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「MLの学習に勇気を持つ：L1＆L2正則化の解明（パート2）」

「「Courage to Learn ML L1＆L2 Regularizationの解明」パート2へようこそ前回の議論では、より小さな係数の利点とそれを達成する手段を探索しました...」

「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか？」

最新の生成AI技術は、コンピュータビジョン、自然言語処理などで爆発的な成長を遂げ、画期的なモデルアーキテクチャの研究によるブレイクスルーが続々と生まれています

「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」

この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです

「AI/MLツールとフレームワーク：包括的な比較ガイド」

この記事では、主要なAI/MLツールやフレームワークの簡潔な比較を提供し、特定のAI/MLプロジェクトに適した技術の選択を支援します

このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています

LLMモデルは、さまざまなプログラミング関連の活動を実行できる強力な言語エージェントとして、ますます展開されています。これらの驚異的な進展にもかかわらず、静的な実験環境でこれらのモデルが示した能力と、実際のプログラミングシナリオの絶えず変化する要求との間には、相当な隔たりがあります。標準のコード生成ベンチマークは、LLMがゼロから新しいコードを生成する能力をテストします。しかし、プログラミングの慣行は滅多にすべてのコードコンポーネントをゼロから生成する必要はありません。実世界のアプリケーションのコードを書く際には、既存の公開されているライブラリを使用することが一般的な慣習です。これらの開発済みライブラリは、さまざまな課題に対する堅牢で実践済みの回答を提供します。そのため、コードLLMの成功は、機能の生成だけでなく、正しいパラメータの使用方法でオープンソースライブラリから派生したコードの実行能力など、さまざまな方法で評価されるべきです。イェール大学、南京大学、北京大学の新しい研究では、ML-BENCHという現実的で包括的なベンチマークデータセットを提案しています。このデータセットは、LLMの利用者の指示を理解し、GitHubのリポジトリをナビゲートし、実行可能なコードを生成する能力を評価するものです。ML-BENCHは、指示の要件を満たす高品質で指示可能な正解コードを提供しています。ML-BENCHは、130のタスクと14の人気のある機械学習のGitHubリポジトリからなる9,444の例を含んでいます。研究者たちは、Pass@kとParameter Hit Precisionを調査の指標として使用しています。これらのツールを使用して、彼らはGPT-3.5-16k、GPT-4-32k、Claude 2、およびCodeLlamaがML-BENCH環境での能力を探求します。ML-BENCHはLLMのための新しいテストを提案しています。経験的な結果は、GPTモデルとClaude 2がCodeLlamaを大きく上回っていることを示しています。GPT-4は他のLLMよりも明らかに性能が向上していますが、実験でのタスクのうち39.73%しか完了していません。他のよく知られたLLMは幻覚を経験し、期待通りの成果を上げていません。調査の結果からは、LLMはコードの記述だけでなく、長いドキュメンテーションの理解も必要としていることが示唆されています。その主要な技術的貢献は、彼らのエラー分析を通じて発見された不足点に対処するために設計された自律型の言語エージェントであるML-AGENTの提案です。これらのエージェントは、人間の言語と指示を理解し、効率的なコードを生成し、困難なタスクを遂行する能力を持っています。 ML-BenchとML-Agentは、自動化された機械学習プロセスの最先端の進歩を表しています。研究者たちは、この成果が他の研究者や実務家にも興味を持ってもらえることを期待しています。

「AWS reInvent 2023での生成的AIとMLのガイド」

はい、AWS reInventの季節がやってきましたいつものように、場所はラスベガスです！カレンダーに印をつけ、ホテルを予約し、さらには航空券も購入済みですねさて、それでは第12回reInventで開催されるジェネレーティブAIと機械学習（ML）のセッションに参加するためのガイダンスが必要ですジェネレーティブAIは以前のイベントでも登場していましたが、今年はさらなる進化を遂げます基調講演中にはいくつかの注目発表がありますし、私たちのトラックのほとんどのセッションでもジェネレーティブAIを導入していますそのため、私たちのトラックを「ジェネレーティブAIとML」と呼ぶことができますこの記事では、トラックの構成とおすすめのセッションを紹介しますジェネレーティブAIに焦点を当てたトラックではありますが、他のトラックにも関連セッションがありますので、セッションカタログを閲覧する際には「ジェネレーティブAI」のタグを使用してください

「あなたのLLM + Streamlitアプリケーション用のベクトルデータベース」

「Streamlit AI プロジェクトのためにベクトルデータベースを探索してくださいこのガイドでは、Streamlit と最高のベクトルデータベースを紹介し、AI アプリの開発を強化します」

Amazon MusicはSageMakerとNVIDIAを使用してMLの訓練および推論のパフォーマンスとコストを最適化しています

Amazon Music のストリーミングのダイナミックな世界では、曲やポッドキャスト、プレイリストの検索ごとに物語、ムード、感情の洪水が待っていますこれらの検索は新たな発見、大切な経験、永続する思い出への入り口となります検索バーは単に曲を見つけるためだけではありません

マシンラーニングのCRISP ML(Q)とは何ですか？

プロジェクト管理手法「機械学習におけるCRISP-DM(Q)とは何か」は、アミット・チャウハンによってTowards AIに掲載されています

パロアルトネットワークスは、Cortex XSIAM 2.0プラットフォームを導入します：ユニークなBring-Your-Own-Machine-Learning（BYOML）フレームワークを特徴としています

“`html サイバーセキュリティにおいて、組織はセキュリティインテリジェンスと自動化の効率的な管理に直面しています。一つの問題は、セキュリティ対策の強化のために効果的な機械学習モデルが必要とされることです。従来、セキュリティチームは事前定義されたモデルに限定され、進化する脅威に対応することが困難でした。この課題に対処するためのいくつかの解決策が存在しましたが、それらはセキュリティチームからより高い柔軟性を要求することがよくありました。これらの解決策では、セキュリティ専門家が自分たちの特定のニーズに合わせて独自の機械学習モデルを作成・実装することができませんでした。この制限は、詐欺検出、セキュリティ研究、データの可視化などの領域で機械学習の可能性を十分に活用する能力を阻害しました。 Palo Alto Networksは、ユニークな「Bring-Your-Own-Machine-Learning (BYOML) フレームワーク」を備えた「Cortex XSIAM 2.0プラットフォーム」を導入しました。このフレームワークは、XSIAMに格納されている膨大なセキュリティデータへのアクセスを提供することで、セキュリティチームに力を与えます。今では、セキュリティチームはXSIAMエコシステム内で独自の機械学習モデルを構築し利用することができ、より高度なカスタマイズと適応性が可能です。 XSIAM内のBYOMLフレームワークは、セキュリティチームが詐欺検出やセキュリティ研究を含むさまざまなユースケースにおいて、機械学習を活用することを可能にします。進化するサイバーセキュリティの課題に対応するため、機械学習モデルを柔軟に適応させることができるより動的なアプローチを提供します。 XSIAM 2.0への注目すべき追加機能の一つは、XSIAMコマンドセンターの導入です。この中央ハブにより、セキュリティチームはデータソースとアラートに関する貴重な洞察を得ることができます。この機能により、セキュリティ専門家は統一されたプラットフォーム内でセキュリティインシデントを効率的に識別し優先順位付けを行い、インシデント対応と管理を効率化することができます。さらに、XSIAM 2.0では、MITRE ATT&CKカバレッジダッシュボードが組み込まれており、組織は一般的な脅威行動者の戦術と手法に対する全体的な防御策を評価できます。これにより、プラットフォームが多様なサイバーセキュリティの脅威に対してどのように対処できるかを視覚的に表現することができます。このプラットフォームは、AIおよび自動化機能を備えた伝統的な能力を超えています。これらの機能により、組織は手動タスクを自動化し、セキュリティオペレーションの自動化方法についての推奨事項を受け取ることができます。これにより、運用効率が向上し、サイバーセキュリティに対して能動的かつ適応的なアプローチを取ることができます。結論として、Palo Alto NetworksのXSIAM 2.0のリリースは、サイバーセキュリティの進化する課題に対処するための重要な一歩を示しています。この革新的なソリューションにより、セキュリティチームは自分たちの機械学習モデルを制御し、新たな脅威に適応し、インシデント対応を効率化することができます。XSIAMコマンドセンターやMITRE ATT&CKカバレッジダッシュボードなどの追加機能により、組織はサイバーセキュリティの脅威に対する防御能力を強化するための包括的なプラットフォームを備えることができます。この記事は、Palo Alto…

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