Search Results ML

現実世界における機械学習エンジニアリング

「機械学習、分析、関連分野で働く私たちの大多数は、さまざまな組織のために働いていますこれらは、営利企業、非営利団体、チャリティ団体、政府や大学などの公的部門のいずれかかもしれませんほとんどの場合、私たちは...」

どのようにして、どんなチームサイズにも適したデータサイエンスの戦略を構築するか

「多くの自由と少ない指示で「データサイエンスの戦略を構築してください」という依頼を受けたデータサイエンスのリーダーであるならば、この記事はあなたの助けになるでしょう以下をカバーします：その間、私たちは借用します...」

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

今日は、テクノロジーイノベーション研究所（TII）が開発したFalcon 180B基礎モデルが、お客様がAmazon SageMaker JumpStartを通じて利用できることをお知らせいたしますこのモデルは、推論実行のためのワンクリック展開が可能ですFalcon 180Bは、1800億パラメータのサイズであり、3.5兆トークンの巨大なデータセットでトレーニングされていますFalcon 180Bは、公開された重みを持つ最大かつ最もパフォーマンスの高いモデルの一つですSageMaker JumpStartを使用して、このモデルをお試しいただけますSageMaker JumpStartは、アルゴリズム、モデル、および機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを提供するMLハブであり、迅速にMLを始めることができますこの記事では、SageMaker JumpStartを介してFalcon 180Bモデルを発見して展開する方法について説明します

MetaGPT 現在利用可能な最高のAIエージェントの完全ガイド

「なぜMetaGPTがAutoGPTやBabyAgiなどの他のAIエージェントよりも複雑なコーディングタスクで優れているのかを発見してください詳細な記事でセットアッププロセスを案内し、具体的な例を提供します1行のプロンプトでGPTを搭載したマイクロアプリを構築してください」

キャンドル：Rustでのミニマリストな機械学習

人工知能（AI）企業のHugging Faceは最近、新しいミニマリスティックな機械学習（ML）フレームワークであるCandleをRustプログラミング言語向けに設計しましたこの革新的な...

「ビッグデータの取り扱い：ツールと技術」

「ビッグデータという広大な分野では、どこから始めればいいのでしょうか？どのツールや技術を使うべきでしょうか？私たちはこれについて探求し、ビッグデータで最も一般的なツールについて話し合います」

Data Engineering

「ResFieldsをご紹介します：長くて複雑な時間信号を効果的にモデリングするために、時空間ニューラルフィールドの制約を克服する革新的なAIアプローチ」

ニューラル連続空時フィールドを表現するための最も人気のあるニューラルネットワークアーキテクチャは、マルチレイヤーパーセプトロンです。これは、連続信号を任意の次元上でエンコードでき、組み込まれた暗黙的な正則化を持ち、効果的な補間を容易にするスペクトルバイアスを持っているためです。これらの優れた特徴により、MLPは画像合成、アニメーション、テクスチャ作成、革新的な視点合成など、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めています。しかし、スペクトルバイアスのため、細かい特徴の収集と複雑な現実世界の信号の効果的な再現は、いずれも困難です。スペクトルバイアスとは、ニューラルネットワークが低周波数の関数を学習する傾向のことを指します。スペクトルバイアスを克服するための以前の試みでは、位置エンコーディングやユニークな活性化関数が使用されてきました。しかし、これらのテクニックでも細かい特徴の捉えは困難であり、特に長い映画や動的な3Dシーンなどの大規模な空時データを扱う場合にはさらに困難です。MLPの容量を増やすために、全ニューロンの総数に関してネットワークの複雑さを増すという方法は簡単です。しかし、時間とメモリの複雑さはパラメータの総数に比例するため、このような手法は推論と最適化の遅さ、より高価なGPU RAMをもたらすことになります。この研究で解決しようとする問題は、MLPニューラルフィールドのアーキテクチャ、入力エンコーディング、活性化関数を損なうことなく、モデルの容量を増やすことです。同時に、ニューラルネットワークの暗黙的な正則化特性を維持し、スペクトルバイアスの低減に既存の手法に追加することも望んでいます。基本的なコンセプトは、MLPレイヤーの一部または複数のレイヤーを、重みWiに加えられる学習可能な残差パラメータWi(t)として置き換えることです。ETH Zurich、Microsoft、University of Zurichの研究者は、このように作成されたニューラルフィールドをResFieldsと呼んでいます。メタ学習によるMLPの重みと専用の別個のパラメータを維持するという選択肢もありますが、これには写真のようなリアルな再構築にスケールしない長時間のトレーニングが必要です。空時フィールドを分割し、異なる/ローカルなニューラル領域に適合させることは、モデリング能力を向上させるための最も一般的な方法です。しかし、これらのテクニックは、スパースなビューからの放射フィールドの再構築に重要なグリッド構造へのローカルな勾配変化により、グローバルな推論と汎化を妨げます。このモデル容量の増加方法には、3つの主な利点があります。まず、基礎となるMLPは広がらないため、推論とトレーニングの速度が維持されます。これは、NeRFなどのリアルワールドの下流ニューラルフィールドアプリケーションにとって重要な特性です。NeRFは、ニューラルフィールドを繰り返しクエリすることで逆ボリュームレンダリングに対処することを目指しています。次に、空間の分割を重視する他の手法とは異なり、このモデリングはMLPの暗黙的な正則化と汎化能力を維持します。最後に、ResFieldsは適応性があり、拡張が容易であり、空時データのほとんどのMLPベースのアルゴリズムと互換性があります。ただし、訓練可能なパラメータが非制限されていないため、ResFieldsの単純な実装は補間品質が低下する可能性があります。彼らは残差パラメータをグローバルな低ランクの基底集合と時変係数のセットとして実装することを提案しており、これはよく研究された低ランク分解層からのインスピレーションを得ています。このモデリングは、汎化能力を向上させ、余分なネットワークパラメータの保存によるメモリフットプリントを大幅に削減します。彼らの主な貢献は次の通りです: • ResFieldsを導入し、空時フィールドをモデリングするためのアーキテクチャに依存しないビルディングコンポーネントとして示しました。 • 彼らのアプローチが他の既存のアプローチをどのように向上させるかを体系的に示しました。 • スパースなキャリブレートされたRGBおよびRGBDカメラからの動的シーンのニューラル放射フィールド再構築、符号化距離関数を使用した時間的な3D形状モデリング、2Dビデオの近似という4つの難しいタスクにおいて最先端の結果を示しました。コード、モデル、収集されたデータはGitHubから入手できます。

「2023年9月のベストデータ抽出ツール10選」

現代のデジタル時代では、データはしばしば石油に喩えられますそれは、精製されることでイノベーションを推進し、業務を効率化し、意思決定プロセスを支える貴重な資源ですしかし、データを分析して実践的な洞察に変換する前に、まず多種多様なプラットフォーム、アプリケーション、システムから効果的にデータを入手し抽出する必要があります

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Fast.AIディープラーニングコースからの7つの教訓

「最近、Fast.AIのPractical Deep Learning Courseを修了しましたこれまでに多くの機械学習コースを受講してきましたので、比較することができますこのコースは間違いなく最も実践的でインスピレーションを受けるものの一つですですので…」

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マルコフとビネメ・シェビシェフの不等式