Learn more about Search Results 子供 - Page 18

機械学習インサイトのディレクター[Part 2 SaaSエディション]

もしもあなたやあなたのチームがMLソリューションの構築に興味があるなら、今すぐhf.co/supportを訪れてください！ 👋 マシンラーニングインサイトの第2弾へようこそ。第1弾はこちらをご覧ください。 マシンラーニングディレクターは、さまざまな役割と責任の視点を持つAIテーブルで特別な立場にあります。彼らのMLフレームワーク、エンジニアリング、アーキテクチャ、実世界の応用および問題解決に関する豊富な知識は、MLの現状に深い洞察を提供します。例えば、あるディレクターは、新しいトランスフォーマースピーチテクノロジーの使用により、チームのエラーレートを30％減少させ、単純な思考が多くの計算能力を節約するのに役立つことに気付くでしょう。 SalesforceやZoomInfoのディレクターが現在のマシンラーニングの状況についてどう考えているのか、彼らの最大の課題は何か、そして彼らが最も興奮していることは何か、気になりませんか？それでは、すぐに知ることができます！ この第2弾のSaaSに焦点を当てたインストールでは、ヘルスケアの教科書の著者であり、MLの才能を育成する非営利団体を設立した深層学習の専門家、チェス愛好家のサイバーセキュリティ専門家、リードリコール後のバービーのブランド評判の監視の必要性からビジネスを起こした起業家、そして自身の4人の子供がMLモデルと同じ間違いをするのを見るのが楽しいと感じる特許および学術論文の著者が登場します。 🚀 SaaSのトップマシンラーニングディレクターに会って、彼らがマシンラーニングについてどう考えているか聞いてみましょう： Omar Rahman – Salesforceでのマシンラーニングディレクター 経歴：オマーは、サイバーセキュリティチームの一環として、MLとデータエンジニアのチームをリードし、MLを防御的なセキュリティ目的で活用しています。以前、オマーはAdobeやSAPでデータサイエンスとMLエンジニアリングのチームをリードし、マーケティングクラウドや調達アプリケーションにインテリジェントな機能をもたらしていました。オマーはアリゾナ州立大学で電気工学の修士号を取得しています。 おもしろい事実：オマーはチェスをすることが大好きで、自由な時間にAIの卒業生を指導しています。 Salesforce：世界トップの顧客関係管理ソフトウェア。 1. MLはSaaSにどのようにポジティブな影響を与えていますか？ MLはSaaSの提供に多くの利点をもたらしています。 a. アプリケーション内の自動化の改善：たとえば、サービスリクエストの文脈を理解し、組織内の適切なチームにルーティングするためにNLP（自然言語処理）を使用するサービスチケットルーター。 b. コードの複雑さの削減：ルールベースのシステムは、新しいルールが追加されると使いにくくなり、メンテナンスコストが増加します。例えば、以前のルールベースのシステムと比較して、MLベースの言語翻訳システムは、より正確で堅牢でありながら、はるかに少ない行数のコードで構築されています。 c. コスト削減につながるより良い予測結果。より正確に予測できることは、供給チェーンのバックオーダーの削減やストレージコストの削減など、コスト削減に役立ちます。…

機械学習の専門家 – Sasha Luccioni

🤗 マシンラーニングエキスパートへようこそ – サーシャ・ルッチョーニ 🚀 サーシャのようなMLエキスパートがあなたのMLロードマップを加速する方法に興味がある場合は、hf.co/supportを訪れてください。 こんにちは、友達たち！マシンラーニングエキスパートへようこそ。私は司会者のブリトニー・ミュラーで、今日のゲストはサーシャ・ルッチョーニです。サーシャは、Hugging Faceで研究科学者として、機械学習モデルとデータセットの倫理的・社会的影響に取り組んでいます。 サーシャはまた、Big Science WorkshopのCarbon Footprint WGの共同議長、WiMLの理事、そして気候危機に機械学習を適用する意義のある活動を促進するClimate Change AI（CCAI）組織の創設メンバーでもあります。 サーシャがメールの炭素フットプリントを計測する方法、地元のスープキッチンが機械学習の力を活用するのをどのように手助けしたか、そして意味と創造性が彼女の仕事を支える方法についてお話しいただきます。 この素晴らしいエピソードを紹介するのをとても楽しみにしています！以下がサーシャ・ルッチョーニとの私の対話です： 注：転記はわかりやすい読み物を提供するためにわずかに修正/書式設定されています。 今日参加していただき、本当にありがとうございます。私たちはあなたが来てくれたことを非常に嬉しく思っています！ サーシャ： 私もここにいることを本当に嬉しく思っています。 直接本題に入りますが、あなたのバックグラウンドとHugging Faceへの道を教えていただけますか？ サーシャ：…

機械学習インサイトディレクター【パート3：ファイナンスエディション】

もしMLソリューションをより速く構築したい場合は、hf.co/supportを今すぐご覧ください！ 👋 MLインサイトシリーズディレクター、ファイナンスエディションへようこそ！以前のエディションを見逃した場合は、以下で見つけることができます： Machine Learning Insightsディレクター[パート1] Machine Learning Insightsディレクター[パート2：SaaSエディション] ファイナンスの機械学習ディレクターは、レガシーシステムの航海、解釈可能なモデルの展開、および顧客の信頼の維持といった独自の課題に直面しています。また、政府の監督が多く、高度に規制されています。これらの課題には、効果的に導くために深い業界知識と技術的な専門知識が必要です。以下のアメリカン・バンク、カナダ王立銀行、ムーディーズ・アナリティクス、および元ブルームバーグAIの研究科学者からの専門家は、機械学習×ファイナンスセクター内のユニークな知見を提供しています。 ギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオン、100以上の特許を取得した出版者、世界最古のポロクラブ（カルカッタポロクラブ）で定期的にプレーしていたサイクルポロプレーヤーなど、彼らはすべて金融MLの専門家に転身しました。 🚀 トップな金融MLマーベリックからの洞察をご紹介します： 免責事項：すべての意見は個人のものであり、過去または現在の雇用主からのものではありません。 イオアニス・バカギアニス – RBCの機械学習マーケティングサイエンスディレクター バックグラウンド：スケーラブルな、本番用の最先端の機械学習ソリューションを提供する経験豊富な情熱的な機械学習エキスパート。イオアニスはまた、Bak Up Podcastのホストでもあり、AIを通じて世界に影響を与えることを目指しています。 おもしろい事実：イオアニスはギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオンでした。🏆 RBC：世界的な組織は、キャピタルマーケット、銀行および金融において革新的かつ信頼できるパートナーとしてRBCキャピタルマーケットを見ています。 1. 機械学習が金融にどのようなポジティブな影響をもたらしましたか？…

トランスフォーマーにおける対比的探索を用いた人間レベルのテキスト生成 🤗

1. 紹介: 自然言語生成（テキスト生成）は自然言語処理（NLP）の中核的なタスクの一つです。このブログでは、現在の最先端のデコーディング手法であるコントラスティブサーチを神経テキスト生成のために紹介します。コントラスティブサーチは、元々「A Contrastive Framework for Neural Text Generation」[1]（[論文] [公式実装]）でNeurIPS 2022で提案されました。さらに、この続編の「Contrastive Search Is What You Need For Neural Text Generation」[2]（[論文] [公式実装]）では、コントラスティブサーチがオフザシェルフの言語モデルを使用して16の言語で人間レベルのテキストを生成できることが示されています。 [備考] テキスト生成に馴染みのないユーザーは、このブログ記事を詳しくご覧ください。 2.…

ビジネス戦略において機械学習を使用する時と使用しない時の選択

それは明らかな質問ではありません初心者のデータサイエンティストにとっては、すぐに機械学習モデルを推進することは間違いです実際には、よりシンプルなルールベースのソリューションの方が効率的で実装が容易です...

高度なグラフニューラルネットワークを使用した交通予測

Googleと提携することで、DeepMindはAIの恩恵を世界中の数十億の人々にもたらすことができます言語障害を持つユーザーが元の声を取り戻すことから、ユーザーが個別のアプリを発見する手助けまで、私たちはGoogleのスケールで画期的な研究を即座に現実の問題に適用することができます今日、私たちは最新のパートナーシップの結果を共有できることを喜んでお知らせしますこれにより、Google Mapsを利用する10億人以上に真にグローバルな影響をもたらします

インタラクティブな知能の模倣

最初に、仮想のロボットが移動したり物体を操作したりお互いに話したりすることができる興味深いさまざまな相互作用が行えるシミュレートされた環境であるプレイルームを作成しますプレイルームの寸法はランダム化され、棚、家具、窓やドアのようなランドマーク、子供のおもちゃや日常の物体の配置もランダム化されます環境の多様性により、空間や物体の関係についての推論、参照の曖昧さ、包含性、構築、サポート、遮蔽、部分的な可視性などを含む相互作用が可能となりますプレイルームには2つのエージェントが埋め込まれ、共同意図、協力、プライベートな知識の伝達などを研究するための社会的な要素を提供します

GopherCite 検証済みの引用を使用して回答を支援するための言語モデルの教育

ゴーファーのような言語モデルは、信憑性があるように見えるが実際には偽りの情報を「幻覚」させることがありますこの問題に詳しい人々は、言語モデルの言うことを信じるのではなく、独自の事実確認を行うことを知っていますそうでない人々は、真実でないことを信じてしまう可能性があります本論文では、言語モデルの幻覚化の問題に対処することを目指したモデルであるゴーファーサイトについて説明していますゴーファーサイトは、すべての事実的な主張をウェブの証拠で裏付けることを試みます

単一のビジュアル言語モデルで複数のタスクに取り組む

Flamingoという、幅広いオープンエンドのマルチモーダルタスクにおいて、少数の学習例での学習において最先端の成果をもたらす単一のビジュアル言語モデル（VLM）を紹介します

LEGOのコンテストからDeepMindのロボット研究室まで

DeepMindに入りたいなら、躊躇せずに進んでください応募し、面接を受けて、ただ試してみてください最初に受からなくても、それは諦めることではありません私もDeepMindに受け入れられるとは思っていませんでしたし、受け入れられたときは間違いではないかと思いました誰もが自信を持てないものです私は決して自分が一番頭のいい人間ではないと感じることがよくありますしかし、そうした感情にもかかわらず、私はここに属していて、こうした場所で働く価値があると学びましたそして、私にとってその旅は、ただ試してみることから始まりました

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