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ランナーの疲労検知のための時間系列分類 – チュートリアル

ウェアラブルセンサーを使用して収集されたランニングデータは、ランナーのパフォーマンスや全体的なテクニックについての洞察を提供することができますこれらのセンサーから得られるデータは通常、時間の経過によって変化するものです

「なぜ機械は思考できるのか」というテーマに関して

17世紀に、レネ・デカルトは比較的新しい考えを紹介しましたーCogito ergo sum（「私は考える、ゆえに私は存在する」）この簡単な形式は、西洋哲学の基礎となりました

言語モデルを使用したドキュメントの自動要約のテクニック

要約は、大量の情報をコンパクトで意味のある形式に短縮する技術であり、情報豊かな時代における効果的なコミュニケーションの基盤となっていますデータの溢れる世界で、長いテキストを短い要約にまとめることで時間を節約し、的確な意思決定を支援します要約は内容を短縮して提示することにより、時間を節約し、明確さを向上させる役割を果たします

「Googleのジェミニは私たちが期待していた生成AIモデルではありません」

DeepMindの製品VPであるEli Collins氏は、Gemini Ultraがテキスト、画像、音声、コードの「微妙な」情報を理解できると主張しています

イントロダクション魅力的なジェネラティブAIフレームワークの世界へようこそ。ここでは、革新と創造性がデジタルの風景で融合する大いなる力、ジェネラティブ人工知能の力について語ります。ジェネラティブAIの力は単なる技術的な驚異にとどまりません。それは、私たちが機械とのやり取りをし、コンテンツを生み出す方法を形作る力強い力です。想像してください：わずかなプロンプトで物語や画像、さらには世界までも作り出す能力。それは魔法ではありません。それが人工知能の進化です。ジェネラティブAIは単なるアルゴリズムの集合体ではありません。それはオンラインデータの広大な領域によって駆動される創造のパワーハウスです。AIに対してテキスト、画像、ビデオ、音声、複雑なコードの生成をプロンプトで指示することができると想像してみてください。GenAIは学習し進化し続けることで、さまざまな産業におけるその応用は増大しています。その秘密はトレーニングにあります。複雑な数学と大規模なコンピューティングパワーが結集してAIにアウトカムを予測させ、人間の行動や創造を模倣するように教え込むのです。ジェネラティブAIの世界への旅は、その仕組みの謎を解明することから始まります。ニューラルネットワークはどのように新しいコンテンツを生み出すためのパターンを特定するのでしょうか？ChatGPTやDALL-Eなどのツールを支える基本モデルは何でしょうか？ジェネラティブAIの複雑な利用法や機能について一緒に探求していきましょう。この技術革命の最前線に立つトップ5のフレームワーク。機械が想像力に命を吹き込み、デジタルキャンバスが描く可能性は限りなく広がる旅へご参加ください。実践的な学習でジェネラティブAIの力を向上させましょう。 GenAI Pinnacle Programをチェックしてください！ジェネラティブAIフレームワークとはジェネラティブAIフレームワークは、GenAIのバックボーンとなり、機械が多様で文脈に即したコンテンツを作成できるようにするインフラストラクチャを提供します。これらのフレームワークは、LLMs、GANs、VAEsなどのAIモデルのためのガイドラインとなり、広範なデータセット内のパターンを理解することを可能にします。これらのフレームワークを利用することで、組織は教師なしおよび半教師あり学習アプローチのパワーを利用してAIシステムをトレーニングすることができます。このトレーニングは、NLPから画像生成までのタスクを基礎付けており、機械がプロンプトを解釈する能力を向上させます。 Langchain LangChainは、GenAIプロフェッショナル向けの革命的なソフトウェア開発フレームワークとして展開されます。LangChainは、日常のタスクやプロジェクトの風景を再構築するために作られ、大規模言語モデル（LLMs）を活用することを重視しています。MITライセンスのオープンソースの思想の下、LangChainはエージェント、メモリ、チェーンを包括した標準化されたインターフェースを導入します。 LangChainのエージェントは、LLMsが情報を元にした意思決定を行うことを可能にし、ダイナミックなチャットボット、ゲーム、さまざまなアプリケーションの創造を促進します。メモリ機能は価値があり、LLMへの呼び出し間で状態を維持することができます。この機能は、チャットボットのようなアプリケーションにとって基盤となり、一貫性のある会話や前のクエリのアウトカムの保存を可能にします。チェーンは単一のLLM呼び出しを超えて拡張し、シーケンスのオーケストレーションを容易にします。これは要約ツールや質問応答システム、多様な複雑な相互作用を必要とするアプリケーションのための恩恵です。 LangChainのデータ拡張生成機能により、GenAIプロフェッショナルは外部データに基づいたテキストの生成能力をさらに高めることができます。魅力的なニュース記事から商品説明までの作成にLangChainはコンテンツ生成の能力を増幅させます。 LangChainは、顧客サービスや教育のためのチャットボット、娯楽や研究のためのゲーム、そして要約ツールや質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションでその能力を発揮してきました。コンテンツ生成、翻訳、コード生成、データ分析、医療診断などさまざまなアプリケーションをカバーしており、ジェネラティブ人工知能の進化する風景において、LangChainはイノベーションと効率性を推進します。 LlamaIndex LlamaIndexは、GenAIプロフェッショナルの武器の中で重要なツールとして浮上しています。GPT-4などのカスタムデータとLLMsの間にシームレスなつながりを提供します。この革新的なライブラリは、データとLLMsを扱う複雑なプロセスを簡素化することで、GenAIプロフェッショナルの日々の業務やプロジェクトを大幅に向上させます。LlamaIndexの多様なユーティリティは、データの取り込み、構造化、検索、統合の各段階で重要なサポートを提供します。まず、LlamaIndexはAPI、データベース、PDF、外部アプリケーションなどさまざまなソースからデータを「摂取」することに優れており、忠実なデータ収集者として機能します。次に、LLMが簡単に理解できるようにデータを「構造化」する段階に移ります。この構造化されたデータは、「検索」と「取得」の段階で基盤となり、必要なときに正確なデータを見つけて取得するのをLlamaIndexが容易にします。最後に、LlamaIndexは「統合」プロセスをスムーズ化し、さまざまなアプリケーションフレームワークとのデータのシームレスな統合を可能にします。 LlamaIndexは、収集のための「データコネクタ」、組織化のための「データインデックス」、翻訳者としての「エンジン」（LLM）の3つの主要なコンポーネントで動作します。このセットアップにより、GenAIの専門家はLLMの能力とカスタムデータを組み合わせたRetrieval Augmented Generation（RAG）において強力な基盤を提供するLlamaIndexを利用することができます。クエリエンジン、チャットエンジン、エージェントなどのモジュラーな構造は、対話レベルの対話を可能にし、ダイナミックな意思決定を促進します。Q&Aシステム、チャットボット、またはインテリジェントエージェントを作成する場合、LlamaIndexはGenAIの専門家にとって欠かせない味方であり、LLMとカスタマイズされたデータを活用したRAGへの進出を強力にサポートします。 Jarvis マイクロソフトのJARVISプラットフォームはAIのイノベーションをリードし、GenAIの専門家に日常の業務を向上させるための無類のツールを提供しています。JARVISはChatGPTやt5-baseなどのAIモデルと連携し、統一された高度な結果を提供します。タスクコントローラーとしてのJARVISは、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなオープンソースのLarge Language…

『Re Invent 2023の私のお勧め』

ここに私のお気に入りのリストがありますが、特定の順序はありません (Koko ni watashi no okiniiri no risuto ga arimasu ga, tokutei no junjo wa arimasen.)

アマゾンセージメーカーとAWSバッチを使用して、ゲティールはモデルトレーニングの時間を90%短縮しました

この記事は、Nafi Ahmet Turgut、Hasan Burak Yel、およびDamla ŞentürkがGetirから共同執筆したものです2015年に設立されたGetirは、超高速の食品配達の先駆者として位置づけられていますこの革新的なテクノロジー企業は、「数分で食料品を提供する」という魅力的な提案で、最終マイル配送セグメントを革命的に変革しました[...]

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

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