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テキストから音楽を生成するAI：Stability Audio、GoogleのMusicLMなど

AIの音楽生成の旅に深く潜り込んでみましょう初期のアルゴリズムに始まり、GoogleのMusicLMとStability Audioの最新のブレークスルーまで、このガイドではこれらの強力なツールを活用して独自のAI作曲のサウンドトラックを作成するための洞察を提供しますこれらのブレークスルーがハイフィデリティで自分好みのオーディオ体験を提供することで、音楽業界を革命化している方法を見つけてください

声サンプルデータ分析を使用したパーキンソン病の診断：特徴選択

神経学的な状態であるパーキンソン病（PD）は、神経系に損傷を与える動作異常の増加を特徴としています広く発生しているにも関わらず、この病気にはまだ…

「時間差学習と探索の重要性：図解ガイド」

最近、強化学習（RL）アルゴリズムは、タンパク質の折りたたみやドローンレースの超人レベルの到達、さらには統合などの研究課題を解決することで、注目を集めています

「最も難しいPandas：ピボットテーブル、スタック、およびアンスタックを明確に説明する」

ほとんどのPandasの式は英語のように読めますが、時には本当に頭を悩ませることがありますはい、cutやpivotのような直感的な名前がありますが、それらは理解するのが不可能に思えるものです…

「LLMsを使用した用語の翻訳（GPTとVertex AI/Google Bard）」

ChatGPTのようなLLMは、人間よりも正確に翻訳を行うことができるのでしょうか？私たちが利用できるLLMのオプションは何ですか？さまざまな方法で翻訳を行うために生成型AIを使用する方法について詳しく学びましょう

「ゼロからLLMを構築する方法」

「これは、大規模言語モデル（LLM）を実践的に使用するシリーズの6番目の記事です以前の記事では、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングを通じて事前学習済みのLLMを活用する方法について詳しく調査しましたこれらに対して…」

NVIDIA Studio LineupにRTX搭載のMicrosoft Surface Laptop Studio 2が追加されました

編集者の注：この投稿は、私たちの週刊NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。 NVIDIA Studioラップトップのラインナップは、新しいMicrosoft Surface Laptop Studio 2を搭載したGeForce RTX 4060、GeForce RTX 4050、またはNVIDIA RTX 2000 Ada GenerationラップトップGPUで拡大され、クリエイターに強力なパフォーマンスと多様性を提供します。 Microsoft Surface Laptop Studio 2。 NVIDIA Studioプラットフォームのサポートを受けたSurface…

「アマゾン、無人レジ技術を衣料品店に適用」

大手小売り企業AmazonのJust Walk Out無人レジショッピング技術の衣料品向け新バージョンは、アパレルを無線周波数識別（RFID）によって追跡します

人工知能における最良優先探索

人工知能は私たちの生活の一部となり、日常の活動を支援しています。コンピュータ、ガジェット、その他の機器に関しても、AIベースのアルゴリズムモデルは私たちのタスクと時間管理を容易にするのに役立ちます。AIの分野で特定のアルゴリズムの1つは、最良優先探索です。これは、各ステップで正しいパスの選択を支援するスマートなエクスプローラのように振る舞います。人工知能の最も優れた探索は、私たちのタスクを簡素化し、取り組みやすく時間を節約し、効率的な意思決定とより速い目標達成を実現します。最良優先探索とは何ですか？最良優先探索（BFS）は、特定のルールで機能し、優先度付きキューとヒューリスティック探索を使用する探索アルゴリズムです。これはコンピュータが迷路の可能性の中で適切で最短のパスを評価するのに理想的です。迷路に閉じ込められてどのようにして素早く出口に到達すればよいかわからない場合を想像してみてください。ここで、人工知能の最良優先探索は、システムプログラムがゴールにできるだけ早く到達するために、毎回のステップで正しいパスを評価して選択するのを支援します。例えば、スーパーマリオや魂斗羅のビデオゲームをプレイしているとしましょう。最良優先探索はコンピュータシステムがマリオや魂斗羅を制御し、最も速いルートや敵を倒す方法を調べるのを支援します。異なるパスを評価し、ゴールに到達し敵をできるだけ早く倒すための他の脅威のない最も近いパスを選択します。最良優先探索は、数多くの利用可能なノードの中から有望なノードを選択するために評価関数を利用する知識のある探索です。最良優先探索アルゴリズムは、グラフ空間を検索する際にトラバースするノードを監視する2つのリスト、つまりオープンリストとクローズドリストを使用します。オープンリストは現在トラバース可能なノードを監視し、クローズドリストは既に転送されたノードを監視します。 BFSの主要な概念以下は最良優先探索の主要な特徴です：パスの評価最良優先探索を使用する場合、システムは常に選択可能なノードまたはパスを探し、最短距離のノードまたはパスをトラバースしてゴールに到達し迷路を脱出するために最も有望なノードまたはパスを選択します。ヒューリスティック関数の使用最良優先探索はヒューリスティック関数を使用して知識のある意思決定を行います。これにより、ゴールに向かう正しいかつ迅速なパスが見つかります。迷路内のユーザーの現在の状態がこの関数の入力となり、ユーザーがゴールにどれだけ近いかを推定します。分析に基づいて、最短の時間と最小のステップでゴールに到達するのを支援します。トラックの保持最良優先探索アルゴリズムは、コンピュータシステムがトラバースしたりトラバースする予定のパスやノードを追跡するのを支援します。これにより、システムが以前にテストしたパスやノードのループに巻き込まれるのを防ぎ、エラーを回避します。プロセスの繰り返しコンピュータプログラムは、上記の3つの基準のプロセスを目標に到達し迷路を脱出するまで繰り返します。したがって、最良優先探索はヒューリスティック関数に基づいて最も有望なノードやパスを繰り返し評価します。ヒューリスティック関数とは何ですか？ヒューリスティック関数は、ゴールに至る最良のパス、ルート、または解を知識のある探索および評価に使用される関数を指します。これにより、最短時間で正しいパスを推定するのに役立ちます。ただし、ヒューリスティック関数は常に正確な結果や最適化された結果を提供するわけではありません。時にはサブオプティマルな結果を生成することもあります。ヒューリスティック関数はh(n)と呼ばれ、状態のペア間の最適ルートまたはパスのコストを計算し、その値は常に正の値です。アルゴリズムの詳細探索アルゴリズムには基本的に2つのカテゴリがあります：非統一アルゴリズムこれは盲目的な方法または網羅的な方法とも呼ばれます。追加情報なしで検索が行われるため、問題の記述で既に与えられた情報に基づいています。例えば、深さ優先探索と幅優先探索があります。情報利用アルゴリズムコンピューターシステムは、追加の情報に基づいて検索を実行し、ソリューションや目標への経路の評価のための次のステップを記述することができます。このような方法はヒューリスティックメソッドまたはヒューリスティック探索として広く知られています。情報利用アルゴリズムは、費用対効果、効率性、総合的なパフォーマンスの面で、盲目的な方法よりも優れています。情報利用アルゴリズムには、一般的に2つのバリアントがあります。…

「VirtuSwapがAmazon SageMaker StudioのカスタムコンテナとAWS GPUインスタンスを使用して、Pandasベースの取引シミュレーションを加速する方法」

「この投稿は、VirtuSwapのディマ・ザドロジニーとフアド・ババエフとの共同執筆ですVirtuSwapは、ブロックチェーン上の資産の非中央集権型取引のための革新的なテクノロジーを開発しているスタートアップ企業ですVirtuSwapのテクノロジーは、直接のペアが存在しない資産のより効率的な取引を提供します直接のペアの不在により、コストのかかる間接的な取引が生じます...」

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