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「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか?」

最新の生成AI技術は、コンピュータビジョン、自然言語処理などで爆発的な成長を遂げ、画期的なモデルアーキテクチャの研究によるブレイクスルーが続々と生まれています

「包括的な時系列探索的分析」

「ここにはタイムスタンプでインデックスされたデータセットがありますデータはストレージの需要と供給に関するものかもしれませんが、あなたは戦略的な製品の適切な補充間隔を予測することが求められています...」

「CNNによる特徴抽出の探求」

「畳み込みニューラルネットワークは、機械学習を用いた画像分類タスクにおいて、今日の基礎となっていますただし、分類の前に行う別の非常に有用なタスクは、抽出することです...」

ID対マルチモーダル推奨システム:転移学習の視点

この記事は、移転可能な推薦システムの開発状況と代表的な作業(IDベース、モダリティベース、および大規模言語モデルベース)についてレビューしています

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

ステアラブルニューラルネットワーク(パート1)への優しい紹介

「幾何学的深層学習は、Deep Learningの一分野として、グラフとして表現された3Dまたは2Dジオメトリオブジェクトを処理するために、畳み込みニューラルネットワークなどの従来のAIフレームワークを拡張することを目指しています...」

私の人生の統計:1年間習慣を追跡し、これが私が学んだことです

これはおそらく私が人生で行った中で最も長くて時間のかかる実験だと思いますその上、科学的な意義はほとんどありません - 人口サンプルはただ1人だけです - そして非常に...

「Pythonによるロジスティック回帰のエラーのデバッグのベストプラクティス」

「ロジスティック回帰(LR)の基本についてはたくさんのことが書かれてきましたその多機能性や実績のあるパフォーマンス、基礎となる数学についてもしかし、LRを成功裏に実装し、デバッグする方法を知ることが重要です...」

パレート、パワーロー、そしてファットテール

統計はデータサイエンスと分析の基盤ですそれは複雑な問題に客観的に答えるための強力なツールボックスを提供してくれますしかし、私たちのお気に入りの統計ツールの多くは、...の時に無力となります

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