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CVモデルの構築と展開：コンピュータビジョンエンジニアからの教訓

コンピュータビジョン（CV）モデルの設計、構築、展開の経験を3年以上積んできましたが、私は人々がこのような複雑なシステムの構築と展開において重要な側面に十分な注力をしていないことに気づきましたこのブログ投稿では、私自身の経験と、最先端のCVモデルの設計、構築、展開において得た貴重な知見を共有します...

Computer Vision

GPT-3がMLOpsの将来に与える意味とは？デビッド・ハーシーと共に

この記事は元々MLOps Liveのエピソードであり、ML実践者が他のML実践者からの質問に答えるインタラクティブなQ&Aセッションです各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、このエピソードではGPT-3とMLOpsの特徴についてDavid Hersheyと話しましたYouTubeで視聴することができます Or...

DeepMind ポッドキャストがシーズン2で復活します

私たちは、人工知能（AI）が私たちの時代で最も重要な技術の1つであると考え、人々がその可能性と作成方法を理解できるようにお手伝いしたいと思っています

Company

MetaのTwitterライバルアプリ「Threads」に1000万人が登録

Twitterのようなマイクロブログ体験からは、Meta Platformsがプラットフォームに直接挑戦する準備を進めていることが示唆されています

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

人工知能による投資アドバイス – メリットとデメリット

私たちは、テクノロジーなしで未来の生活を想像することができません朝一番に私たちはニュースを読んだり未読のメッセージがあるか確認するために携帯電話をチェックしますテクノロジーは、エンターテイメント、医療、教育などさまざまな産業において要件を満たす能力を示してきました人工知能を活用することによって… 投資アドバイスのメリットとデメリット詳細を読む »

小さなオーディオ拡散：クラウドコンピューティングを必要としない波形拡散

2GB以下のVRAMを持つコンシューマーラップトップとGPUでオーディオ波形拡散を用いてモデルをトレーニングし、音を生成する方法を探索する

GPTと人間の心理学

GPTと人間の心理学との類推を行うことで、私たちは生成型AIの出力を促進する方法を理解することができます

誰が雨を止めるのか？科学者が気候協力を呼びかける

トップの科学者3人が、コンピューティング史上最も野心的な取り組みの一環として、地球のデジタルツインの構築を支援しています。ピーター・バウアー、ビョルン・スティーブンス、フランシスコ「パコ」ドブラス・レジェスは、地球のデジタルツインが1キロメートルの解像度まで対応する必要があると考えており、気候変動のリスクとそれに適応する方法を探るために、利用者の数が増えるにつれて要件が増すと述べています。彼らは、この取り組みには高速なコンピューティング、AI、そして多くの協力が必要であると言います。彼らのヒューズリアンな取り組みは、すでにNVIDIAの技術を使用しており、この共通の目的に対するNVIDIAの貢献であるEarth-2をインスピレーションとしています。 2021年末にEarth-2の取り組みを発表した際、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンスン・ホアンは、「私たちは自社の規模と計算科学の専門知識をNVIDIAの直接の支援として捧げ、世界の気候科学コミュニティと共に行動します」と述べています。前例のないスケールで協力ホアンのコミットメントは、地球のデジタルツインを作成するためのパンヨーロッパプロジェクトであるDestination Earth（DestinE）などの取り組みを支援することを示しています。「それに対応するには単一のコンピューターでは十分ではないため、分散型の国際的な取り組みが必要です」とバウアーは述べています。バウアーは、ヨーロッパのトップ気象予報センターで20年以上の経験を持ち、2030年までに地球規模のモデルを利用可能にすることを目指すプロジェクトを率いています。彼は昨年、ネイチャー誌で共著者となり、「前例のないスケールでの協力が必要である」と述べています。バウアーは、新しい地球情報システムにおける広範な国際協力を呼びかけています。バウアーは3月のGTCでの講演で、NVIDIAを含む多くの国と民間企業からのリソースを動員する「連邦」を想像しています。ピーター・バウアーこうしたリソースによって、新しい数値モデルや機械学習モデルの開発、そして数十年にわたる予測を行うための大規模な推論ジョブの実行など、膨大な作業が可能になります。 DestinEは2008年の気候会議にそのルーツを持ち、欧州中期天気予報センター（英国レディング）で数々のプログラムを主導したバウアーを含む多くの人々の取り組みの成果です。同センターは世界で最も高度な気象予報モデルの開発に取り組んでいます。 1ペタバイトのデータを処理する計算要件が膨大であるため、この協力は広範です。フランシスコ・ドブラス・レジェス「私たちは、非常に迅速に提供する必要がある1ペタバイトのデータを生成することを話しています」とドブラス・レジェスは述べています。彼は、バルセロナスーパーコンピューティングセンターの地球科学部門のディレクターであり、気候変動に関する最も確定的な報告書を作成する気候変動政府間パネル（IPCC）の主要著者でもあり、DestinEプログラムへの貢献者でもあります。デジタルツインの取り組みは、従来の気象・気候予測のアプローチを「逆さまにし、利用者がプロセスの主導権を握ることができるようにする」と彼はGTC（NVIDIAの開発者会議）での講演で述べました。目標は、「気候適応により役立つ気候情報の生産をユーザーに提供すること」です。彼の講演では、気候システムの混沌さを詳細に捉えるために必要な新しいモデル、ワークフロー、システムについて説明されました。ビジョンを明確にするデジタルツインのビジョンは、ハンブルクのマックスプランク気象研究所のディレクターであるスティーブンスによるSC20スーパーコンピューティング会議の基調講演で明確化されました。スティーブンスは、気候応用のための世界トップの気象モデルと、現在の最高水準よりも桁違いに細かい1キロメートルレベルのシミュレーションを可能にする取り組みを率いています。「私たちは、私たちの行動と政策の結果を検証するための地球情報システムのための新しいタイプの計算能力が必要です。これにより、より持続可能な未来を構築することができます」と彼は述べています。スティーブンスはSC20での画期的な講演で、地球のデジタルツインのビジョンを明確化しました。…

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