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「GoogleがプロジェクトIDXを発表：AIパワードのブラウザベースのイノベーションでマルチプラットフォームアプリ開発を革新」

アプリケーション開発の急速に変化する風景では、アプリを概念化からモバイル、Web、デスクトッププラットフォーム全体に成功裏に展開するまでの旅は、複雑な作業です。Googleは、ノルムを再定義するビジョンのミッションに乗り出しました。ブートストラップやコンパイル、テスト、デプロイ、アプリのモニタリングなど、さまざまなタスクに対してシームレスなテックスタックを組み立てる開発者の困難な課題を認識し、Googleの先駆的な研究者たちは、プロジェクトIDXとして知られる革新的な実験を発表しました。プロジェクトIDXの核心は、開発のアプローチ方法を根本的に変革するものです。これは、Google Cloudの堅牢なインフラストラクチャによって駆動され、PaLM 2の基盤に基づいたAIモデルであるCodeyによって支えられた、ブラウザベースの開発体験を導入します。この画期的なプロジェクトは、フルスタックのWebおよびマルチプラットフォームアプリケーションの作成、管理、デプロイメントを効率化し、さまざまな広く支持されているフレームワークやプログラミング言語との互換性を提供します。Code OSSのフレームワークに基づくプロジェクトIDXは、多様な開発ニーズに対応する、開発者にとって馴染み深く多目的な環境を提供します。プロジェクトIDXの背後にある原則は、開発者がどの場所やデバイスからでもシームレスかつ効率的に作業できるようにすることです。各プロジェクトIDXのワークスペースは、クラウドホスティングによって提供されるアクセシビリティと相乗的に調和する、Linuxベースの仮想マシンの機能を備えています。重要な機能の1つは、プロジェクトIDXがGitHubから既存のプロジェクトをシームレスにインポートできる能力であり、作業の中断なく継続できるようにします。さらに、プラットフォームは、Angular、Flutter、Next.js、React、Svelte、Vueなどの有名なフレームワーク向けに事前に構成されたテンプレートを備えた新しいプロジェクトの発想を容易にするため、創造のキャンバスを拡張します。PythonやGoなどの追加言語の統合も計画に含まれており、プラットフォームの汎用性がさらに拡大されます。プロジェクトIDXの総合的な目標は、さまざまなプラットフォームでのアプリのデザインと機能を向上させることです。この複雑なプロセスを簡素化するため、プラットフォームは統一されたWebプレビューと、AndroidおよびiOSシミュレーターの近い統合を提供し、すべてがブラウザインタフェース内でシームレスにアクセスできます。プロジェクトIDXの真の変革の力は、AIの可能性を活用し、Googleのこの領域での進歩を利用することにあります。CodeyやPaLM 2などのモデルの力によって駆動されるプロジェクトIDXは、コーディングの取り組みを加速し、品質を向上させます。プラットフォームのAIの機能には、インテリジェントなコード補完、対話型のアシストチャットボット、コンテキストに基づいたコードアクションなど、さまざまな機能が含まれており、コーディングの効率と精度を高めます。開発から本番への道のりでの重要な課題の1つは、アプリケーションのデプロイメントです。プロジェクトIDXは、Firebase Hostingとシームレスに統合することで、開発者がウェブアプリの共有可能なプレビューを簡単にデプロイしたり、効率的かつグローバルに配信されるホスティングプラットフォームを介して本格的な本番環境に移行したりすることを可能にします。特筆すべきは、Firebase HostingがCloud Functionsによって駆動されるダイナミックバックエンドとの互換性を持っているため、Next.jsなどの包括的なフレームワークにも適用が可能で、デプロイプロセスをさらに効率化します。プロジェクトIDXが注目を浴びる中、Googleは開発者コミュニティをこの変革の旅に招待し、貴重な洞察を提供してもらうことを熱烈に歓迎します。現在の機能と将来の拡張の約束を備えたプロジェクトIDXは、マルチプラットフォームアプリの開発の進化の先駆者として立ちます。協力の精神と継続的な改善へのコミットメントを育むことにより、GoogleはプロジェクトIDXを触媒として位置づけ、アプリ開発の風景を再定義し、開発者の絶えず変化するニーズと願望に対応する非常に効率的かつ効率化されたワークフローを提供します。

マルチモーダル言語モデルの解説：ビジュアル指示の調整

「LLMは、多くの自然言語タスクでゼロショット学習とフューショット学習の両方で有望な結果を示していますしかし、LLMは視覚的な推論を必要とするタスクにおいては不利です...」

「生成的なAIアプリケーションと3D仮想世界の構築方法」

成長し成功するためには、組織は特に生成AIや3D仮想世界のような急速に進化する技術領域において、技術スキルの開発に継続的に注力する必要があります。 NVIDIA Trainingは、AI時代、高性能コンピューティング、産業デジタル化に必要なスキルをチームに提供するための新しいコースを発表しています。このプログラムはすでに数十万人の学生、開発者、研究者、データサイエンティストに重要な技術スキルを提供してきました。最新のコースにより、NVIDIA Trainingは組織がビジネスの景観を変革する生成AIと仮想世界の力を十分に活用できるようにしています。生成AIアプリケーションの構築を始めましょう生成AIは組織の働き方を革新しています。テキスト、画像、音声、アニメーション、3Dモデルなど、さまざまな入力に基づいて迅速に新しいコンテンツを生成することができます。 gen AIに関する新しいNVIDIA Trainingのコースには以下があります：生成AIの解説 – 生成モデルは質問応答、要約、テキストの含意、2Dおよび3D画像と音声の作成など、多くのユースケースでアプリケーションの開発を加速させています。この2時間のコースでは、NVIDIAの応用深層学習研究副社長であるBryan Catanzaroが、gen AIの主な進展、現在の状況、そして将来の可能性について概説します。彼は技術的な詳細や人気のある生成AIアプリケーション、さらにはビジネスが技術を責任を持って使用する方法についても議論します。拡散モデルを使用した生成AI – コンピューティングパワーと科学的理論の進歩により、生成AIは以前よりもアクセスしやすくなりました。この実践的なコースでは、最新の技術を使用してテキストから画像を生成する生成AIアプリケーションの構築方法を学びます。拡散モデルを使用して画像を生成し、さまざまな最適化で出力を洗練させます。ユーザーの制御を向上させるために、U-Netアーキテクチャからのノイズ除去拡散モデルを構築します。生成AIや大規模言語モデルに関するコースの完全なリストは、NVIDIA Trainingの学習パスをご覧ください。デジタル3Dワールドの構築デジタルワールドビルディングの進化により、メディアやエンターテイメント、建築、エンジニアリング、建設および運用、工場計画、アバター作成などのさまざまな産業が変革されています。没入型の3D環境はユーザーのエンゲージメントを高め、現実世界の問題に対する革新的なソリューションを可能にします。NVIDIA Omniverseは、テクニカルアーティスト、デザイナー、エンジニアが複雑な物理的に正確なシミュレーションや3Dシーンをリアルタイムで素早く組み立て、チームメンバーとシームレスに協力しながら開発できるプラットフォームです。…

再抽出を用いた統計的実験

「Pythonを使用したA/B仮説検定とパワー推定における順列/ブートストラップ法」

「自己教師あり学習とトランスフォーマー？ – DINO論文の解説」

「一部の人々は、Transformerのアーキテクチャを愛し、それをコンピュータビジョンの領域に歓迎しています他の人々は、新しいプレイグラウンドに新しい子供がいることを受け入れたくありませんさて、何が起こるのか見てみましょう...」

ChatGPTと高度なプロンプトエンジニアリング：AIの進化を推進する

「高度なプロンプト工学について学び、テクノロジーとのコミュニケーションにおける役割、ChatGPTなどのツールの応用について学ぶ」

LGBMClassifier 入門ガイド

このチュートリアルでは、PythonでLightGBMライブラリを使って、LGBMClassifierクラスを使用して分類モデルを構築する方法を探っていきます

Machine learning

「MLOpsの全機械学習ライフサイクルをカバーする：論文要約」

このAIの論文は、MLOpsの分野に関する包括的な調査を提供しています。MLOpsは、機械学習のライフサイクル全体を自動化することに焦点を当てた新興の学問です。この調査は、MLOpsのパイプライン、課題、ベストプラクティスなど、幅広いトピックをカバーしています。モデルの要件分析、データの収集、データの準備、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、システムの展開、モデルの監視など、機械学習プロセスのさまざまなフェーズについて詳しく説明しています。さらに、ビジネス価値、品質、人間の価値、倫理など、ライフサイクル全体での重要な考慮事項についても議論されています。この論文は、MLOpsの包括的な調査を提示し、機械学習のライフサイクルを自動化することの重要性を強調しています。調査では、MLOpsのパイプライン、課題、ベストプラクティス、および機械学習プロセスのさまざまなステージについて取り上げています。この論文は以下の図でまとめられています: https://arxiv.org/abs/2304.07296: 機械学習プロセスモデルの要件分析機械学習プロジェクトを始めるために、ステークホルダーはモデルの要件を分析し特定する必要があります。このセクションでは、ビジネス価値、モデルの品質、人間の価値（プライバシー、公正性、セキュリティ、責任）、倫理の4つの基本的な側面について説明しています。ステークホルダーは目的を定義し、価値と問題を特定するためのツールを評価し、要件を優先順位付けし、関連するステークホルダーを巻き込み、必要な機能を決定することが推奨されています。データの収集と準備データの準備フェーズは、機械学習タスクに適した高品質のデータを確保するために重要な役割を果たします。このセクションでは、データの収集、データの発見、データの拡張、データの生成、およびETL（抽出、変換、読み込み）プロセスについて取り上げています。データの品質チェック、データのクリーニング、データの統合、データのマッチング、および探索的データ分析（EDA）を行うことの重要性を強調しています。特徴量エンジニアリング特徴量エンジニアリングは、予測モデリングの性能向上に重要です。このセクションでは、特徴量の選択と抽出、特徴量の構築、特徴量のスケーリング、データのラベリング、特徴量の補完などの技術を強調しています。各技術に関連する特定のアルゴリズムとメソッドも説明されており、Principal Component Analysis（PCA）、Independent Component Analysis（ICA）、およびStandardization and Normalizationも含まれています。モデルのトレーニングモデルのトレーニングフェーズでは、監視された学習、非監視学習、半教師あり学習、強化学習など、さまざまなタイプの機械学習モデルがカバーされています。このセクションでは、特定の問題に適したモデルを選択するモデル選択についても議論されています。また、クロスバリデーション、ブートストラップ、ランダム分割などのモデル選択の方法も探求されています。ハイパーパラメータのチューニング、つまりモデルのパラメータを最適化するプロセスも取り上げられています。モデルの評価モデルの評価は、さまざまなメトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。このセクションでは、精度、適合率、再現率、Fスコア、ROC曲線下面積（AUC）などの一般的な評価メトリックを紹介しています。モデルのパフォーマンスだけでなく、ビジネス価値も考慮することの重要性を強調しています。システムの展開システムの展開には、適切なMLモデルオペレーティングプラットフォームの選択、システムの統合、システム統合テストの実施、およびシステムのエンドユーザーへのリリースが含まれます。カナリア展開やブルーグリーン展開などの展開戦略も説明されています。MLシステムの展開に関連する課題も議論されており、スムーズな展開プロセスのためのヒントも提供されています。モデルの監視…

アンサンブル学習：決定木からランダムフォレストへ

「私たちは決定木モデルから話を始めます次に、アンサンブル学習について説明し、最後に、アンサンブルの上に作られたランダムフォレストモデルを説明します...」

事前学習された拡散モデルを用いた画像合成

「テキストから画像に変換する拡散モデルは、自然言語の説明に基づいて写実的な画像を生成することで驚異的なパフォーマンスを達成していますオープンソースの事前学習済みモデルのリリースによって…」

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