Search Results ISO

DL Notes 高度な勾配降下法

以前の記事では、勾配降下法について基本的な概念とその種類の最適化における主な課題を要約しましたしかし、スティーブンスティカスティック勾配法のみを取り上げました...

関数を呼び出す

第三者の大規模言語モデル（LLM）の観測性は、AnthropicのClaude、OpenAIのGPTモデル、GoogleのPaLM 2などのモデルに対してベンチマーキングと評価を用いて主にアプローチされています...

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

成功の鍵を開ける：IBM Watsonがあなたのビジネスを革命する方法

「IBM WatsonのAIが、さまざまな業界でビジネスを変革し、データに基づいた意思決定、効率化された業務、充実した顧客体験、カスタマイズされたソリューションを可能にする方法を探求してください Watsonの革新について学び、導入方法や将来の対策に必要な倫理的な考慮事項について貴重な見識を得てください」

「AV 2.0、自動運転車における次のビッグウェイブ」

自律型車載技術の新たな時代であるAV2.0は、知覚、計画、制御など多くの要素を制御できる統合型のAIモデルによって特徴付けられています。ロンドンを拠点とする自律走行技術企業のWayveがリードしています。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストのKatie Burke Washabaughが同社の共同創設者でCEOのAlex Kendall氏と対談し、AV 2.0が自動運転車の将来にどのような意味を持つのかについて話しました。 AV 1.0のように車両の知覚能力を高めるために複数のディープニューラルネットワークを使用することに焦点を当てるのではなく、AV 2.0では現実世界のダイナミックな環境で意思決定を行うために包括的な車載インテリジェンスが必要とされています。 The AI PodcastWayve CEO Alex Kendall on Making a Splash in Autonomous Vehicles –…

『Janne Aas-Jakobsen、CONSIGLI ASの創業者兼CEO – AIのエンジニアリングと建設への役割、持続可能な技術、グローバル拡大、起業家の洞察、技術革新』

私たちのインタビューで、CONSIGLI ASの創設者兼CEOであるヤンネ・アース・ヤコブセンさんと共に、AIがエンジニアリングと建設業界で果たす変革的な役割について掘り下げています伝統的な産業にAIを統合するパイオニアであるヤンネさんは、この技術が持続可能性と効率性を向上させる方法について語りますまた、グローバルな拡大戦略や起業家にとって重要な洞察にも踏み込んでいます...　文章の長さを超過しましたので、省略しますコンシーリ AS の創設者兼CEO、エンジニアリングと建設業界におけるAIの役割、持続可能な技術、グローバルな拡大、起業家の洞察、技術革新について、詳しくはこちらをご覧ください

2024年にSQLの概念をマスターするためのトップ10冊の書籍

はじめに構造化クエリ言語（SQL）は、関係型データベース管理システムの基盤です。SQLは、大規模なデータベースからデータを操作および取得するための強力なツールとして機能します。2024年に入ると、SQLの習熟に対する需要は、さまざまな業界でますます高まっており、プロフェッショナルがその概念を徹底的に習得する必要性が強調されています。経験豊富な開発者、データアナリスト、またはデータベース管理者であっても、ダイナミックなSQLの世界で先を見据えるためには、適切なリソースを手に入れることが重要です。本記事では、2024年におけるSQLコンセプトの習得に欠かせないトップ10の書籍を探求します。これらの推薦書籍は、パフォーマンスの最適化から実践的な応用まで、SQLの幅広いトピックをカバーし、言語の包括的な理解を保証します。 2024年にSQLコンセプトを習得するためのトップ10の書籍 1. Markus Winand著「SQL Performance Explained」最初にご紹介するのはMarkus Winandの「SQL Performance Explained」です。これは、SQLクエリの最適化とデータベースのパフォーマンス向上を目指す開発者のための必須リソースとして評価されています。Winandは表面的な議論を超えて、SQLパフォーマンスチューニングの複雑な側面に深く踏み込み、実践的な洞察と戦略を提供しています。この本は、Winandの明解な説明と実世界の例により、経験レベルに応じた開発者にも複雑なパフォーマンスの概念を理解しやすくしており、高パフォーマンスなアプリケーションを作り上げることを目指す開発者にとっての基石となります。 2. Bill Karwin著「SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming」 Bill…

「DynamoDB vs Cassandra：あなたのビジネスに適したデータベースを選ぶ」

イントロダクションデジタル時代において、データベースはどんなビジネスの基盤です。データベースはビジネスの運営や意思決定に必要な膨大なデータを格納、整理、管理する役割を果たします。適切なデータベースを選ぶことは、ビジネスの効率性、拡張性、収益性に大きな影響を与えることがあります。この記事では、DynamoDBとCassandraという2つの人気のあるデータベースについて、総合的な比較を提供し、より良い判断を支援します。 DynamoDBとは何ですか？ Amazon Web Services（AWS）は2012年にDynamoDBを導入し、完全に管理されたNoSQLデータベースサービスとして提供しました。DynamoDBは高速かつ予測可能なパフォーマンス、シームレスなスケーラビリティを提供することで広く採用されています。低遅延のデータアクセス、自動スケーリング、組み込みのセキュリティなど、DynamoDBはさまざまな業界で人気を集めています。ゲーム、広告技術、IoTなど、リアルタイムのデータ処理が求められる業界で特に使用されます。 Cassandraとは何ですか？ Facebookが2008年に開発したCassandraは、後にApacheでオープンソースとして公開されました。Cassandraは分散型のNoSQLデータベースであり、多数のコモディティサーバー上で大量のデータを処理し、単一障害点を持たない高い可用性を実現するよう設計されています。Cassandraの主な特徴には、直線的なスケーラビリティ、強力な障害耐性、柔軟なデータモデルなどがあります。Cassandraは金融、小売、通信などの分野で使用され、高い可用性と障害耐性が求められます。 DynamoDBとCassandraの詳細な比較 DynamoDBとCassandraを比較する際には、いくつかの要素が重要になります。側面 DynamoDB Cassandra データモデル – キーバリューストア、オプションのセカンダリインデックスをサポート– 柔軟なスキーマをサポート– JSONのようなドキュメントサポート – ワイドカラムストア、テーブル、行、列をサポート– 複雑なデータ型をサポート– クエリにはCQL（Cassandra Query Language）を使用…

共同グラフニューラルネットワーク

この投稿は、ベン・フィンケルシュタイン、イスマイル・チェイラン、およびシンユエ・ファンとの共著であり、論文B. Finkelshtein et al.、Cooperative Graph Neural Networks（2023）arXiv：2310.01267に基づいていますグラフ...

サイバーセキュリティが食品と農業を守る

サイバー攻撃から米国の食料供給を保護する

Learn more about Search Results ISO - Page 5