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『ビデオの安定した拡散について解説』

私のブログやAIニュースレターを受け取り、YouTubeで成功するための秘訣などの無料ギフトを受け取ってください！最新のDALLEやMidjourneyなどの超強力な画像生成モデルにはどのような共通点があるのでしょうか？

GPUマシンの構築 vs GPUクラウドの利用

この記事では、コスト、パフォーマンス、運用、スケーラビリティなどの要素を分析し、深層学習や人工知能を用いたプロジェクトにおいて、オンプレミスのGPUマシンを構築することと、GPUクラウドサービスを使用することの利点とデメリットを検証しています

Machine learning

タイムシリーズの異常値のデマイスティファイ：2/4

「私たちは、外れ値で密集した時系列データである#rovella関連のツイートから始め、平均と…という2つの基本的な情報だけを使用して、非常に直接的な方法でそれらを特定しました」

“`html 機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習（ML）の開発とデプロイメントを結びつけることにより、生産環境での高性能モデルの継続的なデリバリーを標準化し効率化するための一連のプロセスです。 MLモデルの作成と改善をML開発と呼びます。機械学習モデルのデプロイメントは、それらを実稼働環境で使用可能にすることです。 MLモデルを開発から実稼働環境に移動させるために必要なプロセスを自動化することで、MLOpsは開発とデプロイメントの間のギャップを埋めます。これにより、MLモデルの迅速かつ効果的なデプロイメント、および産業環境での持続的な成功が支援されます。 MLOpsの利点は何ですか？ MLOpsの価値は、企業が以下のことが可能になることです： MLOpsは、MLモデルを開発から実稼働環境に迅速にデプロイするためのプロセスを合理化し、デプロイメントを迅速化します。これにより、組織に利点をもたらすMLモデルの迅速なデプロイメントが実現されます。 MLOpsは、MLモデルをトレーニング環境と一致する実稼働環境にデプロイして、機械学習（ML）モデルの品質を向上させます。これにより、モデルが時間の経過とともに精度を失う、基本的なデータ分布が変化することのリスクを軽減します。 MLOpsは、実稼働環境でのMLモデルの管理と監視のプロセスを自動化することで、MLオペレーションの高コストを削減します。従業員は新しいMLモデルの作成など、他のプロジェクトに時間を費やすことができます。 MLOpsは具体的にどのように機能しますか？ MLOpsを実装するためには、通常、継続的な統合とデリバリー（CI/CD）パイプラインが使用されます。ソフトウェアアプリケーションのビルド、テスト、リリースなどのプロセスは、CI/CDパイプラインの助けを借りて自動化することができます。 MLOps用のCI/CDパイプラインの典型的な手順の例は次のとおりです：過去に収集されたデータを使用して、MLモデルをトレーニングします。ホールドアウトデータセットと比較することで、MLモデルをテストします。 MLモデルを実稼働環境にデプロイメントします。 MLモデルを監視し、実稼働環境での性能を確認します。 CI/CDワークフローは手動または自動で開始することができます。たとえば、機械学習モデルの新バージョンが学習された場合にパイプラインがアクティブ化されることがあります。 MLOpsに使用されるツールは何ですか？ MLOpsで使用できるさまざまな有用なツールがあります。一般的なツールには次のものがあります：トレーニングやMLモデルのデプロイメントに使用される一連のツールは、MLフレームワークとして知られています。MLフレームワークの中でも特によく使用されるのは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnです。クラウドコンピューティングプラットフォームは、実稼働環境でのMLモデルのインストールと管理に必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。代表的なクラウドコンピューティングプラットフォームには、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud…

「スタンフォード大学と一緒に無料でコンピュータ科学における確率を学びましょう」

確率はコンピュータサイエンスの基礎要素の一つです一部のブートキャンプではこのトピックを省略することもありますが、それはあなたのコンピュータサイエンスの知識にとって不可欠です

Data science

「データ管理におけるメタデータの役割」

「メタデータは現代のデータ管理において中心的な役割を果たし、統合、品質、セキュリティに不可欠であり、デジタルトランスフォーメーションの取り組みにおいても重要です」

「人間の境界を超えたもの：スーパーインテリジェンスの台頭」

「ANIからAGIそしてそれ以上へ：AIの進化の道を解読する」

Artificial Intelligence

「クレジットカードの不履行データセットのバイアスの検証と検出」

このセクションでは、クレジットカードのデフォルトデータセットにおけるバイアスについて探求し、若者と高齢者の借り手の間の年齢に基づく差別が、デフォルト率の上昇につながっていることを検討します

「UCLとイギリス帝国大学の研究者が、タスク適応型貯水池コンピューティングを通じてエネルギー効率の高い機械学習を発表」

従来のコンピュータは多くのエネルギーを使用します。世界の電力需要の約10%を占めているのです。これは、従来のコンピュータがデータを処理し、保存するために別々のユニットに依存しているためであり、その2つのユニット間での継続的なシャッフルが必要です。このプロセスによって熱が発生し、エネルギーが無駄になります。脳に触発された、またはニューロモーフィックなコンピューティングは、従来のコンピュータのエネルギー効率の問題に対して、潜在的に効果的な解決策です。これは、人間の脳の構造と運用にモデル化されており、少量のエネルギーを使用して複雑な計算を行うことができます。物理的な貯溜器を使用することは、ニューロモーフィックなコンピューティングの基本原理です。非線型ダイナミクスを持つ物質、または入力にわずかな変化が生じるとその振る舞いが感度を持つ物質は、物理的な貯溜器として知られています。これらの貯溜器は、情報を物質の状態に符号化することができますので、計算に適しています。最近の研究では、国際的な学術グループが、VoAGIとしてキラル磁石を使用した新しい形の物理的な貯溜器コンピューティングを作り出しました。ねじれた構造を持つ物質、つまりキラル磁石は、ユニークな磁気特性を持っています。科学者たちは、温度を変化させ、外部磁場をかけることでキラル磁石の磁気相を制御することができることを発見しました。これにより、材料の物理的な特性をさまざまな機械学習アプリケーションに合わせて変更することができました。たとえば、磁化した粒子が渦状のパターンで回転しているスカイミオン相は、強力なメモリを持つため、予測アプリケーションに理想的です。一方、錐体相は最小限のメモリを持っていますが、非線形性があるため、分類や変換のジョブには最適です。より従来のニューロモーフィックなコンピューティング方法と比較して、この新しい物理的な貯溜器コンピューティングへの新たなアプローチは、いくつかの利点を提供します。まず第一に、外部の電子機器が必要ないため、よりエネルギー効率が高くなります。第二に、より広範な機械学習のタスクに適応することができます。この新しいタイプの脳に触発されたコンピューティングの創造とともに、よりエネルギー効率の高いコンピュータソリューションの探求が進んでいます。さらなる調査により、この技術は私たちの計算方法を大きく変える可能性があります。

「プログラムの速度を上げるための5つのコード最適化テクニック」

最初は動作させることに集中し、その後に速さを追求するこれは多くのプロのプログラマが共有している共通の原則です最初は、コードを書く際に、直感的に最もわかりやすいアプローチを選び、保存します…

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