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スケールにおける機械学習：モデルとデータの並列化

モデルがますます複雑になり、データセットが巨大になるにつれて、計算ワークロードを効率的に分散する方法の必要性はますます重要になっています従来の一台のコンピュータの設定では対応できません...

「PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用して、データ入力パイプラインのボトルネックを解消する」

「これは、GPUベースのPyTorchワークロードのパフォーマンス分析と最適化に関するシリーズ投稿の4番目の投稿ですこの投稿では、トレーニングデータの入力に焦点を当てます...」

「マシンラーニングによるNBAの給与予測」

NBAは、スポーツの中でも最も利益の上がる競争力のあるリーグの一つとして際立っていますここ数年、NBA選手の給与は上昇傾向にありますが、その背後には感動的なものがあります...

エンジニアにとって役立つ6つのリソース

「このリソースのコレクションは、さまざまな経験レベルを持つ多くのAIのプロフェッショナルに役立つでしょうブックマークに保存して、自由な時間に学習してください」

「高等教育の前にデータサイエンスのブートキャンプを検討する5つの理由」

「データサイエンスの仕事を得るためには、その分野の学位が必要だと聞いたことがあるかもしれませんしかし、時間とお金を長期のプログラムに費やす前に、ミニブートキャンプはより短時間で自分に合った学習方法を見つけるのに役立ちます...」

メタGPTとは何ですか？LLMエージェントが複雑なタスクを解決するために協力することです

GPTと最近の大規模な言語モデルのおかげで、新しいタイプのAIベースのシステム、エージェントの普及が見られましたエージェントとは、ChatGPTのようなAIモデルで、アクセスして対話を行うことができるものです

「トップのローコード/ノーコードAIツール（2023年9月）」

低コードおよびノーコードのAIツールとプラットフォームの台頭により、機械学習を新たな方法で活用するアプリケーションが開発されています。AIを使用することで、販売とマーケティングの連携をより良く調整するためのウェブサービスや顧客向けアプリを作成することができます。低コードおよびノーコードのソリューションを活用するためには、最小限のコーディングの知識が必要です。コーディングの必要性がほとんどない人工知能技術は、コンピュータサイエンスにおける長年の目標を反映しています。ノーコードは、コードを1行も書かずにソフトウェアを実装するソフトウェア設計システムです。同時に、低コードは、コーディングをほとんど行わずに迅速なアプリケーションの提供を促進するソフトウェア開発技術であり、低コードプラットフォームは、GUIインターフェースを使用してアプリのビジュアル開発を可能にするソフトウェアツールです。このAIツールはコーディングの必要がなく、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェースで使用することができます。AIアプリケーションのためのコードフリーまたは低コードの開発環境です。主要な低コードおよびノーコードのAIツールは次のとおりです： MakeML MakeMLを使用して、オブジェクトの識別とセグメンテーションのための機械学習モデルを手動でコーディングすることなく生成することができます。大規模なデータセットの作成と効率的な管理のプロセスを簡素化します。MLモデルをアクションに準備するだけでなく、それらをテストすることもできます。MakeMLは、わずか数時間でAIソフトウェアを構築し、コンピュータビジョンを社内の問題に適用するためのオンラインリソースです。ビデオチュートリアルもモバイルデバイスで利用でき、機械学習をマスターするのに役立ちます。MakeMLの熟練したプロフェッショナルが、コンピュータビジョンソリューションの開発と製品への統合をサポートします。単一のGPUクラウドトレーニングと限られたデータセットのインポート/エクスポートが無料で提供されます。 Obviously AI Obviously AIの機械学習プラットフォームを使用すると、数分で正確な予測を行うことができ、コーディングの知識は必要ありません。これにより、マウスクリックひとつで機械学習アルゴリズムを作成し、その結果を予測することができます。データダイアログを使用してデータセットを追加のコードなしで変更し、MLモデルを組織全体で配布または展示することもできます。低コードAPIを使用することで、誰でもアルゴリズムを使用して予測を行い、それらの予測を実世界のアプリケーションに組み込むことができます。さらに、Obviously AIでは、効率を損なうことなく最新のアルゴリズムと技術にアクセスできます。収益予測、サプライチェーン計画、ターゲット広告などに使用することができます。リードコンバージョン、動的価格設定、ローンの返済などの結果もリアルタイムで予測できます。 SuperAnnotate SuperAnnotateを使用して、AIに関連するタスク用のスーパーデータを作成します。これは、アノテーション、管理、およびバージョン管理に関する「グラウンドトゥルー」データのエンドツーエンドのシステムです。包括的なツールキット、トップクラスのアノテーションサービス、堅牢なデータ管理システムにより、AIパイプラインを3〜5倍速くスケーリングおよび自動化することができます。業界をリードするサービスとソフトウェアを使用して、ビデオ、テキスト、イメージの高スループットデータアノテーションを実行し、高品質なデータセットを作成します。プロジェクト管理ツールとチームワークにより、モデルのフィールドでの成功を支援します。効果的なアノテーションワークフローを設定し、プロジェクトの品質を管理し、チームとのアップデートを共有し、SuperAnnotateを使用することで注釈プロセスをスピードアップすることができます。 Teachable Machine Teachable Machineを使用すると、コンピュータに音声、ジェスチャー、写真を認識させ、それに応答させることができます。コードを書く必要がなく、迅速に堅牢な機械学習モデルを作成し、アプリケーションやウェブサイトに統合することができます。Teachable Machineは、広範に使用できる機械学習モデルの開発を可能にするWebベースの低コード機械学習プラットフォームです。コンピュータに何か新しいことを教えるために、例を収集して適切なクラスに整理する必要があります。学習機としてコンピュータを試してからすぐにテストにかけることができます。モデルをオンラインプロジェクトで使用したり、モデルをオンラインでホストしたり、ダウンロード可能なファイルとして配布することもできます。そして、最も良い部分は、モデルが完全にローカルでデバイス上で動作するため、オーディオやビデオがいかなる時点でもシステムを離れることはありません。ファイル、カメラ、短い音声サンプルを使用して写真や体の向きを分類することが簡単です。 AppleのCreate ML MacでのMLモデルの教育とトレーニングに革新的なアプローチを見つけましょう。AppleのCreate MLを使用すると、効率的なMLモデルの作成とMacでのトレーニングを容易に行うことができます。1つのプロジェクトで、ユニークなデータセットを持つ複数のモデルを同時にトレーニングすることができます。また、Mac上のモデルの速度を向上させるために外部グラフィックス処理ユニットが含まれています。一時停止や再生の再開などのオプションでワークアウトを管理できます。評価セットによってモデルのパフォーマンスを確認することができます。重要なKPIや相互関係を分析して、将来のモデルの改善に役立つさまざまなユースケース、展望、投資を見つけることができます。iPhoneのカメラを使用して、連続プレビューでモデルのパフォーマンスを試すこともできます。ハードウェアアクセラレータを使用してMac上でモデルをより迅速にトレーニングすることができます。Create MLではさまざまな種類のモデルを作成することができます。モデルの種類には画像、映画、音楽、スピーチ、テキスト、テーブルなどがあります。その後、新しい情報と設定を使用してコンピュータをトレーニングすることができます。 PyCaret PyCaretは、低コードの機械学習プラットフォームであるため、Pythonでの機械学習ワークフローを自動化することができます。この基本的で直感的な機械学習ライブラリを使用すると、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの説明可能性、MLOps、探索的データ分析などの分析により多くの時間を費やすことができ、コードの記述にはそれほど時間を費やす必要はありません。PyCaretはモジュール化されており、異なるモデルがさまざまな機械学習操作を実行することができます。ここでは、関数はある手順に従ってジョブを実行するプロセスの集合です。PyCaretを使用すると、ほとんどの人が完全な低コードの機械学習ソリューションを作成することができます。学習のためのクイックスタートガイド、ブログ、動画、オンラインフォーラムなどがすべて利用可能です。基本的なMLアプリを作成し、モデルを迅速にトレーニングし、分析と改善の後に即座にREST…

「サンフランシスコ大学データサイエンスカンファレンス2023年データソン（Datathon）は、AWSおよびAmazon SageMaker Studio Labと提携して開催されます」

2023年のデータサイエンスカンファレンス（DSCO 23）の一環として、AWSはサンフランシスコ大学（USF）のデータ研究所と提携し、データソンを実施しました高校生と大学生の参加者が、大気の質と持続可能性に焦点を当てたデータサイエンスプロジェクトで競いましたUSFのデータ研究所は、データサイエンスの分野における学際的な研究と教育を支援することを目指していますデータ研究所とデータサイエンスカンファレンスは、サンフランシスコベイエリアの技術産業の起業家精神と先端的な学術研究の融合を提供しています

2023年に就職するために持っているべきトップ10のAIスキル

人工知能（AI）は、最も高いパフォーマンスを発揮し、機会が豊富な技術分野の一つです。現在のスキルに関係なく、AIの仕事に就くことは容易ではありません。特に、採用担当者は熟練した候補者を常に求めています。アップスキルやキャリアチェンジの可能性は広く簡単に提供されています。したがって、トップのAIスキルを持つ候補者になるための道のりには、情熱と努力が必要です。この記事では、トップクラスの分野について説明し、AIスキルを構築して、1級のAI企業の潜在的な候補者になるための方法を紹介します。 AIスキルとは何ですか？ AIスキルは、人工知能ソリューションの設計、開発、実装に必要なさまざまな能力と専門知識を包括しています。これらのスキルには、Pythonなどのプログラミング言語の熟達、機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク、自然言語処理、データ前処理、データ可視化、強化学習、データ分析、問題解決、倫理的考慮などが含まれます。AIスキルにより、プロフェッショナルは学習、適応、人間の知性のようなタスクを実行できるインテリジェントシステムを作成することができます。これにより、さまざまな産業で技術が進化します。トップ10のAIスキル以下は、トップ10のAIスキルとそのサブセクションのリストです： AIの分野の理解プログラミング言語の熟達機械学習のマスタリーデータ前処理と分析ディープラーニングとニューラルネットワーク自然言語処理（NLP）のスキルコンピュータビジョンの熟達 AI倫理とバイアスの認識クラウドとAIの展開継続的な学習と適応 AIの分野の理解人工知能は、さまざまな分野から成る多様なプラットフォームを指します。各分野は、人間の知識と行動を機械に模倣する異なる機能を持っています。AIの応用は、自動車、航空宇宙工学、バイオテクノロジー、バイオインフォマティクス、ヘルスケアなどのさまざまな産業で見つかります。 AIの専門分野において、基本的な概念から高度なレベルまで理解を深め、AIスキルをカスタマイズしてください。主要なAIの分野のいくつかは次のとおりです：機械学習：人工知能の基盤となる分野であり、データから学習し、時間とともに特徴を向上させるためのアルゴリズムを扱います。自然言語処理（NLP）：人工知能の分野であり、機械が人間の言語を模倣し解釈することを可能にします。ロボティクス：人工知能をエンジニアリングとリンクさせ、自律的に機能するモデルや機械を生成します。コンピュータビジョン：視覚情報を認識し理解するのに役立つ人工知能です。プログラミング言語の熟達 AIでは、アルゴリズムの生成やモデルの設計に特化したいくつかのプログラミング言語があります。プログラミング言語の能力により、機械が視覚化、吸収、反映することができ、インテリジェントシステムを実現します。…

『協力の力：オープンソースプロジェクトがAIを進化させる方法』

この記事では、オープンソースプロジェクトが革新的なAIソリューションの創造に与える深い影響について探求します

Artificial Intelligence

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