、データが少ないシナリオでのこのアプローチの重要性について学びましょう。 学習目標 技術的な詳細に入る前に、このガイドの学習目標を概説しましょう: 概念を理解し、従来の機械学習との違い、データが少ないシナリオでのアプローチの重要性を理解する 少数のデータ学習に使用されるさまざまな手法やアルゴリズム、メトリックベースの手法、モデルベースのアプローチ、およびその基本原理を探索する さまざまなシナリオでの少数のデータ学習の技術の適用方法を理解する。効果的なトレーニングと評価のためのベストプラクティスを理解する 少数のデータ学習の現実世界の応用を発見する 少数のデータ学習の利点と制限を理解する さあ、ガイドの各セクションについて探求して、これらの目標を達成する方法を理解しましょう。 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。 Few Shot Learningとは何ですか? Few Shot Learningは、クラスまたはタスクごとに限られた数のラベル付き例からモデルを訓練して認識と一般化を行う機械学習のサブフィールドです。Few Shot Learningは、データに飢えたモデルの従来の概念に挑戦します。大量のデータセットに頼る代わりに、Few Shot Learningはわずかなラベル付きサンプルから学習することを可能にします。限られたデータから一般化する能力は、広範なラベル付きデータセットを入手することが実践的または高価でないシナリオでの驚くべき可能性を開くものです。 新しい概念を素早く把握し、オブジェクトを認識し、複雑な言語を理解し、限られたトレーニング例でも正確な予測を行うモデルを想像してみてください。Few Shot Learningはまさにそれを可能にし、さまざまなドメインでのさまざまな課題へのアプローチ方法を変えています。Few…
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PaLM AI | Googleの自家製生成AI
イントロダクション OpenAIによるGPT(Generative Pre-trained Transformers)モデル、特にChatGPTなどのような生成型AIモデルの登場以来、Googleは常にそれと同様のAIモデルを作成し、ローンチすることに取り組んできました。GoogleはBERTモデルを通じてTransformerについて最初に世界に紹介しましたが、Attention is All You Need論文を通じて、OpenAIが開発したものと同じくらい強力で効率的な大規模言語モデルを作成することはできませんでした。Googleが最初に紹介したBard AIはあまり注目されませんでした。最近、GoogleはBard AIの背後にあるPaLM(Pathways Language Model)へのAPIアクセスをリリースしました。このガイドでは、PaLM APIの使い方について説明します。 学習目標 Pathways Language Modelの使い方を学ぶ PaLMが提供する主な機能を理解する PaLM 2を使用してアプリケーションを作成する 大規模言語モデルのクイックプロトタイピングのためのMakerSuiteを活用する PaLM APIの使い方を理解する この記事はData…
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