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「LLM評価のガイド：設定と重要な指標」

大規模な言語モデル(LLM)は、開発者やビジネスリーダーにとって、消費者への新たな価値創造において非常に優れたツールです彼らは個別の推奨事項をし、非構造化データ間の翻訳を行います...

データサイエンティストの階層を解読ジュニアからシニアへ-彼らを特徴づけるものは何ですか？

経験と技術知識は、ジュニアデータサイエンティストとシニアデータサイエンティストの定義において大きな役割を果たしますが、業務の範囲に関してこれらのレベルに対するビジネスの期待は何ですか？多くの場…

「機械学習に正しさを取り戻そう」

研究論文は機械学習の領域で新しい発見を伝える主な方法ですしかし、論文の結果が再現できないことはよくあることであり、その理由が明確ではありません...

最適化：ニュートン・ラフソン法の幾何学的解釈

勾配降下法は、数値最適化技術の基本的な手法の一つとして広く認識されており、ニュートン・ラフソン法はこの領域で重要なコンポーネントとして際立っていますこの方法は...

導入機械学習は現在高度に発展している技術の分野です。この技術により、コンピュータシステムは技術的なプログラミングなしで学習し、意思決定を行うことができます。機械学習には、パターンの認識、データ分析、時間とともに性能を向上させるなど、さまざまな応用があります。このオンライン機械学習の学習方法ガイドでは、最も優れたオンライン機械学習コースを紹介し、適切なコースを選ぶお手伝いをします。機械学習とは何ですか？機械学習は、人間が問題を解決し意思決定する方法と同様に、データとアルゴリズムを使用して人工知能の領域を利用します。時間とともにその効率を高めます。機械学習の種類には以下のものがあります。教師あり学習: このタイプの機械学習はデータに依存し、システムが学習するためのアルゴリズムを提供します。ユーザーが提供する出力結果は、ラベル付きのデータセットであり、その他のデータは入力フィーチャーとして使用されます。例えば、ソフトウェアの失敗の統計と原因を理解したいとします。その場合、失敗した10のソフトウェアとその原因を説明と共に、成功した10のソフトウェアとその理由のデータを機械に与えます。ラベル付きデータは、探しているデータをシステムに理解させます。教師なし学習: 教師なし学習は、ラベル付きのデータセットやデータに依存しません。このタイプの機械学習は予測モデルを作成するのに役立ちます。教師なし学習で最もよく使用されるモデルには以下があります：隠れマルコフモデル k-means 階層的クラスタリングガウス混合モデル強化学習: 強化学習は人間の知識に似ています。このモデルは環境との相互作用に依存し、正のフィードバックまたは否定的なフィードバックを得ることにより進化します。試行錯誤の方法を使用します。なぜオンラインで機械学習を学ぶのですか？オンラインで機械学習を学ぶことで、最高の機械学習プログラムを通して柔軟な学習の機会を体験することができます。オンラインで専門スキルを学ぶことには、次のような多くの利点があります：アクセスの容易さ: コースプロバイダーが提供する大量の情報とデータにいつでもどこでもアクセスできます。柔軟性: 学習時間やペースを調整することができます。最高の機械学習コースでは、特定の時間枠内での学習に拘束される必要がありません。費用効果の高さ: オンラインの機械学習コースは、インフラ、メンテナンス、サービスに関連するコストを含めて、比較的手頃な価格で提供されます。産業関連のコンテンツ: オンライン学習では、産業のトレンドに関連したコンテンツが提供されます。このような学習は、技術の世界のトレンドに追いつくことができます。…

シャージャ大学の研究者たちは、アラビア語とその方言を自然言語処理に取り入れるための人工知能ソリューションを開発しました

アラビア語は4億2200万人以上の国民の公用語であり、世界で5番目に広く使用されています。しかし、自然言語処理ではほとんど無視されてきました。一般的に使用される言語は英語です。それはアラビア文字を使用するのが難しいためでしょうか？その答えは一部はイエスですが、研究者たちはアラビア語とさまざまな方言の処理のためのAIソリューションの開発に取り組んできました。最近の研究は、アラビア語話者が技術を利用し理解しやすくするために技術の成長との相互作用方法を革新する可能性があります。課題は、アラビア語の複雑で豊かな性質に起因します。アラビア語は豊かな接頭辞、接尾辞、および語根に基づく単語形成システムを持つ高度に膨張性のある言語です。単語は複数の形態を持つことがあり、同じ語根から派生することができます。アラビア語のテキストにはダイアクリティカルマークや母音がない場合があり、テキスト分析や機械学習のタスクの精度に影響を与えます。アラビア語の方言は地域によって大きく異なる場合があり、複数の方言のテキストを理解し生成できるモデルを構築することは非常に困難です。単語間の余計なスペースが必要なため、固有名詞認識（NER）は非常に困難です。NERはテキストの固有名詞を特定し、分類するNLPのタスクです。情報抽出、テキスト分析、言語理解において重要です。アラビア語NLPにおけるこれらの課題に対処するには、言語固有の特性に合わせた専門ツール、リソース、およびモデルの開発が必要です。シャージャ大学の研究者は、自然言語処理（NLP）に関連するアラビア語およびそのバリエーションを利用するための深層学習システムを開発しました。彼らのモデルは、他のAIベースのモデルと比較して、アラビア語のさまざまな方言の幅広いバリエーションをカバーしています。アラビア語NLPは、英語などの言語に比べてより頑健なリソースが必要です。これにはコーパス、ラベル付きデータ、および事前訓練モデルが含まれます。これらはNLPシステムの開発とトレーニングには不可欠です。この問題に対処するため、研究者はいくつかの異なるデータセットを統合して大規模で多様な方言のデータセットを構築しました。古典的な機械学習モデルや深層学習モデルなどのモデルは、これらのデータセットでトレーニングされました。これらのツールは、アラビア語のさまざまな方言を正確に識別し理解することで、チャットボットの性能を向上させ、より個別化されたかつ関連性のある応答を提供することができます。このチームの研究は、IBMやMicrosoftなどの主要なテック企業からも注目を集めており、障害を持つ人々の利便性を向上させることができます。特定の方言に基づいた音声認識システムは、障害を持つ人々にとってより正確な音声コマンド認識とサービスを可能にします。アラビア語NLPは、アラビア語を話す市場をターゲットにした機械翻訳やコンテンツのローカリゼーションなどの多言語およびクロスリンガルなアプリケーションでも使用することができます。

ニューラルネットワークの活性化関数

紹介活性化関数は、ニューラルネットワークの卓越した機能の秘密の鍵です。これらは、入力に基づいてニューロンが「起動する」か休止状態にするかを決定する意思決定者です。これは複雑な技術のように聞こえるかもしれませんが、活性化関数の理解は人工ニューラルネットワークに潜入する人々にとって重要です。このブログ記事では、機械学習に初めて触れる人でも理解しやすいように、活性化関数の謎を解き明かします。ニューラルネットワークの隠れたポテンシャルを引き出すための鍵として考えてください。この記事の終わりまでに、活性化関数が何であり、深層学習におけるその重要性を理解するでしょう。ですから、あなたが新進のデータサイエンティストであるか、機械学習の熱心な愛好家であるか、または単にニューラルネットワーク内で起こる魔法に興味があるかどうかにかかわらず、シートベルトを締めてください。人工知能: 活性化関数の心臓部を探索する旅に出ましょう。学習目標活性化関数の役割とニューラルネットワーク内での変換を理解する。一般的に使用される活性化関数とその利点と欠点を探索する。特定の活性化関数のシナリオを認識し、勾配フローへの影響を理解する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。活性化関数とは何ですか？活性化関数はニューラルネットワーク内の意思決定者です。各ニューロンに関連付けられ、ニューロンのアクティベーションを決定する重要な役割を果たします。このアクティベーションの決定は、各ニューロンがネットワークの予測に関連する入力を受け取っているかどうかに依存します。活性化関数はゲートキーパーとして機能し、特定の情報のみを通過させ、ネットワークの出力に寄与します。ニューラルネットワークに重要な非線形性を追加し、データ内の複雑なパターンを学習および表現することができるようにします。この重要な概念をより深く掘り下げるために、いくつかの一般的な活性化関数とその特徴を探索してください。活性化関数はまた、各ニューロンの出力を正規化し、通常は0から1または-1から1の特定の範囲内に制約します。ニューラルネットワークでは、入力が入力層内のニューロンに供給されます。各ニューロンは重みと関連付けられており、ニューロンの出力は入力とそれに対応する重みとの積で計算されます。この出力は次の層に渡されます。活性化関数は、現在のニューロンに入力される入力と次の層に送信される出力の間の数学的な「ゲート」です。これはステップ関数として非常に単純であり、定義されたルールやしきい値に基づいてニューロンの出力をオンまたはオフに効果的に切り替えることができます。重要なことは、ニューラルネットワークは非線形な活性化関数を使用しています。これらの関数は、ネットワークが複雑なデータパターンを理解し、与えられた問題に関連するほとんどの関数を計算して学習し、最終的に正確な予測を行うのに役立ちます。さらに学ぶ: 活性化関数 | 深層学習の基礎一般的に使用される活性化関数シグモイド関数…

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「LLM評価のガイド：設定と重要な指標」

データサイエンティストの階層を解読ジュニアからシニアへ-彼らを特徴づけるものは何ですか？

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最適化：ニュートン・ラフソン法の幾何学的解釈

オンラインで機械学習を学ぶ方法

シャージャ大学の研究者たちは、アラビア語とその方言を自然言語処理に取り入れるための人工知能ソリューションを開発しました

ニューラルネットワークの活性化関数

無料でニュースレターを成長させる4つの方法

「風を継ぐ」

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