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「より良いMLシステムの構築-第4章モデルの展開とその先」

モデルを展開し、その制作を支援することは、機械学習よりもエンジニアリングに関わります機械学習のプロジェクトが制作段階に近づくにつれて、ますます多くの人々が関わってきますバックエンド...

「線形代数1：線形方程式とシステム」

「これは、機械学習の基礎数学である線形代数の基本に関するシリーズの最初のエントリですこの記事は、以下の言語で読まれることを勧めます…」

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

宇宙におけるAIの10の使用例

イントロダクション何百年もの間、人々は夜空を見つめ、好奇心を抱いてきました。現在でもその興味は輝き続けています。宇宙の中での探索や発見の過程で、人工知能（AI）は優れたコンパニオンとして活躍しています。遠くの銀河を航行したり、宇宙船のオペレーションを向上させるなど、宇宙との相互作用はAIによって完全に変わりました。アメリカ航空宇宙局（NASA）は、科学的な分析、ディープスペースネットワークの運用、宇宙船やミッションのオペレーション、宇宙輸送システムをサポートするための研究を行う人工知能グループを設立しました。ここでは、AIと宇宙研究が調和して新たな視野を開き、宇宙の謎をより深く理解するための魅力的な10のユースケースを探ってみましょう。なぜ宇宙でAIを使用するのか？宇宙でのAIの利用は、ミッションの精度向上、自律的な意思決定の許可、データの分析、リソースの最適化、経費の削減、革新的な科学的発見への貢献という能力によって駆り立てられています。これは知識の追求や宇宙への進出にとって不可欠なツールです。精度と効率困難なタスクを非常に正確かつ効率的に遂行する能力により、宇宙探査においてAIは欠かせません。AIシステムはさまざまなタスクで人間のオペレーターに勝ることができ、エラーの可能性を減らし、ミッションの成功を最大化します。例として、危険な地形を航行させることやリソースの利用を制御することが挙げられます。パターン認識宇宙ミッション中には膨大なデータが生成されます。AIアルゴリズムは、このデータを分析し、トレンドを見つけ出し、重要な洞察を得るのに優れており、これによって新たな発見や宇宙の謎の解明に役立ちます。予測保守長期の旅には、宇宙船を良好な状態に保つことが重要です。AIシステムは、機器の故障が発生する前に予測できるため、予防メンテナンスを行い、高価な資産の寿命を延ばすことができます。リソースの最適化酸素、電力、燃料などのリソースを適切に管理することは、宇宙飛行には必須です。AIアルゴリズムは、リソースを最適に配分することで、宇宙船が長期の航海をするために必要なものを提供します。リアルタイムモニタリング AI搭載のセンサーは宇宙船の健康状態や状況を常に監視しています。異常を検出し、適切な措置を講じることができ、ミッションの完全性と乗組員の安全を保護します。コスト削減 AIによる自動化により、大規模な人間の制御の必要性がなくなり、公共および商業事業のコストが削減されます。これにより、より頻繁で困難なミッションが可能となります。向上した科学的発見 AIの支援により天体データの分析が助けられ、科学の進歩が促進されます。これにより宇宙のプロセスの研究が進み、太陽系外惑星の発見や宇宙全体の理解が深まります。未知の環境への適応宇宙ミッションでは予期せぬ事態がよく発生します。AI搭載の宇宙船は適応し、安全に未知の領域を旅するための瞬時の調整を行うことができます。未来を開拓する他の天体の発見や植民地化を追求する過程で、AIと宇宙探査は結びついています。宇宙でのAIの活用は、私たちの宇宙の理解を深め、太陽系の更なる人間の探査への扉を開きます。…

「AGENTS内部半自律LLMエージェントを構築するための新しいオープンソースフレームワーク」

「自律エージェントは、ファウンデーションモデルエコシステムで最も人気のあるトピックの一つですAutoGPTやBabyAGIなどのプロジェクトの初期の試みは、開発者の想像力をかき立てました...」

慈善家のジェームズ・ドゥーリー氏がユニプレイ・マーキングに投資

イギリスに拠点を置く起業家兼投資家のジェームズ・ドゥーリー氏が、Uniplayという新しいビジネスベンチャーに投資しましたUniplayは何を提供しているのか、詳細を以下でご覧くださいデジタルマーケティングとSEOサービスの豊富な経験を持つ彼は、このビジネスに大いなる可能性を見出していますフィランソロピストのジェームズ・ドゥーリー氏がUniplay マーキングに投資しましたもっと読む »

大規模言語モデル（LLM）の微調整

この投稿では、事前学習されたLLMをファインチューニング（FT）する方法について説明しますまず、FTの重要な概念を紹介し、具体的な例を示して終わります

「LeanTaaSの創設者兼CEO、モハン・ギリダラダスによるインタビューシリーズ」

モーハン・ギリダラダスは、AIを活用したSaaSベースのキャパシティ管理、スタッフ配置、患者フローのソフトウェアを提供する市場リーダーであるLeanTaaSの創業者兼CEOです同社のソフトウェアは、全国の175以上の医療システムで使用されていますLeanTaaSは最近、10億ドル以上の評価額を達成した最初のデジタルヘルス企業となりました

「ステーブル拡散」は実際にどのように機能するのでしょうか？直感的な説明

この短い記事では、初心者に対して安定した拡散（Stable Diffusion）が直感的にどのように機能するかを説明していますこれは、Midjourneyなどのツールの内部をのぞくことです

「スポーツアナリストになるにはどうすればいいですか？」

イントロダクションスポーツの常に進化する世界では、勝利と敗北の線引きはしばしば秒、インチ、またはポイントの小数点以下で測定されます。勝利を収めるプレー、予知能力を持ったコーチの決断、または常に競争相手を凌駕する優れたアスリートの秘密は何でしょうか。その答えは、データが成功へのプレイブックに変換されるスポーツ分析の領域にあります。多様なスキルセットとゲームへの深い愛を武器に、スポーツアナリストはこのデータ駆動の時代において中心的な役割を果たしています。彼らは選手のパフォーマンスの複雑さを解読し、ゲーム戦略を洗練させ、チームとアスリートの運命を形作るトレンドを発見します。この記事では、スポーツ分析の魅力的な世界に深く入り込み、必要なスキル、スポーツアナリストになるための道のり、データ分析がスポーツに与える影響、そしてさまざまなスポーツでアナリストが果たすダイナミックな役割について探求します。スポーツ愛好家や将来のアナリストであるかどうかに関わらず、この旅にご参加ください。ゲームの科学の背後にあるものを明らかにしていきましょう。また読む：2023年のスポーツ分析について知っておくべきことスポーツアナリストとは何かスポーツアナリストは、スポーツに関連するデータ、統計、イベントを分析する専門家です。彼らの主な役割は、個々の選手のパフォーマンス、チームの戦略、ゲームの結果、およびスポーツ業界全体の広範なトレンドに関連する情報を解析し解釈することです。スポーツアナリストは、ゲームの統計、選手プロフィール、歴史的な記録など、さまざまなデータソースを利用して意味のある洞察を導き出します。彼らは統計モデル、データ可視化ツール、自身の専門知識を活用して、スポーツに関連するトピックについて包括的な評価を提供します。これらの評価は、スポーツチームや組織が情報を基に意思決定を行い、パフォーマンスを向上させ、今後のイベントの戦略を立てるのに役立ちます。スポーツアナリストは、スポーツ中継、出版物、ウェブサイトなどでも専門的な解説、予測、詳細な分析を提供することで、メディア報道にも貢献しています。彼らはファンや愛好家に対してスポーツの理解と楽しみを高める重要な役割を果たしています。スポーツアナリストは、データに基づく意思決定と詳細な分析がスポーツの競争力とエンターテイメントの要素に不可欠となった現代のスポーツ界において欠かせない存在です。必要なスキルスポーツアナリストになるためには、スポーツに関連するデータを効果的に分析し解釈するための多様なスキルセットが必要です。以下に、この分野で成功するために必要な主要なスキルを示します：統計分析：選手のパフォーマンス、ゲームの統計、トレンドを正確に分析するために、統計技術とツールの習熟が必要です。RやPythonなどの統計ソフトウェアの知識は、しばしば有益です。データ解釈：大規模なデータセットから意味のある洞察を抽出する能力は重要です。スポーツアナリストは、データ内の関連するパターン、トレンド、相関関係を特定する必要があります。スポーツの知識：ルール、戦略、選手のダイナミクスなど、スポーツ業界の深い理解は、データ分析を文脈化し有益な洞察を提供するために基本的です。コンピュータースキル：データ分析ソフトウェア、データベース、スプレッドシートツールの習熟は、スポーツに関連するデータの効果的な管理と操作に不可欠です。コミュニケーション：複雑なデータ駆動の洞察を、コーチ、チームマネジメント、ファンなどの技術的および非技術的な聴衆に伝えるために、強力な口頭および書面のコミュニケーションスキルが必要です。批判的思考：スポーツアナリストは、状況を批判的に評価し、問題を特定し、データに基づいた解決策を立案する必要があります。それにより、選手のパフォーマンス、チームの戦略、および総合的な結果が改善されます。リサーチ能力：関連するデータを収集し、最新のスポーツのトレンドや動向について最新情報を把握するための徹底したリサーチのスキルは、正確な分析に不可欠です。時間管理：厳しい締め切りや複数のプロジェクトに対処する際に、時間を効果的に管理することは、スポーツ業界のスピーディーな環境でタイムリーかつ価値のある分析を提供するために不可欠です。スポーツアナリストになるには？学歴と資格学士号：関連する分野で学士号を取得することから始めましょう。スポーツアナリティクスの学位が有益ですが、統計学、データサイエンス、数学、またはスポーツマネジメントのような分野の学位も堅固な基盤を提供することができます。修士号（任意）：スポーツアナリティクスまたは関連分野で修士号を取得することで、専門知識と就職市場での競争力を高めることができます。一部の役職では、高度な学位を持つ候補者が必要とされるか好まれる場合があります。…

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