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「スタンフォード大学と一緒に無料でコンピュータ科学における確率を学びましょう」

確率はコンピュータサイエンスの基礎要素の一つです一部のブートキャンプではこのトピックを省略することもありますが、それはあなたのコンピュータサイエンスの知識にとって不可欠です

Data science

大規模な言語モデル：DeBERTa — デコーディング強化BERTと解釈された注意力

最近、BERTは多くの自然言語処理の課題で第一のツールとなりました情報の処理と理解、高品質の単語埋め込みの構築能力に優れています…

『オープンソースLLMの歴史：模倣と整合性（パート３）』

オープンソースの大規模言語モデル（LLM）に関する以前の研究の大部分は、事前訓練ベースモデルの作成に重点を置いていましたしかしながら、これらのモデルは微調整されていないため、失敗することがあります...

「NVIDIA BioNeMoがAWS上での薬剤探索のための生成型AIを可能にする」

主要な製薬会社やテクバイオ企業の研究者や開発者は、Amazon Web Servicesを通じてNVIDIA Claraソフトウェアとサービスを簡単に展開できるようになりました。詳細はこちらをご覧ください。本日のAWS re:Inventで発表されたこの取り組みにより、AWSクラウドリソースを使用しているヘルスケアおよびライフサイエンスの開発者は、NVIDIAの加速オファリングを柔軟に統合することができるようになります。これにはNVIDIA BioNeMo（創成AIプラットフォーム）も含まれており、AWS上のNVIDIA DGX Cloudに追加され、高性能コンピューティングのためのAWS ParallelClusterクラスタ管理ツールとAmazon SageMakerマシンラーニングサービスを介して現在利用可能です。北薬やライフサイエンス企業の数千社がAWSを利用しています。彼らは今やBioNeMoにアクセスして、専有データを使用してデジタル生物学の基礎モデルを構築またはカスタマイズし、NVIDIA GPUアクセラレートクラウドサーバーを使用してモデルのトレーニングとデプロイをスケールアップすることが可能です。 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly、LabGeniusなどのテクバイオイノベーターは、既にBioNeMoを使用して創成AIによる医薬品の探索と開発を行っています。このコラボレーションにより、彼らはバイオモレキュラーデータ上でトレーニングされた創成AIモデルを開発するためにクラウドコンピューティングリソースを迅速にスケールアップするためのより多くの方法を得ることができます。この発表により、NVIDIAの既存のヘルスケアに特化したオファリングがAWS上で利用可能になります。それには、医療画像処理のためのNVIDIA MONAIおよびジェノミクスの加速のためのNVIDIA Parabricksも含まれています。 AWSでの新機能：NVIDIA BioNeMoが創成AIを推進する BioNeMoは、デジタル生物学のためのドメイン固有のフレームワークであり、事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）、データローダー、最適化されたトレーニングレシピを含んでいます。これにより、ターゲットの同定、タンパク質構造の予測、薬剤候補のスクリーニングを加速することで、コンピュータ支援の薬剤探索を推進することができます。薬剤探索チームは、BioNeMoを使用して専有データを活用し、クラウドベースの高性能コンピューティングクラスター上でモデルを構築または最適化することができます。…

「機械学習分類のための適合予測—基礎からのアプローチ」

このブログ投稿は、クリス・モーラーの書籍「Pythonによる確定予測のはじめに」に触発されていますクリスは、新しい機械学習技術を他の人にもわかりやすく紹介することにおいて優れています特に、私は礼服のコーディネートについてコメントしたいと思います

システムデザインのチートシート：ElasticSearch

前の記事で検索について読んだことがあれば、アプリケーションにとって検索がいかに重要かを知っているでしょう考えてみてください：毎日使用するさまざまなウェブアプリやモバイルアプリの中で、Netflixなどがあるかもしれませんが...

「解釈力を高めたk-Meansクラスタリングの改善」

「クラスタリングは、一組のオブジェクトをグループ化する非監督学習のタスクであり、同じグループ内のオブジェクトには他のグループのオブジェクトよりも類似性が高いという特徴があります広く研究されています...」

「SSCCコンプライアンスによるトレース能力基準への適合方法」

SSCCコンプライアンス規則を利用して、グローバルなトレーサビリティ基準を満たす方法について詳しく読み進めてください

Supply Chain

「サーモン大規模な言語モデルのための一般的な聴覚能力へ」

聞くことは、一般的な音声情報の感知と理解を含むため、AIエージェントにとって現実世界の環境では重要ですこの音声情報は、音楽、オーディオイベント、および音声の3つの主要な音声タイプを包括しています最近、テキストベースの大規模言語モデル（LLM）フレームワークは、自然言語処理（NLP）のさまざまな分野で人間レベルのパフォーマンスを達成するなど、注目すべき能力を示してきました

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