Search Results OPT

ブラックボックス化学プロセスの最適化

化学プロセスの設計と最適化は、プロセスエンジニアリングの主要なタスクの一つです化学システム（例：ユニット操作）を構築する際、多くの設計パラメータがある場合、...

ミニGPT-5：生成的なヴォケンによる交錯したビジョンと言語の生成

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）のブレークスルーにより、AI開発者から世界的に注目されていますこれらのモデルは、テキストの生成と理解の新たな基準を打ち立てていますしかし、テキストに対応する画像を一貫して生成することは依然として難しい課題ですこの問題に取り組むために、[…]

「高給与のデータサイエンスの仕事を見つけるための7つのプラットフォーム」

「データサイエンスの求人活動で落ち込んでいませんか？次の高報酬のデータサイエンスの仕事をゲットするために、これらの素晴らしい7つのプラットフォームをチェックしてみてください！」

Career Advice

デジタルアイデンティティを保護する方法

人工知能は、非常に説得力のある画像や動画を生成することで、大幅な進歩を遂げましたこれらのAIによって生成された視覚コンテンツは、真正さを装い、深刻な結果につながる欺瞞的なコンテンツの作成に使用することができます例えば、ディープフェイク技術によって、悪意を持つ行為者は他の人物の体に自分の顔を重ねることができ、本物との区別がほとんどできなくなります

思考のグラフ：大規模言語モデルにおける緻密な問題解決のための新たなパラダイム

「グラフ・オブ・ソウツの目標はプロンプトエンジニアリングを革新し、そしてより幅広い範囲でLLMを人間らしく柔軟な問題解決に活用することを可能にすることを目指しています」

language models

「Numexprを使用して多次元Numpy配列操作を最適化する方法」

「Numexprを使用することで、Numpy Pythonの多次元配列操作の速度を大幅に向上させる方法を発見しましょうこの記事では、forループをNumexprで置き換えて大幅なパフォーマンス改善を実現するという直接の経験を共有しています」

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

イントロダクション人工知能の進化する領域において、二つの主要な要素が刷新を果たしました：生成型AIと強化学習。これらの最新技術である生成型AIと強化学習は、自己改善型のAIシステムを作り出す可能性があり、機械が自律的に学習し適応する夢を現実のものにするための一歩を踏み出しています。これらのツールは、自己改善型のAIシステムの道を開き、自己学習および自己適応する機械のアイデアに近づくことをもたらしています。最近のAIの進歩は驚くべきものです。人間の言語を理解することから、コンピュータが世界を認識し解釈するのを助けるまで、様々な領域で進歩を遂げてきました。GPT-3のような生成型AIモデルとDeep Q-Networksのような強化学習アルゴリズムは、この進歩の最前線に立っています。これらの技術は個別に変革をもたらしてきましたが、それらが融合することによってAIの能力の新たな次元が開かれ、世界の限界を緩和しています。学習目標強化学習とそのアルゴリズム、報酬構造、強化学習の一般的なフレームワーク、状態行動ポリシーに関する必要な知識と深い知識を獲得し、エージェントがどのように意思決定を行うかを理解する。これらの二つの分野がどのように共生的に組み合わさることで、より適応性の高いインテリジェントシステムを創り出すことができるかを調査する。健康医療、自動車、コンテンツ制作などの分野で、生成型AIと強化学習を統合することによる効果と適応性を示すさまざまな事例研究を学び分析する。 TensorFlow、PyTorch、OpenAIのGym、GoogleのTF-AgentsなどのPythonライブラリに精通し、これらの技術の実装における実践的なコーディング経験を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成型AI：機械に創造性を与える生成型AIモデルは、OpenAIのGPT-3のように、自然言語や画像、音楽などを生成するように設計されています。これらのモデルは、与えられた文脈で次に何が起こるかを予測する原理に基づいて動作します。これらは、自動化されたコンテンツ生成から人間の会話を模倣するチャットボットまで、あらゆることに使用されてきました。生成型AIの特徴は、学習したパターンから新しいものを作り出す能力です。強化学習：AIに決定を学ぶ出典 – Analytics Vidhya 強化学習（RL）はもう一つの画期的な分野です。これは、人間のように試行錯誤から学ぶAIを実現する技術です。これは、Dota 2や囲碁などの複雑なゲームをAIに教えるために使用されています。RLエージェントは、行動に対して報酬やペナルティを受け取り、このフィードバックを使用して時間とともに改善します。ある意味では、RLはAIに自律性を与え、動的な環境での意思決定を可能にします。強化学習のフレームワークこのセクションでは、強化学習の主要なフレームワークについて解説します。実行主体：エージェント人工知能と機械学習の領域では、「エージェント」という用語は、指定された外部環境とやり取りするための計算モデルを指します。その主な役割は、目標を達成するか、一連のステップで最大の報酬を蓄積するために意思決定を行い、行動を起こすことです。 The…

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