Search Results A

カスタムレンズを使用してウェルアーキテクチュアIDPソリューションを構築する – パート2：セキュリティ

「AWSで本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、およびビジネスの結果との間でトレードオフを繰り返す必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますフレームワークを使用することで、現在の運用レベルと設計に関する推奨事項を学ぶことができます...」

「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

「IDPウェルアーキテクチャーレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行するすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全かつ効率的で信頼性の高いIDPソリューションを構築する方法についてのガイダンスを探している方々に向けて提供されていますクラウド上で本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待などのトレードオフが必要です...」

「科学者たちが侵略的なカルプを裏切り者に変える」

エージェンシーは、大量侵略的カープがグレートレイクスを脅かしているホットスポットの隠れ家を発見するために「裏切り者」を使っています

「時代遅れのパスワードの慣行が広まっている」

研究者によると、世界の最も人気のあるウェブサイトの大多数は、最低限のパスワード要件の基準を満たさず、ユーザーとそのデータを危険にさらしていると言われています

モバイルネットワーク上でのIoTの増加する需要に対する突破口

コンピュータ科学者は、テラヘルツ周波数を使用して、複数のインターネット・オブ・シングスデバイスによるモバイルネットワーク需要を管理する技術を開発しました

「ボトルネックアダプタを使用した効率的なモデルの微調整」

「ファインチューニングは、特定のタスクで深層学習モデルのパフォーマンスを向上させるために行うことができる最も一般的な方法の一つです通常、モデルをファインチューニングするために必要な時間は...」

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

大規模な言語モデルをマスターするための包括的な資源リスト

大規模言語モデル（LLM）は、さまざまなアプリケーションの重要な一部となりましたこの記事では、LLMの世界に飛び込みたいと思う人々のための豊富な情報源のリストを提供しています

language models

「LeNetのマスタリング：アーキテクチャの洞察と実践的な実装」

はじめに LeNet-5は、1990年代にYann LeCunと彼のチームによって開発された画期的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）であり、コンピュータビジョンとディープラーニングにおいて画期的な存在となりました。この画期的なアーキテクチャは、手書きおよび機械印刷の文字認識を革新するために明示的に作成されました。従来の手法とは異なり、LeNet-5は手動の特徴量エンジニアリングの必要性を排除し、畳み込み層、サンプリング、完全接続層を介してピクセル画像を直接処理する革新的なアプローチを導入しました。その成功は文字認識を超え、現代のディープラーニングモデルの基盤として機能し、コンピュータビジョン、物体認識、画像分類の後続のアーキテクチャに影響を与えました。 Yann LeCunがバックプロパゲーションアルゴリズムを実用的な問題に適用したことがLeNet-5の基礎を築き、米国郵便公社が提供する郵便番号の識別において優れた成果を上げました。その後のバージョンや応用では、1日に何百万枚もの小切手を読み取る能力などが開発され、研究者の間での関心が高まり、ニューラルネットワークの風景を形作り、ディープラーニングの進化を刺激しました。 LeNet-5の成功とその後の応用、例えば1日に何百万枚もの小切手を読み取れるシステムなどは、研究者たちの間でニューラルネットワークへの普及に火をつけました。現在のトップパフォーマンスのニューラルネットワークアーキテクチャはLeNet-5を超えて進化していますが、その画期的な設計と成果は数多くの後続モデルの基盤となり、ディープラーニングの形成と進化の象徴となっています。LeNet-5はイノベーションの証しであり、機械学習と画像認識の進化の持続的なシンボルとなっています。学習目標 LeNet-5の深層学習とコンピュータビジョンの進化における歴史的な意義と影響を探求する。現代のニューラルネットワークアーキテクチャとLeNet-5を比較し、現在の深層学習モデルへの基本的な影響を調査する。畳み込み層、サンプリング、完全接続層を含むLeNet-5のアーキテクチャを理解する。 LeNet-5の画像認識タスクにおける効果を示す実践的な応用と事例を分析する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LeNetの理解 LeNet、またはLeNet-5は、1990年代にYann LeCunと彼のチームによって開発された画期的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャであり、手書きおよび機械印刷の文字認識タスクに特化して設計されました。LeNet-5の重要性は、階層的な特徴学習の成功したデモンストレーションと文字認識における効果にあります。その影響は元の目的を超えており、現代のディープラーニングモデルの開発に影響を与え、コンピュータビジョン、画像認識、さまざまな機械学習アプリケーションの後続の進歩に基盤として機能しています。 LeNetのアーキテクチャ LeNet-5は、文字認識タスクにおいて使用される特定のアーキテクチャを持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。入力層を除いた複数の層から構成され、学習可能なパラメータを持っています。特に32×32ピクセルの画像を処理し、そのデータベースの文字よりも大きな領域に重点を置いた、特徴的な特徴の抽出に焦点を当てています。入力ピクセル値は、学習効率を向上させるために正規化されます。 LeNetのアーキテクチャは、畳み込み層、サンプリング層、完全接続層を特定の接続パターンで組み合わせたものです。入力ピクセルの正規化とデータから特徴的な特徴を抽出するための一連の層を使用します。さらに、活性化関数の飽和を防ぐためのユニークな戦略を実装し、効率的なトレーニングのための特定の損失関数を使用します。飽和を防ぐユニークな戦略入力層: LeNetは32×32ピクセルの画像を処理し、データベースの文字よりも大きく、画像の中心に潜在的な特徴を捉えることを目指しています。畳み込みおよびサブサンプリング層:…

「ビカス・アグラワルとともにデータサイエンスエコシステムを解読する」

オラクルアナリティクスクラウドのシニアプリンシパルデータサイエンティストであるドクターヴィカスアグラワル氏と共にAIの未来を探求しましょう。このLeading with Data sessionでは、彼がデータサイエンスにおける問題解決、MLops、そして生成AIが企業ソリューションに与える影響についての洞察を共有しています。このディスカッションでは、データサイエンスプロジェクトの実践的なアプローチから落とし穴まで、意欲的なデータサイエンティストを対象とした必須のアドバイスが提供されます。ヴィカス・アグラワル氏との対話からのキーインサイトデータサイエンスでは、問題の理解に集中することが重要であり、大部分の努力を占めます。データサイエンスにおける成功したコンセプト実証(POC)は、技術的な側面だけでなく、解決策の実用性とスケーラビリティも考慮する必要があります。 AIの誇大広告によって引き起こされる高額な誤解を避けるために、顧客との明確なコミュニケーションと現実的な期待設定が不可欠です。生成AIは、特にテキストとユーザーインターフェースに関連する領域で、企業ソリューションを革新する可能性を秘めています。データサイエンスのキャリアを築くには、数学の堅固な基礎とアルゴリズムの深い理解が必要です。企業環境では、AIの出力の信頼性や信頼性を確保するために、新たな検証技術が必要とされます。 AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、強化および改善するスキルが必要です。私たちのコミュニティチャンネルで、AIとデータサイエンスの著名な専門家とのより多くの洞察に出会いましょう！データサイエンスにおいて技術的な深さとマクロ視点をどのようにバランスしますか？日常の業務では、私は様々な優れた機関や企業からのメンターに多くを負っています。彼らは私に技術は目的ではなく手段であるという哲学を教え込んでくれました。重要なのは問題を理解するために多くの時間を費やすことであり、その努力の90％以上がそこに集中されます。残りは解決策を見つけることであり、これには他の人々が同様の問題にアプローチした方法や顧客の最終的なニーズを考慮することが多く含まれます。このアプローチは、テクノロジーをビジネスへとつなげるための基本となっています。顧客の問題を解決するためのアプローチはどのようになっていますか？解決に値する問題が特定されると、まず問題を解決するために必要なデータが利用可能かどうかを確認します。次に、問題を解決するための技術が合理的な時間枠内で存在するかどうかを評価します。将来の道筋を見出せる場合は、たとえそれが数年後であっても、プルーフオブコンセプト（POC）に進むことになります。このPOCは包括的であり、データパイプラインからエンドツーエンドの機能までをカバーしていますが、この段階ではスケーラビリティは主な問題ではありません。目標は、アルゴリズム、データソース、および目指すアウトプットの性質への明確なパスを持つことです。最適化フェーズとMLオプスはどのように扱いますか？成功したPOCの後、最適化フェーズに入ります。ここには作業の大部分があります。これには、モデルが異なるビジネスプロセスや地理に適応し、分布が外れた場合に修正できることを確認することが含まれます。また、モデルが効率的に再トレーニングでき、適切にスケーリングできることも重要です。このフェーズは重要であり、モデルが概念から実用的な展開可能なソリューションへと移行する場所です。データサイエンスプロジェクトで最も一般的な落とし穴は何ですか？最も高額なミスは、AIの誇大広告とコミュニケーションのミスによるものです。顧客との明確かつ相互の期待設定が重要です。しばしば、顧客はAIに関連する業界の話題により期待が高く、常に正しい答えを提供できるとは限らない最先端技術を理解していないことがあります。別の落とし穴は、問題を正しく定義しないことです。顧客の問題に直接対処しないか、あるいは「すべてをやり尽くす」ことを試みることによって問題を不適切に定義する場合があります。ワークフローで生成AIとどのように対話しますか？著作権やIPの汚染への懸念から、ほとんどの企業では生成AIは広く使用されていません。ただし、商業的に利用可能なオープンソースの素材を活用しています。生成AIは、テキスト要約、テキスト拡張、説明の提供などの領域で大きく進化しています。信頼性にはまだ課題があり、大規模な言語モデル（LLM）の出力をフィルタリングする技術を調査しており、それが企業で信頼性のあるものであることを確認しています。ジェネレーティブAIが企業ソリューションに与える影響はどのようなものですか？…

Learn more about Search Results A - Page 529