Search Results 10

「MLパイプラインアーキテクチャのデザインパターン（10の実世界の例を使用）」

すべての機械学習の実践者が、Jupyter Notebookでモデルをトレーニングすることはプロジェクト全体の一部にすぎないと気づく時が来ます応答性と柔軟性を保ちながら、データを生の形式から予測まで持っていくためのワークフローを準備することが本当の課題ですその時点で、データサイエンティストまたは...

MLOps

「Bard」を活用するための10の役立つ方法

「アイデアのブレストから旅行のスケジュール作成まで、Bardがあなたの仕事を手助けする10の方法をチェックしてみてください」

イントロダクション AIの登場により、ビジュアルの作成からプレゼンテーションの形成まで、産業全体に変革をもたらしています。世界を変えているAIチャットボットChatGPTについて聞いたことがないのであれば、岩の下に住んでいるかもしれません。ChatGPTは従来の方法を再定義し続ける中で、金融部門への統合は生産性向上において不可欠な役割を果たしています。金融においてChatGPTを使用する10の方法について見てみましょう。金融でChatGPTを使用する理由 ChatGPTの金融における能力を活用することで、企業は業務効率、顧客エンゲージメント、意思決定プロセスを向上させ、最終的に成長と成功を促進することができます。効率性：ChatGPTはタスクを自動化し、顧客サポート、データ分析、レポート作成を迅速化することで、金融専門家が戦略的な取り組みに集中できるよう支援します。 24時間365日の利用可能性：ChatGPTは24時間365日稼働し、顧客の問い合わせに即座に応答し、リアルタイムの意思決定を支援します。データに基づく洞察力：ChatGPTは膨大な量の金融データを分析し、市場トレンド、リスク評価、投資戦略に関する実行可能な洞察を生成します。パーソナライズ：ChatGPTは個々の金融目標、リスク許容度、好みに基づいて推薦をカスタマイズし、顧客エクスペリエンスを向上させます。コスト削減：自動化により、追加の人材の必要性を削減し、高品質なサービスを維持しながらコストを削減します。リスク軽減：ChatGPTは潜在的なリスクや詐欺の特定に役立ち、セキュリティを向上させ、金融業務を保護します。コンプライアンスサポート：ChatGPTは複雑な規制フレームワークをナビゲートし、金融規制の遵守とコンプライアンスリスクの最小化を確保します。アクセス可能な教育：ChatGPTはクライアントや従業員に対して金融の概念について教育し、より良い金融リテラシーと意思決定を促進します。迅速なレポート作成：ChatGPTはレポート作成を効率化し、時間のわずかな部分で正確かつ包括的な財務レポートを作成します。イノベーション：ChatGPTのような最先端のAI技術を活用することは、組織のイノベーションへの取り組みとデジタル時代の先を行く姿勢を示すものです。関連記事：2023年にジェネレーティブAIを学ぶための最高のロードマップ金融におけるChatGPTの活用法10選これらのアプリケーションは、ChatGPTの多様性を示し、金融関連の業務を変革し、意思決定プロセスを向上させるものです：レポートの生成テキストデータの分析質問応答インタラクティブなデータ分析投資サマリーの作成金融ニュースの要約の生成自動化された顧客対応…

実験から展開へ：MLflow 101 | パート02

こんにちは👋、そしてこのブログの第2セグメントへの暖かい歓迎です！もし最初から一緒にいてくれたなら、最初の部分では…

チェサピーク保護協会の保護イノベーションセンターが10周年を迎えます

2013年に創設され、Intelとデジタルエネルギーおよび持続可能なソリューションキャンペーンの助成金を受けたアナポリス、メリーランド州にあるChesapeake ConservancyのConservation Innovation Center（CIC）は、今年で10周年を迎えますCICは2013年に2人のスタッフで設立され、現在は13人の従業員が在籍し、最先端の技術を活用してデータ駆動型の保全と復元の成功を促進するために、保全の方法を変えるために貢献しています地域、地域、国内のパートナーシップを通じて、CICはデータを利用可能にし... Chesapeake ConservancyのConservation Innovation Centerが10周年を迎える詳細を読む»

Press Releases

実験から展開へ MLflow 101 | パート01

こんな感じで想像してみてください：新しいビジネスアイデアが浮かび、必要なデータがすぐに手元にあるとしますあなたは素晴らしい機械学習モデルを作り出すことにワクワクしています🤖しかし、実際には...

Langchain 101 構造化データ（JSON）の抽出

「VoAGIの新しい方針に基づいて、私はLLM関連ソフトウェアの実践的な側面に焦点を当てた一連の短い記事を始める予定です」

「NVIDIA H100 Tensor Core GPUを使用した新しいMicrosoft Azure仮想マシンシリーズが一般利用可能になりました」

Microsoft Azureのユーザーは、最新のNVIDIAの高速計算技術を利用して、生成型AIアプリケーションのトレーニングと展開ができるようになりました。本日から利用可能なMicrosoft Azure ND H100 v5 VMは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを使用しており、ブラウザからのクリック操作で生成型AI、高性能コンピューティング（HPC）などのアプリケーションをスケーリングできます。全米の顧客に提供されるこの新しいインスタンスは、開発者や研究者が大規模な言語モデル（LLM）と高速計算を使用して新しい消費者およびビジネスのユースケースを見つけ出している時期に登場しました。 NVIDIA H100 GPUは、第4世代のTensor Cores、LLMの加速化に使用される新しいTransformer Engine、および各GPU間で900GB/secで通信できる最新のNVLink技術などのアーキテクチャイノベーションにより、スーパーコンピュータクラスのパフォーマンスを提供します。また、NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBandの採用により、3,200…

NVIDIAとテルアビブ大学の研究者が、効率的な訓練時間を持つコンパクトな100 KBのニューラルネットワーク「Perfusion」を紹介しました

テキストから画像への変換（T2I）モデルは、自然言語の入力を通じて創造プロセスを指示する力をユーザーに与えることで、技術的な柔軟性の新たな時代を迎えました。しかし、これらのモデルをユーザーが提供する視覚的な概念と正確に一致させることは困難とされています。T2Iの個別化には、高い視覚的な忠実度と創造的な制御のバランスを取ること、単一の画像内で複数の個別化されたアイデアを効果的に組み合わせること、モデルのサイズを効率的な性能のために最適化することなど、困難な課題が含まれています。これらの課題に対応するために、「パファージョン」と呼ばれる画期的な個別化手法が開発されました。パファージョンの本質は、基礎となるT2Iモデルに対して動的なランク1の更新を適用する能力にあります。この革新により、モデルは高い視覚的な忠実度を維持しながら、生成される画像に対してユーザーの創造的な影響力を行使することが可能となります。パファージョンが対処する最も重要な課題の1つは、過適合の防止です。この点において、「キーロック」として知られる新しいメカニズムが導入されています。このメカニズムは、新しい概念の相互注意キーをその上位カテゴリにアンカーし、過適合のリスクを軽減し、モデルの堅牢性を向上させます。さらに、パファージョンは、学習した概念の影響を推論中に正確に制御するためのゲート付きランク1アプローチを活用しています。この強力な機能により、複数の個別化された画像を組み合わせることが可能となり、ユーザーの入力を反映した多様で想像力豊かな視覚的な出力が促進されます。パファージョンの最も注目すべき属性の1つは、視覚的な忠実度とテキストの整合性を調和させながら、コンパクトなままであるという点です。パファージョンがその魔法を行うために必要なのは、100KBの訓練済みモデルだけです。これは、現在の最先端のモデルよりも5桁小さいという点を考慮すると、さらに印象的な偉業です。パファージョンの効率は、そのコンパクトなサイズを超えています。このモデルは、追加のトレーニングを必要とせずに、Paretoフロント全体にわたるさまざまな動作点を容易にカバーすることができます。この適応性により、ユーザーは望む出力を細かく調整することができ、T2Iの個別化プロセスの全ポテンシャルを引き出すことができます。パファージョンは、実証評価において強力なベースラインに対して優越性を示しており、質的および定量的な評価において印象的な結果を誇っています。そのキーロックメカニズムは、従来のアプローチと比較して新しい成果を達成するために重要な役割を果たしており、従来には考えられなかった個別化されたオブジェクトの相互作用の描写を可能にしています。パファージョンは、ワンショットの設定でも驚くべき視覚的な構図を生成する能力を示しています。技術の世界が進化し続ける中で、パファージョンは自然言語処理と画像生成の交差点での素晴らしい可能性の証となっています。 T2Iの個別化における革新的なアプローチにより、パファージョンは創造性と表現の新たな道を開き、人間の入力と高度なアルゴリズムが調和して共存する未来の一端を垣間見せています。

「タンパク質設計の革命：ディープラーニングの改良により成功率が10倍に向上したこのAI研究」

タンパク質はほぼすべての疾患を統治するポリマー構造です。主な問題は、どのタンパク質がそれに対応するタンパク質ポリマー構造と結合できるかを見つけることです。主な負荷は、大量の分子から結合できる分子を見つけることです。これには、機械学習とディープラーニングモデルの使用が必要です。研究科学者のチームは、以前に得られた分子と比較して10倍のサイズの分子を予測するためにディープラーニングの技術を使用しました。研究科学者たちは、ディープラーニングモデルを通じて親水性結合の強さの品質についても引き続き取り組んでいます。ディープラーニングアルゴリズムは、前述のように、生データを使用して高品質の特徴と情報を抽出します。タンパク質配列の変換を研究するために、ディープラーニングの技術を介した反復的な手法が使用されました。予測または生成された構造は、ほぼ1に近い精度を持つことが判明しました。これらの反復的な手法は、正確に予測されたモデルに収束するために使用されました。研究チームはタンパク質設計のために2つのソフトウェアツールを開発しました。ベクトルの形で独立した情報があるため、すべてのタンパク質設計は互いに独立していることも判明しました。問題は、膨大な計算装置で一斉に実行される何百万ものデザインに分割されます。ワシントン大学シアトル校、ハワード・ヒューズ医学研究所、タンパク質設計研究所の研究チームは、得られたタンパク質分子を小さなエンティティの塊に分割しました。それから、それぞれの塊をLinuxの施設を使用してフロンテラのコンピュートノードに割り当てます。これらの小さなタンパク質エンティティはさらに小さなエンティティに分割されます。これらは計算設計ソフトウェアに渡されます。さらにタンパク質ソフトウェアに渡され、計算効率が増加します。これにより、効率は以前に記録された約200倍になります。この結果は、ターゲットタンパク質に対する結合の学習速度が10倍に増加していることを示しています。研究者たちは多大な努力を払っていますが、この経路はまだ長い道のりがあります。この研究のさらなる計画は、タンパク質分子により良いターゲットを提供し、タンパク質分子の成功率や精度を高めることです。このプロジェクトはまた、明日のがん治療ツールの開発を目指しています。

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