Search Results 子供

なぜ無料のランチがあるのか

機械学習の領域における「無料の昼食はない」定理は、数学の世界におけるゲーデルの不完全性定理を思い起こさせますこれらの定理はよく引用されますが、めったに...

Pandas 2.0 データサイエンティストにとってのゲームチェンジャー？

Pandas 2.0の効率的なデータ操作を可能にするトップ5の機能を活用する方法を学び、データサイエンススキルを次のレベルに引き上げましょう！

ChatGPT プラグイン：知っておく必要があるすべて

OpenAIが展開したサードパーティのプラグインについて学び、ChatGPTsの実際の使用を理解しましょう

Artificial Intelligence

チャットGPTの潜在能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやその他の大規模言語モデルのおかげで、風のように私たちの生活の一部にすぐになりました完全に新しい分野ではありませんが、現在...

PyTorchを使った転移学習の実践ガイド

この記事では、転移学習と呼ばれる技術を使用して、カスタム分類タスクに事前学習済みモデルを適応する方法を学びますPyTorchを使用した画像分類タスクで、Vgg16、ResNet50、およびResNet152の3つの事前学習済みモデルで転移学習を比較します

Machine learning

バードの未来展望：よりグローバルで、よりビジュアル的で、より統合されたもの

「Bardのウェイトリストを終了し、より多くの地域をサポートするようになり、画像を導入し、パートナーアプリと連携することができるようになりました」

AI

AIがトランスコミュニティに与える悪影響を明らかにする

AIがトランスジェンダーに失敗している方法ジェンダー認識ソフトウェアの危険性、不適切な医療モデル、トランスフォビックなコンテンツの増幅

生成型AIによる検索のスーパーチャージ

私たちは、ジェネレーティブAIを使用するSGE（Search Generative Experience）という名前の検索ラボの実験から始めます

I/O 2023 で発表した100のこと

Google I/O 2023はニュースとローンチで満ち溢れていましたここではI/Oで発表された100のことを紹介します

アクセラレータの加速化：科学者がGPUとAIでCERNのHPCを高速化

注：これは、高性能コンピューティングを利用した科学を前進させる研究者のシリーズの一環です。 Maria Gironeは、高速コンピューティングとAIを用いて、世界最大の科学コンピュータネットワークを拡大しています。 2002年以来、粒子物理学の博士号を持つ彼女は、40以上の国の170以上のサイトにまたがるシステムのグリッドで、CERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）をサポートしています。HL-LHCと呼ばれる巨大加速器の高輝度版は、1年にエクサバイト単位のデータを生成する10倍の陽子衝突を生み出します。これは、2012年に2つの実験で宇宙の科学者たちの理解を確認したサブ原子粒子であるヒッグスボソンを発見したときに生成されたものよりも桁違いに多いです。ジュネーブの呼び声彼女は南イタリアで育った最初の日から科学が大好きでした。「大学で、宇宙を支配する基本的な力について学びたかったので、物理学に焦点を合わせました」と彼女は言います。「私はCERNに惹かれました。それは、世界中の異なる地域の人々が科学に共通の情熱を持って一緒に働く場所です。」レマン湖とジュラ山脈の間にある欧州原子核研究機構は、1万2千人以上の物理学者の中心地です。 CERNとフランス・スイス国境にあるLHCの地図（CERN提供の画像） 27キロメートルのリングは、陽子が光速の99.9999991％で疾走する世界最速のレーシングトラックと呼ばれることがあります。超伝導磁石は絶対零度に近く動作し、太陽よりも一時的に何百万倍も熱い衝突を生み出します。ラボのドアを開く 2016年、Gironeは、革新を加速し、将来のコンピューティング課題に取り組むために学術および産業研究者を集めるグループであるCERN openlabのCTOに任命されました。彼女は、イタリアのHPCおよびAIの専門家であるE4 Computer Engineeringとの協力を通じて、NVIDIAと密接に協力しています。最初の行動の1つで、GironeはCERN openlabのAIに関する最初のワークショップを開催しました。産業界の参加者たちは、その技術に熱心でした。物理学者たちは、課題について説明しました。「その日の終わりに、私たちは2つの異なる世界から来たことに気づきましたが、人々はお互いに耳を傾け、熱心に次に何をするか提案しました」と彼女は言います。物理AIの高まり今日、高エネルギー物理学全体のデータ処理チェーンにAIを適用する出版物の数が増加しているとGironeは報告しています。彼女は、複雑な問題をAIで解決する機会を見出す若い研究者を引き付けると述べています。一方、研究者たちは物理ソフトウェアをGPUアクセラレータに移植し、GPU上で実行される既存のAIプログラムを使用しています。「NVIDIAの支援なしに、私たちの研究者が問題を解決し、質問に答え、記事を書くために協力することは、これほど迅速には起こりませんでした」と彼女は言います。「NVIDIAの人々が、科学が技術と並行して進化する方法、およびGPUを用いたアクセラレーションをどのように利用できるかを理解していることは、非常に重要でした。」エネルギー効率は、Gironeのチームの別の優先事項です。…

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