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Pythonを使用して地理的な巡回セールスマン問題を解決する

有名な巡回セールスマン問題（TSP）は、ノード（都市）の集合間で最適な経路を見つけ、出発地に戻ることに関するものです簡単なように聞こえますが、解くことは不可能です...

「Pythonで日時データを扱うための3つの強力なテクニック」

PythonでDateTimeを使い方を学ぶPythonで日付を加算・減算したり、日付から日、月、年を抽出するための3つの超便利で時間を節約できるヒントを学ぶ

「Juliaでスクラッチから作成するゲート付き再帰ニューラルネットワーク」

私は以前から、科学プログラミングとデータサイエンスのためにJuliaを学び始めましたJuliaの持つ統計的な強力さと、Rの表現力豊かで明確な構文を組み合わせたことにより、Juliaの採用は継続しています...

「UIとUXのためのトップAIツール（2023年）」

これまでの数年間、特に2022年から2023年にかけて、ユーザーエクスペリエンスデザインの風景には大きな変化がありました。デザイナーにはさまざまなリソースが利用できます。最高のAI駆動ツールは、各プロセスの段階ごとに最終製品のプレビューをデザイナーに提供します。その一つが人工知能（AI）プロトタイピングツールであり、デザイナーは作業を各段階で評価することで時間と労力を節約することができます。デザインにおける人工知能（AI）により、デザイナーはワークフローを完全に自動化することができます。ユーザーインターフェースおよびユーザーエクスペリエンスデザインのための人工知能の強化ツールは、デザインプロセスのあらゆる側面をはるかに速く簡単にします。市場にあるトップの人工知能（AI）デザインツールを見て、UI/UXデザイナーがそれらをどのように活用できるかを考えてみましょう。 Uizard Uizardは、人間のようなグラフィカルユーザーインターフェースの理解を自動化する広く使用されているシステムです。ネイティブモバイルアプリを作成するには、デザイナーがスケッチといくつかのAIの助けを必要とします。それはスケッチからコードを生成するだけでなく、デザインプロセスも自動化します。Uizardはデザインとフローのユーザーテストに優れたツールです。 Chat GPT Chat GPTを使用することで、デザインプロセスは大いに恩恵を受けることができます。コンテンツベースのテキストプロンプトを生成できる能力により、デザインのインスピレーションやユーザーリサーチのアイデア、アクセシビリティの解決策など、あらゆることに役立ちます。UXデザイナーは、デジタルアイテムをよりユーザーフレンドリーで興味深いものにするためにChatGPTの助けを借りることができます。ユーザーインターフェース、製品の説明、コーチマーカーなどのコンテンツの作成は、このカテゴリーに含まれます。デザイナーはより良いコンテンツを提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させることができ、このツールが彼らをサポートします。 Khroma Khromaは、色の選択にかかる時間を短縮したいデザイナーのために開発された最新のカラーツールです。お気に入りの50色を選び、AIアルゴリズムに無数の類似した色を認識させることで、無限のカラースキームを作成することができます。テキスト、ポスター、グラデーション、写真など、これらのカラースキームはさまざまなカテゴリーに分類され、ユーザーが簡単にアクセスできます。さらに、デザイナーは自分のオリジナルの画像のコンテキストで自分のカラーパレットがどのように見えるかを確認することができます。 Let’s Enhance Let’s Enhanceは、デザイナーが画質を損なうことなく画像の解像度を向上させるのに役立つ強力な人工知能ツールです。すべてが迅速かつ自動的に行われます。画像は品質の低下がほとんど見られないまま最大16倍拡大することができます。Let’s Enhanceを使用すると、写真の改善が簡単になります。このツールにより、デザイナーは人間の介入なしで高解像度の画像を作成することができます。 Balsamiq ほとんどのデザイナーは、作品の最終形態をイメージする際に、できるだけシンプルに保つことを重視しています。Balsamiqを使用することで、このプロセスをサポートすることができます。Balsamiqのワイヤーフレームインターフェースは、競合するプロトタイピングプログラムの派手でカラフルなインターフェースとは対照的に、最小限で明確です。これはノートブックやホワイトボードでの落書きにデジタルな相当物を提供することを目指しています。このツールの最大の利点は、デザイナーが色やフォント、レイアウトなどのプレゼンテーションの側面を後で調整できるようにする代わりに、作品の内容に集中することができることです。 Mockplus 創造性の実装、コミュニケーション、素材収集、手作業の削減など、デザイナーをサポートするツールを考える際に、Mockplusは最初に思い浮かぶものの一つです。AI駆動のデザインの時代において、すべてのデザイナーはMockplusが必要です。このツールを使用すると、デザイナーはSketch、Photoshop、Adobe XDなどのプログラムから直接作品をエクスポートし、インタラクティブなプロトタイプを作成することができます。また、デザイナーは事前に作成された仕様を確認し、インタラクティブなプロトタイプを作成することもできます。 Beautiful.ai プレゼンテーションソフトウェアBeautiful.aiは、人々が魅力的なビジュアルな資料を作成する方法を変えています。Design AIを使用すると、誰でも数分で素晴らしいプレゼンテーションを作成することができます。70以上のプロフェッショナルにデザインされたスライドテンプレートで簡単に始めることができます。新しいテキストを追加すると、スライドは自動的に変更されます。もうテキストボックスや矢印の配置に時間を無駄に費やす必要はありません。…

「2023年7月のAIボイスチェンジャーツールのトップ10」

ボイスチェンジングソフトウェアは、ユーザーがリアルタイムで声を変更したり、事前に録音された音声を変更したりすることができるAIアプリケーションの一種ですこれらのソフトウェアソリューションは、声のピッチや速度を変えたり、ユーザーの声を有名人など他の誰かや何かに変換したりするなど、さまざまな効果を提供します

「Amazon SageMaker Hyperband 自動モデルチューニングを使用して、分散トレーニングの収束問題を効果的に解決する」

最近の数年間は、ディープラーニングニューラルネットワーク（DNN）の驚異的な成長が見られていますこの成長は、より正確なモデルや生成型AIによる新たな可能性の開拓（自然言語を合成する大規模な言語モデル、テキストから画像を生成するものなど）に現れていますDNNのこれらの増加した機能は、巨大なモデルを持つことと引き換えに実現されています

「機械学習支援コンピュータアーキテクチャ設計のためのオープンソースジムナジウム」

Amir Yazdanbakhsh氏、研究科学者およびVijay Janapa Reddi氏、訪問研究者、Google Research コンピュータアーキテクチャの研究は、コンピュータシステムの設計を評価し形成するためのシミュレータとツールの開発の長い歴史があります。たとえば、SimpleScalarシミュレータは1990年代末に導入され、さまざまなマイクロアーキテクチャのアイデアを探索することができました。gem5、DRAMSysなどのコンピュータアーキテクチャのシミュレータとツールは、コンピュータアーキテクチャの研究の進歩において重要な役割を果たしてきました。その後、これらの共有リソースとインフラストラクチャは、産業界と学界の両方に利益をもたらし、研究者がお互いの業績を体系的に積み重ねることを可能にし、この分野での重要な進展をもたらしました。それにもかかわらず、コンピュータアーキテクチャの研究は進化し続けており、産業界と学界は機械学習（ML）最適化に向かって進んでいます。これには、コンピュータアーキテクチャのためのML、TinyMLアクセラレーションのためのML、DNNアクセラレータデータパス最適化、メモリコントローラ、消費電力、セキュリティ、プライバシーなど、厳格な特定のドメイン要件が含まれます。以前の研究は、設計最適化におけるMLの利点を示していますが、強力で再現性のあるベースラインの欠如は、異なる方法間での公平で客観的な比較を妨げ、展開にいくつかの課題を提起しています。着実な進歩を確保するためには、これらの課題を共同で理解し対処することが重要です。これらの課題を緩和するために、「ArchGym：機械学習支援アーキテクチャ設計のためのオープンソースジム」というタイトルでISCA 2023で採用された論文において、ArchGymを紹介しました。ArchGymにはさまざまなコンピュータアーキテクチャシミュレータとMLアルゴリズムが含まれています。ArchGymの利用により、十分な数のサンプルがあれば、さまざまなMLアルゴリズムのいずれかが各ターゲット問題の最適なアーキテクチャ設計パラメータセットを見つけることができることが示されています。どの解決策も必ずしも他の解決策よりも優れているわけではありません。これらの結果はまた、与えられたMLアルゴリズムの最適なハイパーパラメータを選択することが、最適なアーキテクチャ設計を見つけるために不可欠であることを示していますが、それらを選択することは容易ではありません。私たちは、複数のコンピュータアーキテクチャシミュレーションとMLアルゴリズムを含むコードとデータセットを公開します。機械学習支援アーキテクチャ研究の課題機械学習支援アーキテクチャ研究には、次のようないくつかの課題があります：特定の機械学習支援コンピュータアーキテクチャ問題（たとえば、DRAMコントローラの最適な解を見つける）に対して、最適なMLアルゴリズムやハイパーパラメータ（学習率、ウォームアップステップなど）を特定するための体系的な方法がありません。ランダムウォークから強化学習（RL）まで、MLとヒューリスティックな手法の幅広い範囲がDSEのために使用される可能性があります。これらの手法は、ベースラインの選択に比べて顕著な性能向上を示していますが、最適化アルゴリズムやハイパーパラメータの選択が改善の要因であるかどうかは明確ではありません。したがって、ML支援アーキテクチャDSEの再現性を確保し、普及を促進するために、体系的なベンチマーキング方法を明示する必要があります。コンピュータアーキテクチャシミュレータは、アーキテクチャのイノベーションの基盤となっていましたが、アーキテクチャの探索における正確性、速度、コストのトレードオフに対応する必要が出てきています。性能推定の正確性と速度は、サイクル精度とMLベースのプロキシモデルなどの基礎となるモデリングの詳細によって大きく異なります。解析的またはMLベースのプロキシモデルは詳細なレベルの詳細を捨てることによって俊敏性を持ちますが、一般に高い予測エラーを抱えます。また、商業ライセンスにより、シミュレータから収集された実行回数には厳しい制限がある場合があります。全体として、これらの制約は、パフォーマンスとサンプル効率のトレードオフに影響を与え、アーキテクチャ探索のための最適化アルゴリズムの選択に影響を与えるものです。これらの制約の下でさまざまなMLアルゴリズムの効果を体系的に比較する方法を明確にすることは困難です。最後に、MLアルゴリズムの状況は急速に変化しており、一部のMLアルゴリズムはデータを必要とします。また、DSEの結果をデータセットなどの有意義な成果物に変換することは、設計空間に関する洞察を得るために重要です。この急速に変化するエコシステムでは、探索アルゴリズムのオーバーヘッドをどのように分散するかが重要です。基礎となる探索アルゴリズムには無関係に、探索データをどのように活用するかは明白ではなく、体系的に研究されていません。 ArchGymの設計 ArchGymは、異なるMLベースの探索アルゴリズムを公平に評価するための統一されたフレームワークを提供することによって、これらの課題に対処しています。主なコンポーネントは2つあります：1）ArchGym環境、および2）ArchGymエージェントです。環境は、アーキテクチャのコストモデルをカプセル化しています。これには、レイテンシ、スループット、面積、エネルギーなどが含まれます。アーキテクチャパラメータのセットに基づいて、ワークロードを実行するための計算コストを決定するためのものです。エージェントは、探索に使用されるMLアルゴリズムをカプセル化しています。これにはハイパーパラメータとガイドポリシーが含まれます。ハイパーパラメータは、最適化されるモデルに固有のアルゴリズムにとって内在的なものであり、パフォーマンスに大きな影響を与えることがあります。一方、ポリシーは、エージェントが反復的にパラメータを最適化するためにどのように選択するかを決定します。特に、ArchGymにはこれらの2つのコンポーネントを接続する標準化されたインターフェースも含まれており、同時に探索データをArchGymデータセットとして保存します。インターフェースは、ハードウェアの状態、ハードウェアのパラメータ、およびメトリックスという3つの主要なシグナルから成り立っています。これらのシグナルを使用して、エージェントはハードウェアの状態を観測し、ハードウェアのパラメータのセットを提案し、（ユーザー定義の）報酬を反復的に最適化します。報酬は、パフォーマンス、エネルギー消費などのハードウェアのパフォーマンスメトリックスの関数です。 ArchGymは、ArchGym環境とArchGymエージェントの2つの主要なコンポーネントで構成されています。ArchGym環境はコストモデルをカプセル化し、エージェントはポリシーとハイパーパラメーターの抽象化です。これらの2つのコンポーネントを接続する標準化されたインターフェースにより、ArchGymは異なるMLベースの探索アルゴリズムを公平に評価する統一されたフレームワークを提供し、探索データをArchGymデータセットとして保存します。 MLアルゴリズムはユーザー定義のターゲット仕様を満たすために同様に好ましいです ArchGymを使用して、さまざまな最適化目標とDSE問題において、他のMLアルゴリズムと同じハードウェアのパフォーマンスをもたらす少なくとも1つのハイパーパラメータのセットが存在することを実証的に示します。MLアルゴリズムまたはそのベースラインの適切に選択されていない（ランダムな選択）ハイパーパラメータは、特定のMLアルゴリズムの特定のファミリーが他のアルゴリズムよりも優れているという誤った結論につながる可能性があります。私たちは、十分なハイパーパラメータの調整により、ランダムウォーク（RW）を含むさまざまな探索アルゴリズムが最良の報酬を特定できることを示します。ただし、適切なハイパーパラメータのセットを見つけるには、徹底的な探索または運も必要な場合があります。十分な数のサンプルがあれば、一連の探索アルゴリズムにわたって同じパフォーマンスをもたらす少なくとも1つのハイパーパラメータのセットが存在します。ここで、破線は最大の正規化報酬を示しています。Cloud-1、cloud-2、stream、randomはDRAMSys（DRAMサブシステム設計空間探索フレームワーク）の4つの異なるメモリトレースを示しています。データセットの作成と高精度プロキシモデルのトレーニング ArchGymを使用して統一されたインターフェースを作成することは、アーキテクチャシミュレーションの速度を向上させるためのデータ駆動型のMLベースのプロキシアーキテクチャコストモデルの設計に使用できるデータセットの作成を可能にします。アーキテクチャコストを近似するためのMLモデルを評価するために、ArchGymはDRAMSysからの各ランのデータを記録する能力を活用して、4つのデータセットバリアントを作成します。各バリアントには、2つのカテゴリを作成します：（a）異なるエージェント（ACO、GA、RW、BO）から収集されたデータを表す「多様なデータセット」と、（b）ACOエージェントのみから収集されたデータを示す「ACOのみ」。これらのデータセットはArchGymとともにリリースされます。私たちは、各データセットでランダムフォレスト回帰を使用してプロキシモデルをトレーニングし、DRAMシミュレータの設計のレイテンシを予測することを目的としています。私たちの結果は次のとおりです：データセットのサイズを増やすと、平均正規化二乗平均誤差（RMSE）はわずかに減少します。…

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Pythonを使用して地理的な巡回セールスマン問題を解決する

「Pythonで日時データを扱うための3つの強力なテクニック」

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「2023年7月のAIボイスチェンジャーツールのトップ10」

「Amazon SageMaker Hyperband 自動モデルチューニングを使用して、分散トレーニングの収束問題を効果的に解決する」

「機械学習支援コンピュータアーキテクチャ設計のためのオープンソースジムナジウム」

アップリフトモデルの評価

「知識グラフの力を利用する：構造化データでLLMを豊かにする」

学習トランスフォーマーコード第2部 – GPTを間近で観察

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