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「2023年に知っておく必要のあるトップ10のディープラーニングツール」

コンピュータと人工知能の世界の複雑な問題には、ディープラーニングツールの支援が必要です。課題は時間とともに変化し、分析パターンも変わります。問題に対処するためのツールの定期的な更新と新しい視点には、実地の専門知識とディープラーニングツールの経験が必要です。トップツールの更新されたリストと各ツールの主な機能を確認してください。ディープラーニングとは何ですか？ディープラーニングは、機械学習のサブセットであり、コンピュータの操作学習に重要な人工知能の一部です。関連するディープラーニングツールは、コンピュータのデータとパターンを処理して意思決定を行うプログラムのキュレーションを担当しています。アルゴリズムによる予測分析が可能です。トップ10のビッグデータツールビッグデータツールは、従来のシステムでは効率的に処理できない大量のデータを扱うために不可欠です。これらのツールを活用することで、企業はデータに基づいた意思決定を行い、競争力を持ち、全体的な業務効率を向上させることができます。以下はトップ10のビッグデータツールです： TensorFlow Keras PyTorch OpenNN CNTK MXNet DeeplearningKit Deeplearning4J Darknet PlaidML TensorFlow 主な機能： TensorFlowは、Go、Java、Pythonなどの異なる言語でインターフェースを提供しています。グラフィックの可視化を可能にします。組み込みおよびモバイルデバイスを含む、ビルドおよび展開のためのモデルを含んでいます。コミュニティのサポート効率的なドキュメンテーション機能コンピュータビジョン、テキスト分類、画像処理、音声認識が可能です。多層の大規模なニューラルネットワークに適しています。…

人工知能（AI）におけるトップの物体検出アルゴリズムとライブラリ

コンピュータビジョンの科学では、オブジェクトの識別において劇的な変化が最近見られています。これは、研究の難しい領域とされることが多いです。オブジェクトの位置特定と分類は、2つのプロセスが連携して動作するため、難しい研究領域です。ディープラーニングと画像処理の最も重要な進展の1つは、与えられた画像の中でオブジェクトを検出し、ラベル付けするオブジェクト検出です。オブジェクト検出モデルは適応性があり、複数のオブジェクトを認識して検出することができます。アイテムの位置特定のプロセスでは、バウンディングボックスが使用されることが一般的です。オブジェクト検出への関心は、ディープラーニング技術や最先端の画像処理ツールが登場する前から長い間強くありました。オブジェクト検出のモデルは、非常に特定のものを探すように教えられることが多いです。画像、映画、リアルタイムプロセスは、構築されたモデルを利用することができます。オブジェクト検出は、オブジェクトの特徴を使用して検索対象を特定します。オブジェクト検出モデルは、四つの直角を持ち、等しい長さの辺を持つ正方形を検索することで、四角形を検出します。もしオブジェクト検出モデルが球体のものを見つけようとする場合は、その形状を構成する中心を探します。顔認識やオブジェクト追跡は、これらの識別手法の応用例です。オブジェクト検出の一部の一般的な用途には、自動運転車、オブジェクト追跡、顔検出と識別、ロボット工学、ナンバープレート認識があります。まず、現在利用可能な最高のオブジェクト検出アルゴリズムを見てみましょう。 1. Histogram of Oriented Gradients (HOG) 画像処理やさまざまな形態のコンピュータビジョンにおいて、オブジェクト検出のための特徴記述子としてヒストグラム指向勾配（HOG）が使用されます。HOGアルゴリズムは、画像の最も重要な特徴を特定するために勾配方向処理を使用します。ヒストグラム指向勾配記述子の方法では、勾配方向は検出ウィンドウなどの画像の特定領域で発生する場合があります。HOGのような特徴は、含まれている情報がより簡単に解釈できるため、理解しやすくなります。制約 HOG（Histogram of Oriented Gradients）は、オブジェクト識別の初期段階では重要な進展でしたが、いくつかの重大な問題がありました。写真の複雑なピクセル計算は時間がかかるため、場所が限られている場合にはうまく機能しません。 2. Fast R-CNN Fast R-CNNテクニックまたはFast Region-Based Convolutional Networkメソッドは、オブジェクトを検出するためのトレーニングアルゴリズムです。この方法は、R-CNNとSPPnetのスピードと精度を向上させると同時に、それらの主な欠点に対処します。PythonとC++を使用して、高速なR-CNNソフトウェア（Caffe）を作成します。…

「機械学習モデルのログと管理のためのトップツール」

機械学習において、実験トラッキングはすべての実験メタデータを1つの場所（データベースまたはリポジトリ）に保存します。モデルのハイパーパラメータ、性能の測定値、実行ログ、モデルのアーティファクト、データのアーティファクトなど、すべてが含まれています。実験ログの実装方法はさまざまです。スプレッドシートは1つのオプションです（もはや使用されていません！）、またはテストの追跡にGitHubを使用することもできます。機械学習の実験を追跡することは常にMLの開発において重要なステップでしたが、以前は手間のかかる、遅くてエラーが発生しやすい手続きでした。近年、機械学習の実験管理とトラッキングのための現代的なソリューションの市場が発展し増加しました。現在、さまざまな選択肢があります。オープンソースまたはエンタープライズソリューション、スタンドアロンの実験トラッキングフレームワーク、エンドツーエンドのプラットフォームなど、適切なツールを必ず見つけることができます。 MLFlowのようなオープンソースのライブラリやフレームワークを利用するか、Weights & Biases、Cometなどのこれらの機能を備えたエンタープライズツールプラットフォームを購入することが、実験ログを行うための最も簡単な方法です。この記事では、データサイエンティストにとって非常に役立つ実験トラッキングツールをいくつか紹介しています。 MLFlow MLflowは、実験、再現性、デプロイメント、および中央モデルレジストリを含む機械学習ライフサイクルを管理するオープンソースプラットフォームです。複数の機械学習ライブラリからモデルを異なるプラットフォームに配布およびサービングする（MLflowモデルレジストリ）機能も提供しています。MLflowは現在、MLコードを再利用可能で再現可能な形式でパッケージングする機能（MLflowプロジェクト）、パラメータと結果を記録および比較するための実験のトラッキング機能（MLflowトラッキング）をサポートしています。さらに、モデルのバージョン管理、ステージ遷移、注釈など、MLflowモデルのライフサイクル全体を共同で管理するための中央モデルストアも提供しています。 Weights & Biases Weights & Biasesは、実験トラッキング、データセットのバージョン管理、およびモデルの管理により、より速くより優れたモデルを生成するためのMLOpsプラットフォームです。Weights & Biasesはプライベートインフラストラクチャにインストールすることも、クラウドで利用することもできます。 Comet Cometは、現在のインフラストラクチャとツールと連携してモデルを管理、可視化、最適化する機械学習プラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリックを自動的に追跡するために、スクリプトまたはノートブックに2行のコードを追加するだけで使用できます。 Cometは、ML実験の全ライフサイクルのためのプラットフォームです。コード、ハイパーパラメータ、メトリック、予測、依存関係、システムメトリックを比較してモデルのパフォーマンスの違いを分析することができます。モデルはモデルレジストリに登録して、エンジニアリングへの簡単な引き継ぎが可能であり、トレーニングランからデプロイまでの完全な監査トレイルで使用中のモデルを把握することができます。 Arize AI Arize AIは、MLチームがプロダクションでより成功したAIを提供および維持するための機械学習可観測性プラットフォームです。Arizeの自動モデルモニタリングおよび可観測性プラットフォームにより、MLチームは問題が発生したときに問題を検出し、なぜ問題が発生したかをトラブルシューティングし、モデルのパフォーマンスを管理することができます。コンピュータビジョンおよび自然言語処理モデルの非構造化データの埋め込みを監視することで、チームは次にラベル付けするデータを予測的に特定し、プロダクションでの問題をトラブルシューティングすることもできます。ユーザーはArize.comで無料アカウントにサインアップできます。…

ハイパーパラメータ最適化のためのトップツール/プラットフォーム2023年

ハイパーパラメータは、モデルの作成時にアルゴリズムの振る舞いを制御するために使用されるパラメータです。これらの要因は通常のトレーニングでは見つけることができません。モデルをトレーニングする前に、それらを割り当てる必要があります。最適なハイパーパラメータの組み合わせを選ぶプロセスは、機械学習におけるハイパーパラメータの最適化またはチューニングとして知られています。タスクに応じて利点と欠点を持つ、いくつかの自動最適化方法があります。ディープラーニングモデルの複雑さとともに、ハイパーパラメータの最適化のためのツールの数も増えています。ハイパーパラメータの最適化（HPO）には、オープンソースのツールとクラウドコンピューティングリソースに依存したサービスの2つの種類のツールキットが一般的にあります。以下に、MLモデルのハイパーパラメータ最適化に使用される主要なハイパーパラメータ最適化ライブラリとツールを示します。ベイズ最適化ベイジアン推論とガウス過程に基づいて構築されたPythonプログラムであるBayesianOptimisationは、ベイジアングローバル最適化を使用して、可能な限り少ない反復回数で未知の関数の最大値を見つけます。この方法は、探索と活用の適切なバランスを取ることが重要な高コスト関数の最適化に最適です。 GPyOpt GPyOptは、ベイジアン最適化のためのPythonオープンソースパッケージです。ガウス過程モデリングのためのPythonフレームワークであるGPyを使用して構築されています。このライブラリは、ウェットラボの実験、モデルと機械学習手法の自動セットアップなどを作成します。 Hyperopt Hyperoptは、条件付き、離散、および実数値の次元を含む検索空間上の直列および並列最適化に使用されるPythonモジュールです。ハイパーパラメータの最適化（モデル選択）を行いたいPythonユーザーに、並列化のための手法とインフラストラクチャを提供します。このライブラリでサポートされているベイジアン最適化の手法は、回帰木とガウス過程に基づいています。 Keras Tuner Keras Tunerモジュールを使用すると、機械学習モデルの理想的なハイパーパラメータを見つけることができます。コンピュータビジョン向けの2つのプリビルドカスタマイズ可能なプログラムであるHyperResNetとHyperXceptionがライブラリに含まれています。 Metric Optimisation Engine (MOE) Metric Optimisation Engine（MOE）は、最適な実験設計のためのオープンソースのブラックボックスベイジアングローバル最適化エンジンです。パラメータの評価に時間や費用がかかる場合、MOEはシステムのパラメータ最適化方法として有用です。A/Bテストを通じてシステムのクリックスルーや変換率を最大化したり、高コストのバッチジョブや機械学習予測手法のパラメータを調整したり、エンジニアリングシステムを設計したり、現実の実験の最適なパラメータを決定したりするなど、さまざまな問題に対応できます。 Optuna Optunaは、機械学習に優れた自動ハイパーパラメータ最適化のためのソフトウェアフレームワークです。ハイパーパラメータの検索空間を動的に構築するための命令的な定義によるユーザAPIを提供します。このフレームワークは、プラットフォームに依存しないアーキテクチャ、シンプルな並列化、Pythonicな検索空間のための多くのライブラリを提供します。…

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

JavaScriptを使用した仮想試着メガネ

オンライン眼鏡店に仮想試着機能を追加する方法を学びましょうARと3Dレンダリングを活用して、シームレスなショッピング体験を実現してください

「起業家のためのトップAIツール2023年」

GrammarlyはAIを活用した文章作成支援ツールで、あなたの文章がエラーフリーかつ磨かれたものになるようサポートします。 Salesforceはクラウドベースのソフトウェア会社であり、あらゆる規模の企業にCRM（顧客関係管理）のソリューションを提供しています。 Google Analyticsは、ユーザーがサイトとどのように対話しているかに関する洞察に役立つ無料のサービスです。 TensorFlowは、データフローグラフ上での数値計算のための無料かつオープンソースのライブラリです。 Tableau Softwareは、データをグラフィカルに表示することでユーザーがデータを理解するのを支援するツールです。 Zapierは、サービスとプログラムをリンクし、重要な作業に戻ることができる自動化ツールです。 Marketmuseは、高性能なコンテンツを作成するのを支援するコピーライティングツールです。 Google Cloud Platformは、Googleが消費者向け製品に使用しているサーバー上でホストされている一連のクラウドコンピューティングサービスへのアクセスをユーザーに提供します。 Slackは、チームがコミュニケーションや協力を行うためのクラウドベースのメッセージングプラットフォームです。 Zenefitsは、給与、福利厚生、人事管理などを支援するクラウドベースのHRソフトウェア会社です。 Tamrは、機械学習を使用してデータの統一とクリーニングを行うデータマスタリング企業です。 Optimoveは、顧客の関与、維持、および生涯価値を向上させるのを支援する顧客主導のマーケティングプラットフォームです。 Asanaは、チームが作業を整理、追跡、管理するのを支援する生産性プラットフォームです。 CrowdStrikeは、最も高度な攻撃からエンドポイント、クラウドワークロード、アイデンティティ、データを保護するクラウドネイティブのサイバーセキュリティ企業です。 Wordtuneは、より簡潔かつ明確で読者にとって興味深い代替表現の提案を行うライティングツールです。 DigitalGeniusは、カスタマーサービスを自動化し、従業員の生産性を向上させるための会話型AIプラットフォームを提供する企業です。 Intraspexionは、人工知能を使用して企業の法務部門が訴訟を回避するのを支援するソフトウェア企業です。 Howler AIは、ニッチなジャーナリストに正確にリーチするのを支援する自動化PRプラットフォームです。 Pictoryは、テキスト、ブログ投稿、その他の長文コンテンツから魅力的なビデオを作成するのを支援するAIパワードのビデオ作成プラットフォームです。…

「勝つための機械学習の履歴書の作り方」

緻密に設計された履歴書は、機械学習の非常に競争力のある分野で雇用の見込みを開き、夢の仕事を確保するための切符になることがあります。この包括的なガイドでは、雇用主を感心させるために機械学習の履歴書を戦略的に最適化するための重要な洞察を提供します。プロの成功を促進し、キャリアの進展を図るための機械学習の履歴書を書く方法を学びましょう。技術的な専門知識を強調し、関連するプロジェクトを提示し、業界の知識を活用するための効果的な戦略をマスターしましょう。機械学習の履歴書の構造とフォーマット適切な形式でスキルや経験を提示することは、機械学習の履歴書が際立つために非常に重要です。構造プロフェッショナルなヘッダー簡潔な要約/目的の記述技術的なスキル教育職務経歴プロジェクト認定とトレーニング出版物とプレゼンテーション受賞と認識プロの関連性参考文献フォーマット整然としたAI MLの履歴書のための標準的な詳細を考慮してください：フォントフォントサイズ行間配置ファイルの種類関連するスキルと知識の強調…

創造力の解放：生成AI芸術アプリケーションの探求

導入生成AIは、人工知能の一分野であり、芸術的な創造に新たな可能性を開拓しています。機械学習アルゴリズムを活用することで、生成AIはユニークで魅力的な芸術作品を生成し、創造プロセスを革新しています。この記事では、GenAIがさまざまな芸術領域でどのように応用されているかを探求します。それによって、従来の手法が変革され、比類のない創造性が解き放たれています。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。音楽作曲生成AIは、音楽作曲において重要な進展を遂げており、オリジナルのメロディ、ハーモニー、リズムを生成することが可能になりました。RNNやトランスフォーマーモデルを使用することで、GenAIアルゴリズムは既存の音楽作品からパターンやスタイルを分析し、まったく新しい作品を創造します。この革新的なアプローチにより、ミュージシャンは新しい音楽の領域を探求し、ユニークなサウンドで実験し、従来のジャンルを超える作曲を作り出すことができます。以下のコードスニペットは、Pythonライブラリ「magenta」を使用した音楽生成アルゴリズムの簡略な例を示しています。 import magenta # 事前学習済みの音楽生成モデルを読み込む model = magenta.models.melody_rnn.MelodyRnnModel() # 新しいメロディを生成する generated_melody = model.generate() # 生成されたメロディを再生または保存する generated_melody.play() generated_melody.save('generated_melody.mid') 音楽作曲では、生成AIは魅力的な音楽を自律的に作り出すための洗練されたアルゴリズムを開発しています。たとえば、OpenAIの「MuseNet」は、さまざまな音楽のジャンルやスタイルに沿ってオリジナルの作曲を行うことができる生成AIモデルです。JukedeckやAmper Musicなどのプラットフォームは、動画や広告、コンテンツ作成などのためにロイヤリティフリーな音楽を作曲するために、生成AIアルゴリズムを利用しています。…

「現実世界でのPythonのトップ10の使用例」

Pythonは使いやすさ、読みやすさ、豊富なライブラリサポートにより、ソフトウェア開発の世界を変えた多目的かつパワフルなプログラミング言語です。Pythonはさまざまなセクターでのアプリケーションにより、プログラマーや開発者の間で人気を集めています。この記事では、Pythonのトップ10の実世界での使用例をリストアップし、実際のPythonの例を示し、Pythonの学習の利点を強調します。なぜPythonを学ぶのか？ Pythonを学ぶべき理由のいくつかを以下に挙げます: 習得と利用が容易 Pythonは、習得と利用が容易で読みやすい構文を持つため、初心者にとって素晴らしい選択肢です。言語はコードの読みやすさを重視しているため、開発者は明確で簡潔なコードを記述することができます。シンプルさにより、プログラマーは基本的なプログラミングの知識をより早く習得し、より少ない困難を伴って学ぶことができます。多様性と柔軟性 Pythonを使用してさまざまなアプリケーションを構築することができます。Pythonはこれらの活動を可能にするツールとモジュールを備えており、デスクトッププログラムの構築、データの分析、機械学習モデルの構築、オンラインアプリケーションの開発などが可能です。その多様性により、開発者は他の領域に移行することができます。豊富なライブラリサポート Pythonのライブラリは、困難なタスクを簡略化することにより、開発を容易にする事前に書かれたモジュールや関数を提供します。例えば、DjangoやFlaskはWeb開発をサポートし、TensorFlowやPyTorchは機械学習をサポートします。豊富なライブラリサポートにより、開発者は既存のコードを使用して時間を節約しながら特定の問題を解決することができます。関連記事: 知っておく必要のあるトップ10のPythonライブラリ！強力なコミュニティサポート Pythonの開発者コミュニティは、世界中で強力で支援的な存在です。コミュニティは言語のためのライブラリ、フレームワーク、ツール、さらには詳細なドキュメントやチュートリアルを開発することで積極的に貢献しています。この活気あるコミュニティのおかげで、Pythonには新しいトレンドやベストプラクティスがあります。コミュニティフォーラムやディスカッションボードは、開発者が助けを求めたり、知識を交換したり、プロジェクトで協力したりする場を提供してくれます。生産性の向上 Pythonのシンプルさと幅広いライブラリサポートにより、開発者はコードをより迅速かつ効果的に記述することができます。Pythonのコード再利用の重要性により、プログラマーはモジュール化され、保守性の高いコードを作成することができます。既存のフレームワークやライブラリを利用することで、開発者は特定の問題の解決に集中することができます。高い生産性のため、Pythonは小規模から大規模なアプリケーションの両方にとって望ましい選択肢となっています。広範な産業での採用 Pythonの使用は、さまざまな産業で大幅に増えています。大企業や中小企業、学術研究機関、主要な組織がそれを利用しています。この広範な産業での受け入れにより、PythonエンジニアはWeb開発、人工知能、データサイエンス、ソフトウェア開発など、多くの仕事の選択肢を持っています。クロスプラットフォームの互換性 Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで使用することができます。Pythonのクロスプラットフォームの柔軟性は、大規模なユーザーベースに到達するためにソフトウェア開発やWeb構成で非常に役立ちます。さらに、移植性があるため、プログラマーはコードを一度だけ書く必要があります。 Pythonを学ぶのにかかる時間についての記事もチェックしてください！実世界でのPythonの主な用途 Pythonは実世界にさまざまな利益をもたらす多目的なプログラミング言語です。以下はPythonのトップ10の用途です: Web開発データサイエンス…

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