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「KafkaとRisingwaveを使用したFormula 1のストリーミングデータパイプラインの構築」

Formula 1のデータ、Python、Kafka、RisingWaveを使用して、ストリーミングデータパイプラインを構築し、Grafanaでリアルタイムデータをすべて可視化します

Data Engineering

「データ分析と可視化のための生成型AIの利用」

信じるか信じないか、生成AIは単なるボックス内のテキスト以上です真実は、それが従来の創造的アプリケーションの境界を超えているということですだから、それがすることは、テキスト生成をはるかに超えたユーザーの能力を拡張するということですそれは芸術ですその素晴らしさに加えて...

「EditGANを用いた高精度な意味的画像編集」

「生成対抗ネットワーク（GAN）は、画像編集業界で新たな応用が増えています過去数ヶ月間、EditGANはAI / ML業界で人気を集めており、高精度かつ高品質な意味論的画像編集のための新しい手法として注目されています詳細についてEditGANモデルについて話し、[…]についてお知らせします」

GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する

この記事では、私たちはGGMLとllama.cppを使用してファインチューニングされたLlama 2モデルを量子化しますその後、GGMLモデルをローカルで実行し、NF4、GPTQ、およびGGMLのパフォーマンスを比較します

機械学習プロジェクトのロードマップの設計方法

「私はこの質問をさまざまなスタートアップのMLリーダーに投げかけ、いくつかの異なる回答を得ました特定の順序ではありませんが、次のようなことに気づいてください：これらの最初のステップのいずれも、新しいコードの作成とトレーニングではありません...」

リモートワークの普及に伴い、現代のプロフェッショナルはビデオ会議をプロの目的で快適に利用できることが重要です。ビデオ会議は、対面会議が不可能な場合にオーディオのみの電話会議に代わるより効果的な代替手段です。ほとんどのシステムは、音声とビデオ会議に加えて、チャット、ホワイトボード、ファイル共有などのさまざまなコラボレーション機能も提供しています。出張や会議場所のレンタル、映像・音響機器、飲食費にかかる時間とお金を節約することができるため、企業にとっては大きな利点です。多くの利用可能なビデオ会議プロバイダは、さまざまなオペレーティングシステムやWeb用の無料のクライアントを提供しています。それでも、会社にとってビデオ会議のソリューションを選ぶことは簡単です。いくつかは、より広範なオンライン会議向けに設計されており、他のものはオンライン教育や大規模グループへのプレゼンテーション配信などの一対一の設定に適しています。主要なビデオ会議ソフトウェアシステムは、その機能と使いやすさに基づいてランク付けされており、組織に適したソリューションを選択するのに役立ちます。以下に、私たちのベストセレクションの簡単な説明と詳細な評価へのリンクを示します。その後、判断を支援するいくつかの購入アドバイスを読んでください。 Zoom 各Zoomサブスクリプションの多くの機能のため、Zoomはビデオ会議サービスの中でもトップランナーです。高品質のビデオと音楽、迅速なファイル共有機能があるため、多くの人々が他のプラットフォームよりもこのプラットフォームを選んでいます。競合する会議通話ソフトウェアでの不快な経験の後、多くのZoomユーザーが移行しました。消費者やクライアントとリモートで簡単かつ効率的にコミュニケーションを取るためには、Zoomが最適なウェブ会議ソフトウェアです。個人のコミュニケーションを保護するためにSSL暗号化が使用されており、ChromeやLinuxと互換性があります。 Microsoft Teams Microsoft Teamsは、効果的でシンプルなチームワークに向けて構築されています。WordやSharePointなどのMicrosoft Officeツールに基づいており、そのインターフェースとフレームワークにより、非常に魅力的な体験が可能です。会社はまた、Skype for BusinessをMicrosoft Teams内で機能させることができるようにしました。このソフトウェアは、Slackなどの人気のあるコラボレーションプラットフォームの普及と競合するために開発されました。Microsoft Teamsのビデオ会議機能は、会社の他のチャット機能と同じくらい魅力的で効果的です。会話内からビデオ会議を開始することができます。 GoToMeeting GoToMeetingはビデオ会議の領域での支配力が低下しているかもしれません。それでも、その広範な機能セットにより、あらゆるサイズのビジネスにとって優れたリモートミーティングソフトウェアです。同様のプログラムと比較して、このプログラムは直感的な投票や「手を挙げる」機能が備わっているため、際立っています。GoToMeetingでは、完全なエンドツーエンドの暗号化を備えた制限なしの安全なビデオ会議を開催することができます。GoToMeetingは、選択したプランに応じて10〜250人の参加者をサポートできます。無料版は3人のユーザーしか許可されませんが、有料版では最大100人まで対応可能です。 Google Meet Google Meet（以前のGoogle Hangouts）は、現在はGoogleのG Suiteビジネスソフトウェアに不可欠な要素となっています。ユーザーは、Google MeetをGmailやカレンダーなどの他のお気に入りのGoogleアプリに接続することで時間を節約することができます。Googleカレンダーは、Google Meetのリンクと電話番号を迅速に提供することができます。Meetのメインウィンドウには、現在話している参加者のビデオストリームが表示されますが、ギャラリービューも利用可能です。Googleは、市場リーダーとしての地位を維持するために、プラットフォームのビデオとオーディオの機能を向上させることで背景騒音を低減しました。無料のGoogleアカウントを持つ人は、最大60分間のGoogle Hangoutをホストすることができます。ドメイン内の最大10万人に対してライブストリーミングを行うことは、ビジネス、学校、その他の組織向けの有料プレミアム機能です。…

「トップAIベースのアートインペインティングツール」

人工知能の画像インペインティングは、損傷したり欠落した詳細を復元するためのコンピュータビジョンの手法です。古くなったり損傷した写真を修正するだけでなく、邪魔な背景を切り取ったり、まったく新しい画像を作成することも可能です。既に市場にはいくつかの人工知能（AI）の画像インペインティングプログラムがあり、画像編集に適用すると驚くべき結果を生み出すことができます。 AIの画像インペインティングツールを使用すると、編集中に節約できる時間と労力の量が非常に役立ちます。人工知能アルゴリズムは、欠落したピクセルを自動的に追加したり、望ましくないオブジェクトを削除することで写真を自動的に編集することができ、煩雑な作業を数時間節約することができます。プロの写真家やグラフィックデザイナーは、しばしば厳しい時間制約のもとで多くの写真を扱うため、これに非常に大きな利益を得ることができます。人工知能（AI）の画像インペインティング技術は、より正確で自然な編集を可能にするための主要な利点です。これらのプログラムは、周囲のピクセルを詳細に分析し、オリジナルのスタイルに完全に一致する現実的な塗りつぶしを作成するために洗練された機械学習アルゴリズムを使用します。この方法を使えば、写真により専門的な仕上げが可能です。人工知能（AI）の画像インペインティングツールは、従来の写真編集手法よりも多くの利点を提供し、迅速かつ容易にプロ品質の結果を生み出すことができます。以下は、インペインティングの最高のツールのいくつかです Fotor AI FotorのAIパワード画像インペインティングツールを使用して、最小限の努力で美しい写真を作成しましょう。インペインティング安定拡散技術がこの機能のバックボーンであり、ユーザーは簡単に画像を追加または削除することで画像を変更することができます。 AIインペインターを使用すると、望ましい領域にブラシをかけ、必要な指示を提供することで、見事でリアルな効果を作成することができます。 Fotorの人工知能画像インペインティングツールを使用すると、無限の実験とエンターテイメントが可能です。ペットの頭をブラシで描き、指示に従ってさまざまなリアルなアクセサリで見た目をカスタマイズすることができます。 AIフォトフィラーを使用すると、ユーザーは面白くて興味深い写真を作成して友人や家族に自慢することができます。 Nvidia Image Inpainting Nvidiaは、AIを活用した画像修正の画期的な進歩であるImage Inpaintingを発表しました。このソフトウェアは、NVIDIAのGPUと深層学習アルゴリズムを使用して、目立たない隙間なく画像を編集することができます。最先端のシステムであるImage Inpaintingは、NVIDIAのGPU（グラフィックス処理ユニット）を使用して、前例のない速度と精度を提供します。 Image Inpaintingは非常に使いやすいプログラムです。ユーザーはまず画像を選択してアップロードし、マウスを使用して画面の中央にリサイズして配置します。適切な配置が決まった後、アップロードされた画像は自動的にクロップされ、ズームされます。ステップ2のスマートなレタッチブラシで画像の不要な部分をマスクアウトした後、「モデルを適用」を選択して最終的な画像を確認します。深層学習アルゴリズムにより、画像の新しい詳細が古い詳細と完璧に溶け込むようになります。 Classace Inpainting 革命的なClassace Inpaint Image Generatorが一般に公開され、画像編集業界を完全に革新する可能性があります。Classace…

「高度な生成型AIの探求 | 条件付きVAEs」

はじめにこの記事へようこそ。ここでは、生成AIのエキサイティングな世界を探求します。主にConditional Variational AutoencodersまたはCVAEsに焦点を当てます。これらは、Variational Autoencoders（VAEs）の強みと特定の指示に従う能力を組み合わせた、次のレベルのAIアートです。イメージの作成に対して微調整された制御を提供します。この記事では、CVAEsについて詳しく掘り下げ、どのように、そしてなぜさまざまな現実世界のシナリオで使用できるのかを見ていきます。さらに、そのポテンシャルを示すいくつかの易しく理解できるコード例も提供します。ソース：IBM 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。 Variational Autoencoders（VAEs）の理解 CVAEsに深入りする前に、VAEsの基礎に焦点を当てましょう。VAEsは、エンコーダーネットワークとデコーダーネットワークを組み合わせたタイプの生成モデルです。これらはデータの基本的な構造を学習し、新しいサンプルを生成するために使用されます。簡単な例を使ってVariational Autoencoders（VAEs）を説明しましょう。オフィスでみんなのコーヒーの好みを表現したいと思ってみてください：エンコーダー：各人が自分のコーヒーの選択（ブラック、ラテ、カプチーノ）をいくつかの言葉（例：しっかり、クリーミー、マイルド）でまとめます。バリエーション：同じ選択肢（例：ラテ）でも、ミルク、甘さなどにバリエーションがあることを理解します。潜在空間：コーヒーの好みが変化する柔軟な空間を作り出します。デコーダー：これらのまとめを使用して、同僚のためにコーヒーを作りますが、微妙なバリエーションを持ち、彼らの好みを尊重します。生成力：個々の好みに合った新しいコーヒースタイルを作成することができますが、完全なレプリカではありません。 VAEsは同様に機能し、データの核とバリエーションを学習し、わずかな違いを持つ新しい類似データを生成します。以下は、PythonとTensorFlow/Kerasを使用した簡単なVariational Autoencoder（VAE）の実装です。この例では、シンプルさのためにMNISTデータセットを使用していますが、他のデータタイプに適応させることもできます。 import tensorflow as…

FMOps / LLMOps：生成型AIの運用化とMLOpsとの違い

最近、私たちのほとんどの顧客は、大規模な言語モデル（LLM）に興味を持ち、生成型AIが彼らのビジネスを変革する可能性を考えていますしかし、このようなソリューションやモデルを通常の業務に取り入れることは容易ではありませんこの記事では、MLOpsの原則を使って生成型AIアプリケーションを運用化する方法について説明しますこれにより、基盤モデル運用（FMOps）が実現されますさらに、私たちはテキストからテキストへの生成型AIの一般的な使用例であるテキスト生成（LLMOps）とFMOpsのサブセットであるLLM運用（LLMOps）について詳しく掘り下げます以下の図は、私たちが話し合うトピックを示しています

「Flick Review リーチを向上させるための最高のInstagramハッシュタグツール」

「トップパフォーミングハッシュタグでInstagramのリーチを広げたいですか？市場で最も優れたハッシュタグツールを提供しているFlickのレビューをチェックしてください」

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