Search Results ML

OpenAIのモデレーションAPIを使用してコンテンツのモデレーションを強化する

プロンプトエンジニアリングの台頭や、言語モデルの大規模な成果により、私たちの問いに対する応答を生成する際の大変な成果を上げたLarge Language Modelsの注目すべき成果により、ChatGPTのようなチャットボットは私たちの日常生活の重要な一部となりつつあります...

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

多変量ガウス分布による異常検知の基本

私たちの生まれつきのパターン認識能力によって、私たちはこのスキルを使って抜け落ちた部分を埋めたり、次に何が起こるかを予測したりすることができますしかし時折、私たちの予測に合わないことが起こります...

Amazon SageMaker Ground Truthのはじめ方

イントロダクションジェネレーティブAIの時代において、データ生成はピークに達しています。正確な機械学習およびAIモデルの構築には、高品質なデータセットが必要です。データセットの品質保証は最も重要なタスクであり、不正確な分析や特定できない予測は、どのビジネスの全体的なレポに影響を与え、数十億または数兆の損失をもたらす可能性があります。出典：Forbes データラベリングは、AIモデルが理解できるようにするためのデータ品質保証の第一歩です。人間にデータラベルを付けることはできないため、日々生成される無制限のデータに人間がラベルを付けることはできません。そのため、ここでは正確にラベル付けされたデータセットを作成するための素晴らしいテクニックであるAmazon SageMaker Ground Truthについて学びます。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 Amazon SageMaker Ground Truthとは何ですか？ Amazon SageMaker Ground Truthは、データラベリングタスクを実行して効率的で高精度なデータセットを作成するためのセルフサービスオファリングです。Ground Truthでは、サードパーティのベンダーやAmazon Mechanical Turk、または私たち自身のワークフォースを介して人間の注釈者を使用することもできます。また、エンドツーエンドのラベリングジョブを設定するための管理された体験も提供しています。出典：Edlitera.com SageMaker Ground Truthは、データ収集やラベリングの手間をかけずに数百万の自動ラベル付け合成データを生成することができます。Ground Truthは、画像、テキスト、ビデオなどさまざまなデータタイプのデータラベリング機能を提供します。これにより、テキスト分類、セグメンテーションセグメンテーション、オブジェクト検出、画像分類のタスクを機械学習モデルが容易に行えるようになります。…

以下がSteamサマーセールのゲームをGeForce NOWでストリーミングする方法です

GFN Thursday（ジーエフエヌ・サーズデー）は、甘いSteam Summer Saleとともにやってきます。Valveの特別イベントにて、GeForce NOWでプレイ可能な数百のPCゲームが提供されます。セール中には、OCTOPATH TRAVELERとOCTOPATH TRAVELER IIも新たにGeForce NOWのライブラリに加わります。今週は、5つの新しいゲームがサービスに追加されます。セールで節約しましょう Steam Summer Sale中に、デバイス間でストリーミングできる素晴らしいゲームをお得な価格で手に入れましょう。7月13日まで、合計で1,000以上のタイトルが最大90%オフの割引価格で提供されます。おすすめのゲームを選んでゲームコレクションを増やしましょう。ゲームを楽しみながら節約しましょう。 Age of Empiresシリーズの象徴的なXbox Game Studiosのヒット作品をクラウド上でプレイしましょう。帝国を制御し、繁栄する文明に成長することを目指すゲームです。Age of Empires IIも今週、GeForce…

NumpyとPandasを超えて：知られざるPythonライブラリの潜在能力の解放

Pythonでのデータ操作と計算について話すとき、一般的にはPandasとNumpyを思い浮かべます他にも3つの強力なライブラリを見つけましょう

3Dで「ウォーリーを探せ」をプレイする：OpenMask3Dは、オープンボキャブラリークエリを使用して3Dでインスタンスをセグメント化できるAIモデルです

画像セグメンテーションは、ニューラルネットワークの進歩により、過去10年間で大きく進歩しました。複雑なシーンで複数のオブジェクトをミリ秒の間にセグメント化することが可能になり、結果は非常に正確です。一方、3Dの場合、インスタンスセグメンテーションという別の課題があり、2D画像セグメンテーションの性能に追いつくまでにはまだ時間がかかります。 3Dインスタンスセグメンテーションは、ロボット工学や拡張現実などの分野で重要な課題として浮上しています。3Dインスタンスセグメンテーションの目的は、3Dシーン内のオブジェクトインスタンスのマスクとそれに対応するカテゴリを予測することです。この分野で注目すべき進展がある一方、既存の手法は主にクローズドセットのパラダイムの下で操作され、トレーニングに使用されたデータセットに制約されたオブジェクトカテゴリの集合に密接に関連しています。この制約には2つの根本的な問題があります。まず、クローズドボキャブラリーのアプローチでは、トレーニング中に遭遇したオブジェクトカテゴリを超えたシーンを理解するのが困難であり、新しいオブジェクトの認識や誤分類の可能性があります。また、これらの手法は自由形式のクエリを処理する能力に限界があり、特定のオブジェクトの特性や説明を理解して行動する必要があるシナリオでの効果的な処理が妨げられます。これらの課題に対処するために、オープンボキャブラリーのアプローチが提案されています。これらのアプローチは自由形式のクエリを処理でき、トレーニングデータに存在しないオブジェクトカテゴリのゼロショット学習を可能にします。より柔軟で広範なアプローチを採用することで、オープンボキャブラリーの手法はシーン理解、ロボット工学、拡張現実、3Dビジュアルサーチなどのタスクでいくつかの利点を提供します。オープンボキャブラリーの3Dインスタンスセグメンテーションを可能にすることで、複雑な3Dシーンの理解と操作に依存するアプリケーションの柔軟性と実用性を大幅に向上させることができます。それでは、有望な3DインスタンスセグメンテーションモデルであるOpenMask3Dについて見てみましょう。 OpenMask3Dはオブジェクトのインスタンスをセグメント化することができます。出典：https://arxiv.org/pdf/2306.13631.pdf OpenMask3Dは、クローズドボキャブラリーのアプローチの制約を克服することを目指しています。事前に定義された概念を超えた推論を行いながら、3Dオブジェクトのインスタンスマスクを予測し、マスクフィーチャーレプリゼンテーションを計算するタスクに取り組みます。OpenMask3DはRGB-Dシーケンス上で動作し、対応する3D再構築ジオメトリを活用して目標を達成します。それは、クラスに関係ないマスク提案ヘッドとマスクフィーチャーアグリゲーションモジュールからなる2段階のパイプラインを使用しています。OpenMask3Dは、インスタンスが明らかなフレームを識別し、各マスクの最良の画像からCLIPフィーチャーを抽出します。得られたフィーチャーレプリゼンテーションは複数のビューで集約され、各3Dインスタンスマスクに関連付けられます。このインスタンスベースのフィーチャー計算アプローチにより、OpenMask3Dは与えられたテキストクエリとの類似性に基づいてオブジェクトのインスタンスマスクを取得する能力を備え、クローズドボキャブラリーパラダイムの制約を超えたオープンボキャブラリーの3Dインスタンスセグメンテーションを実現します。 OpenMask3Dの概要。出典：https://arxiv.org/pdf/2306.13631.pdf OpenMask3Dは、オブジェクトインスタンスごとにマスクフィーチャーを計算することで、任意のクエリとの類似性に基づいてオブジェクトインスタンスマスクを取得することができます。また、OpenMask3Dは、トレーニングまたはファインチューニングされたモデルよりも、新しいオブジェクトやロングテールのオブジェクトに関する情報を保持します。さらに、セマンティクス、ジオメトリ、アフォーダンス、材料特性などのオブジェクトの特性に関連する自由形式のクエリに基づいてオブジェクトインスタンスのセグメンテーションを可能にすることで、クローズドボキャブラリーパラダイムの制約を超えます。

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Mageを使用してデータパイプラインでの振る舞い駆動開発を実装してください

Taipy：ユーザーフレンドリーな本番用データサイエンティストアプリケーションを構築するためのツール

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