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最適化アルゴリズム：ニューラルネットワークの基礎101

「前回の投稿で、ニューラルネットワークの性能をハイパーパラメータの調整によって改善する方法について話しましたこれは、学習率や層の数などの最適なハイパーパラメータを選ぶプロセスです...」

効果的なマーケティングのためのポップアップビルダーのマスタリング

ポップアップビルダーソリューションは、マーケターの武器の一つとなっています戦略的な活用により、ブランドのエンゲージメントとコンバージョン率を大幅に向上させることができますこの包括的なガイドは、ポップアップビルダーの活用の複雑さについて探求し、魅力的なキャンペーンを作成するための指針を提供していますマーケティングにおけるポップアップビルダーの重要な役割ポップアップビルダーのマスターを通じて効果的なマーケティングの習得続きを読む »

Tech

AIパワードテックカンパニーが、食品小売業者に供給チェーン管理での新たなスタートを支援します

低く垂れ下がっている果物について話しましょう。Afreshは、食品ロスを減らすために供給チェーンを効率化するAIスタートアップです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードで、ホストのノア・クラヴィッツが同社の共同創設者で社長のネイサン・フェナーとその使命、提供内容、食品ロス削減の大きな課題について話しました。多くのスーパーマーケットや小売業者を対象としたサプライチェーンと在庫管理の提供は古くなっています。フェナーと彼のチームは、そのビジネスの不壊性の側面向けに作られたソリューションが、新鮮な側面ではうまく機能しなかったことに気づきました。この問題により、巨大な食品ロスと数十億ドルの損失が生じています。 The AI PodcastAIを活用したテック企業がスーパーマーケットのサプライチェーン管理を刷新チームはまず、店舗の補充課題を解決するために、適切な量の新鮮な農産物を注文するためのプラットフォームを開発しました。これにより、コストを最適化しながら需要に応えることができます。彼らは、非壊性商品が生成するデータよりも乱雑である新鮮な農産物が生成するデータを効果的に使用するための機械学習とAIモデルを作成しました。鮮度の低下時間、需要の変動、バーコードの不足によるスキャンエラーなどの要因により、セルフチェックアウトレジスターでの誤ったスキャンが生じます。その結果、物流プロセスの各ノードで情報を提供し、食品ロスを減らすために意思決定を支援する、完全に統合された、機械学習ベースのプラットフォームが生まれました。会社はまた、最近、在庫管理ソフトウェアを発売し、スーパーマーケットが時間を節約し、データの正確性を高めるために賢明に在庫を追跡できるようにしました。その情報は、プラットフォームの注文ソリューションに再入力され、在庫データの正確性がさらに向上します。これはすべて、Afreshの大きなミッションである気候変動への取り組みの一環です。「気候変動を緩和するためにできる最も効果的なことは、食品ロスを減らすことです。」フェナー氏は言います。「私がビジネスに参入する一つの鍵になったことが、常に気候変動の分野で働くことへの興味です。多くのチームメンバーにとって、これは非常にやる気を起こさせる要素であり、ミッションの重要な部分です。」 AI Podcastを購読する：Amazon Musicでご利用いただけます AI PodcastはAmazon Musicを通じてご利用いただけます。さらに、AI Podcastは<itunes、Google Podcasts、Google Play、Castbox、DoggCatcher、Overcast、PlayerFM、Pocket Casts、Podbay、PodBean、PodCruncher、PodKicker、Soundcloud、Spotify、StitcherおよびTuneInでも利用できます。</itunes…

「NVIDIAスタジオ」で美しく写実的なフードレンダリングを作り出す3Dアーティストが今週登場しました

エディターの注釈：この投稿は、私たちの週間In the NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローの向上にどのように役立つかをデモンストレーションします。感謝の季節です：人々や小さな瞬間に感謝する時間です。それらが私たちの人生を特別なものにするのです。今週の注目のCG Realism YouTuberであるRavissen Carpenenさんは、食卓に見事なほどリアルな3Dフードの映像を提供しています。彼の美味しそうなタイムラプス映像は、彼のYouTubeチャンネルで視聴できます。ブライトな音楽とスタイリッシュさを添えて楽しんでください。 Carpenenさんは、食べ物テーマのStudio Standoutビデオコンテストへの数多くの貢献者の一人であり、Roger Roqueさん（@rogerroqueid）、Nicole Morenaさん（@nicky.blender）、Heloise Cartさん（@isoheell）および Kris Theroinさん（@kristheorin）と一緒に作品を提供しました。最新のアップデートでは、OBS Studioを使用するライブストリーマーは、HDR10キャプチャサポート、WHIPおよびWebRTC出力などの機能を備えた最新バージョンをダウンロードできます。詳細はこちらをご覧ください。 All About That Baste…

NVIDIAは、Generative AIを用いて薬物探索を加速させるためにGenentechと協力

ジェネンテック（ロシュグループの一員）は、生成AI を使って新しい治療法を発見し、患者に効果的に治療を提供することを先導しています。バイオテクノロジーのパイオニアであるジェネンテックとNVIDIAの新たな共同プロジェクトは、両社の専門家を結集させ、ジェネンテック独自のアルゴリズムを最適化・加速することで、新しい薬の発見と開発を変革しようとするものです。 NVIDIAは、AIスーパーコンピューティングとソフトウェアの専用インスタンスを提供する NVIDIA DGX Cloud 上でこれらのモデルの加速をジェネンテックと共同で進めます。このクラウドはNVIDIAのクラウドサービスプロバイダーパートナーによってホスティングされます。ジェネンテックは、バイオテクノロジー企業がモデルをスケーリングしてカスタマイズできる環境を提供する NVIDIA BioNeMo を活用する予定です。また、BioNeMoクラウドアプリケーションプログラミングインターフェースを計算薬物発見のワークフローに直接統合します。 BioNeMoは、トレーニングサービスとして一般的に提供されており、計算薬物発見のための生成AIアプリケーションを単純化、加速、スケールする特定のドメイン向けのプラットフォームです。DGX Cloud上で最先端のモデルの学習（事前学習）や微調整が可能となります。この共同プロジェクトは、ジェネンテックの薬物探索AIモデルの最適化を目指し、「ラボインアループ」フレームワークに焦点を当てます。その目的は、複雑な生物分子のパターンと関係を研究者が理解し、薬物開発を真に革新し、研究開発の成功率を向上させること、そして科学者が患者と医療エコシステム全体に対して線形的または加法的ではなく、乗算的な利益をもたらす能力を与えることです。ジェネンテックの研究開発部門であるgRED（ジェネンテックリサーチ＆アーリーディベロップメント）のエグゼクティブバイスプレジデントであるアビブ・レヴェヴ氏は、「NVIDIAとの共同作業は、他の人々には最初には明らかではなかった方法で技術を発明し、展開する私たちの長い歴史に基づいています」と述べています。「私たちは分子生物学を薬物探索と開発に活用した最初のバイオテクノロジー企業であり、それが世界を変えました。私たちは治療のパラダイムとなった抗体療法を先駆的に開発しました。そして今、私たちはAI、ラボ、クリニックを組み合わせて、膨大なデータの中でアクセスできなかったパターンを明らかにし、そのパターンを試験する実験を設計する能力を持つことができました。NVIDIAとの協力、および生成AIの導入により、世界中の患者の生活を改善するための治療薬の発見と設計を加速する力を持つことができます」と述べています。計算を通じて薬物探索の効率化を図る現在の薬物探索および開発プロセスは、時間がかかり、複雑で高コストです。新しい薬剤のターゲットを予測することは困難であり、潜在的な治療薬としての分子を成功裏に開発することも難しいです。AIは、大規模なデータセットでの訓練を通じて、科学者が迅速に潜在的な薬剤の分子と相互作用を特定するのを支援するため、変革的な役割を果たすことができます。ジェネンテックでは、AIを使用することで、実験室実験と計算アルゴリズムとのギャップを埋めることができます。同社の研究開発部門であるgREDは、既にAIを使用して、生物学と疾患の構成要素について詳細な知識を得ながら、新しい治療薬を発見・開発するための重要な成果を上げています。ジェネンテックとNVIDIAのチームは、この時間のかかる薬物探索と開発プロセスを短縮し、成功をもたらすため、ジェネンテックがカスタム開発したモデルを最適化するために共同で作業します。…

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最適化アルゴリズム：ニューラルネットワークの基礎101

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「時間の最適化を送る」

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コグVLM、革命的なマルチモーダルモデルで深層融合を紹介

『ゴーストバスター内部：バークレー大学のAI生成コンテンツ検出の新しい方法』

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