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アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド

アルトコインとは、ビットコインの後に登場した他の暗号通貨のことですこれらのデジタル通貨は、分散型ブロックチェーン技術を介して運営され、先駆的な暗号通貨であるビットコインとは異なる用途を提供しています「アルトコイン」という用語は、暗号空間で数年間使用されており、ビットコインを除く多数の暗号通貨を指します… アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド詳細はこちら»

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

はじめに H1Bビザプログラムは、優れた人材が世界中からアメリカに専門知識をもたらすための門戸を開きます。毎年、このプログラムを通じて数千人の才能ある専門家がアメリカに入国し、様々な産業に貢献し、革新を推進しています。外国労働認証局（OFLC）のH1Bビザデータの世界にダイブして、その数字の裏にあるストーリーを探ってみましょう。この記事では、H1Bビザデータの分析を行い、データから知見や興味深いストーリーを得ます。フィーチャーエンジニアリングを通じて、外部ソースから追加情報をデータセットに組み込みます。データラングリングを用いて、データを丁寧に整理して、より理解しやすく分析することができます。最後に、データの可視化によって、2014年から2016年の間におけるアメリカの熟練労働者に関する魅力的なトレンドや未知の知見が明らかになります。外国労働認証局（OFLC）から提供されたH1Bビザデータを探索し、高度な外国人労働者をアメリカに引き付ける上での重要性を理解する。データクリーニング、フィーチャーエンジニアリング、データ変換技術などの前処理プロセスについて学ぶ。 H1Bビザの申請の受理率や拒否率を調べ、それらが影響を与える可能性がある。データの可視化技術に慣れて、効果的な発表やコミュニケーションを行うために。注：🔗この分析の完全なコードとデータセットは、Kaggle上で公開されています。プロセスや分析の背後にあるコードを探索するには以下のリンクをご覧ください。H1B Analysis on Kaggle この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 H1Bビザとは何ですか？ H1Bビザプログラムは、様々な産業において専門的なポジションを埋めるために、優秀な外国人労働者をアメリカに引き付けるためのアメリカの移民政策の重要な要素です。スキル不足を解消し、革新を促進し、経済成長を牽引しています。 H1Bビザを取得するには、以下の重要なステップを踏まなければなりません。ビザをスポンサーするアメリカの雇用主を見つける。雇用主が外国人労働者のH1B申請を米国移民局（USCIS）に提出する。年次枠に制限があり、申請数が受け入れ可能な枠を超えた場合は、抽選が行われる。選択された場合、USCISは申請の資格とコンプライアンスを審査する。承認された場合、外国人労働者はH1Bビザを取得し、米国のスポンサー雇用主で働くことができる。このプロセスには、学士号または同等の資格を持つことなどの特定の要件を満たす必要があり、支配的な賃金決定や雇用主-従業員関係の文書化などの追加の考慮事項を乗り越える必要があります。コンプライアンスと徹底的な準備が、成功したH1Bビザ申請には不可欠です。データセット外国労働認証局（OFLC）が提供する2014年、2015年、2016年の結合データセットには、ケース番号、ケースステータス、雇用主名、雇用主都市、雇用主州、職名、SOCコード、SOC名、賃金レート、賃金単位、支配的な賃金、支配的な賃金源、年などのカラムが含まれます。…

最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

言語の進化は、私たち人類を今日まで非常に遠くまで導いてきましたそれによって、私たちは知識を効率的に共有し、現在私たちが知っている形で協力することができるようになりましたその結果、私たちのほとんどは...

再帰型ニューラルネットワークの基礎からの説明と視覚化

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、順次操作が可能なニューラルネットワークです数年前ほど人気はありませんが、重要な発展を表しています...

DeepMindの研究者たちは、任意のポイントを追跡するための新しいAIモデルであるTAPIRをオープンソース化しましたこのモデルは、ビデオシーケンス内のクエリポイントを効果的に追跡します

コンピュータビジョンは、人工知能の最も人気のある分野の1つです。コンピュータビジョンを使用したモデルは、デジタル画像、動画、またはその他の視覚的入力など、さまざまな種類のメディアから有意義な情報を導き出すことができます。それは、機械が視覚情報を知覚・理解し、その詳細に基づいて行動する方法を教えるものです。新しいモデルであるTracking Any Point with per-frame Initialization and Temporal Refinement（TAPIR）の導入により、コンピュータビジョンは大きく前進しました。TAPIRは、ビデオシーケンスで特定の関心点を効果的に追跡することを目的として設計されました。 TAPIRモデルの背後にあるアルゴリズムは、Google DeepMind、VGG、エンジニアリングサイエンス学科、そしてオックスフォード大学の研究者チームによって開発されました。TAPIRモデルのアルゴリズムは、2つのステージ、すなわちマッチングステージとリファインメントステージから構成されています。マッチングステージでは、TAPIRモデルは各ビデオシーケンスフレームを個別に分析し、クエリポイントに適した候補点マッチを見つけます。このステップは、各フレームでクエリポイントの最も関連性が高い点を特定することを目的としており、TAPIRモデルがビデオ全体でクエリポイントの移動を追跡できるようにするため、フレームごとにこの手順を実行します。候補点マッチが特定されるマッチングステージには、リファインメントステージの使用が続きます。このステージでは、TAPIRモデルは、局所的相関に基づいて軌跡（クエリポイントがたどるパス）とクエリ特徴を更新し、各フレームの周囲の情報を考慮してクエリポイントの追跡の精度と正確性を向上させます。リファインメントステージにより、局所的相関を統合することで、モデルのクエリポイントの動きを正確に追跡し、ビデオシーケンスの変動に対応する能力が向上します。 TAPIRモデルの評価には、ビデオトラッキングタスクの標準化された評価データセットであるTAP-Vidベンチマークが使用されました。その結果、TAPIRモデルは、ベースライン技術よりも明らかに優れた性能を発揮しました。性能改善は、平均ジャッカード（AJ）という指標を用いて測定され、DAVIS（Densely Annotated VIdeo Segmentation）ベンチマークにおいて、TAPIRモデルは他の手法に比べてAJで約20％の絶対的な改善を達成したことが示されました。モデルは、長いビデオシーケンスでの高速な並列推論を容易にするように設計されており、複数のフレームを同時に処理できるため、トラッキングタスクの効率を向上させます。チームは、モデルをライブで適用できるように設計し、新しいビデオフレームが追加されるたびにポイントを処理・追跡できるようにしています。256×256ビデオで256ポイントを約40フレーム/秒の速度で追跡でき、解像度の高い映画を処理できるように拡張することもできます。チームは、ユーザーがインストールせずにTAPIRを試すことができる2つのオンラインGoogle Colabデモを提供しています。最初のColabデモでは、ユーザーが自分のビデオでモデルを実行し、モデルのパフォーマンスをテストして観察するインタラクティブな体験を提供します。2番目のデモでは、オンラインでTAPIRを実行することに焦点を当てています。また、提供されたコードベースをクローンし、モダンなGPUで自分自身のWebカメラのポイントを追跡することによって、ユーザーはTAPIRをライブで実行することができます。

「Kingsletter」で3Dで楽しむシェルの祝賀を今週の「NVIDIA Studio」で

エディター注：この記事は、弊社の毎週のNVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを紹介し、創造的なヒントとトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーが創造的なワークフローを改善する方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて、コンテンツ作成を劇的に加速する方法についても詳しく説明しています。キングスレターという名前の実力のある3DアーティストであるAmir Anbarestani氏は、今週NVIDIA Studioで彼のスペースタートルのシーンを作成するのを「シェル・オブ・ア・グッド・タイム」と語っています。キングスレター氏は、常に3Dアートに魅了されていたと言います。幼少期から、没入型の環境を探求したり、作り出したりすることが好きでした。プラスチシン（プラスチックのような粘土）で遊んだり、鉛筆画を描いたりすることで、自己表現の本能は常に広大な3Dの領域で共感を見出していました。 MSIクリエイターZ17HXと共にスペースタートルを@AustraliaMSI & @NVIDIAStudioから提供 NVIDIA Studioドライバーで創造力を解き放ちましょう！こちらから入手できます：https://t.co/idJlWgb8UX pic.twitter.com/Ff6Y6RfQp4 — King’s Letter (@TheKingsletter) April 28, 2023 以下では、彼がZBrush、Adobe…

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