Search Results 24

I/O 2023 で発表した100のこと

Google I/O 2023はニュースとローンチで満ち溢れていましたここではI/Oで発表された100のことを紹介します

欠陥が明らかにされる：MLOpsコース作成の興味深い現実

不完全なものが明らかにされる舞台裏バッチ特徴ストアMLパイプラインMLプラットフォームPythonGCPGitHub ActionsAirflowMLOpsCI/CDコース

FLOPsとMACsを使用して、Deep Learningモデルの計算効率を計算する

この記事では、その定義、違い、およびPythonパッケージを使用してFLOPsとMACsを計算する方法について学びます

Machine learning

紙からピクセルへ：デジタルファックスがビッグデータ管理を変革する方法

現代社会は、情報の管理方法において驚くべき変革を目撃していますかつては大量の紙がオフィスのスペースを埋め尽くしていた時代がありましたが、今では洗練されたデジタル形式に置き換わりましたこの変化がビッグデータの取り扱い方法を革新したことは、驚くべきことですしかし、あなたはささいなファックス機がどのようにして革新をもたらしたのか、考えたことがありますか？... ペーパーからピクセルへ：デジタルファックスがビッグデータの管理方法を変える方法について詳しく読む

通貨為替レートの予測のためのSARIMAモデル

はじめに通貨の為替レート予測とは、ある通貨の価値が他の通貨に対して将来的にどのように変化するかを予測することです。通貨の予測は、人々、企業、そして金融機関が賢明な金融判断を下すのに役立ちます。使用できる予測技術の1つはSARIMAです。 SARIMAは、季節的なパターンを持つ時系列データを推定するための優れた時系列予測技術です。 SARIMAは、過去と現在の時系列データの関連性をモデル化し、データ内のパターンを認識することによって機能します。 SARIMAは、傾向や季節性を捉えるためのさまざまな自己回帰（AR）モデルや移動平均（MA）モデル、および差分を利用します。「季節性」とは、日々、週次、年次など、一定期間にわたって規則的に予測可能なデータの変動を指します。為替レートの変化を予測することで、通貨価値の変化についてより正確な情報を得ることができます。では、この記事の手順に従って予測を行いましょう。学習目標歴史データのパターンとトレンドを特定することにより、個人、企業、金融機関が市場動向を予測するのに役立ちます。通貨の変動に関連する潜在的なリスクを特定することにより、リスクを軽減することができます。通貨変換を最適化するために、最適な通貨変換時期を特定することができます。将来の為替レートの方向性に関する情報を提供することにより、意思決定を改善することができます。これらの目的に基づいて、SARIMAを使用してモデルを開発し、季節的なデータのパターンを集計して将来的な値のより正確な予測を行います。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。ステップ1：ライブラリのインポート !pip install pmdarima from pmdarima.arima import…

ChatGPTを使用したメール自動化の方法

ChatGPT内を出たりすることなく、ChatGPTにメールを書いて送信することができます

Python におけるカテゴリカル変数の扱い方ガイド

データサイエンスまたは機械学習プロジェクトでのカテゴリ変数の扱いは容易な仕事ではありませんこの種の作業には、アプリケーションの分野の深い知識と幅広い理解が必要です...

Amazon SageMaker 上で MPT-7B を微調整する

毎週新しい大規模言語モデル（LLM）が発表され、それぞれが前任者を打ち負かして評価のトップを狙っています最新のモデルの1つはMPT-7Bです

Boto3 vs AWS Wrangler PythonによるS3操作の簡素化

このチュートリアルでは、boto3とawswranglerの2つの強力なライブラリを探索し、比較することで、PythonによるAWS S3開発の世界に深く入り込んでいきます実際、この記事では以下の内容をカバーします…

ビジュアルキャプション：大規模言語モデルを使用して、動的なビジュアルを備えたビデオ会議を補完する

Google Augmented Realityのリサーチサイエンティスト、Ruofei DuとシニアスタッフリサーチサイエンティストのAlex Olwalが投稿しました。ライブキャプションやノイズキャンセリングなどの機能により、ビデオ会議の最近の進歩により、リモートビデオ通信は大幅に改善されました。しかし、複雑で微妙な情報をより良く伝えるために、動的な視覚的拡張が役立つ場面があります。たとえば、日本食レストランで何を注文するか話し合う場合、友達があなたが「すき焼き」を注文することに自信を持つのに役立つビジュアルを共有することができます。また、最近の家族旅行について話しているときに、個人的なアルバムから写真を見せたい場合があります。 ACM CHI 2023 で発表された「Visual Captions: Augmenting Verbal Communication With On-the-fly Visuals」では、私たちは、口頭の手がかりを使用してリアルタイムのビジュアルを使って同期ビデオ通信を拡張するシステムを紹介します。私たちは、この目的のためにキュレーションしたデータセットを使用して、オープンボキャブラリーの会話で関連するビジュアルを積極的に提案するために、大規模な言語モデルを微調整しました。私たちは、実時間の転写とともに拡張されたコミュニケーションの急速なプロトタイピングに設計されたARChatプロジェクトの一部としてVisual Captionsをオープンソース化しました。 Visual Captionsは、リアルタイムのビジュアルで口頭コミュニケーションを容易にします。このシステムは、リアルタイムの音声からテキストへの転写でよく見られる誤りにも対応しています。たとえば、文脈から外れて、転写モデルは「pier」という単語を「pair」と誤解しましたが、Visual Captionsはそれでもサンタモニカのピアの画像を推奨します。動的なビジュアルで口頭コミュニケーションを拡張するための設計空間私たちは、ソフトウェアエンジニア、研究者、UXデザイナー、ビジュアルアーティスト、学生など、様々な技術的および非技術的なバックグラウンドを持つ10人の内部参加者を招待し、潜在的なリアルタイムビジュアル拡張サービスの特定のニーズと欲求を議論しました。2つのセッションで、私たちは想定されるシステムの低保守性のプロトタイプを紹介し、その後、既存のテキストから画像へのシステムのビデオデモを示しました。これらの議論により、以下のようにD1からD8とラベル付けされた8つの次元の設計空間が生まれました。ビジュアル拡張は、会話と同期または非同期に行われる場合があります（D1：時間）、話題の表現と理解の両方に使用できる場合があります（D2：主題）、さまざまなビジュアルコンテンツ、ビジュアルタイプ、ビジュアルソースを使用して適用できる場合があります（D3：ビジュアル）。このような視覚的拡張は、ミーティングの規模（D4：スケール）や、共同設置またはリモート設定でミーティングが行われているかどうか（D5：スペース）によって異なる場合があります。これらの要因はまた、ビジュアルが個人的に表示されるべきか、参加者間で共有されるべきか、あるいはすべての人に公開されるべきかを決定するのにも影響します（D6：プライバシー）。参加者はまた、会話をしながらシステムとやり取りするさまざまな方法を特定しました（D7：起動）。たとえば、人々は「プロアクティブ」の異なるレベルを提案しました。これは、ユーザーがモデルがイニシアチブを取る程度を示します。最後に、参加者は、入力に音声やジェスチャーを使用するなど、異なる相互作用方法を想定しました（D8：相互作用）。…

Learn more about Search Results 24 - Page 282