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「分類メトリックの理解：モデルの精度評価ガイド」

機械学習における正確性、精度、再現率の迷宮を進む

Machine learning

ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

変化が唯一の定数である業界で、GPTConsoleは革新的な能力を持つ3つのAIエージェントを導入しました。先頭に立つのはPixieで、スクラッチから完全なアプリケーションを構築することができるAIエージェントです。Pixieと並んで、2つの他のエージェントがいます。開発者がコードに関連するクエリを持つ際、まるでStack Overflowのスレッドで知識のある同僚に相談しているかのように開発者を支援するために設計されたChipと、精明なソーシャルメディアマネージャーであるBirdです。これらのエージェントは、フルスタック開発者の役割を補完するだけでなく、その機能の一部が完全に自動化される未来を予示しています。 Pixieはただのコードジェネレーターではありません。それはニーズを理解し、プロジェクトを構造化し、効率的にReactJSのコードを生成するAI駆動のフルスタック開発者です。高度なアルゴリズムと抽象構文木（AST）を活用して、新しいコードを既存のアーキテクチャにシームレスに統合します。それにより、時間とコストを大幅に削減します。これは中小企業、個人事業主、開発のオーバーヘッドに悩む人々にとって画期的な変革です。 Pixieを使用してReactJSアプリを生成またはアップデートするための5つの簡単な手順 Pixieの広範な機能についてより深く掘り下げる前に、始めるためのクイックガイドをご覧ください：ステップ1：自分のGPTConsoleアカウントを作成するこちらのGPTConsoleのウェブサイトでアカウントを登録してください。Pixieにアクセスできるようになります。ステップ2：GPTConsoleをインストールするターミナルで`yarn global add gpt-console`または`npm i gpt-console -g`を実行してください。また、nodeのバージョンが19.2.0より上であることを確認してください。ステップ3：ログインして初期化するターミナルを開き、`gpt-console`を実行してログインしてください。利用可能なエージェントの中にPixieが表示されます。ステップ4：Reactアプリを生成する `pixie start “I need a landing…

「Pythonのitertoolsで無限イテレータを探索する」

Itertoolsは、イテレータとジェネレーターを効率的に扱うためのさまざまなツールを提供するPythonモジュールライブラリですitertoolsライブラリの魅力的な要素の1つは、無限イテレータとの連携が可能であることですこの記事では、itertoolsでの無限イテレータの活用方法、機能、そして一般的な…

Python

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます

デコード Transformersを平易な英語で説明します

コード、数学、またはキー、クエリ、値の言及なし

「データサイエンティストのための高収入の副業7選」

この記事は、現在の試練の時代により多くの収入を得たいデータプロフェッショナルのためのガイドとして役立ちます

Career Advice

データ可視化のリニューアル：Pandasでの時間ベースのリサンプリングのマスタリング

「Pandasを使って時間ベースのデータ可視化の力を解き放ちましょうデータをリサンプリングし、洞察に満ちた時間的な傑作に変えていきましょう」

Data science

AIとオープンソースソフトウェア：誕生時に分かれたか？

この記事では、ルイスがオープンソースソフトウェアと機械学習の交差点と将来について読者と共有します多くの記事が機械学習コミュニティによってオープンソースソフトウェアがどのように使用されているかをカバーしていますが、この投稿では両者の類似点に焦点を当てています...

Artificial Intelligence

「密度プロンプティングチェーンでGPT-4サマリゼーションをアンロックする」

「チェーン・オブ・デンシティ（CoD）を使用して、GPT-4要約のパワーを解き放ちましょうCoDは情報密度をバランスさせる技術であり、高品質な要約を実現します」(Chēn obu denshiti (CoD) o shiyō shite, GPT-4 yōyaku no pawā o tokihanachimashou. CoD wa jōhōmitsudo o baransu saseru gijutsu de ari, kōhinshitsu na…

Artificial Intelligence

3Dインスタンスセグメンテーションにおける境界の打破：改善された疑似ラベリングと現実的なシナリオを備えたオープンワールドアプローチ

オブジェクトインスタンスレベルの分類と意味的なラベリングを提供することにより、3D意味インスタンスセグメンテーションは、点群またはメッシュで表される与えられた3Dシーン内のアイテムを識別しようとするものです。ロボット、拡張現実、自動運転など、3D空間でのオブジェクトのセグメンテーションの能力に依存する多くのビジョンアプリケーションがあります。深度データの収集に使用されるセンサーの進歩に伴い、文献で説明されているインスタンスレベルの注釈の付いた多数の3Dデータセットがあります。大規模な3Dデータセットの利用可能性と深層学習技術の進歩を受けて、最近では多くの3Dインスタンスセグメンテーションの戦略が提案されています。公にアクセス可能なデータセットへの依存度による3Dインスタンスセグメンテーションシステムの主な欠点は、事前に決められたアイテムラベル（ボキャブラリー）の学習です。しかし、実際の世界にはたくさんのオブジェクトクラスがあり、推論には多くの未知または不明なクラスが含まれる可能性があります。未知のクラスは現在の技術では学習セットには含まれず、またバックグラウンド要素として扱われます。これにより、知識のある識別アルゴリズムは、背景要素ではない未識別または異常な物体を認識することができません。最近の研究では、未知のアイテムの検出の重要性により、2Dオブジェクト識別のためのオープンワールド学習の設定が調査されています。モデルはオープンワールド環境で未知のアイテムを認識することを目指しています。新しいクラスにラベルが付けられると、新しいセットは再学習せずに徐々に学習されることが望ましいです。以前のアプローチは主にオープンワールド2Dオブジェクト識別に推奨されてきましたが、3D領域ではまだ調査されていません。アイテムが3Dでどのように見え、背景と他のオブジェクトカテゴリから分離されるかを理解することが最大の課題です。図1の3Dインスタンスセグメンテーションは、オープン環境で未知のオブジェクトを認識し、これらの新しいクラスのアノテーションについてオラクルに質問することができるため、モデルにより柔軟性が提供されます。さらなるトレーニングのため。図1: オープンワールド3Dインスタンスセグメンテーション。モデルは各反復学習フェーズで新しいアイテムを発見し、人間オペレーターはこれらのいくつかにラベルを割り当てて現在の知識ベースに追加し、引き続きトレーニングします。しかし、この戦略にはいくつかの欠点があります。優れた擬似ラベリング手法が必要な要素が3つあります：（i）未知のクラスの注釈の欠如、（ii）既知のクラスと未知のクラスの予測された特徴の類似性、および（iii）3Dポイントクラウドのための優れたオブジェクト性スコアリング方法の必要性。この研究では、Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（MBZUAI）、Aalto University、Australian National University、およびLinköping Universityの研究者が、オープンワールド屋内3Dインスタンスセグメンテーションと呼ばれる独自の問題設定を調査します。これにより、新しいクラスを徐々に追加しながら、未知のクラスのオブジェクトをセグメンテーションしようとします。彼らは3Dインスタンスセグメンテーションのオープンワールド環境での調査では、彼らの技術とオラクルとのパフォーマンスギャップを埋めるための提案されたソリューションの価値を多数のテストで証明しています。彼らの研究には以下の主な貢献があります： • 彼らは、特定の機構を持つオープンワールド3D屋内インスタンスセグメンテーション手法を提供し、3D未知のアイテムを正確に識別するための特別な自動ラベリング手法を使用します。トレーニング中に既知のクラスラベルと分からないクラスラベルを区別するための擬似ラベルを生成するために、確率的に補正された未知のクラスラベルを使用します。また、オブジェクト性スコアの分布に基づいて未知のクラスの可能性を修正することにより、推論時の擬似ラベルの品質をさらに向上させます。 • オープンワールド3D屋内セグメンテーションの徹底的な評価のために、彼らは知られたクラスと未知のクラス、および200以上のコースにわたるインクリメンタル学習を持つ慎重に選択されたオープンワールド分割を提示します。彼らの提案された分割では、オブジェクトクラスの固有分布（頻度ベース）、室内空間を探索する際の異なるクラスタイプ（領域ベース）、および外部世界でのオブジェクトクラスのランダム化など、さまざまな現実的な状況が使用されています。多くのテストは、彼らの手法とオラクルとのパフォーマンスギャップを縮めるための提案されたソリューションの価値を証明しています。

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