Search Results ML

「機械学習の公衆の認識に関する問題」

最近、知識豊かで思慮深い一般の人々（彼らの名前は礼儀をわきまえて伏せておきます）が話しているポッドキャストを聴いていました彼らはAIが医療にどのように利用されるかについて話していました私は...

「10 Best AIウェブサイトビルダー」

ウェブサイトの構築の風景は、人工知能（AI）の登場とともに根本的な変革を遂げましたかつては、ウェブデザイナーに依存したり、コーディングに精通する必要があった時代は過去のものです今では、AI駆動のプラットフォームがあなたを助け、わずかな時間で魅力的なオンラインプレゼンスを構築することができます[…]

ユーロトリップの最適化：遺伝的アルゴリズムとGoogle Maps APIによる巡回セールスマン問題の解決

「ユーロトリップ」などの映画を観た後のあの感じを思い出してくださいキャラクターたちが一生の冒険を通じて絵のようなヨーロッパの都市を素早く駆け抜ける様子は魅力的ですしかし、現実は即座に…

「物理学と流体力学に応用されたディープラーニング」

数値シミュレーションは、物理システムの挙動を理解するために何年も使用されてきました流体が構造物と相互作用する方法、応力下で幾何学が変形する方法、または熱の挙動などを理解するために使用されます

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

生成AI：シームレスなデータ転送のための倫理的かつ創造的なイノベーション

この記事は、データエンリッチメントにおける生成AIの変革的な影響について掘り下げ、より正確な洞察と意思決定を促進します

「データサイエンスの精度向上のために、このデータ検証プロセスに従ってください」

データサイエンスの正確さを向上させるために、データ検証プロセスに従ってくださいデータの収集、ベースライン統計、およびPython、ML、AIを使用した外れ値の検出を行います

AIの力なぜウェブ開発者はまだ絶対的な存在なのか

AIは今日の流行語です多くのソフトウェア会社が開発中にそれを使用していますが、みんな同じことを言っていますAIは開発者を代替することはできませんなぜなら、見てみましょう

スマートエンタープライズ：ジェネラティブAIを企業で利用可能にする

ここから始めましょう：はい、Generative AI（GenAI）の機会は広大ですはい、それは私たちが知る世界を変革しています（そして、私たちのほとんどが予測していたよりも速く）そして、はい、技術はより賢くなっていますただし、テキスト、画像、物語を生成する能力を持つGenAIの企業やビジネスへの影響は非常に重要です[…]

Google AIはWeatherBench 2を紹介します：さまざまな天気予測モデルの評価と比較のための機械学習フレームワーク

機械学習（ML）は近年、天気予報においてますます使用されています。MLモデルが運用物理モデルと精度の面で競争できるようになったことから、この進歩により世界中の天気予報の精度を向上させる可能性があることを期待しています。客観的で確立された評価基準を使用した革新的な手法のオープンかつ再現可能な評価は、この目標を達成するために重要です。 Google、Deepmind、およびヨーロッパ気象予報センターによる最新の研究によれば、天気予測モデルのベンチマークと比較フレームワークであるWeatherBench 2が発表されました。WeatherBench 2は、ほとんどのMLモデルの訓練に使用されるERA5データセットを忠実に再現するだけでなく、オープンソースの評価コードとクラウド最適化された基準データセットも提供しています。現在、WeatherBench 2は、世界的なVoAGI範囲（1-15日）の予測に最適化されています。研究者は、近い将来、ノウキャストや短期（0-24時間）および長期（15日以上）の予測など、さらに多くのジョブに対する評価とベースラインの組み込みを検討する予定です。天気予測の正確さを単純なスコアで評価することは困難です。平均気温が風の突風の頻度や重症度よりも重要な場合があります。そのため、WeatherBench 2には多くの指標が含まれています。いくつかの重要な基準、または「ヘッドライン」メトリックスは、気象機関と世界気象機関によって実施される標準評価と一貫した方法で研究を要約するために定義されています。 WeatherBench 2.0（WB2）は、データ駆動型の世界的な天気予測のゴールドスタンダードです。これは、最初のWeatherBenchベンチマークがリリースされて以来登場したすべての新しいAI技術に触発されています。WB2は、多くの気象センターで使用されている運用予測評価を忠実に模倣するように構築されています。また、実験的手法をこれらの運用基準と比較するための堅固な基盤も提供しています。研究者は、評価コードとデータを公開することで効率的な機械学習作業と再現可能な結果を実現することを目指しています。研究者は、コミュニティの要望に基づいて追加の指標やベースラインをWB2に追加することができると考えています。論文では、局所観測を通じて極端な状況や影響変数を評価するためのさまざまな潜在的な拡張についても示唆しています。

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