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「勝つための機械学習の履歴書の作り方」

緻密に設計された履歴書は、機械学習の非常に競争力のある分野で雇用の見込みを開き、夢の仕事を確保するための切符になることがあります。この包括的なガイドでは、雇用主を感心させるために機械学習の履歴書を戦略的に最適化するための重要な洞察を提供します。プロの成功を促進し、キャリアの進展を図るための機械学習の履歴書を書く方法を学びましょう。技術的な専門知識を強調し、関連するプロジェクトを提示し、業界の知識を活用するための効果的な戦略をマスターしましょう。機械学習の履歴書の構造とフォーマット適切な形式でスキルや経験を提示することは、機械学習の履歴書が際立つために非常に重要です。構造プロフェッショナルなヘッダー簡潔な要約/目的の記述技術的なスキル教育職務経歴プロジェクト認定とトレーニング出版物とプレゼンテーション受賞と認識プロの関連性参考文献フォーマット整然としたAI MLの履歴書のための標準的な詳細を考慮してください：フォントフォントサイズ行間配置ファイルの種類関連するスキルと知識の強調…

マサチューセッツ州ローウェル大学の研究者たちは、高ランクのトレーニングに低ランクの更新を使用する新しいAIメソッドであるReLoRAを提案しています

以下は、HTMLのコードを日本語に翻訳したものです（HTMLコードはそのまま表示されます）：過去10年間、より大きなパラメータを持つネットワークや「より多くの層を積む」戦略によるトレーニングが機械学習の標準となってきました。パラメータの数も1億から数千億に増える中で、多くの研究グループはこのようなネットワークのトレーニングにかかる計算コストが高すぎるため、正当化できないと考えています。それにもかかわらず、トレーニングインスタンスよりも桁違いに多くのパラメータを持つモデルをトレーニングする必要性については、理論的な理解が不足しています。より計算効率の良いスケーリングオプティマ、リトリーバルの強化モデル、およびより長い時間トレーニングするための小さいモデルのトレーニングというストレートな戦略は、スケーリングの代替手法として新しい魅力的なトレードオフを提供しています。しかし、これらのモデルのトレーニングを民主化することはほとんどなく、なぜ過パラメータ化されたモデルが必要なのかを理解するのに役立ちません。最近の多くの研究によれば、トレーニングには過パラメータ化は必要ありません。経験的な証拠は、Lottery Ticket Hypothesisを支持しています。これは、初期化（または初期トレーニング）のある時点で、トレーニングすると全体のネットワークの性能を達成する孤立したサブネットワーク（当選券）が存在するというものです。マサチューセッツ大学ローウェル校の最近の研究では、ReLoRAという方法を紹介し、ランクの合計特性を利用して、一連の低ランクアップデートを行うことで高ランクネットワークをトレーニングすることが可能となりました。彼らの研究結果は、ReLoRAが高ランクアップデートを実現し、標準のニューラルネットワークトレーニングと同等の結果をもたらすことを示しています。ReLoRAは、ロットリーチケット仮説と巻き戻しを用いたフルランクトレーニングのウォームスタートを使用します。マージアンドリニット（再起動）アプローチ、ジャグドラーニングレートスケジューラ、および部分的なオプティマイザのリセットの追加により、ReLoRAの効率が向上し、特に大規模ネットワークではフルランクトレーニングに近づけられます。彼らは350MパラメータのトランスフォーマーランゲージモデルでReLoRAをテストしました。テストでは、自己回帰言語モデリングに重点を置きました。なぜなら、それがさまざまなニューラルネットワークの応用に適用可能であることが証明されているからです。結果は、ReLoRAの効果はモデルのサイズとともに向上し、数十億のパラメータを持つネットワークのトレーニングに適した選択肢となる可能性があることを示しています。大規模な言語モデルやニューラルネットワークのトレーニングに関して、研究者は低ランクトレーニングのアプローチを開発することでトレーニング効率を向上させる可能性があると考えています。彼らは、勾配降下法を介してニューラルネットワークがどのようにトレーニングされ、その驚異的な汎化能力を達成するかについて、過パラメータ化の領域で低ランクトレーニングから学ぶことができると信じており、これは深層学習理論の発展に大きく貢献する可能性があると考えています。

大規模な生体分子動力学のためのディープラーニング：ハーバード大学の研究では、さまざまなシステム上で大規模で事前に学習されたアレグロモデルをスケーリングしています

計算生物学、化学、材料工学は、原子スケールでの物質の時間進化を予測する能力に依存しています。量子力学は、原子や電子の振動、移動、および結合解離を支配しますが、観測可能な物理的および化学的プロセスを支配する現象は、通常ははるかに大きな長さおよび長い時間スケールで発生します。量子相互作用を捕捉するために、高度に並列化可能なアーキテクチャとエクサスケールプロセッサへのアクセスが必要です。現在のコンピュータのアプローチでは、現実的な物理的および化学的システムの構造的複雑さを調査することはできず、その観測可能な進化の期間は原子論的シミュレーションにとっては長すぎます。過去20年間で、MLIP（機械学習相互作用ポテンシャル）に関する多くの研究が行われてきました。高精度な参照データから学習されたエネルギーと力を使用して、MLIPは原子数に比例してスケールします。初期の試みでは、ガウス過程または単純なニューラルネットワークを、手動で作成された記述子と組み合わせて使用しました。初期のMLIPは予測精度が低かったため、トレーニングに存在しないデータ構造に一般化することができず、他の場所で使用できない壊れやすいシミュレーションにつながりました。ハーバード大学の研究チームによる新しい研究では、Allegroを使用して、最大で4400万原子を持つ生体分子系をSOTAの精度でモデル化することができることが示されています。チームは、DHFRの原子数23000からFactor IXの原子数91000、セルロースの原子数400000、HIVカプシドの原子数44000000、およびその他の系の原子数100000を含む系に対して、大規模な事前学習済みのAllegroモデルを使用しました。800万の重みを持つ事前学習済みのAllegroモデルは、優れたSPICEデータセットでのハイブリッド機能の精度で100万の構造をトレーニングして26 meV/Aの強制エラーを達成しました。このデータスケールで無機材料と有機分子の完全なセットを学習する可能性により、以前想像もできなかった広範な材料系の高速エクサスケールシミュレーションが可能になりました。これは非常に大きくて強力なモデルであり、800万の重みを持っています。トレーニングセットの自動構築のためのアクティブラーニングを行うために、研究者たちは、深層同変モデルの力とエネルギーの予測の不確実性を効率的に定量化することが可能であることを示しました。同変モデルは正確であるため、精度のボトルネックは現在はMLIPのトレーニングに必要な量子電子構造計算にあります。Gaussian混合モデルはAllegroで簡単に適応できるため、アンサンブルではなく単一のモデルで大規模な不確実性を考慮したシミュレーションを実行することが可能になります。 Allegroは、伝統的なメッセージパッシングおよびトランスフォーマベースの設計を超える唯一のスケーラブルなアプローチです。さまざまな大規模なシステムで、100ステップ/秒以上の最高速度を示し、結果は1億原子以上にスケールアップします。HIVカプシドの4400万原子のような大規模なスケールでも、一般にはかなり明白な欠陥があるにもかかわらず、シミュレーションはボックスから数ナノ秒以上安定しています。チームはプロダクション全体でほとんど問題を経験しませんでした。巨大な生体分子系の動態とタンパク質と薬物との原子レベルの相互作用をよりよく理解するために、チームは自らの研究が生化学と薬物発見の新たな道を開拓することを望んでいます。

「Pythonによる（バイオ）イメージ解析：Matplotlibを使用して顕微鏡画像を読み込み、ロードする」

過去20年間、光学顕微鏡の分野は、共焦点レーザースキャニング顕微鏡（CLSM）などの画期的な技術の導入により、注目すべき進歩を遂げました...

「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...

2023年上半期：データサイエンスとAIの進展

2023年の6ヶ月があっという間に過ぎました以下は、2023年上半期の主要なデータサイエンスとAIの進展のまとめです

Data science

「トランスフォーマーを使用した音声からテキストへの完全な入門ガイド」

イントロダクション私たちは、実際に気づかないうちにオーディオデータに関わっています。世界はオーディオデータと関連する解決すべき問題で溢れており、これらの問題の多くを機械学習を使って解決することができます。画像、テキスト、表形式のデータを使って機械学習モデルを訓練することや、これらのドメインの問題を解決するために機械学習を使うことにはお馴染みかもしれません。Transformerアーキテクチャの登場により、従来の方法よりもはるかに高い精度でオーディオ関連の問題を解決することが可能になりました。本講座では、トランスフォーマーを用いた音声テキスト変換を使用して、オーディオMLの基礎を学び、オーディオ関連の問題を機械学習を用いて解決するためのHuggingfaceライブラリの使用方法を学びます。学習目標オーディオ機械学習の基礎と関連する背景知識について学ぶ。オーディオデータの収集、保存、処理方法について学ぶ。機械学習を用いた一般的で価値のあるタスクである音声テキスト変換について学ぶ。オーディオタスクにおいてデータセットやトレーニング済みモデルを探し、それらを使用してHuggingface Pythonライブラリを活用してオーディオ問題を解決する方法について学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。背景 Deep Learningの革命が2010年代初頭に起こり、AlexNetが物体認識において人間の専門知識を超えたことから、Transformerアーキテクチャはおそらくそれ以来の最も大きなブレークスルーです。Transformerは以前に解決不可能だったタスクを可能にし、多くの問題の解決を簡素化しました。最初は自然言語翻訳の結果を向上させるために開発されたものでしたが、その後は自然言語処理以外のタスクにも広く採用されるようになりました。例えば、画像に関連するタスクにはViT（Vision Transformers）が適用され、強化学習エージェントの意思決定にはDecision Transformersが使用され、最近の論文ではMagViTというTransformersをビデオに関連するさまざまなタスクに使用する方法が示されています。これは、Attentionメカニズムを導入した有名な論文Attention is All You Needに始まり、Transformersのアーキテクチャの内部構造を既に知っているとは仮定しません。一般の開発者やパブリックドメインでは、ChatGPTやGitHub Copilotといった名前が非常に有名ですが、Deep Learningはビジョン、強化学習、自然言語処理など、さまざまな分野で多くの実世界のユースケースで使用されています。…

ソースコード付きのトップ14のデータマイニングプロジェクト

現代では、データマイニングと機械学習の驚異的な進歩により、組織はデータに基づく意思決定を行うための先進的な技術を備えています。私たちが生きるデジタル時代は、急速な技術の発展によって特徴付けられ、よりデータに基づいた社会の道を切り開いています。ビッグデータと産業革命4.0の登場により、組織は貴重な洞察を抽出し、イノベーションを推進するために利用できる膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。本記事では、スキルを磨くことができるトップ10のデータマイニングプロジェクトについて探っていきます。データマイニングとは？データマイニングは、ユーザーから収集されるデータや企業の業務に重要なデータから隠れたパターンを見つけるプラクティスです。これはいくつかのデータ整形手順に従います。ビジネスは、この膨大な量のデータを収集するクリエイティブな方法を探して、有用な企業データを提供するためのデータマイニングがイノベーションのための最も重要な手法の1つとして浮上しています。データマイニングプロジェクトは、現在の科学のこの領域で働きたい場合には理想的な出発点かもしれません。トップ14のデータマイニングプロジェクト以下は、初心者、中級者、上級者向けのトップ14のデータマイニングプロジェクトです。住宅価格予測ナイーブベイズを用いたスマートヘルス疾患予測オンラインフェイクロゴ検出システム色検出製品と価格の比較ツール手書き数字認識アニメ推奨システムキノコ分類プロジェクトグローバルテロリズムデータの評価と分析画像キャプション生成プロジェクト映画推奨システム乳がん検出太陽光発電予測国勢調査データに基づく成人の収入予測初心者向けデータマイニングプロジェクト 1. 住宅価格予測このデータマイニングプロジェクトは、住宅データセットを利用して物件価格を予測することに焦点を当てています。初心者や中級レベルのデータマイナーに適しており、サイズ、場所、設備などの要素を考慮して家の販売価格を正確に予測するモデルを開発することを目指しています。決定木や線形回帰などの回帰技術を利用して結果を得ます。このプロジェクトでは、様々なデータマイニングアルゴリズムを利用して物件価値を予測し、最も高い精度評価を持つ予測を選択します。過去のデータを活用することで、このプロジェクトは不動産業界内での物件価格の予測に関する洞察を提供します。…

AIエントロピー：AIによって生成されるコンテンツの悪循環

もし自分自身を複製して一度に複数の場所にいることができるとしたら、全ての責任を楽々とこなすことができると想像してください1996年頃のSFコメディ映画『マルチプリシティ』を覚えていますか、そこではダグ・キニーが…

ピクトリーレビュー（2023年7月）：最高のAIビデオジェネレーター？

「このPictoryレビューで最高のAIビデオジェネレーターを見つけ、驚くべきビデオを簡単に作成してくださいPictoryがあなたに適しているかどうかを見つけてください！」

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