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「UCSCとTU Munichの研究者が、余震を予測するための新しいディープラーニングベースのモデルであるRECASTを提案する」

人工知能はほぼすべての可能な分野に進出しています。この領域では広範な研究が行われています。私たちはまだまだ発見すべきことがたくさんあります。人工知能とディープラーニングモデルは、地震学でも重要な役割を果たしており、地震の予測に使用されています。過去の数年間、地震の余震予測モデルはほとんど変わっていませんでした。これらの古いモデルは、小規模なデータセットではうまく動作しますが、大規模なデータセットでは苦戦します。この問題を解決するために、カリフォルニア大学サンタクルーズ校とミュンヘン工科大学の研究者たちは、RECASTというディープラーニングを使用した新しいモデルを作成しました。彼らはこのモデルの背後にディープラーニングを使用しました。ディープラーニングは大規模なデータセットを扱うのに役立つためです。新しいモデルは、古いモデルと比較して効果的であり、あらゆる面で古いモデルを打ち負かしました。古い地震予測モデルであるETASは、これらの研究者が限られたデータを持っていた数年前に作成されました。しかし今日では、私たちは巨大なデータセットを持っており、古いモデルでは対応できませんでした。古いETASモデルは壊れやすく、扱いが難しいです。地震予測をディープラーニングで改善するには、モデルを比較するためのより良い方法が必要です。RECASTモデルは、南カリフォルニアの合成地震データと実際の地震データの両方でテストされました。特にデータが多い場合、ETASモデルよりもわずかに優れた性能を発揮し、さらに速くなりました。研究者たちは以前から機械学習やディープラーニングモデルを地震予測に使用してきましたが、技術はまだ十分に整っていませんでした。RECASTモデルはより正確であり、さまざまな地震データセットと簡単に連携することができます。この柔軟性は地震予測を革新する可能性があります。ディープラーニングによって、モデルは多くの新しいデータを扱い、さらに、研究が少ない地域の地震を予測するためにさまざまな地域の情報を組み合わせることができます。ディープラーニングモデルに関するこの情報は非常に役に立ち、研究が行われています。研究者はまた、ニュージーランド、日本、カリフォルニアのデータでトレーニングされたモデルを、利用可能なデータが少ない場所での地震予測に使用できることを調査しました。これらのディープラーニングモデルは、地震予測のためのさまざまなデータタイプへのアクセスを研究者に支援します。これまでは公式に地震と分類されるものに焦点を当てていましたが、連続的な地震動データを使用することができるようになりました。これは分類の課題です。モデルの精度とF1スコアは、大規模なデータセットに対して非常に良好でした。研究者たちはまだこの新しいモデルに取り組んでおり、そのポテンシャルについての議論と検討を促すでしょう。

「Llama 2をローカルでダウンロードしてアクセスする方法は2つあります」

メタの最新リリースであるLlama 2は、さまざまなユースケースにおいて人気を集め、非常に興味深いです7Bから始まる異なるサイズのLlama 2言語モデルをプリトレーニングおよびファインチューニングして提供しています

「Amazon SageMakerでのRayを使用した効果的な負荷分散」

以前の記事（たとえば、ここ）では、DNNトレーニングワークロードのプロファイリングとパフォーマンスの最適化の重要性について詳しく説明しましたディープラーニングモデルのトレーニングは、特に大規模なものは...

「Langchainとは何ですか？そして、大規模言語モデルとは何ですか？」

この包括的な記事では、LangChainとLarge Language Modelsの両方を探求します両方を理解するために、簡単なチュートリアルを進めていきます

『ご要望に合わせたチャット：ソフトウェア要件に応用した生成AI（LLM）の旅』

「大規模言語モデル（LLM）をソフトウェア要件に適用し、ビジネスロジックの知識ハブと開発を加速するためのコパイロットを作成した方法を発見してください」

「Apache CassandraとApache Pulsarを使用した製品推薦エンジンの構築」

仮説上の請負業者がApache PulsarとApache Cassandraを使用してAIの加速化を行った方法この記事ではAI/MLへの道のりの重要な側面について詳しく説明しています

「CassIO OpenAIに触発されたジェネラティブAIのための最高のライブラリ」

ChatGPTは直感的で使いやすいライブラリを備えているため、開発者のエクスペリエンスを変革しましたそのため、あなたの開発ニーズにおいて究極の選択肢となります

「Amazon SageMakerの非同期エンドポイントを使用して、Amazon SageMaker JumpStartの基礎モデルのデプロイコストを最適化する」

この投稿では、これらの状況を対象にし、Amazon SageMaker JumpStartからAmazon SageMaker非同期エンドポイントに大規模な基盤モデルを展開することによって高コストのリスクを解決しますこれにより、アーキテクチャのコストを削減し、リクエストがキューにある場合や短い生存期間のみエンドポイントを実行し、リクエストが待機している場合にはゼロにスケーリングダウンしますこれは多くのユースケースにとって素晴らしいですが、ゼロにスケーリングダウンしたエンドポイントは、推論を提供できる前に冷たいスタート時間を導入します

「キャリアは、AWS GlueとAmazon SageMakerを使用してHVACの故障を予測する方法」

この投稿では、CarrierとAWSのチームが、単一のモデルを使用して大規模な機器のフリート全体での障害を予測するためにMLを適用した方法を示しますまず、AWS Glueを使用して高度に並列化されたデータ処理を行う方法について説明します次に、Amazon SageMakerが私たちを特徴エンジニアリングとスケーラブルな教師あり深層学習モデルの構築にどのように役立つかについて説明します

「Amazon SageMaker JumpStart上で、生成型AIベースのコンテンツモデレーションソリューションを構築する」

この記事では、マルチモーダルな事前学習と大規模な言語モデル（LLM）を使用した画像データのコンテンツモデレーションの新しい手法を紹介しますマルチモーダルな事前学習により、興味のある質問のセットに基づいて直接画像のコンテンツをクエリすることができ、モデルはこれらの質問に答えることができますこれにより、ユーザーは画像とチャットして、組織のポリシーに違反するような不適切なコンテンツが含まれているかを確認することができますLLMの強力な生成能力を利用して、安全/危険なラベルやカテゴリータイプを含む最終的な意思決定を生成しますさらに、プロンプトを設計することで、LLMに指定された出力形式（JSON形式など）を生成させることができます設計されたプロンプトテンプレートにより、LLMは画像がモデレーションポリシーに違反しているかどうかを判断し、違反のカテゴリーを特定し、なぜ違反しているのかを説明し、構造化されたJSON形式で出力を提供することができます

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