Learn more about Search Results App Store - Page 16

LangChain 101 パート1. シンプルなQ&Aアプリの構築

LangChainは、テキストを生成し、質問に答え、言語を翻訳し、その他多くのテキスト関連の作業を行うアプリケーションを作成するための強力なフレームワークです私はLangChainと一緒に働いてから...

相互に接続された複数ページのStreamlitアプリを作成する方法

注意：この記事はもともとStreamlitブログで紹介されていましたVoAGIコミュニティの皆様にご覧いただくために、こちらでも共有したいと思いますわぁ！私が初めてブログ記事を公開してから、なんとも信じられない3ヶ月です...

人工知能、IoT、深層学習、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーションに最適なトップデータベース

データベースがなければ、ほとんどのソフトウェアアプリケーションは実現不可能です。データベースは、ウェブベースのデータストレージから大量のデータをネットワークを通じて高速に転送するために必要なエンタープライズレベルのプロジェクトまで、あらゆるタイプとサイズのアプリケーションの基盤です。組み込みシステムでは、リアルタイムシステムとは異なるタイトなタイミング要件を持つ低レベルのインタフェースを見つけることができます。もちろん、データに完全に依存し、後でそれらを保存して処理するためにデータベースが必要な人工知能、ディープラーニング、機械学習、データサイエンス、HPC、ブロックチェーン、IoTなども見逃せません。 では、いくつかの主要なデータベースの種類について読んでみましょう。 Oracle: オラクルは、およそ40年にわたり、丈夫でエンタープライズグレードのデータベースを提供してきました。DB-Enginesによると、オープンソースのSQLデータベースやNoSQLデータベースとの激しい競争にもかかわらず、まだ最も使用されているデータベースシステムです。組み込みのアセンブリ言語として、C、C++、Javaを備えています。このデータベースの最新版である21cには、多数の新機能が含まれています。JSONからSQLなどの追加機能を備えた、コンパクトで高速なデータベースです。 MySQL: ウェブ開発ソリューションが最も一般的な利用方法です。MySQLはCとC++で構築された構造化クエリ言語です。MySQLのエンタープライズグレードの機能と無料で柔軟な（GPL）コミュニティライセンス、および更新された商用ライセンスは、瞬時に業界とコミュニティで有名になりました。このデータベースの主な目標は、安定性、堅牢性、成熟性です。SQLデータベースには、それぞれ独自の機能が備わったいくつかのエディションがあります。 PostgreSQL: PostgreSQLは最も高度なオープンソースの関係型データベースです。大量のデータを扱う企業で使用されるCベースのデータベース管理システムです。このデータベース管理ソフトウェアは、さまざまなゲームアプリ、データベース自動化ツール、ドメイン登録などで使用されています。 Microsoft SQL Server: MS SQLは、構造化データ（SQL）、半構造化データ（JSON）、および空間データをサポートするマルチモデルデータベースです。WindowsとLinuxオペレーティングシステムでサポートされています。過去30年間、Windowsシステム上で最も人気のある商用中堅データベースでした。マイクロソフトSQL Serverは、他のデータベースと比べて革新的または先進的ではないものの、年々大幅な改良と改装を行ってきました。開発プラットフォームが他のマイクロソフト製品と強く結びついている場合には非常に有益です。 MongoDB: オブジェクト指向プログラミング言語を使用してRDBMSでデータをロードおよび取得するには、追加のアプリケーションレベルマッピングが必要です。2009年に、特にドキュメントデータの処理に対応するために、MongoDBが最初のドキュメントデータベースとしてリリースされました。一貫性が可用性よりも重要な半構造化データに使用されます。 IBM DB2: DB2は、構造化（SQL）、半構造化（JSON）、およびグラフデータをサポートするマルチモデルデータベースです。また、IBM BLU Accelerationによる優れたOLAP機能を備えた統合データベースでもあります。DB2 LUWはWindows、Linux、Unixにも利用できます。 Redis: よく知られたオープンソースのデータベースです。Redisは、メモリ内で動作する分散キーバリューデータベースとして使用することができます。また、メッセージブローカーや分散キャッシュとしても使用できます。大量のデータを処理することができます。さまざまなデータ構造をサポートしています。 Cassandra: オープンコアで広範なカラムストアであるCassandraは、広範なデータを扱うために頻繁に使用されるデータベースです。分散型のデータベース（リーダーレス）は自動レプリケーションを備えており、障害に強くなっています。Cassandra Query Language（CQL）は、ユーザーフレンドリーでSQLに似たクエリ言語です。 Elasticsearch: 2010年にリリースされたElasticsearchは、REST APIを備えたオープンソースの分散型マルチテナント全文検索エンジンです。また、構造化データとスキーマレスデータ（JSON）の両方をサポートしており、ログ解析やモニタリングデータの分析に最適です。大量のデータを処理することができます。…

「AIとともに音楽生成の世界を探索する」

はじめに AIを利用した音楽生成は、音楽の制作と楽しみ方を変革する貴重な分野として重要性を増しています。このプロジェクトでは、音楽創造に人工知能を活用する背景と目的を紹介します。AIアルゴリズムを使用して音楽を生成するプロセスとその潜在能力を探求することを目指しています。 私たちのプロジェクトは、音楽作曲を支援するAI技術を理解し、実装することに焦点を当てています。AIは、特別な数学的ルールを使用して音楽のパターン、リズム、構造を理解し、学習した内容に基づいて新しい曲を作成することができます。音楽データをモデルにトレーニングすることで、AIシステムが新しいオリジナル作品を学習し、生成できるようにします。また、特にMetaのMusicGenを重点的に取り上げ、AIによって生成された音楽の最近の進展も検討します。 音楽生成におけるAIの範囲を探求することで、この革新的な技術の可能性を探求するために、ミュージシャン、研究者、音楽愛好家をインスピレーションを与えることをこのプロジェクトの目的としています。一緒に、AIが生成できるメロディーを明らかにするために、この音楽の冒険に乗り出しましょう。 学習目標 このプロジェクトに取り組むことで、新しい技術スキルを身につけ、AIアルゴリズムを実装して革新的なアプリケーションを構築する方法についての理解を得ることができます。このプロジェクトの終わりまでに、次のことを達成することができます。 音楽作成に人工知能がどのように活用されるかを理解します。音楽作曲のためにAIモデルをトレーニングするために使用される基本的な概念や技術を学びます。 AIモデルのトレーニングに必要な関連する音楽データを収集し、準備する方法を学びます。SpotifyのBasic Pitchなどのツールを使用して、.mp3ファイルを収集し、MIDIファイルに変換する方法を発見します。 音楽生成のためのAIモデルの構築に関わる手順についても理解します。さらに、このタスクに適したモデルアーキテクチャとその関連性について学び、エポック数やバッチサイズの決定を含むモデルのトレーニングにおける実践的な経験を得ます。 トレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価する方法を見つけます。その後、生成された音楽の品質を分析し、モデルの効果を評価し、改善のための領域を特定するためにメトリックスを評価する方法を学びます。 最後に、トレーニングされたAIモデルを使用して新しい音楽作品を生成するプロセスを探求します。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 プロジェクトの説明 このプロジェクトの目的は、AIを使用した音楽生成の魅力的な領域を探求することです。機械学習アルゴリズムを活用することで、さまざまな音楽ジャンルでメロディーとハーモニーを生成するAIモデルを訓練することを目指しています。 このプロジェクトの焦点は、特に.mp3ファイルとしての多様な音楽データを収集することで、AIモデルのトレーニングの基礎となるものを提供することです。これらのファイルは、SpotifyのBasic Pitchなどの特殊なツールを使用してMIDI形式に変換される必要があります。この変換は重要です。なぜなら、MIDIファイルはAIモデルが簡単に解釈できる音楽要素の構造化された表現を提供するからです。 次のフェーズでは、音楽生成に特化したAIモデルの構築が行われます。準備されたMIDIデータを使用してモデルをトレーニングし、音楽に存在する潜在的なパターンと構造を捉えることを目指します。 モデルの能力を評価するためのパフォーマンス評価を実施します。これには、音楽サンプルの生成とその品質の評価が含まれ、プロセスを改善し、モデルのクリエイティブな音楽生成能力を向上させるための手段を洗練させます。 このプロジェクトの最終的な成果物は、トレーニングされたAIモデルを使用してオリジナルの作品を生成する能力です。これらの作品は、ポストプロセス技術を使用して音楽性と一貫性を豊かにするためにさらに改善されることができます。 問題の発生 このプロジェクトの目的は、音楽作成ツールへのアクセスの制限に対処することです。従来の音楽作成方法は手間がかかり、専門的な知識を要求します。さらに、新鮮で独自の音楽コンセプトを生成することは困難な課題となることがあります。このプロジェクトの目的は、これらの障壁を回避し、音楽生成のためのシームレスなソリューションを提供するために人工知能を活用し、ミュージシャン、愛好家、初心者を含む誰もが音楽を創造する力を持てるようにすることです。AIモデルによるメロディーとハーモニーの作曲能力を開発することを通じて、音楽創造のプロセスを民主化することを目指しています。…

「Amazon LexをLLMsで強化し、URLの取り込みを使用してFAQの体験を向上させる」

「現代のデジタル世界では、ほとんどの消費者は、ビジネスやサービスプロバイダに問い合わせるために時間をかけるよりも、自分自身でカスタマーサービスの質問に対する回答を見つけることを好む傾向にありますこのブログ記事では、ウェブサイトの既存のFAQを使用して、Amazon Lexで質問応答チャットボットを構築する革新的なソリューションについて探求します[...]」

OpenAIを使用してカスタムチャットボットを開発する

はじめに チャットボットは自動化されたサポートと個別の体験を提供し、ビジネスが顧客とつながる方法を革新しました。人工知能（AI）の最新の進展により、チャットボットの機能性の基準が引き上げられました。この詳細な書籍では、強力な言語モデルで知られるAIプラットフォームのリーディングカンパニーであるOpenAIを使用してカスタムチャットボットを作成するための詳細な手順が提供されています。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 チャットボットとは何ですか？ チャットボットは人間の会話を模倣するコンピュータプログラムです。自然言語処理（NLP）の技術を使用して、ユーザーの言っていることを理解し、関連性のある助言を提供します。 大量のデータセットと優れた機械学習アルゴリズムの利用可能性により、チャットボットは近年ますます賢くなっています。これらの機能により、チャットボットはユーザーの意図をより良く把握し、より本物らしい返答を提供することができます。 チャットボットの具体的な利用例: 顧客サービスのチャットボットは、よく寄せられる質問に答えて、消費者に24時間体制でサポートを提供します。 マーケティングのチャットボットは、リードの質を確認し、リードを生成し、製品やサービスに関する質問に答えるのを支援することができます。 教育のチャットボットは、個別指導を提供し、学生が自分のペースで学ぶことができるようにします。 医療のチャットボットは、健康に関する情報を提供し、薬に関する質問に答え、患者を医師や他の医療専門家とつなげることができます。 OpenAIの紹介 OpenAIは人工知能の研究開発の最前線にあります。自然言語の解釈と生成に優れた言語モデルの開発に先駆けて取り組んでいます。 OpenAIは、GPT-4、GPT-3、Text-davinciなどの高度な言語モデルを提供しており、チャットボットの構築などのNLP活動に広く使用されています。 チャットボットの利点 コーディングと実装に入る前に、チャットボットの利点を理解しましょう。 24時間365日の利用可能性: チャットボットはユーザーに24時間体制でサポートを提供し、人間の顧客サービス担当者の制約をなくし、ビジネスが顧客の要求に対応できるようにします。 改善された顧客サービス: チャットボットは頻繁に問い合わせられる質問に迅速かつ正確に応答することができます。これにより、顧客サービス全体の品質が向上します。 コスト削減: ビジネスは顧客サポートの業務を自動化し、大規模なサポートスタッフの必要性を減らすことで、長期的に多額の費用を節約することができます。…

「過小評価されている宝石Pt.1：あなたをプロにする8つのPandasメソッド」

しばらくはChatGPTを忘れましょう私たちの中には、シンプルなPandasの操作を行いたいときに毎回解決策をグーグルで検索することで疲れてしまう人もいます同じことをするための方法は数多く存在するようです...

BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワークの紹介

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

「BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワーク」

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

Hugging Faceを使用してWav2Vec2を英語音声認識のために微調整する

Wav2Vec2は、自動音声認識（ASR）のための事前学習済みモデルであり、Alexei Baevski、Michael Auli、Alex Conneauによって2020年9月にリリースされました。 Wav2Vec2は、革新的な対比的事前学習目標を使用して、50,000時間以上の未ラベル音声から強力な音声表現を学習します。BERTのマスクされた言語モデリングと同様に、モデルはトランスフォーマーネットワークに渡す前に特徴ベクトルをランダムにマスクすることで、文脈化された音声表現を学習します。 初めて、事前学習に続いてわずかなラベル付き音声データで微調整することで、最先端のASRシステムと競合する結果が得られることが示されました。Wav2Vec2は、わずか10分のラベル付きデータを使用しても、LibriSpeechのクリーンテストセットで5％未満の単語エラーレート（WER）を実現します – 論文の表9を参照してください。 このノートブックでは、Wav2Vec2の事前学習チェックポイントをどの英語のASRデータセットでも微調整する方法について詳しく説明します。このノートブックでは、言語モデルを使用せずにWav2Vec2を微調整します。言語モデルを使用しないWav2Vec2は、エンドツーエンドのASRシステムとして非常にシンプルであり、スタンドアロンのWav2Vec2音響モデルでも印象的な結果が得られることが示されています。デモンストレーションの目的で、わずか5時間のトレーニングデータしか含まれていないTimitデータセットで「base」サイズの事前学習チェックポイントを微調整します。 Wav2Vec2は、コネクショニスト時系列分類（CTC）を使用して微調整されます。CTCは、シーケンス対シーケンスの問題に対してニューラルネットワークを訓練するために使用されるアルゴリズムであり、主に自動音声認識および筆記認識に使用されます。 Awni Hannunによる非常にわかりやすいブログ記事Sequence Modeling with CTC（2017）を読むことを強くお勧めします。 始める前に、datasetsとtransformersを最新バージョンからインストールすることを強くお勧めします。また、オーディオファイルを読み込むためにsoundfileパッケージと、単語エラーレート（WER）メトリックを使用して微調整モデルを評価するためにjiwerが必要です1 {}^1 1 。 !pip install datasets>=1.18.3 !pip install…

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us