Search Results ML

医療画像は黒い肌に失敗する研究者がそれを修正した

「スキントーンに関係なく、誰の内部構造でもクリアな画像を作成する方法を開発したジョンズ・ホプキンス大学の研究者チームが率いた」

Google MapsのAir Quality APIから大気汚染データを取得するためのPythonツール

2023年8月、GoogleはマッピングAPIのリストに、空気品質サービスの追加を発表しましたそれについての詳細はこちらでお読みいただけますこの情報は現在、内部からも利用できるようになったようです

「リモートワーク技術の探究：トレンドとイノベーション」

「バーチャルオフィスやコラボレーションツールからワークスペースの未来、サイバーセキュリティ、AI自動化、働き方と生活のバランスの維持まで、リモートワーク技術の進化する風景を探求してみましょうリモートワークの未来を形作るトレンドを発見しましょう」

Tech

「Googleのグリーンライトプロジェクトは、30％減の停止時間で信号を制御します」

「Googleのプロジェクトグリーンライトは、世界中の12の都市と提携し、人工知能に基づく信号のタイミングの推奨を提供しています」

「MITにおけるダイヤモンドの輝き：ネットワーキングを革命化する量子リピーター」

科学者たちは、今ではダイヤモンドの欠陥を活用して量子中継装置を構築しています

RAGアプリケーションデザインにおける実用的な考慮事項

「RAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャは、LLMの入力長制限と知識切り上げの問題を効率的に克服することが証明されています現在のLLMテクニカルスタックでは、RAGが…」

「都市部の話題の中心地を特定する」

この記事では、OpenStreetMap（OSM）から収集された興味ポイント（POI）に基づいて、特定の興味に対してホットスポットを特定するために使用できる、簡単で使いやすい手法を紹介します

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

AIブームがクラウドサービスに与える影響の調査

「クラウドサービスはかつてデータサイエンス界で話題となりましたしかし、今や話題はAIに移っています - 無限の可能性を持つテクノロジーツールですこの変化はクラウドが過去のものとなることを意味するわけではありませんAIの人気によって、クラウドはさらに良くなるでしょうクラウドは最も...」

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