Search Results HTML

150以上のミッドジャーニーロゴのプロンプト

「Midjourneyのような生成AIツールを使って、ビジネスのために美しいロゴを作成することができます」

データセットシフトのフレームワークを整理する

私たちはモデルを訓練し、それらを使用して特定の結果を予測します入力のセットが与えられた場合に、それが機械学習のゲームであることは皆知っています私たちはそれらを訓練することについてかなり多くのことを知っていますそれほどまでに進化しています...

JavaScriptを使用した仮想試着メガネ

オンライン眼鏡店に仮想試着機能を追加する方法を学びましょうARと3Dレンダリングを活用して、シームレスなショッピング体験を実現してください

「過小評価されている宝石Pt.1：あなたをプロにする8つのPandasメソッド」

しばらくはChatGPTを忘れましょう私たちの中には、シンプルなPandasの操作を行いたいときに毎回解決策をグーグルで検索することで疲れてしまう人もいます同じことをするための方法は数多く存在するようです...

「私のデータサイエンスキャリアの2年後に発見した、Jupyter Notebookの5つの裏技」

R、Python、Juliaのユーザーの間では人気があるにもかかわらず、Jupyterノートブックはほとんどの場合、その全ての機能を活用されていませんほとんどのユーザーは基本的なコマンド（コードの実行、コメント、保存など）を知っていますが、...

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

生成型AI技術の急速な進歩により、コード生成アプリケーションへの関心と進展が高まっています。これらの技術は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、開発者がコーディングの時間を節約するための効率的な手法を提供します。これらは、反復的なコーディング部分を自動化することで、開発者がより良い効果的なコードを作成するのを助けます。次に、コード生成空間でトップの生成型AIツールのいくつかを見てみましょう： Tabnine Tabnineは、コンテキストと構文に基づいて次のコード行を推測し提案するために生成型AI技術を使用するAIパワードのコード補完ツールです。JavaScript、Python、TypeScript、Rust、Go、Bashなど、多くのプログラミング言語に対応しています。また、VS Code、IntelliJ、Sublimeなどの人気のあるコードエディタとも統合することができます。 Hugging Face Hugging Faceは、コード生成と自然言語処理のための無料のAIツールを提供するプラットフォームです。コード生成タスクにはGPT-3モデルが使用され、自動補完やテキストの要約などが行われます。 Codacy Codacyは、AIを使用してコードの評価とエラーの検出を行うコード品質ツールです。このソフトウェアは、開発者に即座のフィードバックを提供し、コーディング能力を最大限に活用するのを助けます。Slack、Jira、GitHubなど、さまざまなプラットフォームでシームレスに統合でき、複数のプログラミング言語をサポートしています。 GitHub OpenAIとGitHubは協力して、AIパワードのコード補完ツールであるGitHub Copilotを開発しました。プログラマが好きなコードエディタでコードを入力すると、OpenAIのCodexを使用してコードスニペットを提案します。GitHub Copilotは、数十の言語で自然言語のプロンプトをコーディングの提案に変換します。 Replit Replitは、開発者がコードを書いてテストし、展開するのを支援するクラウドベースのIDEです。Python、JavaScript、Ruby、C++など、多くのプログラミング言語をサポートしており、ユーザーが迅速に始めるのを助けるためにいくつかのテンプレートとスタータープロジェクトも含まれています。 Mutable AI Mutable AIは、開発者が時間を節約するのを助けるAIパワードのコード補完ツールを提供しています。ユーザーはAIに直接コードの編集を指示することができ、ワンクリックで本番品質のコードを提供します。また、AIとメタプログラミングを使用して自動的にユニットテストを生成する自動テスト生成機能も導入されています。 Mintify Mintifyは、AIによってコードのドキュメントを作成することで、開発者が時間を節約しコードベースを向上させることができるようにします。一般的に使用されるプログラミング言語と互換性があり、VS CodeやIntelliJなどの主要なコードエディタと簡単に統合することができます。…

マサチューセッツ州ローウェル大学の研究者たちは、高ランクのトレーニングに低ランクの更新を使用する新しいAIメソッドであるReLoRAを提案しています

以下は、HTMLのコードを日本語に翻訳したものです（HTMLコードはそのまま表示されます）：過去10年間、より大きなパラメータを持つネットワークや「より多くの層を積む」戦略によるトレーニングが機械学習の標準となってきました。パラメータの数も1億から数千億に増える中で、多くの研究グループはこのようなネットワークのトレーニングにかかる計算コストが高すぎるため、正当化できないと考えています。それにもかかわらず、トレーニングインスタンスよりも桁違いに多くのパラメータを持つモデルをトレーニングする必要性については、理論的な理解が不足しています。より計算効率の良いスケーリングオプティマ、リトリーバルの強化モデル、およびより長い時間トレーニングするための小さいモデルのトレーニングというストレートな戦略は、スケーリングの代替手法として新しい魅力的なトレードオフを提供しています。しかし、これらのモデルのトレーニングを民主化することはほとんどなく、なぜ過パラメータ化されたモデルが必要なのかを理解するのに役立ちません。最近の多くの研究によれば、トレーニングには過パラメータ化は必要ありません。経験的な証拠は、Lottery Ticket Hypothesisを支持しています。これは、初期化（または初期トレーニング）のある時点で、トレーニングすると全体のネットワークの性能を達成する孤立したサブネットワーク（当選券）が存在するというものです。マサチューセッツ大学ローウェル校の最近の研究では、ReLoRAという方法を紹介し、ランクの合計特性を利用して、一連の低ランクアップデートを行うことで高ランクネットワークをトレーニングすることが可能となりました。彼らの研究結果は、ReLoRAが高ランクアップデートを実現し、標準のニューラルネットワークトレーニングと同等の結果をもたらすことを示しています。ReLoRAは、ロットリーチケット仮説と巻き戻しを用いたフルランクトレーニングのウォームスタートを使用します。マージアンドリニット（再起動）アプローチ、ジャグドラーニングレートスケジューラ、および部分的なオプティマイザのリセットの追加により、ReLoRAの効率が向上し、特に大規模ネットワークではフルランクトレーニングに近づけられます。彼らは350MパラメータのトランスフォーマーランゲージモデルでReLoRAをテストしました。テストでは、自己回帰言語モデリングに重点を置きました。なぜなら、それがさまざまなニューラルネットワークの応用に適用可能であることが証明されているからです。結果は、ReLoRAの効果はモデルのサイズとともに向上し、数十億のパラメータを持つネットワークのトレーニングに適した選択肢となる可能性があることを示しています。大規模な言語モデルやニューラルネットワークのトレーニングに関して、研究者は低ランクトレーニングのアプローチを開発することでトレーニング効率を向上させる可能性があると考えています。彼らは、勾配降下法を介してニューラルネットワークがどのようにトレーニングされ、その驚異的な汎化能力を達成するかについて、過パラメータ化の領域で低ランクトレーニングから学ぶことができると信じており、これは深層学習理論の発展に大きく貢献する可能性があると考えています。

Learn more about Search Results HTML - Page 235

150以上のミッドジャーニーロゴのプロンプト

データセットシフトのフレームワークを整理する

JavaScriptを使用した仮想試着メガネ

「過小評価されている宝石Pt.1：あなたをプロにする8つのPandasメソッド」

「私のデータサイエンスキャリアの2年後に発見した、Jupyter Notebookの5つの裏技」

2023年のコード生成/コーディングにおけるトップな生成AIツール

マサチューセッツ州ローウェル大学の研究者たちは、高ランクのトレーニングに低ランクの更新を使用する新しいAIメソッドであるReLoRAを提案しています

「Pythonによる（バイオ）イメージ解析：Matplotlibを使用して顕微鏡画像を読み込み、ロードする」

AIエントロピー：AIによって生成されるコンテンツの悪循環

ピクトリーレビュー（2023年7月）：最高のAIビデオジェネレーター？

Find the right Blockchain Investment for you