Search Results 参考文献

AIと自動化

「AIと自動化技術が優れたリターンを提供する一方で、関連するリスクを理解し最小化するために慎重に取り組む必要がある方法を学びましょう」

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

「Githubの使い方？ステップバイステップガイド」というテキスト

GitHubに登録するには、以下の6つの手順を守ってくださいステップ1: GitHubにサインアップするウェブサイトを訪問し、「サインアップ」ボタンをクリックします。ユーザー名、メールアドレス、パスワードなどの情報を入力します。入力が完了したら、メールを確認して、無料のGitHubアカウントを入手できます。 https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/hello-world ステップ2: GitHub上でリポジトリを作成する GitHub上でリポジトリを作成するプロジェクト用のGitHubリポジトリを作成するには、以下の簡単な手順に従ってください： 1. GitHubページの右上隅に移動し、「+」サインをクリックし、「新しいリポジトリ」を選択します。 2. 「リポジトリ名」ボックスにリポジトリ名を入力します。 3. 「説明」ボックスに簡単な説明を追加します。 4. リポジトリが公開されるか非公開になるかを選択します。 5. 「READMEファイルを追加する」オプションをチェックします。 6. 「リポジトリを作成する」ボタンをクリックします。このリポジトリは、ファイルの整理と保存、他の人との協力、GitHub上でのプロジェクトのショーケースに使用できます。…

Pythonの地図を使って貿易流をビジュアライズする – 第1部：双方向貿易流マップ

商品やサービスの交換は、それらの対応する価値と引き換えに私たちの日常生活の重要な一部です同様に、国々はさまざまな種類の貿易関係を築いています

「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

過去10年間、特にディープラーニングの成功を受けて、人工汎用知能（AGI）の構築の可能性について議論が続いています最終目標は...

「AI戦略にデータ管理を実装する方法」

データはAI戦略の核ですデータの品質、データの統合、データのガバナンスは、データを最も効果的に扱うための3つの主要な要素です

「ニュースレコメンデーションのための大規模な言語モデルとベクトルデータベース」

大規模言語モデル（LLM）は、Chat-GPTやBardなどの生成型AIツールの最新リリースにより、機械学習コミュニティ全体で大きな話題となりましたその中核となるアイデアの1つは...

「CNNにおけるアトラウス畳み込みの総合ガイド」

イントロダクションコンピュータビジョンの領域において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像解析と理解の領域を再定義しました。これらの強力なネットワークは、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのタスクにおいて革新的な進展を達成しました。これらは、医療、自動運転などのさまざまな分野での応用の基盤を築きました。しかし、よりコンテキストに対応した堅牢なモデルの需要が増えるにつれて、伝統的なCNN内の畳み込みレイヤーは、包括的なコンテキスト情報のキャプチャにおいて制限を受けています。これは、計算量の増加に伴わずにネットワークがより広いコンテキストを理解する能力を向上させるための革新的な手法の必要性をもたらしました。ここで紹介するのは、伝統的な畳み込みレイヤー内の常識を覆した、画期的なアプローチであるAtrous Convolutionです。Atrous Convolution（拡張畳み込み）は、計算量やパラメータを大幅に増やすことなく、ネットワークがより広いコンテキストをキャプチャする能力を実現することで、ディープラーニングの世界に新たな次元をもたらしました。学習目標畳み込みニューラルネットワークの基礎を学び、ビジュアルデータを処理して画像を理解する方法を理解する。 Atrous Convolutionが従来の畳み込み方法を改善する方法を理解し、画像内のより大きなコンテキストをキャプチャする能力を把握する。 DeepLabやWaveNetなど、Atrous Convolutionを使用するよく知られたCNNアーキテクチャを探索し、そのパフォーマンスを向上させる方法を確認する。 Atrous ConvolutionがCNN内での応用の手法やコードスニペットを通じて実践的な例を通して理解する。この記事はデータサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。 CNNの理解：動作原理畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像やビデオなどのビジュアルデータの分析に特化したディープニューラルネットワークの一種です。彼らは人間の視覚システムに触発され、ビジュアルデータ内のパターン認識において非常に効果的です。以下に詳細を示します：畳み込みレイヤー： CNNは複数のレイヤーで構成されており、畳み込みレイヤーがその核となっています。これらのレイヤーは、学習可能なフィルタを入力データに適用して、画像からさまざまな特徴を抽出します。プーリングレイヤー：畳み込み後、プーリングレイヤーを使用して空間的な次元を削減し、畳み込みレイヤーによって学習された情報を圧縮することがよくあります。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあり、表現のサイズを縮小しながら必要な情報を保持します。活性化関数：畳み込みおよびプーリングレイヤーの後には、非線形の活性化関数（ReLUなどの整流線形ユニット）が使用されます。これにより、ネットワークはデータ内の複雑なパターンや関係性を学習することができます。全結合レイヤー：…

「現実の応用における一般線形モデルの自己相関問題の解決方法」

線形回帰分析における最大の問題の1つは自己相関のある残差ですこの文脈で、この記事では線形回帰分析を再考し、Cochrane-Orcutt手続きを解決策として詳しく取り上げます

『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』

更新日：2023年12月11日—アナウンスメントにおいてAMDが予想する売上高の倍増を反映するため、アナウンスメントの付録に改訂された分析Generative AIにはグラフィックス処理ユニット（GPU）が必要であり、それらはたくさん必要とされます計算が…

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