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『リンゴールド・ティルフォードアルゴリズムの解説とウォークスルー』

1981年のReingold-Tilfordアルゴリズムは、ノードを木構造に配置して読みやすさを最大化することで、階層データの視覚的に魅力的な表現を作成します言い換えると、それはアルゴリズムです...

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

言語の壁を乗り越えるシームレスなサポートのためにAmazon Translateでアプリケーションログを翻訳する

この投稿では、アプリケーションログが英語以外の言語で表示される場合に、開発者やサポートチームがデバッグやサポートを行う際に直面する課題について取り上げます提案される解決策は、CloudWatchの非英語ログを自動的にAmazon Translateを使用して翻訳し、解決策を環境に展開するためのステップバイステップのガイダンスを提供します

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

Amazon SageMakerドメインをVPCのみモードでサポートし、SageMaker Studioでの自動シャットダウンライフサイクル設定とTerraformでのSageMaker Canvasをサポートします

Amazon SageMakerのドメインは、SageMakerの機械学習（ML）環境をサポートしており、SageMaker StudioやSageMaker Canvasを含んでいますSageMaker Studioは、完全に統合された開発環境（IDE）であり、すべてのML開発ステップを実行するための特別なツールにアクセスできる単一のWebベースの視覚インターフェースを提供しますデータの準備からMLモデルの構築、トレーニング、展開まで、すべてのステップを行うことができます

「Cassandra To-Doリスト ChatGPTプラグインの構築」

「Cassandraのステップバイステップガイド：ChatGPTプラグインを実装して、自分のやるべきことリストを管理するための仮想パーソナルアシスタントとして機能させる方法」

「Seerの最高データオフィサーであるDr. Serafim Batzoglouによるインタビューシリーズ」

セラフィム・バツォグルはSeerのチーフデータオフィサーですSeerに加わる前は、セラフィムはInsitroのチーフデータオフィサーとして、薬物発見の手法における機械学習とデータサイエンスを率いましたInsitroの前には、Illuminaの応用および計算生物学の副社長として、AIおよび分子に関する研究と技術開発を率いました

「機械学習アルゴリズムの理解：詳細な概要」

「マシンラーニングの理解：タスク、アルゴリズム、そして最適なモデルの選択を明らかにする」となります

Machine learning

「洞察を求める詩的な探求としてのインディゴスによる機械学習」

すべてのデータサイエンティストは、インスピレーションはどこからでもやってくることを知っています最近の同僚やクライアントとの会話に導かれ、彼らのニーズに最も適したモデリングを提供するために取り組むこともありますしかし、ときには本当に予期しない場所からインスピレーションが生まれることもあります先日、エクササイズの準備中に私は...

テキストから音声へ – 大規模な言語モデルのトレーニング

はじめに音楽家の声コマンドをAIが受け取り、美しいメロディックなギターサウンドに変換する世界を想像してみてください。これはSFではありません。オープンソースコミュニティでの画期的な研究「The Sound of AI」の成果です。本記事では、「テキストからサウンドへ」というジェネレーティブAIギターサウンドの範囲内で、「ミュージシャンの意図認識」のための大規模言語モデル（LLM）の作成の道のりを探求します。このビジョンを実現するために直面した課題と革新的な解決策についても議論します。学習目標：「テキストからサウンド」のドメインでの大規模言語モデルの作成における課題と革新的な解決策を理解する。声コマンドに基づいてギターサウンドを生成するAIモデルの開発において直面する主な課題を探求する。 ChatGPTやQLoRAモデルなどのAIの進歩を活用した将来のアプローチについて、ジェネレーティブAIの改善に関する洞察を得る。問題の明確化：ミュージシャンの意図認識問題は、AIが音楽家の声コマンドに基づいてギターサウンドを生成できるようにすることでした。例えば、音楽家が「明るいギターサウンドを出してください」と言った場合、ジェネレーティブAIモデルは明るいギターサウンドを生成する意図を理解する必要があります。これには文脈とドメイン特有の理解が必要であり、一般的な言語では「明るい」という言葉には異なる意味がありますが、音楽のドメインでは特定の音色の品質を表します。データセットの課題と解決策大規模言語モデルのトレーニングには、モデルの入力と望ましい出力に一致するデータセットが必要です。ミュージシャンのコマンドを理解し、適切なギターサウンドで応答するために、適切なデータセットを見つける際にいくつかの問題が発生しました。以下に、これらの問題の対処方法を示します。課題1：ギターミュージックドメインのデータセットの準備最初の大きな課題は、ギターミュージックに特化したデータセットが容易に入手できないことでした。これを克服するために、チームは独自のデータセットを作成する必要がありました。このデータセットには、音楽家がギターサウンドについて話し合う会話が含まれる必要がありました。Redditの議論などのソースを利用しましたが、データプールを拡大する必要があると判断しました。データ拡張、BiLSTMディープラーニングモデルの使用、コンテキストベースの拡張データセットの生成などの技術を使用しました。課題2：データの注釈付けとラベル付きデータセットの作成 2番目の課題は、データの注釈付けを行い、ラベル付きのデータセットを作成することでした。ChatGPTなどの大規模言語モデルは一般的なデータセットでトレーニングされることが多く、ドメイン固有のタスクに対してファインチューニングが必要です。例えば、「明るい」という言葉は、光や音楽の品質を指す場合があります。チームは、正しい文脈をモデルに教えるために、Doccanoという注釈付けツールを使用しました。ミュージシャンは楽器や音色の品質に関するラベルをデータに注釈付けしました。ドメインの専門知識が必要であるため、注釈付けは困難でしたが、チームはデータを自動的にラベル付けするためにアクティブラーニングの手法を一部適用し、これに対処しました。課題3：MLタスクとしてのモデリング – NERアプローチ適切なモデリングアプローチを決定することもまた、別のハードルでした。トピックまたはエンティティの識別として見るべきでしょうか？チームは、モデルが音楽に関連するエンティティを識別して抽出できるNamed Entity Recognition（NER）を採用しました。spaCyの自然言語処理パイプライン、HuggingFaceのRoBERTaなどのトランスフォーマーモデルを活用しました。このアプローチにより、ジェネレーティブAIは音楽のドメインにおける「明るい」や「ギター」といった単語の文脈を認識できるようになりました。モデルトレーニングの課題と解決策…

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