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「強化学習の実践者ガイド」

機械学習では、データサイエンティストは主に教師あり学習と教師なし学習の領域を進んでいきますしかし、興味深く独特なサブフィールドである強化学習が存在します！

ハイパーパラメータの調整：ニューラルネットワーク入門

前の投稿では、ニューラルネットワークがデータを予測して学ぶ方法について話しましたこれには2つのプロセスが関与しています：フォワードパスとバックワードパス、またはバックプロパゲーションとも呼ばれています...

2023年のデータの求人市場を解読する：数字は過剰供給か機会を示唆しているのか？

皆がアメリカを含めたデータの仕事が見つからないようです就職市場はどの程度悪いのでしょうか？成長や需要の傾向などのデータを見てみましょう

「近似予測」によって特徴選択を劇的に高速化

機械学習モデルを開発する際には、通常、特徴エンジニアリングの努力によって生成された多数の特徴のセットから始めます特徴選択は、より小さなサブセットを選ぶプロセスです...

「SPHINXをご紹介します：トレーニングタスク、データドメイン、および視覚的なエンベッディングをミキシングした多目的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）」

マルチモーダル言語モデルでは、複雑なビジュアル指示に対処し、多様なタスクをシームレスに実行するための既存のモデルの限界が明確になってきています。問題の中心は、従来の枠組みを超え、複雑なビジュアルクエリを理解し、参照表現の理解から人間のポーズ推定、微妙なオブジェクト検出までの広範なタスクを実行できるモデルを求めることです。 現在のビジョン言語理解では、主流の方法ではさまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを実現するためにサポートを必要とすることが多いです。SPHINXは、既存の制約に対処するために専門の研究チームが考案した革新的な解決策です。このマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、独自の三重のミキシング戦略を採用することで大幅に進化します。従来の手法とは異なり、SPHINXは、事前にトレーニングされた大規模な言語モデルの重みをシームレスに統合し、実世界と合成データの適切なブレンドを用いた多様なチューニングタスクを実施し、異なるビジョンバックボーンからの視覚埋め込みを結合します。この組み合わせにより、SPHINXは、これまでにないモデルとして、困難なビジョン言語タスクで優れた性能を発揮するようになりました。 SPHINXの方法の複雑な仕組みについて探究すると、モデルの重み、チューニングタスク、視覚埋め込みの洗練された統合が明らかになります。特筆すべき機能は、モデルが高解像度画像を処理する能力であり、細部にわたる視覚理解の時代を開幕させました。SPHINXは、言語によるセグメンテーションのためのSAMや画像編集のためのStable Diffusionなど他の視覚基盤モデルとの協力により、能力を高め、ビジョン言語理解の複雑さに取り組んでいます。包括的な性能評価により、SPHINXは参照表現の理解から人間のポーズ推定、オブジェクト検出まで、さまざまなタスクで優れた能力を発揮することが確認されました。特に、ヒントと異常検出を通じた改善されたオブジェクト検出のSPHINXの力強さは、その多機能性と多様な課題への適応性を示し、マルチモーダル言語モデルの活発な分野において先駆者としての地位を確立しています。 この結果、研究者たちはSPHINXの画期的な導入により、ビジョン言語モデルの既存の制約に対処することに成功しました。三重のミキシング戦略は、SPHINXを確立されたベンチマークの枠組みを超えて推進し、その競争力を視覚の根拠として示しました。確立されたタスクを超えて新たなタスクを乗り越え、新たなクロスタスクの能力を示すモデルは、未来が探究とイノベーションに満ちた可能性を示唆しています。 本記事の結果は、現在の課題への解決策を提示するだけでなく、将来の探求とイノベーションの可能性を呼び覚まします。研究チームがSPHINXで分野を前進させるにつれ、広範な科学コミュニティはこの革新的なアプローチの変革的な影響を熱望しています。SPHINXが初期の問題声明を超えてタスクをナビゲートする成功は、ビジョン言語理解の進化する分野への開拓的な貢献として位置づけられ、マルチモーダル言語モデルの未知の進歩を約束しています。

アマゾンの研究者が提案するKD-Boost：リアルタイムセマンティックマッチングのための新しい知識蒸留アルゴリズム

“`HTML ウェブ検索と電子商取引の商品検索は、正確なリアルタイムの意味的マッチングに依存する2つの主要なアプリケーションです。商品検索では、ユーザーのクエリと関連する結果の間の意味的ギャップを埋めることが難しいです。マッチング手順は通常、2つのステップで行われます：商品の調達（PS）と自動クエリの再構築。商品の調達は、与えられたクエリに対して一致する結果を取得し、商品検索の文脈では商品として参照されることがよくあります。その後、自動クエリの再構築は、不適切に形成されたユーザーのクエリを意味的に類似した、適切に形成されたクエリに変換して結果カバレッジを広げます。 意味的マッチングは、検索エンジンが類似の意味を持つアイテムを認識し関連付けるプロセスです。意味的マッチングにより、ユーザーのクエリは単なる結果ではなく、文脈に基づいて最も関連性の高い結果を返します。トランスフォーマーベースのモデルは、リクエストをエンコードし、クエリや結果などの意味的に関連した要素と同じように埋め込み空間でクラスタリングすることで非常に成功していることが示されています。ただし、遅延の問題により、計算コストの高い大規模なトランスフォーマーモデルはリアルタイムのマッチングには実用的ではありません。 これらの課題に対処するため、Amazonの研究チームは、リアルタイムの意味的マッチング問題に特化した新しい知識蒸留技術であるKD-Boostを紹介しました。KD-Boostは、教師モデルからの正解ラベルとソフトラベルを使用して、低遅延で正確な学生モデルを訓練するために特に設計されています。ソフトラベルのソースは、ダイレクトオーディト、ユーザーの行動調査、およびタクソノミーベースのデータによって生成されるペアワイズなクエリ-商品およびクエリ-クエリのシグナルです。適切な学習プロセスを導くために、カスタム損失関数が使用されています。 研究者たちは、クエリの再構築と商品の調達の両方のニーズを満たすために、類似性と非類似性のシグナルのさまざまなソースを使用したと共有しています。クエリ-商品のエディトリアル序数関連ラベル、クリックや販売などのユーザー行動情報、製品タクソノミーなどがその例です。モデルが関連性と類似性の微妙なニュアンスを正確に捉える学習表現を獲得するようにするために、特別な損失関数が使用されています。 チームは、内部および外部の電子商取引データセットでテストを行い、生徒モデルの直接トレーニングと比較してROC-AUC（特性動作特性-カーブ下の面積）で2〜3％の大幅な向上が示されたことを共有しています。 KD-Boostは、最先端の知識蒸留ベンチマークおよび教師モデルよりも優れたパフォーマンスを示しました。 KD-Boostを使用した自動的なクエリ再構築のシミュレートされたオンラインA/Bテストで有望な結果が観察されました。クエリ間のマッチングが6.31％増加し、意味的な理解が改善されたことを示しています。関連性には2.19％の改善があり、より正確で文脈に即した一致が示され、製品カバレッジには2.76％の増加があり、より広範な関連結果が示唆されました。 まとめると、この研究は広範な商品検索に関連する遅延の問題に対処し、商品の調達と自動クエリ再構築の両方の向上を強調しています。現行のトランスフォーマーベースのモデルの欠点を認識し、解決策として知識蒸留の使用を検討することに貢献しました。 “`

「トポロジカルキュービットの物語」

エキゾチックな量子状態の振る舞いを模倣することで、量子コンピューティングは厄介なノイズやエラーを効果的に取り除く手段を得るかもしれません

デジタル図書館とインターネットアーカイブの保存

「デジタル時代における「真実とそれへのアクセス権」に関する闘い」

「量子的な精度をスケールで達成する物質シミュレーションに授与されるゴードン・ベル賞」

米国とインドの研究機関のチームが、2023年のACMゴードン・ベル賞を受賞しました

「ホログラムがフィリピンのマルコス氏がシンガポールで話すことを可能にし、アメリカを訪れています」

カリフォルニアでスピーチを行った後、フィリピンのマルコス・ジュニア大統領は、水曜日にシンガポールでホログラムを使用して姿を現しました

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