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Scikit-Learnのパイプラインを使用して、機械学習モデルのトレーニングと予測を自動化する

Scikit-Learnのパイプラインは、機械学習のライフサイクル（主にデータの前処理、モデルの作成、テストデータでの予測）で複数の操作をつなぐために使用されますこれにより、時間と労力を節約することができます...

LGBMClassifier 入門ガイド

このチュートリアルでは、PythonでLightGBMライブラリを使って、LGBMClassifierクラスを使用して分類モデルを構築する方法を探っていきます

Machine learning

「GANの流行 | ファッション画像生成のステップバイステップガイド」

イントロダクションこの記事では、生成対抗ネットワーク（GAN）とその驚異的な画像生成能力について探求します。GANは生成モデリングの分野を革新し、敵対的学習を通じて新しいコンテンツを作成する革新的なアプローチを提供しています。このガイドでは、GANの基本的な概念から始まり、徐々にファッション画像生成の複雑さに入り込んでいきます。実践的なプロジェクトとステップバイステップの手順を通じて、TensorFlowとKerasを使用してGANモデルを構築してトレーニングする方法を詳しく説明します。 GANのポテンシャルを引き出し、AIの魔法をファッションの世界で目撃してください。経験豊富なAIプラクティショナーまたは好奇心旺盛な愛好家であっても、「GANS in Vogue」は、感動的なファッションデザインを作成し、生成的アートの限界を押し広げるためのスキルと知識を提供します。GANの魅力的な世界に飛び込み、内なる創造力を解き放ちましょう！この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成対抗ネットワーク（GAN）の理解 GANとは何ですか？生成対抗ネットワーク（GAN）は、ジェネレータとディスクリミネータの2つのニューラルネットワークから構成されています。ジェネレータは新しいデータサンプルの生成を担当し、ディスクリミネータの役割はジェネレータによって生成された偽のデータと実際のデータを区別することです。2つのネットワークは競争的なプロセスを通じて同時にトレーニングされ、ジェネレータはよりリアルなサンプルの生成能力を向上させ、ディスクリミネータはリアルと偽のデータをより正確に識別する能力を向上させます。 GANはどのように機能しますか？ GANは、ジェネレータとディスクリミネータが互いに対戦するゲームのようなシナリオに基づいています。ジェネレータは実際のデータに似たデータを作成しようとし、ディスクリミネータは実際のデータと偽のデータを区別しようとします。ジェネレータはこの敵対的なトレーニングプロセスを通じてよりリアルなサンプルの生成を学習します。 GANの主要なコンポーネント GANを構築するには、いくつかの重要なコンポーネントが必要です：ジェネレータ：新しいデータサンプルを生成するニューラルネットワーク。ディスクリミネータ：データを実際のデータまたは偽のデータとして分類するニューラルネットワーク。潜在空間：ジェネレータがサンプルを生成するための入力として使用するランダムなベクトル空間。トレーニングループ：ジェネレータとディスクリミネータを交互にトレーニングする反復プロセス。 GANの損失関数 GANのトレーニングプロセスは特定の損失関数に依存しています。ジェネレータはジェネレータの損失を最小化し、よりリアルなデータの生成を促します。同時に、ディスクリミネータはディスクリミネータの損失を最小化し、リアルと偽のデータを区別する能力を向上させます。プロジェクト概要：GANを用いたファッション画像生成プロジェクトの目標このプロジェクトでは、Fashion MNISTデータセットのファッション画像に似た新しいファッション画像を生成するためのGANの構築を目指します。生成された画像は、ドレス、シャツ、パンツ、靴など、さまざまなファッションアイテムの重要な特徴を捉える必要があります。…

「OpenAIがオープンソースのGPTモデルのリリースを予告」

人工知能の先駆的な存在であるOpenAIは、オープンソースのGPTモデルを公開する可能性によってテックコミュニティで話題となっています。公式な発表はまだされていませんが、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5を一般に公開する可能性について示唆しています。この記事では、この潜在的なリリースの興奮を取り上げ、その開発と意義について掘り下げます。また読む: OpenAIがGPT-4にアクセスを提供 OpenAIの計画の一部を覗いてみる Llama実験に関する話題の中で、OpenAIの重要な人物であるAndrej Karpathy氏は、モデルの重みの公開が近い将来に行われるかもしれないと示唆しました。会社はまだ何も確認していませんが、この議論はテックコミュニティの間でかなりの興奮を引き起こしています。 OpenAIの潜在的なオープンソースの試みディープラーニングの専門家として知られるAndrej Karpathy氏は、GPT-3.5モデルがオープンソースのプロジェクトとして公開されるかもしれないと示唆しました。この動きは、高度なAI技術の利用可能性と民主化に大きな影響を与える可能性があります。OpenAIのオープンソース計画に関する憶測は、ユーザーがKarpathy氏に対してTwitterのスレッドで、なぜ彼がLlama 2を使って実験しているのか、OpenAIのためにJarvisを構築するのではないかと尋ねたことから始まりました。Karpathy氏の興味深い回答が、GPT-3.5の潜在的なオープンソース化についての好奇心を引き起こしました。また読む: Metaが有望なプロジェクトをすべてオープンソース化 | その理由を知る Baby Llamaが注目を集める最近リリースされたBaby Llama（またはllama.cとも呼ばれる）は、テック愛好家の注目を集めました。MetaのLlama 2に触発されて大規模な言語モデル（LLM）を単一のコンピュータ上で実行するKarpathy氏の実験は、GPT-3.5の未来についての憶測をさらに盛り上げました。また読む: OpenAIがBaby Llamaを開発 –…

OpenAIがBaby Llamaを発表 – 低電力デバイス向けのLLM！

人工知能の世界からの最新ニュース！ OpenAIの有名な深層学習の専門家、Andrej Karpathy氏が、リソース制約のあるデバイス上で複雑なモデルを実行する方法を革新する可能性のあるエキサイティングな週末プロジェクトに取り組んでいます。彼の「Baby Llama」という作品は、Llama 2モデルの簡略化バージョンであり、純粋なCコードの力とその小さなマシンで高度にインタラクティブなレートを実現する可能性を示しています。この画期的な開発について詳しく見ていきましょう！また読む：OpenAI、AIモデルの公開を通じてオープンソース競争に参加インタラクティブレートを目指して – ベビーラマの誕生深層学習の分野でのパイオニアであるAndrej Karpathy氏は、新しい可能性を探求する好奇心に駆られ、オープンソースのLlama 2のポテンシャルを解き放つための使命に取り組みました。週末にGPT-5を構築する能力を持っていたにもかかわらず、Karpathy氏はAIの限界を押し広げる情熱を示すためにLlama 2の実験に時間を費やしました。また読む：MetaのLlama 2：商業利用のためのオープンソース化 GPT-2からLlama 2への変換：週末の実験 GithubのリポジトリであるLlama2.cで、Karpathy氏は彼の創造的なプロセスについての洞察を共有しました。彼はnanoGPTフレームワークを使用し、Cプログラミング言語で書かれたLlama 2アーキテクチャに巧みに変換しました。その結果、彼のリポジトリは短期間で2.2K以上のスターを集めることができました。リソース制約モデルでのインタラクティブレート Karpathy氏の実験の中で最も驚くべき成果の一つは、比較的小さいモデルで非常にインタラクティブなレートを実現できたことです。数百万のパラメータを含むモデルを使用しており、1500万のパラメータでトレーニングされたTinyStoriesデータセットを使用していますが、Karpathy氏のアプローチは驚くほど成功しました。また読む：30BのパラメータでGPT-3を凌駕する新しいAIモデル低電力デバイスでの驚異的な速度 Karpathy氏は自身のM1…

「2023年に注目すべき10の環境テック企業」

これらの企業の力は、環境技術セクター内でのポジティブな変革を推進する能力を具体化しています

仕事を加速するAIツール16選

モーションモーションは、人々の会議、タスク、プロジェクトを考慮した日々のスケジュールを作成するためにAIを利用する賢いツールです。計画の手間を省き、生産性の高い生活を送るために、さようならを言いましょう。 BeforeSunset AI 効果的な時間管理を支援するために、BeforeSunset AIは人工知能を活用しています。手作業のやるべきことリストの頭痛や曖昧さを排除することで、計画プロセスを効率化します。ジョブを「実行可能な」アイテムに変換し、大きなプロジェクトを小さなものに分割し、チームミーティングのための時間を推奨するなど、ツールの機能はすべて、効率と秩序の向上に寄与しています。BeforeSunset AIは、計画能力を向上させるための個人の分析情報を提供します。ユーザーは週間や日々のカレンダーを確認して、自分の仕事の習慣と生産性について学ぶことができます。これにより、最も効果的に時間を使う方法について貴重な洞察を得ることができます。タイムモニタリング、ノートキープ、タスクの履歴、目標設定など、このプログラムが提供する機能はいくつかあります。ユーザーは自分が何をしてきたかを把握し、大きなプロジェクトを小さなものに分割し、自分がどれだけ進んできたかを確認することができます。BeforeSunset AIは、チームビルディングや調整などの将来の機能も提供します。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザー数を増やすことを目指しています。最新の機能であるNotion AIは、ユーザーがノートの要約、ミーティングでのアクションアイテムの特定、テキストの作成と編集などのタスクを補助する強力な生成AIツールです。Notion AIは、退屈なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを提供することで、ワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化し改善します。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることで、広告とソーシャルメディアのゲームを向上させます。創造的な作業に数時間を費やすのにさようならを言いましょう。数秒で生成される高変換率の広告とソーシャルメディアの投稿を歓迎しましょう。AdCreative.aiを使って成功を最大化し、努力を最小限にしましょう。 Otter AI Otter.AIは、人工知能を利用して、共有可能で検索可能でアクセス可能で安全な会議のメモのリアルタイムな文字起こしを提供します。オーディオを録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Aragon Aragonを使って努力をかけずに素晴らしいプロフェッショナルなヘッドショットを手に入れましょう。最新のAI技術を活用して、瞬時に自分自身の高品質なヘッドショットを作成しましょう！写真スタジオの予約や着飾る手間を省きましょう。写真の編集と修正を迅速に行いましょう。次の仕事を手に入れるための優位性を持つ40枚のHD写真を受け取りましょう。 Postfluencer Postfluencerは、自動的にLinkedInの更新を作成するAIパワードソフトウェアです。このソフトウェアは、プロフェッショナルなソーシャルメディアプラットフォームで魅力的なコンテンツを共有するための簡単で効率的な手段を提供します。ユーザーは簡単に素材を入力し、Matt BarkerのPCRフレームワーク、ClearPAIPS、Story、Hero’s Journey、Simpleなどのいくつかのオプションから好みのフレームワークを選択することができます。リスト形式や標準の段落など、他の投稿形式の選択肢もあります。ユーザーは簡単に投稿を変更して、さまざまなコンテンツガイドラインや対象読者の好みに合わせることができます。ツールによってハッシュタグも含めた完成した投稿が生成されます。Postfluencerの背後にあるテクノロジーは、人工知能のリーダーであるOpenAIが提供しています。OpenAIの最先端のAI技術のおかげで、Postfluencerの投稿生成能力は正確で効率的です。この機能を利用することで、LinkedInのユーザーはネットワーク向けに魅力的なコンテンツを開発する際に、膨大な時間と労力を節約することができます。 Parsio（OCR…

「Amazon SageMakerを使用して、効率的にカスタムアンサンブルをトレーニング、チューニング、デプロイする」

「人工知能（AI）は、テクノロジーコミュニティで重要かつ人気のあるトピックとなっていますAIが進化するにつれて、さまざまなタイプの機械学習（ML）モデルが登場してきましたアンサンブルモデリングとして知られるアプローチは、データサイエンティストや実践者の間で急速に注目を集めていますこの記事では、アンサンブルモデルとは何かについて議論します...」

ハイパーパラメータ最適化のためのトップツール/プラットフォーム2023年

ハイパーパラメータは、モデルの作成時にアルゴリズムの振る舞いを制御するために使用されるパラメータです。これらの要因は通常のトレーニングでは見つけることができません。モデルをトレーニングする前に、それらを割り当てる必要があります。最適なハイパーパラメータの組み合わせを選ぶプロセスは、機械学習におけるハイパーパラメータの最適化またはチューニングとして知られています。タスクに応じて利点と欠点を持つ、いくつかの自動最適化方法があります。ディープラーニングモデルの複雑さとともに、ハイパーパラメータの最適化のためのツールの数も増えています。ハイパーパラメータの最適化（HPO）には、オープンソースのツールとクラウドコンピューティングリソースに依存したサービスの2つの種類のツールキットが一般的にあります。以下に、MLモデルのハイパーパラメータ最適化に使用される主要なハイパーパラメータ最適化ライブラリとツールを示します。ベイズ最適化ベイジアン推論とガウス過程に基づいて構築されたPythonプログラムであるBayesianOptimisationは、ベイジアングローバル最適化を使用して、可能な限り少ない反復回数で未知の関数の最大値を見つけます。この方法は、探索と活用の適切なバランスを取ることが重要な高コスト関数の最適化に最適です。 GPyOpt GPyOptは、ベイジアン最適化のためのPythonオープンソースパッケージです。ガウス過程モデリングのためのPythonフレームワークであるGPyを使用して構築されています。このライブラリは、ウェットラボの実験、モデルと機械学習手法の自動セットアップなどを作成します。 Hyperopt Hyperoptは、条件付き、離散、および実数値の次元を含む検索空間上の直列および並列最適化に使用されるPythonモジュールです。ハイパーパラメータの最適化（モデル選択）を行いたいPythonユーザーに、並列化のための手法とインフラストラクチャを提供します。このライブラリでサポートされているベイジアン最適化の手法は、回帰木とガウス過程に基づいています。 Keras Tuner Keras Tunerモジュールを使用すると、機械学習モデルの理想的なハイパーパラメータを見つけることができます。コンピュータビジョン向けの2つのプリビルドカスタマイズ可能なプログラムであるHyperResNetとHyperXceptionがライブラリに含まれています。 Metric Optimisation Engine (MOE) Metric Optimisation Engine（MOE）は、最適な実験設計のためのオープンソースのブラックボックスベイジアングローバル最適化エンジンです。パラメータの評価に時間や費用がかかる場合、MOEはシステムのパラメータ最適化方法として有用です。A/Bテストを通じてシステムのクリックスルーや変換率を最大化したり、高コストのバッチジョブや機械学習予測手法のパラメータを調整したり、エンジニアリングシステムを設計したり、現実の実験の最適なパラメータを決定したりするなど、さまざまな問題に対応できます。 Optuna Optunaは、機械学習に優れた自動ハイパーパラメータ最適化のためのソフトウェアフレームワークです。ハイパーパラメータの検索空間を動的に構築するための命令的な定義によるユーザAPIを提供します。このフレームワークは、プラットフォームに依存しないアーキテクチャ、シンプルな並列化、Pythonicな検索空間のための多くのライブラリを提供します。…

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

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