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「人間の活動認識におけるディープラーニング：このAI研究は、Raspberry PiとLSTMを使用した適応的なアプローチを導入し、位置に依存しない正確性を高めます」

ヒューマンアクティビティ認識（HAR）は、さまざまなセンサから収集したデータに基づいて、自動的に人間の活動を識別および分類する方法と技術の開発に焦点を当てた研究領域です。HARは、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、またはスマート環境などのマシンがリアルタイムで人間の活動を理解し解釈することを目指しています。従来は、ウェアラブルセンサに基づく方法やカメラに基づく方法が使用されていました。ウェアラブルセンサはユーザにとって不快で不便です。カメラに基づく方法は侵入的な設置が必要で、プライバシーの懸念があります。既存のHAR技術は、位置依存性、ノイズへの感度、さまざまなアプリケーション（スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなど）で多様な活動をより柔軟に認識するための必要性などの課題に直面しています。UTeMが使用する方法は、正確で適応性があり、位置に依存しない解決策を提供します。マラッカ工科大学（UTeM）の研究者は、従来の制約に対処するためのヒューマンアクティビティ認識（HAR）の手法を作り出しました。彼らはChannel State Information（CSI）と高度な深層学習技術を活用したシステムを導入しました。このシステムは、Channel State Information（CSI）をLong Short-Term Memory（LSTM）ネットワークと組み合わせて使用します。システムは、無線通信チャネルの状態を抽出し、リアルタイムな分類と絶対的な位置に依存しないセンシングを可能にします。LSTMネットワークは、活動の特徴の連続的な学習を実現し、異なる人と環境における人間の活動の変動に対応することで、識別プロセスを容易にします。研究者は、まずRaspberry Pi 4と専用ファームウェアを使用して原始的なチャネル状態情報（CSI）データを収集および前処理し、MATLABを使用して品質と応用を最適化するためにデータを改善したと強調しました。 Long Short-Term Memory（LSTM）ネットワークを使用して、CSIデータから重要な特徴を抽出し、複雑な人間の活動を正確に認識できるようにしました。彼らはLSTMモデルと分類プロセスに厳密なトレーニングを行いました。オンラインフェーズではパターン認識、オフラインフェーズではパフォーマンスの向上が含まれています。このシステムは、LSTMアルゴリズムを使用して信号のセグメンテーション方法を導入し、人間の活動の開始点と終了点を正確に決定します。研究者は、このシステムは人間の活動の認識において驚異的な97％の正確さを達成しました。新しい環境に適応する能力を示し、HAR技術の重要な進展を示しました。研究者は、システムの顕著な適応性を強調しました。再学習や大幅な変更を必要とせずに異なる設定に簡単に統合することができます。この柔軟性により、さまざまな分野に実用的な解決策となり、スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなどの様々な実世界の要件に効果的に対応することができます。この手法は、HAR技術の重要な進展を表し、スマートホーム、ヘルスケア、モノのインターネットなどの多くの業界に大きな影響を与える可能性があります。

「APIのパワーを活用する：認証を通じて製品の開発ロードマップを形成し、ユーザー体験を向上させる」

APIは製品の機能、速度、拡張性を推進します認証はオンボーディングとパーソナライゼーションにおいて重要です将来はAI認証とAPIイノベーションです

「APIガバナンスによるAIインフラストラクチャのコスト削減」

APIガバナンスは、リソースの割り当てを最適化し、利用状況をモニタリングし、セキュリティを強化することによって、組織がAIインフラのコストをコントロールするのに役立ちます

あなたの言語モデルやAPIを活用するためのヒント

「あなたは自分自身に疑問を持たれることはありますか？ゼロからのトレーニング、微調整、迅速なエンジニアリング、または拡張生成（RAG）の検索を行うべきかどうかをここに、あなたが向上するために知っておく必要があるすべてがあります...」

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

Amazon SageMakerノートブックのジョブをスケジュールし、APIを使用してマルチステップノートブックのワークフローを管理します

Amazon SageMaker Studioは、データサイエンティストが対話的に構築、トレーニング、展開するための完全に管理されたソリューションを提供しますAmazon SageMakerのノートブックジョブを使用すると、データサイエンティストはSageMaker Studioで数回クリックするだけで、ノートブックを必要に応じて実行するか、スケジュールに従って実行することができますこの発表により、ノートブックをジョブとしてプログラムで実行することができます[...]

「Anthropic Releases Claude 2.1：拡張されたコンテキストウィンドウと向上した精度でエンタープライズAIを革新する」

“` <img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-11.32.43-PM-1024×951.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-11.32.43-PM-150×150.png”/> 様々なAIモデルが存在しますが、最近AnthropicによってリリースされたClaude 2.1は、いくつかの現在の問題に対処しています。これまでのモデルとは異なり、このモデルは驚異的な20万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、広範な文書から情報を理解し記憶することができます。これにより他のモデルを上回り、誤った応答の発生可能性を低減させます。さらに、Claude 2.1は外部ツールの使用が可能であり、クエリの効果的な処理能力を向上させる多機能性を持っています。計算機のデータベースと統合し、ウェブ検索を行うこともでき、さまざまな分野に応用が広がります。 Claude 2.1の注目すべき追加機能の1つは、システムプロンプトの実装です。この機能により、ユーザーはリクエストの特定の文脈を設定でき、モデルからより構造化された一貫性のある応答を得ることができます。コストはアクセス可能なものに設定されており、開発者やビジネスを含む多くのユーザーにとって実現可能です。しかし、ユーザーレビューは肯定的な意見と否定的な意見が混在していることを示しています。一部のユーザーは、特にチャットや要約などのタスクにおけるClaude 2.1の能力に感謝していますが、特定のコンテンツの扱いにおける重い検閲や制限に対して苛立ちを表明しています。 このモデルは、特に一番上と一番下の文書内の事実を驚異的な能力で回想しました。しかし、文書の深さが増すにつれて、一番下のパフォーマンスが低下していきました。特に最上部と最下部のポイントはほぼ100%の正確さで回想されました。低いコンテキスト長でのパフォーマンスは保証されていないため、ユーザーは最適な使用方法が必要です。 結論として、AnthropicのClaude 2.1は、AI言語モデルにおけるユーザーの課題への有望な解決策を提供しています。強化されたコンテキストウィンドウ、ツール活用能力、システムプロンプトを通じた構造化された応答を通じて、より信頼性の高い、多様性のある経験を提供することを目指しています。ユーザーフィードバックは肯定的な側面と否定的な側面を強調していますが、モデルのメトリックは広範な文書からの情報の回想能力を示しています。Claude 2.1のようなソリューションはユーザーの懸念を解消し、AIの相互作用の経験を向上させます。 この記事は<a href=”https://www.voagi.com/amazon-to-invest-up-to-4-billion-into-ai-startup-anthropic.html”>Anthropic Releases Claude 2.1: Revolutionizing Enterprise AI…

「Microsoftの研究者がPIT（Permutation Invariant Transformation）を提案：動的まばらさのためのディープラーニングコンパイラ」

“`html 最近、深層学習は動的スパース性に最適化されたモデルの研究によって注目されています。このシナリオでは、スパース性パターンはランタイムでのみ明らかにされ、効率的な計算にとって大きな課題を提起しています。この課題に直接対処するため、研究者グループはPermutation Invariant Transformation（PIT）という革新的な解決策を提案しました。これは、第29回ACMオペレーティングシステム原則シンポジウムで彼らの最新の研究で紹介されています。スパース性を考慮した深層学習の最先端ソリューションは、伝統的に事前に定義された静的スパース性パターンに苦しんできました。問題は、前処理に関連する大きなオーバーヘッドであり、ランタイム中のみ知られている動的なスパース性パターンを効果的に処理できないという制約にあります。研究者たちは、動的スパース計算の効率的な実行が、GPUに対応したタイル構成（高いGPU利用率を実現するために重要）と捨てられることのない非ゼロ値のテンソル内の計算に寄与しない領域を最小限に抑えるスパース性対応タイルの形状との間の基本的な不整合に直面することを認識しています。 PITとは、最適化領域の新たな方向性を切り開くディープラーニングコンパイラです。PITは、数学的に証明されたPermutation Invariant Transformationを活用します。この変換により、計算結果を変えずに、複数のまばらに配置されたマイクロタイルをGPUに効率的な密集タイルに統合することが可能になります。この戦略的な操作により、高いGPU利用率と最小限の領域浪費をバランス良く実現し、動的スパース性の取り扱いにおいてパラダイムシフトをもたらします。 PITのワークフローは、指定モデル内のすべてのオペレータに対して実行可能なPITルールを特定することから始まります。これらのルールは、動的スパース性の特定要件に合わせて作成された効率的なGPUカーネルの生成の設計図として機能します。重要なのは、このプロセスがランタイムで行われるため、PITがスパース性パターンが解き明かされるにつれてダイナミックに適応できるという点です。この実装には、PITルールを迅速に実行するための2つの重要なプリミティブ、SReadとSWriteが含まれています。 PITのオンラインスパース性検出および疎密なデータ変換メカニズムは、重要な役割を果たしています。Permutation Invariant Transformationは、PITがマイクロタイルから計算効率の高い密集タイルを構築することを可能にし、GPUに対応した構成と一致します。これは、従来の解決策がオフラインのデータ再配置に関連する著しいオーバーヘッドに苦しんでいることとは対照的です。研究者たちはPITを様々なモデルでテストし、包括的な評価を行いました。その結果、PITは最先端のコンパイラと比較して、動的スパース計算の加速において最大5.9倍の性能向上を示しました。このパフォーマンスの向上は、動的スパース性によってもたらされる計算上の課題へのPITの具体的な影響を示しています。 PITの貢献は、疎なトレーニングシナリオにも広がり、その柔軟性と堅牢性をさらに確かなものとしています。この研究は、単なる新しい手法を提案するだけでなく、動的スパース性の取り扱いに対する包括的なツールキットを提供し、ディープラーニング最適化の分野における革新的な進展の舞台を構築しています。まとめると、この研究で紹介された画期的な動的スパース性最適化ツールは、Permutation Invariant Transformation（PIT）の力を活用し、GPUに対応したタイル構成とスパース性対応タイルの整合性の課題に取り組むだけでなく、効率の面で深層学習の新たな時代を切り開きます。計算効率の驚異的な加速、多様なモデルの取り扱いの柔軟性、疎なトレーニングシナリオでの潜在的な応用性を考えると、この研究は動的スパース性適応の革命的な進展に向けた基盤を築き、ディープラーニング最適化の常に進化する景色において重要な役割を果たす存在となっています。 “`

ダイナミックなチャットアプリケーションの構築：FastAPIでChatGPTの設定とReactJSでの会話の表示

このブログでは、FastAPIバックエンドでChatGPTをセットアップし、ReactJSフロントエンドとシームレスに統合するプロセスを案内します

「OpenAIアシスタントAPIを使用してPDFとチャットしましょう」

アシスタントAPIを使用すると、独自のアプリケーション内にAIアシスタントを構築することができますアシスタントには指示があり、ユーザーのクエリに応えるためにモデル、ツール、知識を活用することができます

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