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2023年に読むための自然言語処理に関する5冊の無料の書籍

大型言語モデルは左右中央にリリースされており、それらをより理解するためにはNLPについて知る必要があります以下には、あなたを助けるための5冊の無料の書籍があります

Natural language processing

SparkとTableau Desktopを使用して洞察に富んだダッシュボードを作成する

データの視覚的表現として、データの可視化はデータ分析において広く採用されている手法であり、有益なビジネスの洞察（トレンド、パターン、外れ値、相関関係など）を得るための手段です

アナリティクスを台無しにするステークホルダーの不適切な管理

新しい役割としてアナリストを始めたばかりです例えば、猫用家具という、あなたが深い情熱を持っている業界についてのデータに内部アクセスを得ることにワクワクしています最初の依頼が届きます：一つの...

ニューラルネットワークの活性化関数は、ディープラーニングの重要な部分であり、トレーニングモデルの精度と効率を決定します。大規模なニューラルネットワークの作成や分割に使用されるモデルとディープラーニングモデルの出力を決定します。活性化関数は、関連するデータに焦点を当てながら、他のデータを破棄するため、ニューラルネットワークにとって貴重なツールです。他の関数と同様に、活性化関数（転送関数）は入力を受け取り、その入力に比例する出力を返します。ニューラルネットワークのノードの活性化関数は、特定の入力または入力グループに対するノードの出力を指定します。意図した結果を達成するために、どのニューロンを活性化または非活性化するか効果的に選択します。入力も非線形に変換され、高度なニューラルネットワークでのパフォーマンスが向上します。1から-1までの情報は、活性化関数で出力を正規化することができます。ニューラルネットワークは通常、何百万ものデータポイントでトレーニングされるため、活性化関数が高速であり、結果を計算するために必要な時間を最小限に抑えることが重要です。さて、ニューラルネットワークの構造を確認し、ニューラルネットワークアーキテクチャがどのように組み立てられ、ニューラルネットワークにどの要素が存在するかを見てみましょう。人工ニューラルネットワークは、多くのリンクされた個々のニューロンを含んでいます。各ニューロンの活性化関数、バイアス、および重みが指定されます。入力層 – ドメインの生データが入力層に送られます。この層は計算が行われる最も低いレベルです。これらのノードが行う唯一のことは、データを次の隠れ層に中継することです。隠れ層 – 入力層から特徴を受け取った後、隠れ層はさまざまな計算を行い、結果を出力層に渡します。レイヤー2のノードは表示されず、基礎となるニューラルネットワークの抽象化レイヤーを提供します。出力層 – ネットワークの隠れ層の出力がこの層でまとめられ、ネットワークの最終的な値が提供されます。活性化関数の重要性線形方程式は1次の多項式であるため、活性化関数を持たないニューラルネットワークは単なる線形回帰モデルです。解くのは簡単ですが、複雑な問題や高次の多項式に対処する能力は制限されています。活性化関数は、ニューラルネットワークに非線形性を提供するために使用されます。活性化関数の計算は、順伝播の各層で追加のステップを行いますが、その手間は十分に報われます。活性化関数がない場合、各ニューロンは重みとバイアスを使用して入力に対する線形変換を行います。2つの線形関数の合成は、それ自体が線形関数です。したがって、ニューラルネットワークの隠れ層の総数はその動作に影響を与えません。活性化関数の種類ニューラルネットワークは、異なる活性化関数が使用される3つの主要な部分に分類されます。バイナリステップ関数線形関数非線形活性化関数バイナリステップニューラルネットワークの活性化関数バイナリステップ関数…

Amazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker JumpStartの独自の基盤モデルを使用してください

Amazon SageMaker JumpStartは、機械学習（ML）の旅を加速するのに役立つMLハブですSageMaker JumpStartを使用すると、公開されているものと独自のファウンデーションモデルを探索して、生成型AIアプリケーションのための専用のAmazon SageMakerインスタンスに展開できますSageMaker JumpStartは、ネットワーク隔離環境からファウンデーションモデルを展開することができます[...]

Ludwig – より「フレンドリーな」ディープラーニングフレームワーク

産業用途の深層学習については、私は避ける傾向があります興味がないわけではなく、むしろ人気のある深層学習フレームワークが扱いづらいと感じています私はPyTorchとTensorFlowを高く評価しています

AWS CDKを介してAmazon SageMakerロールマネージャーを使用して、カスタム権限を数分で定義します

機械学習（ML）の管理者は、MLワークロードのセキュリティと完全性を維持する上で重要な役割を果たしています彼らの主な焦点は、ユーザーが最高のセキュリティで操作し、最小特権の原則に従うことを確認することですただし、異なるユーザーペルソナの多様なニーズに対応し、適切な許可ポリシーを作成することは、時にアジリティを妨げることがあります[…]

AIを活用した言語学習アプリの構築：2つのAIチャットからの学習

新しい言語を学び始めるときは、私は「会話ダイアログ」の本を買うのが好きです私はそのような本が非常に役立つと思っていますそれらは、言語がどのように動作するかを理解するのに役立ちます単に…

データサイエンスと機械学習の違いは何ですか？

はじめに「データサイエンス」と「機械学習」は、25世紀において注目すべき技術的なトピックです。初心者のコンピュータサイエンスの学生からNetflixやAmazonなどの大手企業まで、様々なエンティティによって利用されています。ビッグデータの急増により、ペタバイトやエクサバイト単位で測定される膨大な量のデータを扱う新しい時代が訪れました。過去には、データのストレージには重大な課題がありましたが、現在ではHadoopなどのフレームワークによってこれらの問題が解決され、データ処理に重点が移りました。この文脈において、データサイエンスと機械学習は重要な役割を果たしています。しかし、これら2つの用語の違いは何でしょうか？この記事では、データサイエンスと機械学習の比較を掘り下げ、その違いを探ります。データサイエンスとは？ビジネスや組織がリポジトリに保持する膨大な量のデータの複雑な分析を行うことです。データのソース、データの主題の分析、そしてデータが将来的にビジネスの成長にどのように役立つかについて、この研究ではすべてカバーされます。常に2つのタイプの組織データがあります。構造化データと非構造化データです。このデータを分析することで、市場やビジネストレンドについて重要なことを学び、データセット内のパターンを特定することにより、企業は効率を向上させ、競合他社と差別化することができます。機械学習とは？機械学習という研究分野のおかげで、コンピュータは明示的にプログラムされることなく学習することができるようになりました。機械学習はアルゴリズムを使用してデータを処理し、予測を行うためにトレーニングされます。指示、データ、または観察値が機械学習の入力となります。機械学習の利用は、Facebook、Googleなどの企業で広く行われています。データサイエンス vs 機械学習側面データサイエンス機械学習定義構造化および非構造化データから知識と洞察を抽出するために、科学的な方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用する多様な分野。明示的にプログラムされることなく、コンピュータシステムが学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムと統計モデルを開発する人工知能（AI）のサブフィールド。スコープデータ収集、クリーニング、分析、可視化、解釈など、データライフサイクルのさまざまな段階を包括する広い範囲。データから学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を絞った狭い範囲。目標複雑な問題を解決し、データに基づいて意思決定を行うために、データから洞察、パターン、そして知識を抽出すること。機械がデータから学び、特定のタスクにおいて自動的にパフォーマンスを向上させるためのモデルとアルゴリズムを開発すること。技術統計、データマイニング、データ可視化、機械学習、深層学習など、様々な技術やツールを組み合わせています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの機械学習アルゴリズムの適用に主眼を置いています。…

サリー大学の研究者たちは、機械学習における画像認識を革新するスケッチベースの物体検知ツールを開発しました

旧石器時代から、人々はコミュニケーションや文書化のためにスケッチを使用してきました。過去10年間、研究者たちは、分類や合成から視覚的抽象モデリング、スタイル転送、連続ストロークフィッティングなどのより新しいアプリケーションまで、スケッチの使用方法を理解するために大きな進歩を遂げてきました。しかし、スケッチベースの画像検索（SBIR）とその細かいグレインの対応（FGSBIR）だけが、スケッチの表現力の潜在能力を調査しています。最近のシステムは、すでに商業的に適応するために十分に成熟しており、スケッチの表現力を開発することがどれだけ重要かを示す素晴らしい証拠です。スケッチは非常に示唆的であり、自動的に微妙で個人的な視覚的手がかりをキャプチャするためです。しかし、人間のスケッチのこれらの固有の特性の研究は、画像検索の分野に限定されてきました。科学者たちは、スケッチの示唆的な力を使用して、ビジョンの最も基本的なタスクであるシーン内のオブジェクトの検出にシステムをトレーニングするようになっています。最終的な製品は、スケッチに基づくオブジェクトの検出フレームワークであり、つまり、群れの中の特定の「シマウマ」（たとえば、草を食べているシマウマ）にピンポイントでアプローチできるようになります。さらに、研究者たちは、モデルが次のようなことなしに成功することを課しています。（ゼロショット）テストに何らかの結果を期待せずに進むこと。（完全に教師付きのように）追加の境界ボックスやクラスラベルを必要としないこと。研究者たちは、スケッチに基づく検出器も、ゼロショットの方法で動作することを要求しており、システムの新規性を高めています。以下のセクションで、彼らはオブジェクト検出を閉じたセットからオープンボキャブ構成に切り替える方法を詳述しています。たとえば、オブジェクトディテクターは、分類ヘッドの代わりにプロトタイプ学習を使用し、エンコードされたクエリスケッチ機能をサポートセットとして使用します。モデルは、ウィークリー教師ありオブジェクト検出（WSOD）環境で、すべての考えられるカテゴリまたはインスタンスのプロトタイプに対する多カテゴリ交差エントロピー損失を使用してトレーニングされます。オブジェクト検出は画像レベルで動作し、一方、SBIRは個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアでトレーニングされます。これにより、SBIRオブジェクト検出器のトレーニングでは、オブジェクトレベルと画像レベルの特性の間に橋渡しが必要です。研究者たちの貢献は次のとおりです。人間のスケッチの表現力を養うことによるオブジェクト検出の改善。スケッチに基づいたオブジェクト識別フレームワークの構築。スケッチを理解しているものであり、カテゴリレベル、インスタンスレベル、パーツレベルの検出が可能です。クリップとSBIRを組み合わせた新しいプロンプト学習構成によるスケッチに注意を払った検出器の作成。バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしでゼロショットファッションで機能します。結果は、ゼロショット設定でSODおよびWSODよりも優れています。研究者たちは、基礎となるモデル（CLIPなど）と、既にスケッチベースの画像検索（SBIR）のために構築された既存のスケッチモデルとの直感的なシナジーを実証しました。特に、SBIRモデルのスケッチと写真のブランチで別々のプロンプトを行った後、CLIPの汎化能力を使用して高度に一般化されたスケッチと写真のエンコーダーを構築します。検出されたボックスの領域埋め込みがSBIRスケッチと写真の埋め込みと一致するようにするために、アイテム検出のために学習されたエンコーダーを調整するためのトレーニングパラダイムを設計します。このフレームワークは、PASCAL-VOCやMS-COCOなどの業界標準のオブジェクト検出データセットでテストされたとき、教師あり（SOD）およびウィークリー教師あり（WSOD）オブジェクト検出器をゼロショット設定で上回ります。まとめオブジェクト検出を改善するために、研究者たちは、スケッチで人間の表現力を積極的に促進しています。提案されたスケッチに対応したオブジェクト識別フレームワークは、スケッチで何を伝えようとしているかを理解できるインスタンスレベルとパーツレベルのオブジェクト検出器です。そのため、バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチに注意を払った検出器を教育するために、CLIPとSBIRを組み合わせた革新的なプロンプト学習セットアップを考案します。また、ゼロショットファッションで動作するように指定されています。一方、SBIRは、単一のもののスケッチと写真のペアを使用して教育されます。オブジェクトとイメージのレベルの間のギャップを埋めるために、耐破壊性を高め、語彙外への一般化を増加させるデータ拡張アプローチを使用します。結果として得られるフレームワークは、ゼロショット設定で教師ありおよびウィークリー教師ありオブジェクト検出器を上回ります。

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