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中国のこのAI論文では、UniRepLKNetと呼ばれる画像、音声、時間系列データ解析においてクロスモーダル性能を向上させるための革新的な大規模カーネルConvNetアーキテクチャが紹介されています

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、近年では画像認識のための人気のある技術となっています。物体検出、分類、セグメンテーションのタスクにおいて非常に成功しています。しかし、これらのネットワークがより複雑になるにつれて、新たな課題が浮上しています。テンセントAI Labと香港中文大学の研究者は、大規模カーネルCNNにおけるアーキテクチャの課題に対応するための4つのガイドラインを提案しました。これらのガイドラインは、大規模カーネルをビジョンのタスク以外の領域、例えば時系列予測や音声認識などに拡張して、画像認識の向上を目指しています。 UniRepLKNetは、非常に大きなカーネルを持つConvNetの有効性を探求し、空間畳み込みだけでなく、ポイントクラウドデータ、時系列予測、音声、ビデオの認識などのドメインにまで拡張します。以前の研究では、異なる大きなカーネルの種を紹介していましたが、UniRepLKNetはそのようなカーネルを持つConvNetのためのアーキテクチャ設計に焦点を当てています。UniRepLKNetは3Dパターン学習、時系列予測、音声認識の分野で専門モデルを上回るパフォーマンスを発揮します。テクニカルモデルよりもわずかに低いビデオ認識の精度を持ちながらも、UniRepLKNetはゼロから訓練された総合的なモデルであり、さまざまなドメインでの柔軟性を提供します。 UniRepLKNetは大規模カーネルを持つConvNet向けのアーキテクチャガイドラインを導入し、過剰な深さを避け、広範なカバレッジを重視しています。ガイドラインはVision Transformers（ViTs）の制限に対処し、効率的な構造に焦点を当て、畳み込み層の再パラメータ化、タスクベースのカーネルサイジング、3×3畳み込み層の組み込みを扱っています。UniRepLKNetは既存の大規模カーネルConvNetと最近のアーキテクチャを上回る、画像認識における性能と効率を示しています。時系列予測や音声認識でも普遍的な知覚能力を示し、ポイントクラウドデータの3Dパターン学習においても、専門のConvNetモデルを超える性能を持ちます。 UniRepLKNetのアーキテクチャは、ImageNetの精度が88.0％、ADE20KのmIoUが55.6％、COCOボックスAPが56.4％といった画像認識タスクにおけるトップクラスのパフォーマンスを達成しています。UniRepLKNetの普遍的な知覚能力は、グローバル気温と風速予測の課題においてMSEとMAEで競合他社を上回ることで示されています。UniRepLKNetはポイントクラウドデータの3Dパターン学習においても専門のConvNetモデルを超える性能を発揮します。このモデルは、セグメンテーションなどの下流タスクでも有望な結果を示し、多様なドメインでの優れたパフォーマンスと効率性を確認しています。まとめると、研究のまとめは以下の通りです：研究では、大規模カーネルConvNet向けの4つのアーキテクチャガイドラインを導入しています。これらのガイドラインは大規模カーネルConvNetの特徴を重視しています。これらのガイドラインに従って設計されたConvNetモデルであるUniRepLKNetは、画像認識タスクにおいて競合他社を上回る優れたパフォーマンスを発揮します。 UniRepLKNetはカスタマイズなしで時系列予測や音声認識などの領域で普遍的な知覚能力を示します。 UniRepLKNetはポイントクラウドデータの3Dパターン学習においても専門モデルを上回ります。また、研究は非膨張性の大規模カーネル畳み込み層の性能を向上させるためにDilated Reparam Blockを導入しています。この研究は貴重なアーキテクチャガイドラインを提供し、UniRepLKNetとその能力を紹介し、Dilated Reparam Blockの概念を示しています。

「2024年に使用するためのトップ10のリアルタイムデータベース」

導入現代アプリケーションのダイナミックな世界において、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時の更新を維持するために重要です。大量のデータを扱うために設計されたこれらのデータベースは、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、2024年に影響を与えるであろうトップ10のリアルタイムデータベースについて詳しく説明します。リアルタイムデータベースの理解リアルタイムデータベースは即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期の遅延が発生する従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースはすべての接続されたデバイスやアプリケーションにデータ変更の迅速な反映を保証します。これにより、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、モニタリングのニーズを持つアプリケーションに適しています。現代アプリケーションにおけるリアルタイムデータベースの重要性リアルタイムデータベースの重要性は、即時のデータ更新と同期の需要により、現代のアプリケーションで増大しています。メッセージングアプリから共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムアナリティクスダッシュボードまで、これらのデータベースはスムーズなデータ管理と瞬時のコミュニケーションの基盤となります。データ同期の遅延を解消することにより、リアルタイムデータベースはユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、効率的かつデータに基づく意思決定を可能にします。トップ10のリアルタイムデータベース以下は、2024年に使用するトップ10のリアルタイムデータベースのリストです。 1. Firebase リアルタイムデータベース Firebase リアルタイムデータベースはクラウドホスト型のNoSQLデータベースであり、開発者がデータをリアルタイムに保存および同期できるようにします。JSONデータモデルの使用は、開発プロセスに柔軟性と簡便さをもたらします。Firebaseプラットフォームの重要なコンポーネントとして、ウェブとモバイルの両方のアプリケーションを作成するための強力なツールキットに貢献します。機能と利点 Firebase リアルタイムデータベースの優れた機能の1つは、データ変更があった場合にすべての接続されたデバイスで瞬時の更新が保証されるリアルタイム同期です。これにより、ユーザーは常に最新の情報を得ることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供し、インターネットに接続していない状況でもデータにアクセスおよび変更を行うことができます。Firebase リアルタイムデータベースは堅牢なセキュリティルールを取り入れており、機密データへの不正アクセスからデータを保護します。ユースケースと例 Firebase リアルタイムデータベースは、チャットアプリ、共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を要求するアプリケーションで広く使用されています。例えば、Firebase リアルタイムデータベースを活用したメッセージングアプリは、すべての参加者に迅速にメッセージを配信し、シームレスかつリアルタイムのコミュニケーション体験を作り出します。こちらから入手できます: https://firebase.google.com/ 2.…

クライテリオンを使用したRustコンパイラの設定のベンチマーキング

この記事では、まず、人気のある基準箱を使用してベンチマークする方法について説明します次に、コンパイラの設定を横断してベンチマークする方法について追加情報を提供します各組み合わせについて…

顧客セグメンテーション：クラスタリング以上のこと

データサイエンスチームが顧客セグメンテーションモデルを作成する必要が生じるとき、それはビジネスからの依頼か、あるいはデータサイエンティストからの積極的な決定のいずれかですいずれの場合においても、...

Amazon DocumentDBを使用して、Amazon SageMaker Canvasでノーコードの機械学習ソリューションを構築してください

Amazon DocumentDB（MongoDB互換）とAmazon SageMaker Canvasの統合のローンチをお知らせできることを喜びますこれにより、Amazon DocumentDBのお客様はコードを書かずに生成AIや機械学習（ML）ソリューションを構築・使用することができますAmazon DocumentDBはフルマネージドのネイティブJSONドキュメントデータベースであり、重要な業務をスムーズかつ効率的に運用することができます

「Google DeepMindが大規模な言語モデルを使用して解けない数学問題を解決」

彼らは生産物のほとんどを捨てなければならなかったが、ゴミの中には金があった

ロボ犬が100メートル走のギネス世界記録を樹立

ギネスワールドレコーズは、韓国科学技術院のチームが作成した犬のようなロボットを、最速の四足歩行ロボットと認定しました

２０２４年に探索するべきトップ１２の生成 AI モデル

はじめに近年、人工知能（AI）は非凡な変革を遂げ、創造性の風景を再構築するだけでなく、多様な産業における自動化の新たな基準を設定する先駆的な技術となっています。2024年に入ると、これらの先進的なモデルは画期的な能力、広範な応用、そして世界に紹介する先駆的なイノベーションにより、その地位を固めました。本記事では、今年の主要な生成型AIモデルについて詳しく探求し、彼らの革新的な能力、様々な応用、そして世界にもたらすパイオニア的なイノベーションについて包括的に説明します。テキスト生成 GPT-4：言語の神童開発者：OpenAI 能力：GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、文脈の深い理解、微妙な言語生成、およびマルチモーダルな能力（テキストと画像の入力）で知られる最先端の言語モデルです。応用：コンテンツの作成、チャットボット、コーディング支援など。イノベーション：GPT-4は、規模、言語理解、多様性の面でこれまでのモデルを上回り、より正確かつ文脈に即した回答を提供します。この生成型AIモデルにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Mistral：専門家の混合体開発者：Mistral AI 能力：Mistralは、専門的なサブモデル（エキスパート）に異なるタスクを割り当てることで効率と効果を向上させる、洗練されたAIモデルです。応用：高度な自然言語処理、パーソナライズされたコンテンツの推薦、金融、医療、テクノロジーなど、様々なドメインでの複雑な問題解決など、幅広い応用があります。イノベーション：Mistralは、ネットワーク内の最適なエキスパートにタスクを動的に割り当てることによって特徴付けられます。このアプローチにより、専門的で正確かつ文脈に適した回答が可能となり、多面的なAIの課題処理において新たな基準を設定します。このMistral AIにアクセスするには、こちらをクリックしてください。 Gemini：多面的なミューズ開発者：Google AI Deepmind…

カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、深層学習を用いた降水マッピングに取り組み、空間および時間の分解能向上に向けて進化させました

気候変動のため、特に激しい降水イベントがより頻繁に起こると予想されています。洪水や地滑りなどの多くの自然災害は、激しい降水が直接原因です。気候予測に基づいたモデルが頻繁に使用されます。既存の気候モデルは、非常に変動の大きい大気現象を正確に表現する能力を向上させる必要があります。研究者は、平均気温が上昇することにより、激しい降水イベントがさらに増えると予想しています。カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、人工知能（AI）の力を活用して、グローバル気候モデルによって生成された降水マップの精度を高めました。研究者は、このモデルでは降水フィールドの時間分解能を1時間から10分に短縮し、空間分解能を32から2キロメートルに増加させたことを強調しています。彼らは、高分解能が将来の激しい局地的な降水イベントとそれに続く自然災害を予測するために必要であると述べています。この手法は、AIの一形態である生成的対抗ネットワーク（GAN）を応用することを含みます。このGANは、高分解能のレーダー降水データを用いてトレーニングされ、より高い空間および時間分解能で現実的な降水フィールドを学習し模倣することが可能です。既存のグローバル気候モデルは、降水変動を正確に捉えるために必要な細部の詳細が欠けたグリッドを使用しています。また、高分解能の降水マップを生成するためには、従来のモデルでは計算コストが高く、空間または時間の制約が生じます。研究者によれば、これが生成的対抗ネットワーク（GAN）を開発する理由であり、高分解能のレーダー降水フィールドを使用してトレーニングされたAIベースの生成的ニューラルネットワークです。この方法では、荒く解像度の低いデータからGANが現実的な降水フィールドを生成し、その時間的な順序を決定する方法を学習します。三線補間と古典的な畳み込みニューラルネットワークと比較して、生成モデルは解像度依存の極値分布を高い技術力で再構成します。雨量が15ミリリットル毎時を超える場合の高い分数スキルスコア（0.6）と低い相対バイアス（3.35％）が示されました。研究者によれば、彼らのアプローチはさまざまな可能な降水フィールドのアンサンブルを生成します。これは重要ですが、粗く解像された降水フィールドごとに物理的に可能な高解像度の解決策が多数存在します。彼らはこの方法でシミュレートされた降水イベントのより高い解像度は、2021年にアール川の洪水を引き起こした気象条件の影響を2度暖かい世界でより良く推定することを可能にすると説明しています。結論として、このモデルは降水を予測するためのグローバル気候モデルの精度を向上させる解決策を提供します。この進歩はより正確な気候予測に貢献します。変化する気候の中で極端な天候イベントの影響をよりよく理解し、準備するための潜在力を持っています。

Google Gemini APIを使用してLLMモデルを構築する

導入 ChatGPTとOpenAIのGPTモデルのリリース、およびMicrosoftとのパートナーシップにより、AIの領域にTransformerモデルをもたらしたGoogleはみんなが諦めた存在となりました。 GPTモデルがリリースされてから1年以上が経過しましたが、GoogleからはPaLM API以外に大きな動きはありませんでした。PaLM APIもあまり注目されず失敗に終わりました。そしてGoogleが突如として紹介した基盤となるモデルのグループ、Geminiが登場しました。Geminiの発売からわずか数日後、GoogleはGemini APIをリリースしました。このガイドでは、Gemini APIをテストし、最終的にはそれを使用してシンプルなチャットボットを作成します。学習目標 GoogleのGeminiシリーズの基礎知識を学ぶ。これには異なるモデル（Ultra、Pro、Nano）と、テキストと画像のサポートを中心とする多様性が含まれます。 Gemini Proのチャット・モデルを使用してチャットベースのアプリケーションを作成するスキルを開発し、チャットの履歴を維持し、ユーザーの文脈に基づいて応答を生成する方法を理解する。 Geminiが安全であるために、不安全なクエリを処理し、さまざまなカテゴリの安全性評価を提供することにより、責任あるAIの使用を保証する方法を探索する。 Gemini ProとGemini Pro Visionモデルを使用した実践的な経験を積み、画像の解釈と説明を含む、テキスト生成とビジョンに基づく機能を探索する。 Gemini APIとLangchainを統合して、相互作用のプロセスを簡素化する方法を学び、複数のクエリを効率的に処理するための入力と応答のバッチ処理について学ぶ。この記事はデータサイエンスブログサラソンの一部として公開されました。 Geminiとは何ですか？ Geminiは、Googleが構築し導入した新しい基盤モデルのシリーズです。これはこれまでのPaLMと比べて最も大きなモデルセットであり、最初から多様性に焦点を当てて構築されています。これにより、Geminiモデルはテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの異なる情報タイプの組み合わせに強力です。現在、APIは画像とテキストのサポートを提供しています。Geminiは、ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、多くのテストでChatGPTとGPT4-Visionモデルを上回っています。 Geminiには、サイズに基づいて3つの異なるモデルがあります。サイズの順に、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini…

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