Search Results モード

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます

僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

クラスの不均衡：アンダーサンプリング技術の探求

以前にクラスの不均衡の影響とその原因を正式に説明し、またランダムオーバーサンプリング、ROSEなどのいくつかのオーバーサンプリング技術を説明しました...

「最大AIパフォーマンス：最新のNVIDIA GPUによって高速化されたAdobeの最新アップデートは、何百万ものクリエイターのワークフローを改善します」

生成AIは、多くの産業で創造的な人々が思い描いたアイデアを類まれな速さで実現するのに役立っています。この技術は、Adobe MAXで展示されます。10月12日（木曜日）まで、対面とバーチャルで行われます。Adobe MAXをご覧ください。 Adobeは、Adobe Fireflyのリリースにより、創作者たちの手に生成AIの力を与えています。NVIDIAのGPUを使用して、Adobeは芸術家やその他の人々が生成AIを加速させるための新たな機会をもたらし、数百万人のユーザー向けに生成AIの拡張を解放しています。Fireflyは現在、スタンドアロンのアプリとして利用可能であり、他のAdobeアプリとも統合されています。 Adobe Premiere Pro、Lightroom、After Effects、Substance 3Dの最新のアプリのアップデートにより、クリエイターに新たなAI機能がもたらされました。さらに、GeForce RTXおよびNVIDIA RTXのGPUは、これらのアプリやAIエフェクトを高速化し、膨大な時間の節約をもたらします。ビデオエディターは、最適化された話し声の品質を向上させるAIのEnhance Speech（ベータ版）機能を活用したり、RTX GPUでのPremiere ProでのARRIRAWカメラのオリジナルデジタルフィルムクリップのGPUアクセラレーションデコードで、Apple MacBook Pro 16 M2 Maxと比較して最大60%高速化される点を活用したりすることができます。さらに、After Effectsで利用できる次世代Roto Brush（バージョン3.0）機能により、改善されたロトスコーピングの品質も活用できます。…

オリゴが警告を発しています：TorchServeの重大なセキュリティの問題により、ハッカーはサーバを乗っ取り、悪意のあるAIモデルを注入することができます

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-1024×550.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-150×150.png”/>大型言語モデルやAIモデルは、毎日人気が高まっています。事故の予防やがんの検出、公共安全の維持にさえ、最高の情報を提供するためにこれらのAIアプリに頼る必要があります。武装部隊や兵器も国際的な対立でAIを利用しています。機械学習（ML）の研究は主にPyTorchによって推進されており、これは主要なAIプラットフォームとして際立っています。PyTorchは学術研究で広く使用されていますが、90％以上のML研究論文で使用されており、その知名度からAIベースのシステムに侵入しようとする潜在的な攻撃者の注目の的となっています。特に、Walmart、Amazon、OpenAI、Tesla、Azure、Google Cloud、Intelなど、世界最大の企業の一部でもPyTorchを利用しています。しかし、Oligo Securityは誤ってTorchServeのデフォルトの設定が危険にさらされていることを発見しました。Oligoは、管理インターフェースでの新たな重大なSSRFの脆弱性を発見しました。この脆弱性により、任意のドメインからの設定のアップロードやリモートでのコード実行（RCE）が可能になり、攻撃者はShellTorchを利用してコードを実行し、ターゲットサーバを制御できます。彼らはTorchServeが悪意のあるモデルの安全な逆シリアル化に対して脆弱であることに気付きました。これらの脆弱性の組み合わせにより、リモートコードの実行（RCE）や完全な乗っ取りが可能になる可能性があります。特に、数万のTorchServeアプリケーションがこのようなリスクにさらされています。多くの公開された脆弱なインスタンスはハッキングの対象となり、悪意のあるAIモデルや完全なサーバの乗っ取りさえも可能です。それにより、何百万人もの人々に影響を及ぼす可能性があります。これらの欠陥により、世界のサーバが危険にさらされることがあります。したがって、世界最大の企業のいくつかが即座に危険にさらされる可能性があります。したがって、研究者はランタイム環境内での脅威の検出に対応するセキュリティ製品を開発しました。望ましくないまたは安全でないアプリケーションの動作のある特定の原因を見逃す可能性のある他のツールとは異なり、Oligoはライブラリが使用される動的な環境を調査し、見落とされる可能性のある問題を特定します。静的解析ソリューションとは異なり、Oligoは実行時にコードの異常を検出することもできます。これには、オープンソースのライブラリ、独自のサードパーティソフトウェア、カスタムコードで開発されたコードが含まれます。Oligoはまた、安全でない設定の可能性などの潜在的なリスク源も特定します。したがって、これらの脆弱性によって提供される高い特権を利用して、ターゲットのTorchServeサーバに入出力されるAIモデルや機密データを見る、変更する、盗む、削除することが可能です。研究者は、Oligoの追加の利点として、低い中断でセキュリティの問題に対処する能力を強調しました。システムのセキュリティを向上させるために包括的なパッチ適用やバージョンの変更を必要としません。

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

中途の旅行 vs 安定した拡散：AI画像生成器の戦い

「Midjourney vs Stable Diffusion、あなたにとって最適なのはどちら？両方のAI画像生成機の強みと弱みを探ってみましょう」

「2023年に試してみることができるChatGPTのトップ22の代替品（無料および有料）」

ChatGPTは、さまざまなタスクにおいて最も有名で一般的に使用されているAIツールです。さまざまなコースや教材があり、その潜在能力を最大限に統合し活用するための知識も豊富なため、定期的に利用しているユーザーは関連する課題にもおなじみです。2021 年までは信頼性に欠け、限定的な知識しか持たなかったため、個人は代替手段を探し出すことを余儀なくされていました。検索を終了するため、ここではChatGPTの代替手段のリストをご紹介します。オプションを探索して、新しいお気に入りのAIを見つけましょう。ライティング用のChatGPTの代替手段 1. Chatsonic (Writesonic) (無料および有料) このAIは、ChatGPTに似ていますが、ライティングで強化された機能を備えています。GPT-4の機能を活用しています。これは、カスタマイズ可能で使いやすい機能を提供する会話型AIであり、NLPおよびML技術を備えたものです。Googleの検索トレーニングによって、現在のイベントやトレンド情報を取り入れることができます。プロンプト: クラス5の子供にAditya L-1について説明するための100語の魅力的なコンテンツを生成してください。アクセスはこちら: Writesonic 2. Claude (無料および有料) Anthropicによる次世代の会話型AIです。Claudeは複数の入力を同時に受け付けることができます。ユーザーに役立ち、正直な無害なAIシステムを生成することを重視して開発されました。Claude AIは創造的なライティング、コーディング、および質問への回答が可能です。個々の利用に向け、異なる振る舞い、パーソナリティ、トーンに切り替えることができます。プロンプト: インドへのイギリスの侵略につながった出来事の年表を列挙してください。アクセスはこちら: Anthropic Claude もっと読む:…

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して、Amazon Personalizeのデータを準備する」

「レコメンドエンジンは、それを準備するために使用されるデータのみならず優れたものです生データをモデルに適した形式に変換することは、エンドユーザーにより良いパーソナライズされたおすすめをするための鍵ですこの記事では、GroupLens研究によって準備されたMovieLensデータセットの準備とインポート方法について解説します」

Lovo.ai レビュー：2023年10月の最高のAI音声生成器ですか？

究極のAI音声生成ツールをお探しですか？AIを利用して瞬時にナレーションを追加する方法を詳しく知りたい方は、このLovo.aiのレビューをお読みください

lovo

Learn more about Search Results モード - Page 24