Search Results 参考文献

再抽出を用いた統計的実験

「Pythonを使用したA/B仮説検定とパワー推定における順列/ブートストラップ法」

「トランスフォーマーを用いたジャズコードの解析」

この記事では、私の研究論文「グラフベースのニューラルデコーダを用いた音楽の階層予測」の一部をまとめ、ジャズのコードシーケンスを解析することができるデータ駆動型システムを紹介しますこれは…

「自己教師あり学習とトランスフォーマー？ – DINO論文の解説」

「一部の人々は、Transformerのアーキテクチャを愛し、それをコンピュータビジョンの領域に歓迎しています他の人々は、新しいプレイグラウンドに新しい子供がいることを受け入れたくありませんさて、何が起こるのか見てみましょう...」

PIDコントローラの最適化：勾配降下法のアプローチ

「機械学習ディープラーニングAIこれらの技術を日々利用する人々がますます増えていますこれは、ChatGPTやBardなどによって展開された大規模言語モデルの台頭によって大いに推進されています...」

「バイオインスパイアードハードウェアシステムのPOEモデル」

「1997年のクラシックであり、IEEE Transactions on Evolutionary Computationの創刊号に掲載された論文：バイオインスパイアードハードウェアシステムの系統発生、個体発生、および表現遺伝学的な視点生きている...」

「Pythia 詳細な研究のための16個のLLMスイート」

Pythiaは、Eleuther AIによる16の大規模言語モデルのスイートですトレーニングとスケーリング中に自己回帰的な大規模言語モデルを理解し、分析するのに役立ちます

Artificial Intelligence

はじめに糖尿病性網膜症は、網膜の血管に変化を引き起こす眼の状態です。無治療のまま放置すると、視力の喪失につながります。そのため、糖尿病性網膜症の段階を検出することは、目の失明を防ぐために重要です。このケーススタディは、糖尿病性網膜症の症状から目の失明を検出することについてのもので、データはさまざまな撮影条件で眼底カメラ（眼の後ろを写真に撮るカメラ）を使用して、さまざまな訓練された臨床専門家によって田舎の地域から収集されました。これらの写真は、2019年にKaggleが行ったコンペティション（APTOS 2019 Blindness Detection）で糖尿病性網膜症の段階を検出するために使用され、私たちのデータは同じKaggleのコンペティションから取得されました。この糖尿病性網膜症の早期検出は、治療を迅速化し、視力の喪失のリスクを大幅に減らすのに役立ちます。訓練された臨床専門家の手作業による介入は、特に発展途上国では時間と労力がかかります。したがって、このケーススタディの主な目的は、効率的な技術を使用して状態の重症度を検出し、失明を防止することです。私たちは、深層学習の技術を実装して、状態の分類に効果的な結果を得るために取り組んでいます。学習目標糖尿病性網膜症の理解：眼の状態と視力への影響について学び、早期検出の重要性を強調します。深層学習の基礎：深層学習の基礎を探求し、糖尿病性網膜症の診断における関連性を理解します。データの前処理と拡張：ディープラーニングモデルのトレーニングのためにデータセットを効果的に準備し、強化する方法を理解します。モデルの選択と評価：重症度分類のためのディープラーニングモデルの選択と性能評価の方法を学びます。実用的な展開：Flaskを使用して最適なモデルの展開と実世界での予測を実現します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。ビジネスの問題ここでは、人の状態の重症度が5つのカテゴリに分類されます。つまり、人は重症度レベルのいずれか1つで認識されます。ビジネスの制約事項医療分野では正確性と解釈可能性が非常に重要です。間違った予測は人々の命を奪う可能性があるため、厳格なレイテンシの心配はありませんが、結果については正確でなければなりません。データセットの説明データセットには、訓練された臨床専門家が各画像を糖尿病性網膜症の重症度に基づいて以下のように分類した3,662枚のラベル付き網膜画像が含まれています。 0 — 糖尿病性網膜症なし 1 —…

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「糖尿病網膜症の段階を予測して眼の盲目を防ぐ」

あなたのモデルは良いですか？Amazon SageMaker Canvasの高度なメトリクスについての詳細な調査

直感的にR2と調整済みR2のメトリックを探索する

NLPの探索 – NLPのキックスタート（ステップ＃1）

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