Search Results 参考文献

コンピュータ支援証明が流体の流れに取り組む

「研究者はコンピュータを使って、方程式が「ブローアップ」することを示す」

エネルギーフォレンジックスにおける高度なAIアルゴリズムの開発：消費パターンを通じたスマートグリッド盗難検出のためのTransformerモデルのPythonガイド

ドイツのエネルギーデータからの洞察：小規模設定における消費パターンとオンラインデータサポートアナリティクスに関するステファニー・ネスによるガイド広大なデータの海の中で、各キロワット時はその物語をささやきます複雑な消費パターンの奥深くには異常、エネルギー盗難の秘話が潜んでいるかもしれませんこれらの物語は、頻繁にありふれていることが多いですが、時には高らかに響くこともあります...消費パターンを通じたスマートグリッドの盗難検出のためのトランスフォーマーモデルに関するエネルギーフォレンジクスの高度なAIアルゴリズム開発：Pythonガイドを読む»

「インコンテキスト学習について知っておくべきことすべて」

「インコンテキスト学習（ICL）は、最も驚くべきモデルのスキルの一つですGPT-3で観察されたことで、著者の注意を引きましたでは、ICLとは具体的には何でしょうか？さらに重要なのは、それがどのように生じるのかを確認することです詳細は以下をご確認ください...」

「集中データ管理における感度の取り組み」

特定の規模と年齢の多くの組織は、既にデータの処理と管理方法を向上させるための取り組みを開始していますデータ管理能力を構造化するための試みは…

「2023年の機械学習のアンラーニング：現在の状況と将来の方向性」

「夜中に目が覚めたまま、脳が何度も再生するほど恥ずかしい記憶の一部を忘れたいと思ったことはありますか？特定の記憶を心に残すことは…」

機械学習の簡素化と標準化のためのトップツール

人工知能と機械学習は、技術の進歩によって世界中のさまざまな分野に恩恵をもたらす革新的なリーダーです。競争力を保つために、どのツールを選ぶかは難しい決断です。機械学習ツールを選ぶことは、あなたの未来を選ぶことです。人工知能の分野では、すべてが非常に速く進化しているため、「昔の犬、昔の技」を守ることと、「昨日作ったばかり」のバランスを保つことが重要です。機械学習ツールの数は増え続けており、それに伴い、それらを評価し、最適なものを選ぶ方法を理解する必要があります。この記事では、いくつかのよく知られた機械学習ツールを紹介します。このレビューでは、MLライブラリ、フレームワーク、プラットフォームについて説明します。 Hermione 最新のオープンソースライブラリであるHermioneは、データサイエンティストがより整理されたスクリプトを簡単かつ迅速に設定できるようにします。また、Hermioneはデータビュー、テキストベクトル化、列の正規化と非正規化など、日常の活動を支援するためのトピックに関するクラスを提供しています。Hermioneを使用する場合、手順に従う必要があります。あとは彼女が魔法のように処理してくれます。 Hydra HydraというオープンソースのPythonフレームワークは、研究やその他の目的のために複雑なアプリを作成することを容易にします。Hydraは、多くの頭を持つヒドラのように多くの関連タスクを管理する能力を指します。主な機能は、階層的な構成を動的に作成し、構成ファイルとコマンドラインを介してそれをオーバーライドする能力です。もう一つの機能は、動的なコマンドラインのタブ補完です。さまざまなソースから階層的に構成でき、構成はコマンドラインから指定または変更できます。また、単一のコマンドでリモートまたはローカルでプログラムを起動し、さまざまな引数で複数のタスクを実行することもできます。 Koalas Koalasプロジェクトは、巨大なデータ量で作業するデータサイエンティストの生産性を向上させるために、Apache Sparkの上にpandas DataFrame APIを統合しています。 pandasは（シングルノードの）Python DataFrameの事実上の標準実装であり、Sparkは大規模なデータ処理の事実上の標準です。pandasに慣れている場合、このパッケージを使用してすぐにSparkを使用し始め、学習曲線を回避することができます。単一のコードベースはSparkとPandasに互換性があります（テスト、より小さいデータセット）（分散データセット）。 Ludwig Ludwigは、機械学習パイプラインを定義するための明確で柔軟なデータ駆動型の設定アプローチを提供する宣言的な機械学習フレームワークです。Linux Foundation AI & DataがホストするLudwigは、さまざまなAI活動に使用することができます。入力と出力の特徴と適切なデータ型は設定で宣言されます。ユーザーは、前処理、エンコード、デコードの追加のパラメータを指定したり、事前学習モデルからデータをロードしたり、内部モデルアーキテクチャを構築したり、トレーニングパラメータを調整したり、ハイパーパラメータ最適化を実行したりするための追加のパラメータを指定できます。 Ludwigは、設定の明示的なパラメータを使用してエンドツーエンドの機械学習パイプラインを自動的に作成し、設定されていない設定にはスマートなデフォルト値を使用します。…

「トップの画像処理Pythonライブラリ」

コンピュータビジョンは、デジタル写真、ビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、そのデータに基づいてアクションを起動したり推奨を行ったりするための人工知能（AI）の一分野です。この情報を抽出するためには、画像処理という画像を操作、編集、または操作してその特徴を抽出する現象が必要です。この記事では、Pythonで使用できるいくつかの便利な画像処理ライブラリについて説明します。 1. OpenCV OpenCVは、画像処理とコンピュータビジョンアプリケーションのための最も速く、広く使用されているライブラリの1つです。Githubでサポートされており、1000人以上の貢献者がライブラリの開発に寄与しています。1999年にIntelによって作成され、C、C++、Java、そして最も人気のあるPythonなど、多くの言語をサポートしています。OpenCVは、顔認識、物体検出、画像セグメンテーションなどのモデルを構築するための約2500のアルゴリズムを提供しています。 2. Mahotas Mahotasは、閾値処理、畳み込み、形態学的処理などの高度な機能を提供する画像処理とコンピュータビジョンのための高度なPythonライブラリです。C++で書かれており、高速です。 3. SimpleCV SimpleCVは、OpenCVのより簡単なバージョンと考えることができます。Pythonのフレームワークです。色空間、バッファ管理、固有値などの多くの画像処理の前提条件や概念を必要としません。そのため、初心者にも適しています。 4. Pillow Pillowは、Python Imaging Library（PIL）に基づいています。このライブラリは、広範なファイル形式のサポート、効率的な内部表現、かなり強力な画像処理機能を提供します。ポイント操作、フィルタリング、操作など、さまざまな画像処理活動を包括しています。 5. Scikit-Image Scikit-Imageは、画像処理のためのオープンソースのPythonライブラリです。元の画像を変換することにより、NumPy配列を画像オブジェクトとして使用します。NumPyはCプログラミングで構築されているため、画像処理に非常に高速で効果的なライブラリです。フィルタリング、モルフォロジー、特徴検出、セグメンテーション、幾何学的変換、色空間操作などのアルゴリズムが含まれています。 6. SimplelTK SimpleITKは、多次元画像解析を提供するオープンソースのライブラリです。画像を配列として考えるのではなく、空間内の点の集合として扱います。Python、R、Java、C＃、Lua、Ruby、TCL、C ++などの言語をサポートしています。 7. SciPy…

人工知能、IoT、深層学習、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーションに最適なトップデータベース

データベースがなければ、ほとんどのソフトウェアアプリケーションは実現不可能です。データベースは、ウェブベースのデータストレージから大量のデータをネットワークを通じて高速に転送するために必要なエンタープライズレベルのプロジェクトまで、あらゆるタイプとサイズのアプリケーションの基盤です。組み込みシステムでは、リアルタイムシステムとは異なるタイトなタイミング要件を持つ低レベルのインタフェースを見つけることができます。もちろん、データに完全に依存し、後でそれらを保存して処理するためにデータベースが必要な人工知能、ディープラーニング、機械学習、データサイエンス、HPC、ブロックチェーン、IoTなども見逃せません。では、いくつかの主要なデータベースの種類について読んでみましょう。 Oracle: オラクルは、およそ40年にわたり、丈夫でエンタープライズグレードのデータベースを提供してきました。DB-Enginesによると、オープンソースのSQLデータベースやNoSQLデータベースとの激しい競争にもかかわらず、まだ最も使用されているデータベースシステムです。組み込みのアセンブリ言語として、C、C++、Javaを備えています。このデータベースの最新版である21cには、多数の新機能が含まれています。JSONからSQLなどの追加機能を備えた、コンパクトで高速なデータベースです。 MySQL: ウェブ開発ソリューションが最も一般的な利用方法です。MySQLはCとC++で構築された構造化クエリ言語です。MySQLのエンタープライズグレードの機能と無料で柔軟な（GPL）コミュニティライセンス、および更新された商用ライセンスは、瞬時に業界とコミュニティで有名になりました。このデータベースの主な目標は、安定性、堅牢性、成熟性です。SQLデータベースには、それぞれ独自の機能が備わったいくつかのエディションがあります。 PostgreSQL: PostgreSQLは最も高度なオープンソースの関係型データベースです。大量のデータを扱う企業で使用されるCベースのデータベース管理システムです。このデータベース管理ソフトウェアは、さまざまなゲームアプリ、データベース自動化ツール、ドメイン登録などで使用されています。 Microsoft SQL Server: MS SQLは、構造化データ（SQL）、半構造化データ（JSON）、および空間データをサポートするマルチモデルデータベースです。WindowsとLinuxオペレーティングシステムでサポートされています。過去30年間、Windowsシステム上で最も人気のある商用中堅データベースでした。マイクロソフトSQL Serverは、他のデータベースと比べて革新的または先進的ではないものの、年々大幅な改良と改装を行ってきました。開発プラットフォームが他のマイクロソフト製品と強く結びついている場合には非常に有益です。 MongoDB: オブジェクト指向プログラミング言語を使用してRDBMSでデータをロードおよび取得するには、追加のアプリケーションレベルマッピングが必要です。2009年に、特にドキュメントデータの処理に対応するために、MongoDBが最初のドキュメントデータベースとしてリリースされました。一貫性が可用性よりも重要な半構造化データに使用されます。 IBM DB2: DB2は、構造化（SQL）、半構造化（JSON）、およびグラフデータをサポートするマルチモデルデータベースです。また、IBM BLU Accelerationによる優れたOLAP機能を備えた統合データベースでもあります。DB2 LUWはWindows、Linux、Unixにも利用できます。 Redis: よく知られたオープンソースのデータベースです。Redisは、メモリ内で動作する分散キーバリューデータベースとして使用することができます。また、メッセージブローカーや分散キャッシュとしても使用できます。大量のデータを処理することができます。さまざまなデータ構造をサポートしています。 Cassandra: オープンコアで広範なカラムストアであるCassandraは、広範なデータを扱うために頻繁に使用されるデータベースです。分散型のデータベース（リーダーレス）は自動レプリケーションを備えており、障害に強くなっています。Cassandra Query Language（CQL）は、ユーザーフレンドリーでSQLに似たクエリ言語です。 Elasticsearch: 2010年にリリースされたElasticsearchは、REST APIを備えたオープンソースの分散型マルチテナント全文検索エンジンです。また、構造化データとスキーマレスデータ（JSON）の両方をサポートしており、ログ解析やモニタリングデータの分析に最適です。大量のデータを処理することができます。…

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Career Advice

「圧縮が必要ですか？」

最近公開されたタイトル「低リソース」テキスト分類：圧縮器を使用したパラメータフリーの分類手法[1]という論文は、最近、かなりの注目を集めています...

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