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『日常のデザイン（AI）』

ドン・ノーマンの1988年のデザインの古典である『デザインの心理学』は、以来、優れたハードウェアとソフトウェアの設計に影響を与えるユーザーエクスペリエンスの原則を示したノーマンはアナログを参考にしていましたが、

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

「Amazon SageMaker Feature Storeを使用して、あなたの生成型AIアプリケーションをパーソナライズしましょう」

この投稿では、LLMsを使用してユーザープロフィールとアイテム属性を組み合わせてパーソナライズドコンテンツの推奨を生成するというシンプルでパワフルなアイデアを解説しますこの投稿全体を通じて示されるように、これらのモデルは高品質でコンテキストに合わせた入力テキストを生成することで、優れた推奨を生み出す可能性が非常に高いですこれを具体的に示すために、ユーザープロフィールを表すフィーチャーストアをLLMに統合して、これらのパーソナライズドな推奨を生成するプロセスをご案内します

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

「避けられないものを受け入れる：AIファースト企業の時代」

AIの時代はただ近づいているだけでなく、すでにここにありますこれは私が最近開催した専門家パネルとファイヤーサイドチャットの話題であり、このイベントでは、Fortune 500企業のシーレベルのテクノロジーエグゼクティブと、新興のエンタープライズ対応AIインフラスタートアップのリーダーが一堂に会しましたその夜は、魅力的な議論に焦点を当てました […]

「Pythonでリンゴとオレンジを比較する」

果物サラダの例を通じた予算最適化の解説

「ウェブパブリッシャーコントロールの最新情報」

「私たちはGoogle-Extendedを発表しますこれは、ウェブパブリッシャーが自分たちのサイトがBardとVertex AIの生成APIを改善するのを管理するために使用できる新しい制御ですこれには、これらの製品を機能させるモデルの将来の世代も含まれます」

AI

「頻度をより頻繁に使用する」

周波数領域解析、音声処理、振動解析、音声フィルタリング、ユーザーの感情分析、時系列データ拡張を、すべて Python で高速フーリエ変換を使用して行います主に機械学習やAIモデルに取り組むエンジニアやデータサイエンティスト向けです時間系列、健康、コンピュータビジョン、自然言語処理向けです

「Azureプロジェクト管理のナビゲーション：効率的な運用と展開についての深い探求」

「エキスパートのストラテジーを使用して、シームレスな操作と成功した展開に必要なキーワードを明らかにし、Microsoft Azureプロジェクトマネジメントの複雑さを探索します」

「🧨 JAXを使用したCloud TPU v5eでの高速で安定したXL推論の拡散を加速する」

生成AIモデルであるStable Diffusion XL（SDXL）などは、幅広い応用において高品質でリアルなコンテンツの作成を可能にします。しかし、このようなモデルの力を利用するには、大きな課題や計算コストが伴います。SDXLは、そのUNetコンポーネントがモデルの以前のバージョンのものよりも約3倍大きい大きな画像生成モデルです。このようなモデルを実稼働環境に展開することは、増加したメモリ要件や推論時間の増加などの理由から難しいです。今日、私たちはHugging Face DiffusersがJAX on Cloud TPUsを使用してSDXLをサポートすることを発表できることを大いに喜んでいます。これにより、高性能でコスト効率の良い推論が可能になります。 Google Cloud TPUsは、大規模なAIモデルのトレーニングや推論を含む、最先端のLLMsや生成AIモデルなどのために最適化されたカスタムデザインのAIアクセラレータです。新しいCloud TPU v5eは、大規模AIトレーニングや推論に必要なコスト効率とパフォーマンスを提供するよう特別に設計されています。TPU v4の半分以下のコストで、より多くの組織がAIモデルのトレーニングと展開が可能になります。 🧨 Diffusers JAX連携は、XLAを介してTPU上でSDXLを実行する便利な方法を提供します。それに対応するデモも作成しました。このデモは、時間のかかる書式変換や通信時間、フロントエンド処理を含めて約4秒で4つの大きな1024×1024の画像を提供するために複数のTPU v5e-4インスタンス（各インスタンスに4つのTPUチップがあります）で実行されます。実際の生成時間は2.3秒です。以下で詳しく見ていきましょう！このブログ記事では、なぜJAX + TPU + DiffusersはSDXLを実行するための強力なフレームワークなのかを説明します。…

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