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ディープラーニングのためのPythonとC++による自動微分

このストーリーでは、トレーニングループ中にパラメータの勾配を自動的に計算する現代のディープラーニングフレームワークの機能である自動微分を探求しますこのストーリーでは、これを紹介します...

データアーキテクチャとCAP定理：どこで衝突するのか？

編集者の注：ジョエップ・コックラーは、この秋のODSCウェストのスピーカーです彼の講演「KappaデータアーキテクチャでCAPを捉える」をぜひチェックしてください！さまざまなデータアーキテクチャについて深入りする前に、まずはCAP定理に焦点を当てましょうCAP定理は、任意のシステムにおいて...

West 2023

「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...

「人工知能（AI）企業に投資するトップのベンチャーキャピタル（VC）企業」

AI（人工知能）企業に投資しているベンチャーキャピタリストを見てみましょう。かつてロボットのアイデアは少し不安定でしたが、現在は機械が自己学習し成長するためのアーキテクチャとシステムに多額の投資が行われています。これには人間の支援なしで学習と成長が可能なものも含まれます。 PwCの2018 Moneytree Reportによると、2017年にAI企業に93億ドルが投資されました。この巨額の数値は、テクノロジーへの関心の高まりや、公共・商業セクターの寄付者の間でのポテンシャルに対する理解の高まりを示しています。人工知能は自動運転車のAIオペレーティングシステムから自己学習型の言語処理プラットフォームまで、あらゆるビジネス領域を横断しています。ベンチャーキャピタル企業はこれらのイニシアチブの背後にいる人々に資金を提供しており、これらのイニシアチブが多くの産業に変革をもたらす可能性があるため、競争力を保っています。 AI技術に投資している最も有名なベンチャーキャピタル企業は以下のとおりです。それぞれの目標についても概説しています。ソフトバンクグループソフトバンクグループは、日本を拠点とするグローバルな持株会社です。同国で最も裕福な男性である孫正義氏がAI研究に97％の「時間と知識」を費やしていると主張し、その責任を担っています。同社は最大のグローバルファンドであり、技術の進歩のために特にAIに重点を置いた930億ドルのソフトバンクビジョンファンドを持っています。そのうち28億ドルが新しい投資ファンドに割り当てられており、機械学習、顔認識、拡張現実、Petuum Inc.などに特化した企業であるSenseTimeに以前に投資しています。ジェネラルキャタリスト 2000年に設立されたジェネラルキャタリストは、アメリカのベンチャーキャピタル企業であり、成長段階や初期段階の株式投資を通じて企業の変革を支援しています。同社は企業の勢いを増し、成長を促進することに重点を置いています。彼らはすでに技術分野で自己を確立した成功したビジネスパーソンに投資しています。その中にはAIを活用したライティング支援のGrammarly、AIを活用した人事管理プラットフォームのEightfold.ai、現実世界の活動を刺激するAPIを作成するプログラムの6D.aiなどがあります。 Institutional Venture Partners アメリカに本拠を置く私募エクイティファームであるIVPは、企業の成長の最終段階においてしばしば資金を提供しています。IVPは、Slack、Github、Pindrop、Soundcloud、Indiegogoなどの有名な企業に投資した後、AIスタートアップへの重要な投資家となりました。2017年には投資ファンドにさらに15億ドルを追加し、総額7億ドルの投資資本を確保しました。特に、IVPは機械データ分析企業であるSumo Logicと、2018年のトップ5の資金調達を行ったAIベンチャーの1つであるZiprecruiterに投資しています。 Two Sigma Ventures 業界トップの企業であるTwo Sigma Investmentsには、Two Sigma…

Intel CPU上での安定な拡散推論の高速化

最近、私たちは最新世代のIntel Xeon CPU（コードネームSapphire Rapids）を紹介しました。これには、ディープラーニングの高速化に対応した新しいハードウェア機能があります。また、これらを使用して自然言語処理のトランスフォーマーの分散微調整と推論を加速する方法も紹介しました。この投稿では、Sapphire Rapids CPU上で安定拡散モデルを加速するための異なる技術を紹介します。次の投稿では、分散微調整について同様の内容を紹介します。執筆時点では、Sapphire Rapidsサーバーにアクセスする最も簡単な方法は、Amazon EC2 R7izインスタンスファミリーを使用することです。まだプレビュー段階ですので、アクセスするためにはサインアップする必要があります。前の投稿と同様に、私はUbuntu 20.04 AMI（ami-07cd3e6c4915b2d18）を使用してr7iz.metal-16xlインスタンス（64 vCPU、512GB RAM）を使用しています。さあ、始めましょう！コードサンプルはGitlabで利用できます。 Diffusersライブラリ Diffusersライブラリは、安定拡散モデルを使用して画像を生成するのが非常に簡単です。これらのモデルに詳しくない場合は、こちらの素晴らしいイラスト入りの紹介をご覧ください。まず、必要なライブラリ（Transformers、Diffusers、Accelerate、PyTorch）を使用して仮想環境を作成しましょう。 virtualenv sd_inference source sd_inference/bin/activate pip…

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

Pythonプロジェクトのセットアップ：パートV

経験豊富な開発者であろうと、🐍 Pythonを始めたばかりであろうと、堅牢で保守性の高いプロジェクトの構築方法を知ることは重要ですこのチュートリアルでは、...のプロセスを案内します

2023年に知っておくべきトップ10のパワフルなデータモデリングツール

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、競争力を維持するために正確なデータモデリングツールを持つことは企業にとって不可欠です。新しい開発者として、堅牢なデータモデリングの基礎は、データベースを効果的に扱うために重要です。適切に構成されたデータ構造は、スムーズなワークフローを確保し、データの損失や誤配置を防止します。大規模で複雑なタスクに取り組むために、データモデリングツールを利用することがますます重要になっています。これらのツールは時間を節約するだけでなく、データモデリングのプロセスを簡素化することができます。トランスフォーメーションに寄与するトップ10のデータモデリングツールを発見してください。効率性を求める経験豊富なプロフェッショナルから、ユーザーフレンドリーなソリューションを求める初心者まで、あなたのニーズに合わせて提供します。データの真のポテンシャルを引き出し、自信を持って賢い決定をする旅に出ましょう！データモデリングツールとは何ですか？データモデルは、UML図を使用してしばしば視覚的にデータ仕様を表します。データはSQLまたはNoSQLデータベースに格納され、データモデリングにはどの情報を収集し、どのように格納するかを決定することが含まれます。データモデリングツールは、データモデリングプロセスを効率化するために使用されます。これらのツールは、データとその複数のモデル層との間のギャップを埋めます。これらのツールは、既存のデータベースをリバースエンジニアリングし、スキーマとモデルを比較およびマージし、自動的にデータベーススキーマまたはDTDを生成することができます。効果的なデータモデリングソフトウェアは、魅力的な視覚的表現とデータベースとのシームレスな統合を提供します。ユーザーフレンドリーなデータモデリングツールは、概念的なデータモデリングをよりアクセスしやすくします。データモデリングツールを選ぶ際に考慮すべきことは何ですか？データモデリングツールを選ぶ際には、特定のニーズを決定することが重要です。必須要件と望ましい要件を分類し、後者を優先させます。この決定は長期的な影響を持つ可能性があるため、組織内のさまざまな視点からの意見を考慮してください。すべてのデータモデリングツールが物理モデルと論理モデルの作成、リバースエンジニアリング、およびフォワードエンジニアリングなどの基本的なタスクを処理できますが、追加の要因も考慮する必要があります。これには、チームベースのモデリング機能、バージョニング、図のカスタマイズオプション、モデルリポジトリの機能、概念的なデータモデルのサポート、エンタープライズメタデータリポジトリとの統合、および異なるモデルレベル（概念的、論理的、物理的）にわたるオブジェクトラインの維持のためのデータ合理化が含まれます。これらの要因は、あなたのデータモデリングニーズについての情報を提供し、適切な選択をするのに役立ちます。トップ10のデータモデリングツール 1. ER/Studio Embarcadero Technologiesが開発したER/Studioは、データアーキテクト、モデラー、DBA、ビジネスアナリストにとって有用であり、データベース設計とデータ再利用を管理するために役立ちます。ツールによって、データベースコードを自動的に生成することができます。属性と定義の完全なドキュメントを備えたツールは、ビジネスコンセプトをモデリングするのに役立ちます。特徴論理モデルと物理モデルの両方をサポートツールによって、新しいデータベースの変更に対する影響分析が実施されます。自動化とスクリプトのサポートサポートされるプレゼンテーションファイルの種類には、HTML、PNG、JPEG、RTF、XML、Schema、DTDが含まれます。 ER/Studioによって、モデルとデータベースの一貫性が保証されます。価格…

ChatGPT 4 API、Google Meet、Google Drive＆Docs APIを使用した会議議事録生成

この技術記事では、Google Meet、Google Drive、およびGoogle Docs APIとChatGPT 4 APIを活用して、ミーティング議事録を自動生成する方法について調べます議事録を取ること...

Googleの安全なAIフレームワークを紹介します

今日、GoogleはSecure AI Frameworkをリリースし、協力してAI技術を安全に保護するのを支援します

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