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1時間以内に初めてのディープラーニングアプリを作成しましょう

私はもう10年近くデータ分析をしています時折、データから洞察を得るために機械学習の技術を使用しており、クラシックな機械学習を使うことにも慣れています

「GPT4Readability — リードミーをもう一度書く必要はありません」

複雑なPythonのコードベースをナビゲートすることは、特にプロジェクトに十分なドキュメンテーションがない場合には困難なタスクですこれはプログラマの生活において頻繁に起こることです幸いにも...

Gradio 3.0 がリリースされました！

機械学習デモ機械学習デモは、モデルのリリースにおいてますます重要な役割を果たしています。デモを使用することで、MLエンジニアに限らず誰でもブラウザ上でモデルを試し、予測にフィードバックを提供し、モデルがうまく機能する場合にはモデルへの信頼を築くことができます。 2019年の初版以来、Gradioライブラリを使用して600,000以上のMLデモが作成されています。そして今日、私たちはうれしいことに、Gradio 3.0の発表をお知らせできます！Gradioライブラリの完全な再設計です🥳 Gradio 3.0の新機能 🔥 Gradioユーザーからのフィードバックに基づいた、フロントエンドの完全な再設計： Gradioフロントエンドの構築には、Svelteなどの最新技術を使用しています。その結果、ペイロードが非常に小さく、ページの読み込みも非常に高速になりました！また、よりクリーンなデザインにも取り組んでおり、Gradioデモが視覚的により多くの設定に適合するようになりました（ブログ記事に埋め込まれるなど）。 CSVファイルをドラッグアンドドロップしてDataframeに入力するなど、既存のコンポーネントであるDataframeをよりユーザーフレンドリーに改良し、Galleryなどの新しいコンポーネントを追加して、モデルに適したUIを構築できるようにしました。新たにTabbedInterfaceクラスを追加しました。これにより、関連するデモを1つのWebアプリケーション内の複数のタブとしてグループ化することができます。すべての使用可能なコンポーネントについては、（再設計された）ドキュメントをご覧ください🤗！ 🔥 Pythonで複雑なカスタムWebアプリを構築できる新しい低レベル言語Gradio Blocksを作成しました：なぜBlocksを作成したのでしょうか？Gradioデモは非常に簡単に構築できますが、デモのレイアウトやデータのフローに対してより細かい制御をしたい場合はどうでしょうか？たとえば、以下のようなことができるようになります：入力を左側にまとめ、出力を右側にまとめるデモのレイアウトを変更する 1つのモデルの出力を次のモデルの入力とするような、マルチステップのインターフェースを持つか、一般的にはより柔軟なデータフローを持つユーザーの入力に基づいてコンポーネントのプロパティ（例：ドロップダウンの選択肢）や表示状態を変更する低レベルのBlocks APIを使用すると、すべての操作をPythonで実行できます。次に、2つのシンプルなデモを作成し、タブを使用してそれらをグループ化するBlocksデモの例を示します： import…

Q-Learningの紹介パート2/2

ディープ強化学習クラスのユニット2、パート2（Hugging Faceと共に） ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。このユニットの第1部では、価値ベースの手法とモンテカルロ法と時差学習の違いについて学びました。したがって、第2部では、Q-Learningを学び、スクラッチから最初のRLエージェントであるQ-Learningエージェントを実装し、2つの環境でトレーニングします：凍った湖 v1 ❄️：エージェントは凍ったタイル（F）の上を歩き、穴（H）を避けて、開始状態（S）からゴール状態（G）に移動する必要があります。自律運転タクシー 🚕：エージェントは都市をナビゲートし、乗客を地点Aから地点Bに輸送する必要があります。このユニットは、ディープQ-Learning（ユニット3）で作業を行うためには基礎となるものです。では、始めましょう！ 🚀 Q-Learningの紹介 Q-Learningとは？…

スペースインベーダーとの深層Q学習

ハギングフェイスとのディープ強化学習クラスのユニット3 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらから利用できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご覧ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらから利用できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご覧ください。前のユニットでは、最初の強化学習アルゴリズムであるQ-Learningを学び、それをゼロから実装し、FrozenLake-v1 ☃️とTaxi-v3 🚕の2つの環境でトレーニングしました。このシンプルなアルゴリズムで優れた結果を得ました。ただし、これらの環境は比較的単純であり、状態空間が離散的で小さかったため（FrozenLake-v1では14の異なる状態、Taxi-v3では500の状態）。しかし、大きな状態空間の環境では、Qテーブルの作成と更新が効率的でなくなる可能性があることを後で見ていきます。今日は、最初のディープ強化学習エージェントであるDeep Q-Learningを学びます。Qテーブルの代わりに、Deep Q-Learningは、状態を受け取り、その状態に基づいて各アクションのQ値を近似するニューラルネットワークを使用します。そして、RL-Zooを使用して、Space Invadersやその他のAtari環境をプレイするためにトレーニングします。RL-Zooは、トレーニング、エージェントの評価、ハイパーパラメータの調整、結果のプロット、ビデオの記録など、RLのためのトレーニングフレームワークであるStable-Baselinesを使用しています。では、始めましょう！ 🚀 このユニットを理解するためには、まずQ-Learningを理解する必要があります。…

ポリシーグラディエント（Policy Gradient）によるPyTorchの実装

Deep Reinforcement Learning Classのユニット5、Hugging Faceと共に 🤗 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learning Classの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learning Classの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。前のユニットでは、Deep Q-Learningについて学びました。この価値ベースのDeep…

アドバンテージアクタークリティック（A2C）

ハギングフェイスとのDeep Reinforcement Learningクラスのユニット7 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。ユニット5では、最初のPolicy-BasedアルゴリズムであるReinforceについて学びました。Policy-Basedメソッドでは、価値関数を使用せずにポリシーを直接最適化することを目指します。具体的には、ReinforceはPolicy-Gradientメソッドと呼ばれるPolicy-Basedメソッドのサブクラスの一部であり、Gradient Ascentを使用して最適なポリシーの重みを推定することでポリシーを直接最適化します。 Reinforceはうまく機能することを見ました。ただし、リターンを推定するためにモンテカルロサンプリングを使用するため、ポリシーグラデーションの推定にはかなりの分散があります。ポリシーグラデーションの推定はリターンの最も急速な増加の方向です。つまり、良いリターンにつながるアクションのポリシーウェイトを更新する方法です。モンテカルロの分散は、このユニットでさらに詳しく学びますが、分散を緩和するために多くのサンプルが必要なため、トレーニングが遅くなります。今日はActor-Criticメソッドを学びます。これはバリューベースとポリシーベースのメソッドを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャで、トレーニングを安定化させるためのものです：エージェントの行動方法を制御するアクター（ポリシーベースのメソッド）取られたアクションの良さを測る評価者（バリューベースのメソッド）…

日本語安定拡散

Stable Diffusionは、CompVis、Stability AI、およびLAIONによって開発され、テキストのプロンプトを入力するだけで非常に正確な画像を生成する能力により、多くの関心を集めています。Stable Diffusionは、主にLAION-5Bデータセットの英語のサブセットであるLAION2B-enをトレーニングデータとして使用しており、その結果、より西洋文化に向かった傾向のある画像を生成するために英語のテキストのプロンプトが必要です。株式会社rinnaは、Stable Diffusionを日本語のキャプション付き画像でファインチューニングすることで、日本語に特化したテキストから画像を生成するモデル「Japanese Stable Diffusion」を開発しました。Japanese Stable Diffusionは日本語のテキストのプロンプトを受け入れ、翻訳では表現が難しい日本語圏の文化を反映した画像を生成します。このブログでは、Japanese Stable Diffusionの開発の背景と学習方法について説明します。Japanese Stable DiffusionはHugging FaceとGitHubで利用可能です。コードは🧨 Diffusersに基づいています。 Hugging Faceモデルカード：https://huggingface.co/rinna/japanese-stable-diffusion Hugging Face Spaces：https://huggingface.co/spaces/rinna/japanese-stable-diffusion GitHub：https://github.com/rinnakk/japanese-stable-diffusion Stable…

⚔️AI vs. AI⚔️は、深層強化学習マルチエージェント競技システムを紹介します

私たちは新しいツールを紹介するのを楽しみにしています: ⚔️ AI vs. AI ⚔️、深層強化学習マルチエージェント競技システム。このツールはSpacesでホストされており、マルチエージェント競技を作成することができます。以下の3つの要素で構成されています: マッチメイキングアルゴリズムを使用してモデルの戦いをバックグラウンドタスクで実行するスペース。結果を含むデータセット。マッチ履歴の結果を取得し、モデルのELOを表示するリーダーボード。ユーザーが訓練済みモデルをHubにアップロードすると、他のモデルと評価およびランキング付けされます。これにより、マルチエージェント環境で他のエージェントとの評価が可能です。マルチエージェント競技をホストする有用なツールであるだけでなく、このツールはマルチエージェント環境での堅牢な評価技術でもあると考えています。多くのポリシーと対戦することで、エージェントは幅広い振る舞いに対して評価されます。これにより、ポリシーの品質を良く把握することができます。最初の競技ホストであるSoccerTwos Challengeでどのように機能するか見てみましょう。 AI vs. AIはどのように機能しますか？ AI vs. AIは、Hugging Faceで開発されたオープンソースのツールで、マルチエージェント環境での強化学習モデルの強さをランク付けするためのものです。アイデアは、モデルを継続的に互いに対戦させ、その結果を使用して他のすべてのモデルと比較してパフォーマンスを評価し、ポリシーの品質を把握するための相対的なスキルの尺度を得ることです。従来のメトリクスを必要とせずに。エージェントが特定のタスクや環境に提出される数が増えるほど、ランキングはより代表的になります。競争環境での試合結果に基づいて評価を生成するために、私たちはELOレーティングシステムを基にランキングを作成することにしました。…

UnityゲームをSpaceにホストする方法

UnityゲームをHugging Face Spaceでホストできることを知っていますか？いいえ？そうです、できます！ Hugging Face Spacesは、デモを構築、ホスト、共有するための簡単な方法です。通常は機械学習のデモに使用されますが、プレイ可能なUnityゲームもホストできます。以下にいくつかの例を示します。 Huggy Farming Game Unity APIデモ次に、Spaceで独自のUnityゲームをホストする方法を説明します。ステップ1：静的HTMLテンプレートを使用してSpaceを作成するまず、Hugging Face Spacesに移動してスペースを作成します。 “Static HTML”テンプレートを選択し、スペースに名前を付けて作成します。ステップ2：Gitを使用してスペースをクローンする Gitを使用して、新しく作成したスペースをローカルマシンにクローンします。ターミナルまたはコマンドプロンプトで次のコマンドを実行することでこれを行うことができます。 git clone https://huggingface.co/spaces/{your-username}/{your-space-name} ステップ3：Unityプロジェクトを開く…

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