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アマゾンのSageMakerジオスペーシャル機能を使用して、アラップで強靭な都市の設計をする

この投稿は、ArupのRichard AlexanderとMark Hallowsとの共著ですArupは、持続可能な開発に専念するデザイナー、コンサルタント、専門家のグローバルな集団ですデータは、世界クラスの収集と分析を通じて、インパクトを生み出すための洞察を提供するために、Arupのコンサルタント業務を支えていますここで提示されている解決策は、強靭な都市の意思決定プロセスを導くものです

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習(ML)は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

「なぜあなたの上司がODSC West 2023にあなたを求めるのか、その9つの理由」

「カンファレンスは新しいスキルを身につけるための素晴らしい方法であり、遠く離れた同僚とつながるための手段でもあり、新しい洞察を得るための手段であり、もちろん楽しむための手段でもありますさらに、カンファレンスに参加することは、あなただけでなく、会社全体にも利益をもたらすことができます以下に、なぜあなたの上司がそうすることを望むかの理由の一部を示します...」

「ODSC West 2023に登場する10のトレンディングトピック」

ODSC Westまで残り1か月を切りました!ジェネラティブAI、LLMs、MLOps、機械学習、ディープラーニングなどに関する300時間以上の実践トレーニングセッション、ワークショップ、トークをお楽しみにしてくださいここではすべての素晴らしいセッションを紹介することはできませんが、以下は代表的なリストです...

「3Dガウシアンスプラッティング入門」

3Dガウススプラッティングは、小さな画像サンプルから学習したフォトリアルなシーンをリアルタイムでレンダリングするための技術であり、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム放射輝度フィールドレンダリングに記載されています。この記事では、その動作原理とグラフィックスの未来について解説します。 ガウススプラッティングのシーンの例については、こちらのリモートガウスビューアーをご覧ください。 3Dガウススプラッティングとは何ですか? 3Dガウススプラッティングは、本質的にはラスタライゼーション技術です。つまり: シーンを説明するデータを持つ。 データを画面に描画する。 これは、コンピュータグラフィックスの三角形ラスタライゼーションに類似しており、画面上に多くの三角形を描画するために使用されます。 ただし、三角形ではなくガウス分布を使用します。以下は、境界を明確にするために描画された単一のガウス分布のラスタライズ例です。 ガウス分布は、次のパラメータで説明されます: 位置:どこにあるか(XYZ) 共分散:どのように伸縮されるか(3×3行列) 色:何色か(RGB) アルファ:どれくらい透明か(α) 実際には、複数のガウス分布が一度に描画されます。 これが三つのガウス分布です。では、700万個のガウス分布はどうでしょうか? 以下は、それぞれのガウス分布を完全に不透明にラスタライズしたものです。 これが3Dガウススプラッティングの概要です。次に、論文で説明されている手順を詳しく見ていきましょう。 動作原理 1. Structure from Motion 最初のステップは、Structure from…

「時系列データセットで欠損データを特定する方法」

欠損データのギャップを理解するための探索的データ分析の使用

5つのステップでScikit-learnを始める

このチュートリアルでは、Scikit-learnを使用した機械学習の包括的なハンズオンの手順を提供します読者は、データの前処理、モデルのトレーニングと評価、ハイパーパラメータのチューニング、およびパフォーマンスを向上させるためのアンサンブルモデルのコンパイルなど、キーコンセプトと技術を学びます

「機械学習リスク管理のための文化的な能力」

「人工知能(AI)が完璧に課題を遂行し、一切のミスを犯さずに動作する世界を想像してみてくださいまるでSFの夢のようですねようこそ…」

「大規模言語モデルを改善するための簡単な方法3つ」

「大規模言語モデルのパフォーマンスを向上させるための使いやすい方法を共有しますこれらの方法は、パフォーマンスを最大化するために一緒に使用することもできます!」

「AIおよびARはデータ需要を推進しており、オープンソースハードウェアはその課題に応えています」

「データはデジタル経済の命脈であり、新しい技術が現れ進化するにつれて、データセンターにおける高速データ転送速度、低い遅延時間、高い計算能力への需要が指数関数的に増加しています新しい技術はデータの伝送と処理の限界を押し広げており、オープンソース技術の採用はデータセンターの運用者にとって有益です[…]

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