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「5つのシンプルなステップシリーズ：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloudをマスターする」

「Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformの使い方をマスターするためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに飛び込んでみてください」

Data science

制約最適化とKKT条件

最適化は、コンピューターサイエンス、物理学、数学、経済学の領域で普遍的に存在していますそれはAIと機械学習（ML）の専門家にとって不可欠なツールとして立ちますし、

ノースウェスタン大学の研究者は、AIのエネルギー使用量を99％削減したオフグリッド医療データの分類のための画期的な機械学習フレームワークを提案しました

最近、ノースウェスタン大学の研究者たちは、特に心電図（ECG）の解釈の文脈で、オフグリッド医療データの分類と診断に画期的な機械学習フレームワークを提案しました。この論文では、低電力計算ハードウェア上でのECG分類のためのサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムの実装の課題について議論しています。この論文では、デュアルゲート型ヴァンダーワールス異接合を基にした混合カーネルトランジスタを使用した新しい解決策を示しています。この論文は、オフグリッド医療データの分類と診断における現存する問題に取り組んでいます。課題は、ECG分類のためのSVMアルゴリズムの実装において、従来のCMOS回路を使用した場合の複雑さと相当な消費電力にあります。論文では、ECGの解釈のための現在利用可能な手法とフレームワークを取り上げ、SVMが効率的でニューラルネットワークよりも計算負荷が少ないことを強調しながら、CMOS回路を使用したハードウェア実装は消費電力と複雑さの面で制約があると指摘しています。研究者たちは、デュアルゲート型ヴァンダーワールス異接合を基にした再構成可能な混合カーネルトランジスタを提案しています。これらのトランジスタは、アナログSVMカーネルアプリケーションに対して完全に可変のガウス関数とシグモイド関数を生成することができ、ECGの解釈など、オフグリッド医療データ分類においてよりエネルギー効率の高い実用的なアプローチを提供します。論文は、混合カーネルトランジスタの詳細について詳しく説明しています。これらのトランジスタは、単層の二硫化モリブデン（MoS2）をn型材料とし、溶液プロセスされた半導体カーボンナノチューブ（CNTs）をp型材料として使用しています。電場スクリーニングの精密な制御により、単一のデバイスを使用して細かく粒状化されたガウス、シグモイド、および混合カーネル関数の完全なセットを生成することができます。この再構成可能性により、ベイズ最適化を使用して個別の患者プロファイルに合わせたパーソナライズされた検出が可能となります。研究者たちは、ECG信号からの不整脈検出において、混合カーネルトランジスタの効果を実証しています。彼らは従来の放射基底関数カーネルと比較し、異接合で生成されたカーネルが高い分類性能を達成していることを示しています。さらに、研究者はベイズ最適化を使用してハイパーパラメータを最適化し、分類性能を向上させ、個別の不整脈検出に適したものとしています。総括すると、研究者たちは、従来のCMOS実装よりも混合カーネルトランジスタの利点を強調しています。彼らは、1つの混合カーネル異接合デバイスで、CMOS回路では数十のトランジスタが必要となるものを実現できることを強調しています。このアプローチは、ウェアラブルおよびエッジ環境でのSVM分類アプリケーションにおいて、低消費電力かつスケーラブルな解決策を提供します。この研究は、ECGの解釈や他のヘルスモニタリングシナリオにおけるオフグリッド医療データ分類と診断の分野において、有望な展開を示しています。混合カーネルトランジスタは、よりエネルギー効率の高い再構成可能な解決策を提供し、個別化された効率的な医療データ分析の道を開いています。

「Scikit-LearnとMatplotlibによる外れ値の検出：実践ガイド」

「色とりどりの風船で満たされた部屋を想像してくださいそれぞれがデータセットのデータポイントを象徴しています異なる特徴を持つため、風船は異なる高さで浮かんでいますさて、ヘリウムで満たされたいくつかの風船を思い浮かべてください...」

「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

機械学習は、現在コンピュータ科学の中でも最もエキサイティングな分野の一つですこの記事では、2023年に機械学習を学ぶための最高かつ無料の５冊の書籍を紹介します

Machine learning

「GATE DA 2024のサンプル問題集」

導入 GATE 2024の志望者の皆さん、素晴らしいニュースです！インド科学研究所（IISc）が、今後のGATE試験のためのサンプル問題を発表しました。これらのサンプルは、準備を強化するための貴重な資源です。このブログ投稿では、GATE DAのサンプル問題からの質問の包括的なリストを編集しました。最初の25の質問は1マークずつ Q1. 𝑏を検索木の分岐係数とします。最適なゴールに到達するために、初期状態から𝑑回のアクションが必要な場合、最悪の場合には、反復深化深さ優先探索（IDDFS）と反復深化A*探索（IDA*）では初期状態が何回展開されますか？ (A) IDDFS – 𝑑, IDA* -𝑑(B) IDDFS – 𝑑, IDA* -(𝑏)^d*(C) IDDFS – 𝑏^d, IDA* -𝑑(D) IDDFS…

複雑なトピックに取り組む際、最初の一歩が一番難しいです

「初心者であること」は、一度通り抜けていつまでも忘れ去るものではありません常に継続的な学びと成長に取り組んでいる限り、新しい概念に取り組む自分自身を見つけるでしょう...

アメリカでのトップ10オンラインデータサイエンスコース

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K-平均クラスタリングのためのワンストップショップ

K-Meansクラスタリングは、非監視学習アルゴリズムであり、私たちが似たようなデータポイントをクラスターにまとめるのを助けますこれらのクラスターは、

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

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