Search Results ISO

スタンフォード、NVIDIA、およびUT Austinの研究者は、クロスエピソードカリキュラム（CEC）と呼ばれる新しい人工知能アルゴリズムを提案しましたこれにより、トランスフォーマーエージェントの学習効率と汎化能力が向上します

シーケンシャルな意思決定の問題は、ファウンドメーションモデルの導入によるパラダイムの転換により、大きな変革を遂げています。トランスフォーマーモデルなどのこれらのモデルは、計画、制御、および事前学習された視覚表現など、さまざまな領域を完全に変えてきました。しかし、これらのデータハングリーなアルゴリズムをデータが少ないロボティクスのような領域に適用することは非常に困難です。データの量が制限された状況で、ソースや品質に関係なく、より効果的な学習をサポートするために、アクセス可能なデータを最大限に活用することが可能かどうかという疑問が生じます。これらの課題に対応するために、研究者グループが最近開発した独特のアルゴリズム、Cross-Episodic Curriculum（CEC）があります。CECテクニックは、カリキュラムに異なる経験が異なる分布で配列される際の方法を活用します。CECの目標は、トランスフォーマーモデルの学習と汎化効率を向上させることです。CECの基本的なコンセプトは、トランスフォーマーモデルにクロスエピソードの経験を組み込んでカリキュラムを作成することです。このカリキュラムでは、オンライン学習トライアルとミックスクオリティのデモが段階的に配置され、学習曲線とエピソード間でのスキル向上が捉えられます。CECは、トランスフォーマーモデルの強力なパターン認識能力を活用して、クロスエピソードの注意機構を作り出します。チームは、CECの有効性を示すために2つのシナリオを提供しています。 DeepMind Labのディスクリートコントロールを伴うマルチタスク強化学習：このシナリオでは、CECを使用してディスクリートコントロールのマルチタスク強化学習の課題を解決します。CECによって開発されたカリキュラムは、個々の状況と徐々に複雑になる文脈の学習経路を捉えます。これにより、エージェントは学習と適応を小さなステップで進めることで、徐々により難しいタスクをマスターすることができます。 RoboMimic、連続制御のためのミックスクオリティデータを使用した模倣学習 – RoboMimicに関連する第2のシナリオでは、連続制御とミックスクオリティデータを使用した模倣学習が行われます。CECが作成したカリキュラムの目標は、デモンストレーターのレベルの向上を記録することです。 CECによって生成されたポリシーは、どちらのシナリオでも優れたパフォーマンスと強力な一般化能力を示しており、これにより、CECはトランスフォーマーエージェントの適応性と学習効率をさまざまな文脈で向上させるための有効な戦略であることが示唆されています。Cross-Episodic Curriculum法には、次の2つの重要なステップが含まれています。カリキュラムデータの準備：カリキュラムデータの準備はCECプロセスの初めのステップです。特定の順序と構造でイベントを配置することを意味します。これらのイベントは、カリキュラムのパターンを明確に示すために特定の順序で配置されます。これらのパターンは、単一環境でのポリシー改善、徐々に困難な環境での学習の進展、デモンストレーターの専門知識の向上など、さまざまな形で表現されます。クロスエピソード注意モデルの訓練：これはモデルの訓練の2番目の重要な段階です。この訓練段階では、モデルはアクションを予測するために訓練されます。この方法の特徴的な点は、モデルが現在のエピソードに加えて以前のエピソードを参照することができることです。これにより、カリキュラムデータで注目された改善とポリシーの調整を内面化することができます。過去の経験を利用するため、学習はより効率的に行われることがあります。通常、因果トランスフォーマーモデルを示すために、これらの段階を視覚的に示すために色付きの三角形が使用されます。これらのモデルはCECメソッドにとって重要であり、学習プロセスにクロスエピソードのイベントを取り入れるのを容易にします。推奨されたアクションは、「a ^」で示され、意思決定に重要な役割を果たします。

「Devtoolsを使ったRデータパッケージの作成と公開の詳細ガイド」

「2023年のPositカンファレンスでスピーカーに招待され、アニメーションと相互作用を使ったストーリーテリングについてプレゼンをする機会を得たとき、完璧なデータセットについて数ヶ月間悩みましたどれも興味深いものばかりでした...」

「AIにおけるアメリカのリーダシップの確かな基盤を築く方法」

Googleが報告書を共有します：AIにおけるアメリカのリーダーシップのための安全な基盤の構築' (Google ga hōkokusho wo kyōyū shimasu AI ni okeru Amerika no rīdāshippu no tame no anzenna kiban no kochiku.)

「GPT4による高度なデータ分析：ヨーロッパの観光トレンドのマッピング」

生データをデータビジュアライゼーションに変換することは、従来の方法では退屈で面倒な作業ですデータのクリーニングからデータフレームの作成、厄介なチャートの構文操作にいたるまで、様々な手間がかかりますそれに対して...

「Databricks SQL Serverless + DBT のテストから学んだ５つの教訓」

ダウンロードやダッシュボードの生成など、ビッグデータプロジェクトの構築および運用をサポートするために、美容とファッションの分野で豊富な知識を持つ美容とファッションの専門家です

「このAIニュースレターはあなたが必要とするもの全てです #69」

Googleは、MicrosoftやAdobeといった企業に続き、彼らが提供するAIサービスの利用者を知的財産権侵害に関する訴訟から保護することに取り組むことを発表しました...

AudioSep 記述するすべてを分離する

Note I have retained the acronym CASA as it is commonly known in the field. However, if you'd like a translation for Computational Auditory…

「MozillaがFirefoxに偽レビューチェッカーAIツールを導入」

オンラインショッピングの広大な景色の中で、本物の製品レビューを捉えることはますます困難な課題となっています。消費者は特定の意見に本当に頼ることができるかどうかを疑問に思い、購買の決定に不確実性が漂っています。この重要な懸念に対処するため、MozillaのFirefoxは、ブラウザにレビューチェッカーを統合するという画期的な一歩を踏み出し、オンラインショッピング体験を革新することになりました。既存のソリューションもこの問題に対処しようと試みており、Fakespotなどのブラウザ拡張機能が先頭を切っています。Fakespotは、詐欺的なオンラインレビューを検出するために設計された特殊なツールであり、Mozillaによって5月に買収されました。現在はAmazon、Walmart、eBay、Yelp、TripAdvisorなどの主要プラットフォームで機能し、AからFまでのグレーディングシステムを採用しています。 Aのグレードは完全に信頼できるレビューを持つ製品を示し、Bのグレードは信頼できるレビューの大部分を示しています。 Cのグレードは信頼性と信頼性の低いフィードバックのバランスが取れたミックスを示し、DとFのグレードは信頼性の低いレビューを主に持つ製品を示します。なお、低いグレードは製品やサービス自体の品質を必ずしも反映しておらず、レビューの信頼性を示しています。Fakespotは特定の詐欺的なレビューを特定するのではなく、製品全体に総合的なスコアを割り当てます。グレードが低いほど、レビューが不正確である可能性が高くなります。この重要なツールはFirefoxにシームレスに統合される予定であり、ユーザーにはレビューの信頼性を評価するための固有の手段が提供されます。この機能は現在テスト中であり、11月から最初にAmazon、Best Buy、Walmartで広く利用可能になる予定であり、その後も追加のサイトが続々と追加される予定です。 Fakespotの効果的な点は、人工知能の活用にあります。さまざまなデータポイントを分析し、複数のテストを行うことで、Fakespotはレビューの信頼性を判断します。Fakespotのアルゴリズムの具体的な詳細は操作を防止するために開示されていませんが、レビューが本物の顧客によって残されたものかどうかが重要な要素です。この革新は、レビューが消費者の意思決定に重要な役割を果たすオンラインショッピングの領域で普及している問題に対処します。たとえば、Googleはレビューを活用して商品を推奨し、企業が主導権を争う中でしばしば操作が行われます。最近の調査は、フェイクレビューの流行の深刻さを浮き彫りにし、オンラインで詐欺的なフィードバックに遭遇したショッパーの80％以上がそれを経験したことを明らかにしました。18歳から34歳の層では、この数字が驚くべき92％に急増しています。AIを活用した洗練されたアプローチを持つFakespotは、この普遍的な問題に対する強力な解決策として立ち上がっています。まとめると、FakespotのFirefoxへの統合は、オンラインショッピングにおけるフェイクレビューの広がりに対抗するための画期的な進歩を表しています。この巧妙なツールはAIの力を活用して、ユーザーに信頼できる製品を評価する手段を提供します。主要なeコマースプラットフォームで広く利用できるFakespotは、デジタルマーケットプレイスを航行する消費者にとって欠かせない味方となることで、オンラインショッピングに自信と透明性の時代をもたらすことになります。フェイクレビューに対する戦いにFirefoxという強力な味方が加わることで、消費者はついに保証を持ってショッピングを楽しむことができ、情報を元に正しい選択をすることができるようになります。投稿元：Mozilla Brings a Fake Review Checker AI Tool to Firefox（MarkTechPostより）。

ChatGPT vs. BARD’の比較

大きな言語モデル（LLM）は、私たちが情報を処理し生産する方法を変革していますただし、これらのモデルを一つの解決策として考える前に、その主な違いを考慮する必要があります

language models

「リモートワーク技術の探究：トレンドとイノベーション」

「バーチャルオフィスやコラボレーションツールからワークスペースの未来、サイバーセキュリティ、AI自動化、働き方と生活のバランスの維持まで、リモートワーク技術の進化する風景を探求してみましょうリモートワークの未来を形作るトレンドを発見しましょう」

Tech

Learn more about Search Results ISO - Page 15