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MailchimpにおけるMLプラットフォーム構築の教訓

この記事はもともと、「MLプラットフォームポッドキャスト」という番組のエピソードでしたこの番組では、ピオトル・ニェジヴィエツとアウリマス・グリチューナスが、MLプラットフォームの専門家たちと一緒に、設計の選択肢、ベストプラクティス、サンプルのツールスタック、そして最高のMLプラットフォームの専門家たちからの実際の学びを話し合っていますこのエピソードでは、ミキコ・バゼリーがMLの構築から学んだことを共有します...

MLOps

「機械学習プロジェクトのための最高のGitHubの代替品」

「GitHubに似た機能と機能を提供するいくつかのプラットフォームやサイトを見てみましょうこれらは簡単にGitHubに対抗できる堅牢な機能を備えています」

データサイエンスによる在庫最適化：Pythonによるハンズオンチュートリアル

在庫最適化は、トリッキーなパズルを解くようなものです広範な問題として、さまざまなドメインで発生しますそれは、店舗のためにどのくらいの商品を注文するかを理解することです自転車を考えてみてください...

「ルービックとマルコフ」

ルービックキューブは、巨大な状態空間とただ1つの解を持つ計画問題のプロトタイプですそれはまさに干し草の中の針の定義そのものですガイダンスがない場合（たとえ回すことができるとしても...

「低コスト四足ロボットはパルクールをマスターできるのか？アジャイルなロボット運動のための革命的な学習システムを公開する」

複雑な物理的タスク、例えば困難な環境でのナビゲーションなどをロボットに実行させるという課題は、ロボティクスにおいて長年の課題となっています。この領域で最も困難なタスクのひとつは、パルクールです。パルクールは、障害物をスピードと敏捷性を持って乗り越えるスポーツであり、登攀、飛び越え、這いつくばり、傾くといったスキルの組み合わせが必要です。しかし、ロボットにとっては正確な調整、知覚、意思決定が必要であるため、特に困難です。この論文と記事が解決しようとする主要な問題は、ロボットにこれらの敏捷なパルクールのスキルを効率的に教える方法であり、それによってロボットが多様な現実世界のシナリオをナビゲートできるようにすることです。提案された解決策に入る前に、現在のロボティックスの動きの最新状況を理解することが重要です。従来の方法では、制御戦略を手動で設計することが一般的であり、これは非常に労力を要し、さまざまなシナリオに対してより適応性が必要です。強化学習（RL）は、ロボットに複雑なタスクを教えるための有望な手法となっています。しかし、RLの手法は、探索やシミュレーションから実世界への学習済みスキルの転送に関連する課題に直面しています。さて、研究チームがこれらの課題に取り組むために導入した革新的な手法を探ってみましょう。研究者たちは、ロボットにパルクールのスキルを効果的に教えるために開発された2段階のRL手法を開発しました。彼らの手法のユニークさは、初期のトレーニングフェーズ中に「ソフトダイナミクスの制約」を統合することにあり、これは効率的なスキル獲得に不可欠です。研究者たちの手法は、その効果を高めるいくつかの要素から成り立っています。 1. 特化したスキルポリシー：この手法の基盤は、パルクールに不可欠な特化したスキルポリシーの構築です。これらのポリシーは、再帰型ニューラルネットワーク（GRU）と多層パーセプトロン（MLP）を組み合わせて関節位置を出力することで作成されます。これらのポリシーは、深度画像、プロプリオセプション（体の位置を認識する能力）、前のアクションなど、さまざまなセンサー入力を考慮に入れています。これらの入力の組み合わせにより、ロボットは環境に基づいた情報に基づいて的確な判断を行うことができます。 2. ソフトダイナミクスの制約：この手法の革新的な側面は、初期のトレーニングフェーズ中に「ソフトダイナミクスの制約」を使用することです。これらの制約は、ロボットに環境に関する重要な情報を提供することで学習プロセスをガイドします。ソフトダイナミクスの制約を導入することで、研究者たちはロボットが効率的にパルクールのスキルを探索し、学習することを保証します。これにより、学習が速くなり、パフォーマンスが向上します。 3. シミュレートされた環境：研究者たちはIsaacGymを使用して作成されたシミュレートされた環境を特化したスキルポリシーのトレーニングに使用しています。これらの環境には40のトラックがあり、それぞれに20の難易度の異なる障害物が含まれています。障害物の特性（高さ、幅、奥行きなど）は、トラックごとに線形的に複雑さが増しています。このセットアップにより、ロボットは徐々に難しいパルクールのスキルを学習することができます。 4. 報酬構造：強化学習において報酬構造は重要です。研究者たちは、それぞれの特化したスキルポリシーに対して報酬項目を細かく定義しています。これらの報酬項目は、速度、エネルギー保存、貫通深度、貫通ボリュームなどの具体的な目標と一致しています。報酬構造は、望ましい行動を奨励し、望ましくない行動を抑制するように注意深く設計されています。 5. ドメイン適応：シミュレーションで学習したスキルを実世界に転送することは、ロボティクスにおいて重要な課題です。研究者たちは、このギャップを埋めるためにドメイン適応技術を使用しています。ロボットは、シミュレートされた環境で獲得したパルクールの能力を実践的な状況に適応させることができます。 6. ビジョンの重要性：ビジョンは、ロボットが敏捷にパルクールを実行するための重要な役割を果たします。深度カメラなどのビジョンセンサーは、ロボットに周囲の重要な情報を提供します。この視覚的な認識により、ロボットは障害物の特性を感知し、敏捷な操作に備え、障害物に接近する際に的確な判断を行うことができます。 7. パフォーマンス：…

「より良い機械学習システムの構築 – 第3章：モデリング楽しみが始まります」

こんにちは、お帰りなさいまたここでお会いできてうれしいですあなたがもっと良いプロフェッショナルになりたいという意欲、より良い仕事をしたいという願望、そしてより良いMLシステムを構築したいということを本当に感謝していますあなたは素晴らしいです、これからも頑張ってください！このシリーズでは、私は...

「データバージョンコントロール入門」

連続的に更新されるリソース、特に複数のユーザーによって同時に更新される場合、すべての変更を追跡するために監査トレイルが必要ですGitを使用すると、変更をコミットし、作成することができます...

関数呼び出し：GPTチャットボットを何にでも統合する

OpenAIのGPTの新しい関数呼び出し機能を探索し、チャットボットが外部ツールやAPIと対話できるようにしますAIパワーを活用したアプリケーションの可能性を解き放つ

「2023年に必要な機械学習エンジニアの10の必須スキル」

イントロダクション現在の進化する環境では、組織はAI、ディープラーニング、および機械学習の潜在能力を引き出すために、チームを急速に拡大しています。控えめなコンセプトであった機械学習は、今や産業全体で不可欠な存在となり、ビジネスが前例のない機会にアクセスできるようにしています。この変革の背後にある重要な要素は、機械学習エンジニアのスキルセットです。これらの専門家は、高度なアルゴリズムとシステムを構築し、自律的に知識と洞察を獲得する能力を持っています。機械学習が世界を変え続ける中で、これらのエンジニアの腕前はイノベーションを推進し、新たな可能性の領域を開拓する上で重要な役割を果たしています。2023年に持つべきトップな機械学習エンジニアのスキルを探ってみましょう！機械学習エンジニアとは？機械学習エンジニアは、複雑な問題を解決するために機械学習アルゴリズムとモデルを設計、構築、実装することに特化しています。彼らはデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのギャップを埋め、予測モデル、推薦システム、その他のAI駆動アプリケーションの開発に専門知識を活用しています。機械学習エンジニアは、大規模なデータセットと作業し、データの前処理とクリーニング、適切なアルゴリズムの選択、モデルの最適なパフォーマンスを実現するための微調整を行います。彼らの責任には、機械学習モデルのコーディング、トレーニング、展開、データサイエンティストやドメインの専門家との協力によるビジネス要件の理解が含まれます。機械学習エンジニアは、製品環境でのスケーラビリティ、信頼性、効率性を最適化することにも重点を置いています。彼らはしばしばTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのフレームワークと共に作業し、強力なプログラミング、数学、およびデータ操作の基礎を持っています。全体として、機械学習エンジニアは、さまざまな産業で機械学習ソリューションの開発と展開に重要な役割を果たしています。他にも読むべき記事：インドおよび海外での機械学習エンジニアの給与トップ10の機械学習エンジニアのスキル以下は、機械学習エンジニアがイノベーションを生み出し、複雑なAIおよびデータサイエンスの課題に取り組むためのトップなMLスキルです：プログラミング言語数学と統計学機械学習アルゴリズムデータの前処理データの可視化モデルの評価と検証機械学習ライブラリとフレームワークビッグデータツールバージョン管理問題解決と批判的思考プログラミング言語基本的なプログラムの書き方やウェブページのスクリプトの作成など、最小限の種類のタスクを扱うことは、機械原理との関わりとはかなり異なります。それには重要なプログラミングスキルと専門知識が必要です。機械学習のキャリアにとって基本であり、最も重要なスキルはPythonなどのプログラミング言語の深い知識です。学習が容易であり、他の多くの言語よりも多くの用途を提供するため、Pythonは機械学習の基礎です。プログラムのスピードを改善するためにC++の理解が役立ちますが、機械学習エンジニアにはHadoopやHiveなどの技術を扱うためにJavaが必要です。参考資料 Python入門 PythonとR以外の役立つプログラミング言語6選 Java…

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

MLOps

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