Search Results 使用方法

なぜすべての企業がAI画像生成器を使用すべきなのか

人工知能（AI）は、さまざまな業界で波紋を広げ、従来の慣行を革新し、革新的な解決策を導入していますそのようなイノベーションの一つが、AI画像生成器ですこれらのツールは、ビジネスの運営方法を変革し、視覚的なコンテンツの生成に新たなアプローチを提供する可能性がありますAI画像生成器の理解 AI画像生成器は、高度な機械学習技術を活用しています[…]

image generation

リアルワールドのMLOpsの例：Brainlyでのビジュアル検索のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプライン

シリーズ「実世界のMLOpsの例」の第2回目では、Brainlyの機械学習エンジニアであるPaweł Pęczekが、Brainlyのビジュアル検索チームにおけるエンドツーエンドの機械学習オペレーション（MLOps）プロセスを詳しく説明しますそして、MLOpsで成功するためには、技術やプロセスだけではなく、さらに詳細な情報を共有します Enjoy...

MLOps

MLモデルのパッケージング【究極のガイド】

機械学習モデルを数週間または数カ月かけて構築したことがありますか？そして、後でそれを本番環境に展開するのが複雑で時間がかかることがわかりましたか？または、モデルの複数のバージョンを管理し、展開に必要な依存関係と設定をすべて追跡するのに苦労しましたか？もし頷いているのであれば、...

ML Model Development

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…

ML Model Development

Unityを使用して知能を解決するための利用

私たちは、広く認識され、包括的なゲームエンジンであるUnityの使用方法を紹介し、より多様で複雑な仮想シミュレーションを作成していますこれらの環境を簡素化するために開発されたコンセプトとコンポーネントについて説明しますこれらの環境は、主に強化学習の分野で使用することを意図しています

Technical blog

JAXを使用して研究を加速化する

DeepMindのエンジニアは、ツールの構築、アルゴリズムのスケーリングアップ、そして人工知能（AI）システムのトレーニングとテストのための挑戦的な仮想および物理世界の作成により、私たちの研究を加速させていますこの取り組みの一環として、私たちは常に新しい機械学習ライブラリやフレームワークの評価を行っています

Open source

Perceiver AR（パーシーバーAR）：汎用、長文脈の自己回帰生成

私たちはPerceiver ARを開発していますこれは自己回帰型であり、モダリティを問わないアーキテクチャで、クロスアテンションを使用して長距離の入力を少数の潜在変数にマッピングすると同時に、エンドツーエンドの因果的マスキングを維持しますPerceiver ARは、手作りの疎なパターンやメモリメカニズムの必要なしに、10万以上のトークンに直接アテンションを注ぐことができ、実用的な長文脈の密度推定を可能にします

Technical blog

責任ある先駆文化の構築

DeepMindにCOOとして参加した際、創業者やチームが社会的影響に対して同じ焦点を持っていることがわかったため、私は大きな理由で参加しました実際、DeepMindでは、私自身の価値観や技術を人々の日常生活に統合するという希望を完全に捉えた言葉を提唱していますそれは「責任ある先駆者」という言葉です私は、テクノロジー業界で働く人々にとって、責任ある先駆者であることが優先事項であるべきだと信じていますしかし、人工知能のような強力で広範な技術に関わる場合には特に重要であると認識しています人工知能はおそらく、現在開発されている中で最も影響力のある技術ですそれは気候変動の対策から疾病の予防や治療まで、無数の方法で人類に利益をもたらす可能性を秘めていますしかし、そのポジティブな影響だけでなく、ネガティブな影響も考慮することが不可欠です