Search Results TensorFlow

小売およびeコマースにおけるMLプラットフォームの構築

組織内で機械学習を利用して難しい問題を解決することは素晴らしいですさらに、eコマース企業にはMLが役立つケースがたくさんありますただし、より多くのMLモデルやシステムが本番環境で稼働するにつれて、信頼性のある管理のためにより多くのインフラが必要になりますそのため、多くの...

MLOps

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…

ML Model Development

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

JAXを使用して研究を加速化する

DeepMindのエンジニアは、ツールの構築、アルゴリズムのスケーリングアップ、そして人工知能（AI）システムのトレーニングとテストのための挑戦的な仮想および物理世界の作成により、私たちの研究を加速させていますこの取り組みの一環として、私たちは常に新しい機械学習ライブラリやフレームワークの評価を行っています

Open source

物理情報を組み込んだDeepONetによるオペレータ学習ゼロから実装しましょう

普通微分方程式と偏微分方程式（ODEs / PDEs）は、物理学や生物学から経済学や気候科学まで、科学と工学の多くの分野の基礎ですそれらは...

JAXの始め方

JAXは、Googleが開発したPythonライブラリであり、あらゆるタイプのデバイス（CPU、GPU、TPUなど）で高性能な数値計算を行うためのものですJAXの主な応用の一つは、機械学習です

Deep learning論文の数学をPyTorchで効率的に実装する：SimCLR コントラスティブロス

PyTorch / TensorFlow のコードに深層学習論文の数学を実装することは、深層学習モデルの数学的な理解を深め、高度なプログラミングスキルを向上させます

ノイズ除去オートエンコーダの公開

はじめにデノイジングオートエンコーダーは、ノイズの混入したデータまたはノイズのあるデータから元のデータを再構築することを学習することで、ノイズを除去するニューラルネットワークモデルです。モデルを訓練して元のデータと再構築されたデータの差異を最小化します。これらのオートエンコーダーをスタックしてディープネットワークを形成することで、パフォーマンスを向上させることができます。さらに、画像、音声、テキストなど、さまざまなデータ形式に対応するためにこのアーキテクチャをカスタマイズすることもできます。また、ソルトアンドペッパーやガウシアンノイズなどのノイズを自由にカスタマイズすることもできます。DAEがイメージを再構築するにつれて、入力特徴の学習を効果的に行い、潜在表現の抽出を向上させます。通常のオートエンコーダーと比較して、デノイジングオートエンコーダーは恒等関数の学習の可能性を低減させることを強調することが重要です。学習目標デノイジングオートエンコーダー（DAE）の概要と、ノイズの種類から元のデータを再構築することで低次元表現を得るための使用方法についての概要。エンコーダーとデコーダーなど、DAEアーキテクチャの構成要素についても説明します。 DAEの性能を検証することで、ノイズの混入したデータから元のデータを再構築する役割について洞察を得ることができます。さらに、デノイジング、圧縮、特徴抽出、表現学習など、DAEのさまざまな応用について考えます。イメージデノイジングを行うためのDAEの実装に焦点を当てた具体的な例として、Kerasデータセットを使用します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。デノイジングオートエンコーダーとは何ですか？デノイジングオートエンコーダーは、データ表現やエンコーディングの非教示学習を可能にする特定のタイプのニューラルネットワークです。主な目的は、ノイズで破損した入力信号の元のバージョンを再構築することです。この能力は、画像認識や詐欺検出などの問題で、ノイズの混入した形式から元の信号を回復することが目標となります。オートエンコーダーは、次の2つの主要なコンポーネントで構成されています：エンコーダー：このコンポーネントは、入力データを低次元表現またはエンコーディングにマッピングします。デコーダー：このコンポーネントは、エンコーディングを元のデータ空間に戻します。訓練フェーズでは、オートエンコーダーにクリーンな入力例とそれに対応するノイズの混入したバージョンのセットを提供します。目的は、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを使用して、ノイズの入力をクリーンな出力に効率的に変換するタスクを学習することです。 DAEのアーキテクチャデノイジングオートエンコーダー（DAE）のアーキテクチャは、標準的なオートエンコーダーと似ています。次の2つの主要なコンポーネントで構成されています：エンコーダーエンコーダーは、1つまたは複数の隠れ層を備えたニューラルネットワークを作成します。その目的は、ノイズの入力データを受け取り、データの低次元表現であるエンコーディングを生成することです。エンコーダーは、入力データよりも少ないパラメータを持つエンコーディングを持つ圧縮関数として理解します。デコーダー…

スキル開発のための集中的な機械学習ブートキャンプ

機械学習は、産業を革新し、さまざまな分野でイノベーションを推進していますこの変革的な技術の力を最大限に活用するためには、専門家は機械学習の深い知識と実践的なスキルを習得する必要があります本記事では、機械学習の教育的側面、産業のトレンド、そして集中的な機械学習ブートキャンプへの参加のメリットについて探求しますなぜ集中的な機械学習を選ぶのか... スキル開発のための集中的な機械学習ブートキャンプを詳しく読む »

ドメイン適応：事前に学習済みのNLPモデルの微調整

ドメイン適応のために事前学習済みNLPモデルの微調整方法を学びましょう特定の文脈でのパフォーマンスと精度を向上させますステップバイステップのガイドと実践的な例を提供します

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