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DatabricksでカスタムDockerコンテナ内でPython Wheelタスクを実行する

データエンジニアは、ビジネスの問題を解決するために、データを下流で使用できるように、ETLワークロードを実行するためのパイプラインを設計および構築しますDatabricksでは、このようなパイプラインを作成するために通常、...から始めます

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[...]

Cox回帰の隠されたダークシークレット：Coxを解きほぐす

もし以前のブログ投稿をフォローしていた場合、ロジスティック回帰が完全に分離されたデータにフィットしようとすると問題が発生し、オッズ比が無限大になることを思い出すかもしれません

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：パート1

この4部作では、PyTorchを使用して深層学習技術を使った画像セグメンテーションをゼロから段階的に実装しますシリーズを開始するにあたり、必要な基本的なコンセプトとアイデアについて説明します

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：Part 2

これは、PyTorchを使用してディープラーニング技術を使ってゼロから画像セグメンテーションをステップバイステップで実装する4部作シリーズの第2部ですこの部分では、ベースライン画像の実装に焦点を当てます...

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：パート3

この4部シリーズでは、PyTorchを使用して深層学習技術を使い、画像セグメンテーションをスクラッチからステップバイステップで実装しますこのパートでは、CNNベースラインモデルを最適化することに焦点を当てます

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：Part 4

この4部構成のシリーズでは、PyTorchを使用した深層学習技術を使って、画像セグメンテーションをゼロからステップバイステップで実装しますこのパートでは、Vision Transformerをベースとしたモデルの実装に焦点を当てます

Mojo | 新しいプログラミング言語

はじめにプログラミング言語の世界は常に進化し続けていますが、新たな競合者が現れ、機械学習と人工知能のソフトウェア開発を簡素化し、開発者の生産性を向上させるようになりました。Mojoは、Pythonをルーツに持ち、研究から本番環境へのスムーズな移行を妨げるパフォーマンスとデプロイメントの課題に対処するために戦略的に設計された革新的なプログラミング言語として登場しました。Pythonの制限を改善することにより、Mojoはこれらの2つの重要な領域のギャップを成功裏に埋め合わせます。まだ開発の初期段階ですが、将来的にはPythonのスーパーセットになるように設計されています。このブログ投稿では、Mojoの主要な側面と、コードの書き方を革新する方法を探求します。 Modularは、AIおよびMLアプリケーションのPythonのパフォーマンス問題を解決するためにMojoを作成しました。Pythonは強力で多目的な言語ですが、CおよびC++などの他の言語に比べて1000倍遅くなってしまいます。Modularは、Pythonの使いやすさとCおよびC++のスピードを組み合わせる言語を作成したいと考えており、MojoはPythonに比べて35000倍高速であると主張しています。出典：https://www.modular.com/mojo ¶ この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Mojoの特徴次のような注目すべき機能があり、その機能を強化しています。プログレッシブ型：Mojoは、型を活用してパフォーマンスとエラーチェックを強化することができます。型注釈を利用することで、開発者はコードを最適化し、コンパイル中に潜在的なエラーをキャッチすることができます。ゼロコスト抽象化：Mojoは、値を構造体にインライン割り当てすることによって、ストレージを効率的に制御することができます。このアプローチにより、オーバーヘッドを最小限に抑え、最適なパフォーマンスを実現できます。所有権と借用チェッカー：Mojoは、所有権と借用チェッカーを実装することでメモリの安全性を提供します。この機能により、ダングリングポインターやデータ競合などの一般的な問題を防止し、より堅牢で安全なプログラミング体験を提供します。ポータブルパラメトリックアルゴリズム：Mojoは、コンパイル時メタプログラミングを活用することで、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを書くことができます。このアプローチにより、ボイラープレートコードを減らし、柔軟でポータブルなソリューションを作成することができます。言語統合自動チューニング：Mojoは、組み込みの自動チューニング機能を提供することで、パラメータの最適化プロセスを簡素化します。ターゲットハードウェア上でのパフォーマンスを最大化するための最適なパラメータ値を自動的に検索し、手動での微調整を必要としません。さらに、Mojoは以下の機能を備えています。 MLIRのフルパワー：Mojoは、MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）の全機能を活用しています。MLIRは、プログラムの効率的な最適化や変換を実現し、パフォーマンスを向上させ、他のMLフレームワークとのシームレスな統合を可能にします。並列異種ランタイム：Mojoは、異なるハードウェアアーキテクチャ上での並列実行をサポートしています。この機能により、利用可能なリソースを効率的に活用し、マルチデバイスや分散コンピューティングシナリオでのパフォーマンスを向上させることができます。高速コンパイルタイム：Mojoは、高速なコンパイルを優先し、開発者が素早く反復し、コード変更と実行の間の時間を短縮することができます。この機能により、スムーズな開発体験と迅速なフィードバックループが実現されます。全体的に、Mojoは、パフォーマンス、安全性、ポータビリティ、および開発者の生産性に優れたプログラミング言語を提供するためにこれらの機能を組み合わせています。パフォーマンスパフォーマンスに関しては、Mojoは、複数のコア、ベクトルユニット、専用アクセラレータユニットを含むハードウェアの潜在能力を最大限に活用することで、Pythonの能力を大幅に向上させています。これは、最新のコンパイラと異種ランタイムシステムを統合することによって実現されています。Mojoを使用することで、開発者は、現代のハードウェアアーキテクチャで利用可能な膨大な処理能力を引き出すことができます。…

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

精度を超えて：長期的なユーザー維持のための偶然性と新規性の推奨事項の受け入れ

あなたはカフェに座って、お気に入りのコーヒーバリエーション（もちろんカプチーノ）を味わいながら、友達との会話に没頭しています会話が流れる中で、話題は次のように変わります...

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