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時系列分析 VARMAX-As-A-Service

VARMAX-As-A-Serviceは、統計モデルと機械学習モデルの展開パイプラインの統一と再利用のためのMLOpsアプローチです

「製薬治療パイプライン全体にわたりAIを活用する方法」

「過去数十年間、新しい技術の導入により、医療分野で驚くべき進歩を遂げてきました今では、人工知能（AI）がさらなる患者の生活の改善を推進するためのもう一つの重要な機会を提供しています健康状態の理解と治療において、AIのさまざまな応用があります[...]」

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃62

今週は、METAのコーディングモデルの開発とOpenAIの新しいファインチューニング機能の進展を見てきましたMetaは、Code LLaMAという大規模な言語モデルを導入しましたこのモデルは…

はじめに人工知能の進化と自然言語処理（NLP）の驚異的な進歩をたどる旅に出ましょう。AIは一瞬で急速に進化し、私たちの世界を形作っています。大規模言語モデルの微調整の地殻変動的な影響は、NLPを完全に変革し、私たちの技術的な相互作用を革命化しました。2017年にさかのぼり、「Attention is all you need」という画期的な「Transformer」アーキテクチャが生まれたという節目の瞬間を思い起こしてみてください。このアーキテクチャは現在、NLPの基盤となるものであり、有名なChatGPTを含むすべての大規模言語モデルのレシピに欠かせない要素です。 GPT-3のようなモデルを使って、連続性のある文脈豊かなテキストを簡単に生成することを想像してみてください。チャットボット、翻訳、コンテンツ生成のためのパワーハウスとして、その輝きはアーキテクチャと事前学習と微調整の緻密なダンスによって生まれます。私たちの今回の記事では、これらの変革的な手法の魅力に迫り、大規模言語モデルをタスクに活用するための事前学習と微調整のダイナミックなデュエットを巧みに扱う芸術を明らかにします。一緒にこれらの変革的な手法を解き明かす旅に出ましょう！学習目標 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法を理解する。特徴抽出、レイヤーの微調整、アダプターメソッドなどの技術を学ぶ。 Huggingface transformersライブラリを使用して、下流タスクでLLMを微調整する。 LLMの始め方 LLMは大規模言語モデルの略です。LLMは、人間のようなテキストの意味を理解し、感情分析、言語モデリング（次の単語の予測）、テキスト生成、テキスト要約など、さまざまなタスクを実行するために設計されたディープラーニングモデルです。これらのモデルは膨大なテキストデータで訓練されます。私たちは、これらのLLMをベースにしたアプリケーションを日常的に使っていますが、それに気づいていないことがあります。GoogleはBERT（Bidirectional Encoder Representations for Transformers）を使用して、クエリの補完、クエリの文脈の理解、より関連性の高く正確な検索結果の出力、言語翻訳など、さまざまなアプリケーションで使用しています。これらのモデルは、深層学習の手法、複雑なニューラルネットワーク、セルフアテンションなどの高度な技術を基に構築されています。これらのモデルは、言語のパターン、構造、意味を学ぶために膨大なテキストデータで訓練されます。これらのモデルは広範なデータセットで訓練されているため、それらを訓練するには多くの時間とリソースがかかり、ゼロから訓練することは合理的ではありません。特定のタスクにこれらのモデルを直接使用する方法があります。それでは、詳細について説明しましょう。 LLMアプリケーションを構築するさまざまな方法の概要私たちは日常生活で興味深いLLMアプリケーションをよく見ます。LLMアプリケーションを構築する方法について知りたいですか？以下はLLMアプリケーションを構築するための3つの方法です: ゼロからLLMを訓練する…

「最も強力な機械学習モデルの解説（トランスフォーマー、CNN、RNN、GANなど）」

「2023年には、Transformers、CNN、RNN、GANなどの機械学習モデルがAIのイノベーションをリードしていますこのVoAGIの記事でこれらの強力なアルゴリズムを探索してください」

ChatGPTを始めるための初心者向け7つのプロジェクト

そして、現代の世界においてAIの力を解き放つために

Artificial Intelligence

推論：可観測性のAI主導の未来？

この記事では、オペラビリティの後続としての推論、AIOpsからの教訓、その成功の不足、および推論ソリューションの新興原則について探求します

UCLとGoogleの研究者が提案する「AudioSlots：オーディオドメインの盲目的なソース分離のためのスロット中心の生成モデル」

最近、集合構造化データ上で動作するアーキテクチャにおけるニューラルネットワークの使用と、非構造化入力から集合構造化出力空間へのマッピングを学習することが注目されています。特に、ビジョン領域でのオブジェクトの識別と非教示的なオブジェクトの発見において、スロット中心型またはオブジェクト中心型のシステムがサポートされています。これらのオブジェクト中心型のアーキテクチャは、順列同変性の内在的な帰納バイアスを持つため、音声の分離に適しています。本論文では、これらのアーキテクチャからのキーコンセプトの応用を通じて、音声ソースを内部情報や混合プロセスに関する情報を持たずに混合音声信号から区別することを目的としています。図1：アーキテクチャの概要：入力波形を切り取った後、スペクトログラムが作成されます。その後、ニューラルネットワークはスペクトログラムを順列不変なソース埋め込み（s1…n）のセットにエンコードし、それらをデコードして異なるソーススペクトログラムのコレクションを生成します。マッチングベースの順列不変損失関数は、グラウンドトゥルースのソーススペクトログラムを使用してパイプライン全体を監視します。音の分離は、ソースの順序がランダムであるため、集合ベースの問題です。混合音声スペクトログラムから順序のない一連の別々のソーススペクトログラムへのマッピングが学習され、音の分離の課題は順列不変条件付き生成モデリング問題としてフレーム化されます。彼らの技術であるAudioSlotsを使用することで、音声は各ソースごとに異なる潜在変数に分割され、それらはソース固有のスペクトログラムを提供するためにデコードされます。これはTransformerアーキテクチャに基づくエンコーダーとデコーダー関数を使用して作成されます。これは順列同変性を持ち、ソースの潜在変数の順序に依存しない（「スロット」とも呼ばれる）ため、その独立性を保ちます。彼らは、このようなアーキテクチャの可能性を評価するために、マッチングベースの損失を使用してAudioSlotsをトレーニングし、混合音声入力から独立したソースを生成します。ロンドン大学とGoogle Researchの研究者は、AudioSlotsというスロット中心の音声スペクトログラムの生成アーキテクチャを提案しています。彼らは、AudioSlotsが音声ソースの分離の問題に構造化生成モデルを利用する可能性を示しています。ただし、高周波特徴の再構築品質が低いなど、AudioSlotsの現在の実装にはいくつかの欠点があります。また、独立した音声ソースを監視する必要があります。これらの問題は解決できる可能性があると自信を持っており、さまざまな研究の可能性のいくつかを示唆しています。彼らは、Libri2Mixからの簡単な2つのスピーカーボイス分離課題で彼らの手法を実演しています。スロット中心の生成モデルによる音の分離は有望ですが、いくつかの困難も伴います：提示されたモデルのバージョンでは、高周波詳細を生成することが難しく、独立して予測された音声チャンクを縫い合わせるためにヒューリスティックを使用し、トレーニングには依然としてグラウンドトゥルースの参照音声ソースが必要です。彼らの将来の研究では、研究で提供される潜在的なルートについて、これらの困難が克服される可能性があると楽観的です。ただし、彼らの結果は主にこのアイデアの概念実証として役立ちます。この論文をチェックしてください。最新のAI研究ニュースやクールなAIプロジェクトなどを共有している22k+ ML SubReddit、Discordチャンネル、Emailニュースレターに参加するのを忘れないでください。上記の記事に関する質問や見落としがあれば、お気軽に[email protected]までメールでお問い合わせください。 AI Tools Clubの100以上のAIツールをチェックアウトこの記事は、MarkTechPostで最初に表示されました。

「欠損データの解明：データサイエンティストのための絶対初心者向け入門書」

「欠損データ、欠損データのメカニズム、そして欠損データプロファイリングをこれまでにないほど分かりやすく解説しますデータサイエンスのスキルを向上させるために必要なことをすべて学びましょう！」

「企業の持続可能性目標を達成するために企業がAI、IoT、AR/VRを活用する方法」

「サステナビリティの目標達成や排出削減に貢献する数々の技術が、Industry 4.0の企業や製造業によって求められていますこれらには自動化、センサー技術、IoT、無線接続などが含まれますその結果、産業全体や製造業者は、AIの基盤となる大量のデータを生成し、収集し、追跡し、分析することができるようになりました」

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