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最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

言語の進化は、私たち人類を今日まで非常に遠くまで導いてきましたそれによって、私たちは知識を効率的に共有し、現在私たちが知っている形で協力することができるようになりましたその結果、私たちのほとんどは...

再帰型ニューラルネットワークの基礎からの説明と視覚化

再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、順次操作が可能なニューラルネットワークです数年前ほど人気はありませんが、重要な発展を表しています...

イントロダクションストレスとは、身体や心が要求や挑戦的な状況に対して自然に反応することです。外部の圧力や内部の思考や感情に対する身体の反応です。仕事に関するプレッシャーや財政的な困難、人間関係の問題、健康上の問題、または重要な人生の出来事など、様々な要因によってストレスが引き起こされることがあります。データサイエンスと機械学習によるストレス検知インサイトは、個人や集団のストレスレベルを予測することを目的としています。生理学的な測定、行動データ、環境要因などの様々なデータソースを分析することで、予測モデルはストレスに関連するパターンやリスク要因を特定することができます。この予防的アプローチにより、タイムリーな介入と適切なサポートが可能になります。ストレス予測は、健康管理において早期発見と個別化介入、職場環境の最適化に役立ちます。また、公衆衛生プログラムや政策決定にも貢献します。ストレスを予測する能力により、これらのモデルは個人やコミュニティの健康増進と回復力の向上に貢献する貴重な情報を提供します。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。機械学習を用いたストレス検知の概要機械学習を用いたストレス検知は、データの収集、クリーニング、前処理を含みます。特徴量エンジニアリング技術を適用して、ストレスに関連するパターンを捉えることができる意味のある情報を抽出したり、新しい特徴を作成したりすることができます。これには、統計的な測定、周波数領域解析、または時間系列解析などが含まれ、ストレスの生理学的または行動的指標を捉えることができます。関連する特徴量を抽出またはエンジニアリングすることで、パフォーマンスを向上させることができます。研究者は、ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、またはニューラルネットワークなどの機械学習モデルを、ストレスレベルを分類するためのラベル付きデータを使用してトレーニングします。彼らは、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。トレーニングされたモデルを実世界のアプリケーションに統合することで、リアルタイムのストレス監視が可能になります。継続的なモニタリング、更新、およびユーザーフィードバックは、精度向上に重要です。ストレスに関連する個人情報の扱いには、倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。個人のプライバシーや権利を保護するために、適切なインフォームドコンセント、データの匿名化、セキュアなデータストレージ手順に従う必要があります。倫理的な考慮事項、プライバシー、およびデータセキュリティは、全体のプロセスにおいて重要です。機械学習に基づくストレス検知は、早期介入、個別化ストレス管理、および健康増進に役立ちます。データの説明「ストレス」データセットには、ストレスレベルに関する情報が含まれています。データセットの特定の構造や列を持たない場合でも、パーセンタイルのためのデータ説明の一般的な概要を提供できます。データセットには、年齢、血圧、心拍数、またはスケールで測定されたストレスレベルなど、数量的な測定を表す数値変数が含まれる場合があります。また、性別、職業カテゴリ、または異なるカテゴリ（低、VoAGI、高）に分類されたストレスレベルなど、定性的な特徴を表すカテゴリカル変数も含まれる場合があります。 # Array import numpy as np # Dataframe import pandas as pd #Visualization…

AIは自己を食べるのか？このAI論文では、モデルの崩壊と呼ばれる現象が紹介されており、モデルが時間の経過とともに起こり得ないイベントを忘れ始める退行的な学習プロセスを指します

安定した拡散により、言葉だけで画像を作ることができます。GPT-2、GPT-3（.5）、およびGPT-4は、多くの言語の課題で驚異的なパフォーマンスを発揮しました。この種の言語モデルについての一般の知識は、ChatGPTを通じて最初に公開されました。大規模言語モデル（LLM）は恒久的なものとして確立され、オンラインテキストおよび画像エコシステム全体を大幅に変えることが期待されています。大量のWebスクレイピングデータからのトレーニングは、十分な考慮が与えられた場合にのみ維持できます。実際に、LLMが生成したコンテンツをインターネットから収集したデータに含めることで、システムとの真の人間の相互作用に関する取得されたデータの価値は高まるでしょう。英国とカナダの研究者は、モデルの崩壊が、あるモデルが他のモデルによって生成されたデータから学習すると発生することを発見しました。この退化的なプロセスにより、モデルは時間の経過とともに真の基盤となるデータ分布の追跡を失い、変化がない場合でも、誤って解釈されるようになります。彼らは、ガウス混合モデル、変分オートエンコーダー、および大規模言語モデルの文脈でモデルの失敗の事例を提供することによって、この現象を説明しています。彼らは、獲得された行動が世代を超えて推定値に収束し、この真の分布に関する知識の喪失が尾の消失から始まる方法を示し、この結果が機能推定エラーがないほぼ最適な状況でも不可避であることを示しています。研究者たちは、モデルの崩壊の大きな影響について述べ、基盤となる分布の尾の場所を特定するために生データにアクセスすることがどれだけ重要かを指摘しています。したがって、LLMとの人間の相互作用に関するデータがインターネット上で大規模に投稿される場合、データ収集を汚染し、トレーニングに使用することがますます役立つようになるでしょう。モデル崩壊とは何ですか？学習済みの生成モデルの一世代が次の世代に崩壊するとき、後者は汚染されたデータでトレーニングされるため、世界を誤解することになり、破綻的な忘却過程とは対照的に、このアプローチでは、時間を通じて多くのモデルを考慮することを考慮しています。モデルは以前に学習したデータを忘れないで、彼らのアイデアを強化することで彼らが実際に現実であると認識するものを誤って解釈するようになります。これは、様々な世代を通じて組み合わされた二つの異なる誤り源によって起こるため、過去のモデルから生じるものであり、この特定の誤りメカニズムが最初の世代を超えて生き残る必要があります。モデル崩壊の原因モデルの失敗の基本的および二次的な原因は以下の通りです。最も一般的なエラーは統計的近似の結果であり、有限のサンプルがあると起こりますが、サンプルサイズが無限に近づくにつれて減少します。関数近似器が十分に表現力がない（または元の分布を超えて過剰に表現力がある場合がある）ために引き起こされる二次的なエラーを機能近似エラーと呼びます。これらの要因は、モデル崩壊の可能性を悪化または緩和することができます。より良い近似力は、統計的ノイズを増幅または減衰させることができるため、基盤となる分布のより良い近似をもたらす一方で、それを増幅することもできます。モデル崩壊は、再帰的にトレーニングされた生成モデルすべてで発生すると言われており、すべてのモデル世代に影響を与えます。彼らは実際のデータに適用されると崩壊する基本的な数学モデルを作成することができますが、興味のある値の解析方程式を導くために使用することができます。彼らの目標は、様々なエラータイプの影響を元の分布の最終近似に置く数値を示すことです。研究者たちは、別の生成モデルからのデータでトレーニングすることによってモデル崩壊が引き起こされることがわかり、分布のシフトが生じるため、モデルがトレーニング問題を誤って解釈するようになると示しています。長期的な学習には、元のデータソースにアクセスし、LLMsによって生成された他のデータを時間をかけて利用する必要があります。LLMsの開発と展開に参加するすべての当事者が、証明問題を解決するために必要なデータを伝達し、共有するためにコミュニティ全体で調整することが1つのアプローチです。技術が広く採用される前にインターネットからクロールされたデータまたは人間によって提供されたデータにアクセスすることができるため、LLMsの後続バージョンをトレーニングすることがますます簡単になる可能性があります。以下をチェックしてください：論文と参考記事。 24k+ ML SubReddit、Discordチャンネル、および電子メールニュースレターに参加することを忘れないでください。そこでは、最新のAI研究ニュース、クールなAIプロジェクトなどを共有しています。上記の記事に関する質問がある場合や、何か見落としがあった場合は、お気軽に[email protected]までメールでお問い合わせください。

SalesforceのLive Call Analyticsによる統合でエージェントの生産性を向上させる

コンタクトセンターエージェントとして、生産的な顧客との会話に集中することが好きですか？それとも、さまざまなシステムに存在する顧客情報や知識記事を調べることによって気を散らされますか？私たちは皆、そういう経験をしたことがありますマルチタスクをしながら生産的な会話をすることは難しいです1つのネガティブな経験は、[...]に傷をつける可能性があります

AWS CDK を使用して Amazon SageMaker Studio ライフサイクル構成をデプロイします

Amazon SageMaker Studioは、機械学習（ML）のための最初の完全に統合された開発環境（IDE）ですStudioは、データを準備し、モデルを構築、トレーニング、展開するために必要なすべてのML開発ステップを実行できる単一のWebベースのビジュアルインターフェースを提供しますライフサイクル設定は、Studioライフサイクルイベントによってトリガーされるシェルスクリプトです [...]

CVPR 2023におけるGoogle

Googleのプログラムマネージャー、Shaina Mehtaが投稿しました今週は、バンクーバーで開催される最も重要なコンピュータビジョンとパターン認識の年次会議であるCVPR 2023の始まりを迎えます（追加のバーチャルコンテンツもあります）。Google Researchはコンピュータビジョンの研究のリーダーであり、プラチナスポンサーであり、メインカンファレンスで約90の論文が発表され、40以上のカンファレンスワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。今年のCVPRに参加する場合は、是非、ブースに立ち寄って、最新のマシンパーセプションの様々な分野に応用するための技術を積極的に探求している研究者とお話ししてください。弊社の研究者は、MediaPipeを使用したオンデバイスのMLアプリケーション、差分プライバシーの戦略、ニューラル輝度場技術など、いくつかの最近の取り組みについても話し、デモを行います。以下のリストでCVPR 2023で発表される弊社の研究についても詳しくご覧いただけます（Googleの所属は太字で表示されています）。理事会と組織委員会シニアエリアチェアには、Cordelia Schmid、Ming-Hsuan Yangが含まれます。エリアチェアには、Andre Araujo、Anurag Arnab、Rodrigo Benenson、Ayan Chakrabarti、Huiwen Chang、Alireza Fathi、Vittorio Ferrari、Golnaz Ghiasi、Boqing Gong、Yedid Hoshen、Varun Jampani、Lu…

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最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

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機械学習によるストレス検出の洞察を開示

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CVPR 2023におけるGoogle

Rにおける二元配置分散分析

Google Cloudを使用してレコメンドシステムを構築する

グループ化および空間計量データの混合効果機械学習におけるGPBoost

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