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「タイムシリーズの拡張」

「拡張機能は、コンピュータビジョンパイプラインの領域において欠かせない要素となってきましたしかし、タイムシリーズなどの他の領域ではまだ同じような人気が広まっていません…」

「勾配降下法：数学を用いた最適化への山岳トレッカーのガイド」

勾配降下法（グラディエントディセント）は、機械学習モデルのエラーを最小化するために使用される最適化手法です最も減少する方向にパラメータを反復的に調整することで、最小のエラー値を求めます

Machine learning

「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

「ジェネレーティブAIがビジネス、健康医療、芸術を再構築する方法」

紹介生成的な人工知能、一般にはGenAIと呼ばれるものは、AI革命の最前線に位置し、ロボットの無限の創造力と問題解決能力を可能にしています。GenAIは、最先端の技術と人間の創造力を融合させたものであり、人工知能が可能な限りの領域を追求する世界において、単なる予測を超えた内容やデータ、解決策を人間の情報に近い形で生成するために機械を使用することによって分類されます。この記事では、芸術、医学、ビジネス、交通、ゲームなどの世界を探求しながら、GenAIの重要な影響について、基本的なアイデアから実際の応用や複雑な実装までを探ります。この詳細な研究では、生成的なAIが私たちの周りのすべてを再構築している様子を検証します。GenAIの能力を深く理解し、実際の応用例に触発されることでしょう。学習目標この記事を読むことで、あなたは生成的なAIの基礎を理解することができます。実践的な効果をもたらすために生成的なAIをどのように使用するかを知ることができます。これらのユースケースがいかに生成的なAIを活用しているかについてさらに学ぶことができます。将来的に生成的なAI技術の可能性についてさらに学ぶことができます。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。生成的なAIの理解「生成的なAI」として知られる一連の人工知能モデルとアルゴリズムは、人間が生み出したデータや素材、その他のアウトプットに驚くほど似た結果を生み出すことができます。テキスト、音楽、グラフィックス、さらにはソフトウェアのコードや学術研究論文など、さまざまな出力が含まれます。生成的なAIとは何ですか？「新しいコンテンツ、データ、または解決策を作り出す人工知能」とも呼ばれる生成的なAIは、人工知能の最先端のサブフィールドです。通常のAIモデルが主に分析と予測に焦点を当てるのに対し、生成的なAIはディープラーニングのアルゴリズムの力を活用して、人間のデータに密接に似た結果を生み出すことができます。これらの最先端のモデル、例えば変分オートエンコーダ(VAE)や生成的対抗ネットワーク(GAN)などは、複雑なデータ分布を理解し、独自の文脈に関連する情報を提供する能力を持っており、広範な応用領域で貴重な存在となっています。生成的なAIのユースケースさて、さまざまなユースケースと生成的なAIが私たちの周りのすべてを再構築する方法について深く掘り下げましょう。芸術と創造性機械が音楽やアートを創造する能力により、生成的なAIは創造的な革命を引き起こしました。ミュージシャンやアーティストは、これらのモデルを使用して新しい表現方法を実験しています。たとえば、AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）音楽作曲システムでは、ディープラーニングが使用され、人間のミュージシャンに匹敵する古典音楽の作品を創造しています。自然言語処理（NLP）生成的なAIモデルは、自然言語処理におけるチャットボットやテキスト生成の改善に道を開きました。OpenAIが開発したGPT-3（Generative Pre-trained Transformer…

AudioSep 記述するすべてを分離する

Note I have retained the acronym CASA as it is commonly known in the field. However, if you'd like a translation for Computational Auditory…

RAGアプリケーションデザインにおける実用的な考慮事項

「RAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャは、LLMの入力長制限と知識切り上げの問題を効率的に克服することが証明されています現在のLLMテクニカルスタックでは、RAGが…」

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

文法AIの向上にBERTを活用する：スロット埋め込みの力

イントロダクション会話型AI時代において、チャットボットや仮想アシスタントは普及し、私たちがテクノロジーとの対話を革新しています。これらのインテリジェントシステムはユーザーのクエリを理解し、関連する情報を提供し、さまざまなタスクを支援することができます。しかし、正確かつコンテキストに沿った応答を実現することは複雑な課題です。このプロセスを支援する重要なコンポーネントの一つがスロットの補完です。そして、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の登場により、その効果が大きく向上しました。この記事では、スロット補完アプリケーションにおけるBERTの役割と実装について探求し、会話型AIシステムの向上にどのように貢献するかを明らかにしていきます。学習目標会話型AIにおけるスロット補完の概念と重要性を理解する。 BERTがコンテキスト理解を活かしてスロット補完をどのように向上させるか、データの準備からファインチューニングまでの手順を学ぶ。 BERTを会話型AIに利用するメリットを知ることで、ユーザーの意図認識が向上する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。スロット補完とはスロット補完はタスク指向の会話システムにおいて重要なタスクです。ユーザーのクエリからスロットとして知られる特定の情報を抽出することです。例えば、フライト予約のシナリオでは出発都市、目的地、日付、クラスなどがスロットとなります。抽出したスロットの値は適切な応答を生成し、ユーザーの要求を効果的に実現するために使用されます。正確なスロット補完はユーザーの意図を理解し、個別化された関連する応答を提供するために重要です。スロット補完におけるBERTの力 BERTは豊富なテキストデータを前提にした文脈理解に優れており、スロット補完アプリケーションに自然な適合性があります。BERTの能力を活用することで、会話型AIシステムはスロット抽出の精度を大幅に向上させ、全体的なパフォーマンスを高めることができます。 BERTがスロット補完を向上させる方法は以下の通りです：文脈化された表現： BERTは入力シーケンス全体から文脈情報を捉え、単語やフレーズの関係性を理解することができます。この文脈理解により、スロットの境界を特定し、異なる文脈での類似した単語やフレーズを区別することができます。曖昧さ解消：ユーザーのクエリには曖昧な表現や省略形が含まれることがあり、それらを解消する必要があります。BERTは文脈の微妙なニュアンスを把握する能力があり、これにより正確なスロット値の抽出が可能になります。未知語処理： BERTの語彙には多くの単語が含まれていますが、未知語が出現する可能性もあります。しかし、BERTのサブワードトークン化アプローチにより、未知語をより小さなサブワード単位に分割し、サブワード埋め込みを使用して表現することができます。…

このロボットが障害を持つ人々の力を引き出す鍵になるかもしれません

「使い方は簡単であり、利用者（そしてその介護者）にとって必要不可欠な独立性を与えてくれます」

ランチェーン 101：パート2d. 人間のフィードバックでLLMの微調整

これは、LangChain 101コースのモデルセクションの2Dパートであり、最後のパートですこの記事の文脈をより理解するために、最初の2つのパートを確認することを強くお勧めしますRLHF...

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