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「12か国がソーシャルメディア巨人に違法なデータスクレイピングへの対策を迫る」

１２カ国からの共同声明は、ソーシャルメディアプラットフォームに対して違法なデータスクレイピングへの対応を求め、地元の法律に基づいてユーザー情報を保護する必要があることを強調しました

効果的なコーディングルーティンを開発するための5つの重要なステップ

コーディングの習慣を築くのに苦労していますか？そんな方に、モチベーションを高め、コーディングの道程に実際に影響を与える心理学的な洞察を共有します

Programming

「ChatGPTとCanvaを使用して1分で100のInstagram投稿を作成する方法」

「この強力なAIのテクニックを使えば、数分で何百もの投稿を作成できます」

AI生成アート：倫理的な意義と議論

「AIが生成したアートに関する倫理的な考慮事項や議論に興味があるなら、このブログ投稿はあなたにぴったりです私はAIに関する倫理的な影響や議論の核心について掘り下げていきます...」

初めてのDeep Q学習ベースの強化学習エージェントをトレーニングする：ステップバイステップガイド

強化学習（RL）は、人工知能（AI）の魅力的な領域であり、機械が環境との相互作用を通じて学習し、意思決定を行うことができるようにしますRLエージェントを訓練する...

ビッグデータのための階層的クラスタリングのスケーリング

凝集型クラスタリングは、データサイエンスで最も優れたクラスタリングツールの一つですが、従来の実装は大規模なデータセットに対してスケーリングできませんこの記事では、背景について説明します...

『広範な展望：NVIDIAの基調講演がAIの更なる進歩の道を指し示す』

ハードウェア性能の劇的な向上により、生成型AIが生まれ、将来の高速化のアイデアの豊富なパイプラインが構築され、機械学習を新たな高みに導くでしょう。これについて、NVIDIAの最高科学者であり、研究担当のシニアバイスプレジデントであるビル・ダリー氏は、今日の基調講演で述べました。ダリー氏は、プロセッサとシステムアーキテクトのための年次イベントであるHot Chipsでの講演で、すでに印象的な結果を示しているいくつかの手法について説明しました。「AIの進歩は莫大であり、ハードウェアのおかげで可能になっていますが、まだ深層学習ハードウェアに制約を受けています」とダリー氏は述べ、世界有数のコンピュータ科学者であり、かつてスタンフォード大学のコンピュータ科学部の部長を務めた人物です。彼は、例えば、数百万人に使用されている大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTが、彼の講演のアウトラインを提案することができることを示しました。このような能力は、過去10年間のGPUによるAI推論性能の向上に大いに負うところがあると彼は述べました。シングルGPUの性能向上は、データセンターサイズのスーパーコンピュータへのスケーリングで数百万倍の進歩を含んでいます。研究成果：100 TOPS/Wattを達成研究者たちは、次の進歩に向けて準備を整えています。ダリー氏は、LLM上で1ワットあたりほぼ100テラオペレーションを実証したテストチップについて説明しました。この実験では、生成型AIで使用されるトランスフォーマーモデルをさらに高速化する省エネの方法を示しました。これには、将来の進歩を約束するいくつかの簡略化された数値アプローチの1つである4ビット算術が適用されています。ビル・ダリー氏さらにダリー氏は、対数的な数学を使用して計算を高速化し、エネルギーを節約する方法についても議論しました。これは、NVIDIAが2021年に特許を取得した手法です。 AI向けのハードウェアの最適化彼は、AIタスクに合わせてハードウェアを最適化するための半ダースの他の手法を探求しました。これは、新しいデータ型や演算を定義することで実現されることが多いです。ダリー氏は、ニューラルネットワークを簡素化する方法についても説明しました。NVIDIA A100 Tensor Core GPUで最初に採用された構造的疎結合という手法で、シナプスとニューロンを剪定します。「スパース化に関してはまだ終わっていません」と彼は言いました。「アクティベーションに何かする必要があり、重みにもより大きなスパース化を行うことができます。」彼はまた、研究者がハードウェアとソフトウェアを同時に設計する必要があると述べ、貴重なエネルギーをどこに使うかを慎重に決定する必要があると指摘しました。たとえば、メモリと通信回路はデータ移動を最小限に抑える必要があります。「コンピュータエンジニアであることは楽しい時代です。AIにおけるこの巨大な革命を実現していますが、まだその革命がどれほど大きいかを完全に理解していないのです」とダリー氏は述べました。より柔軟なネットワーク別の講演では、NVIDIAのネットワーキング副社長であるケビン・ディアリング氏が、NVIDIA…

スケールにおける機械学習：モデルとデータの並列化

モデルがますます複雑になり、データセットが巨大になるにつれて、計算ワークロードを効率的に分散する方法の必要性はますます重要になっています従来の一台のコンピュータの設定では対応できません...

「マシンラーニングによるNBAの給与予測」

NBAは、スポーツの中でも最も利益の上がる競争力のあるリーグの一つとして際立っていますここ数年、NBA選手の給与は上昇傾向にありますが、その背後には感動的なものがあります...

「トップ40+の生成AIツール（2023年9月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、従来のモデルよりも創造的で正確かつ安全です。また、画像、PDF、CSVなどのマルチモーダルな機能も備えています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を回避し、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルを搭載しており、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析して即時フィードバックや関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスのオペレーションを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などに対するパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

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