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マシンラーニングエンジニアは、実際に何をしているのでしょうか？

「タイトルはもちろんトリックの質問ですデータサイエンティストの前にも、機械学習エンジニアというタイトルは、私たちの専門職の求人市場でトレンドとして発展していますが、そこには…」

数値計算のための二分法の使用方法

コンピュータ科学と数学のサブフィールドである数値計算は、コンピュータを用いた数値計算手法とアルゴリズムを用いて数学の問題を解決することに焦点を当てていますこれは…

「NVIDIA H100 Tensor Core GPUを使用した新しいMicrosoft Azure仮想マシンシリーズが一般利用可能になりました」

Microsoft Azureのユーザーは、最新のNVIDIAの高速計算技術を利用して、生成型AIアプリケーションのトレーニングと展開ができるようになりました。本日から利用可能なMicrosoft Azure ND H100 v5 VMは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを使用しており、ブラウザからのクリック操作で生成型AI、高性能コンピューティング（HPC）などのアプリケーションをスケーリングできます。全米の顧客に提供されるこの新しいインスタンスは、開発者や研究者が大規模な言語モデル（LLM）と高速計算を使用して新しい消費者およびビジネスのユースケースを見つけ出している時期に登場しました。 NVIDIA H100 GPUは、第4世代のTensor Cores、LLMの加速化に使用される新しいTransformer Engine、および各GPU間で900GB/secで通信できる最新のNVLink技術などのアーキテクチャイノベーションにより、スーパーコンピュータクラスのパフォーマンスを提供します。また、NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBandの採用により、3,200…

拡張版：NVIDIAがビデオ編集のためのMaxineを拡大し、3D仮想会議の研究を披露

プロフェッショナル、チーム、クリエイターなどは、NVIDIA Maxineの助けを借りて、標準のマイクやウェブカメラを使用しても高品質なオーディオやビデオの効果を作成するためにAIの力を活用することができます。 GPUアクセラレートされたソフトウェア開発キットとクラウドネイティブなマイクロサービスのスイートを使用することで、ユーザーはリアルタイム通信サービスやプラットフォームのためにオーディオ、ビデオ、拡張現実の効果を向上させるAI機能を展開することができます。Maxineはまた、ビデオ編集の機能も拡張し、チームがビデオコミュニケーションで新たな高みに到達することを可能にします。さらに、NVIDIAの研究デモでは、AIが3D機能を備えたビデオ会議を次のレベルに引き上げる方法をSIGGRAPHカンファレンスで紹介しています。 NVIDIA Maxineの機能がビデオ編集に拡大無線接続のおかげで、人々は以前よりもさまざまな場所から仮想会議に参加することができるようになりました。通常、通話者が移動中であるか、接続が不良な場所にいる場合、音声とビデオの品質は大きく影響を受けます。背景ノイズ除去、スーパーレゾリューション、アイコンタクトなどのリアルタイムのMaxineの高度な機能により、リモートユーザーは人とのコミュニケーション体験を向上させることができます。さらに、Maxineは現在ビデオ編集にも使用できます。NVIDIAのパートナーは、ビデオ会議を高めるMaxineの同じ機能でこのプロフェッショナルワークフローを変革しています。セールスプレゼンテーションやウェビナーなどのビデオを編集する際の目標は、可能な限り広い観客に魅力を伝えることです。Maxineを使用することで、プロフェッショナルはオーディオとビデオの信号を向上させるAI機能を利用することができます。 Maxineを使用することで、スポークスパーソンは画面から目を離してノートや台本を参照することができますが、彼らの視線はまるで直接カメラを見ているかのように保たれます。ユーザーは低解像度でビデオを撮影し、後で品質を向上させることもできます。さらに、Maxineを使用すると、人々はさまざまな言語でビデオを録画し、英語で出力することができます。今年のアーリーアクセスでリリースされるMaxineの機能には、以下が含まれます：通訳：簡体字中国語、ロシア語、フランス語、ドイツ語、スペイン語から英語に翻訳し、ユーザーのイメージをアニメーション化して英語を話しているように表示します。音声フォント：スピーカーの音声の特性を適用し、オーディオ出力にマッピングすることができます。オーディオスーパーレゾリューション：オーディオ信号の時間分解能と帯域幅を増加させることで、音声の品質を向上させます。現在、8,000Hzから16,000Hzへのアップサンプリングと16,000Hzから48,000Hzへのアップサンプリングをサポートしています。この機能は、レイテンシを50%以上削減し、スループットを2倍向上させるアップデートも行われています。 Maxineクライアント：MaxineのマイクロサービスのAI機能をPCのビデオ会議セッションにもたらします。このアプリケーションは低レイテンシのストリーミングに最適化されており、すべてのGPUコンピュート要件にクラウドを使用します。Thin Clientはこの秋にWindowsで利用可能になり、その他のOSサポートも続く予定です。 Maxineはクラウド、オンプレミス、エッジで展開することができるため、ほぼどこからでもクオリティの高いコミュニケーションが可能です。ビデオ会議を新たな高みに多くのパートナーと顧客がMaxineを使用して高品質なビデオ会議や編集を体験しています。Maxineの2つの機能であるEye ContactとLive Portraitは、現在NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアプラットフォームの製品リリースで利用可能です。Eye Contactは、ユーザーの視線をカメラと一致させることで、カメラとの直接的な視線接触をシミュレートします。また、Live…

データオブザーバビリティの先駆け：データ、コード、インフラストラクチャ、AI

2019年にデータの可観測性カテゴリを立ち上げた時、その用語はほとんど発音できなかったものでした四年後、このカテゴリは現代の中核層として確立されました...

「Pythonデコレーターは開発者のエクスペリエンスをスーパーチャージします🚀」

Pythonの@overloadデコレータは、Pythonの組み込みモジュールであるtypingで見つけることができますこのデコレータは、開発者が関数やメソッドに複数のタイプ固有のシグネチャを指定することを可能にしますこれにより、…

「生データから洗練されたデータへ：データの前処理を通じた旅 – パート2：欠損値」

この記事を読む前に、特徴量エンジニアリングに関するシリーズの前の記事をチェックしてくださいほとんどの実世界のデータセットには、少なくとも一部の欠損値がありますしかし...

「オーディオ機械学習入門」

「現在、音声音声認識システムを開発しているため、それに関する基礎知識を再確認する必要がありましたこの記事はその結果です最初に、音声は連続的です...」

ジオスペーシャルデータ分析のための5つのPythonパッケージ

この記事では、地理空間解析の重要性について説明し、地理空間データから貴重な洞察を効果的に処理し可視化するための5つの必須のPythonパッケージを紹介しています

Python

システムエンジニアからデータアナリストへのキャリア転換

イントロダクションシステムエンジニアからデータアナリストへの転身は、エキサイティングな機会です。役割は異なるかもしれませんが、システムエンジニアは貴重な技術的および分析的なスキルを持っており、データ分析への移行に役立ちます。この包括的なガイドは、将来のデータアナリストがキャリアを進めるために必要な洞察力、スキル、戦略を提供することを目的としています。適切な指導と継続的な学習により、現在の役割とデータ駆動型の世界とのギャップを埋めることができます。この記事では、システムエンジニアからデータの世界への転身の旅に焦点を当てています！なぜデータアナリストになるのか？デジタル時代において、データは世界中の企業、組織、政府の命脈となっています。テクノロジーの普及とデータ生成の指数関数的な成長により、この膨大な情報の意味を理解できる熟練した専門家の需要はますます重要となっています。ではなぜデータアナリストになるべきなのでしょうか？隠れた洞察を見つけ出すデータアナリストとして、あなたは探偵の役割を果たし、データセットに深く入り込んで、素人目には見えない貴重な洞察を見つけ出すことができます。さまざまなツールや手法を活用することで、トレンドやパターン、相関関係を分析し、企業が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。データの解釈能力により、機会の発見、プロセスの最適化、将来の結果の予測などが可能となり、これらは高速かつ競争の激しいビジネス環境で非常に価値があります。需要の高さと雇用の安定性データはどこにでもあり、あらゆる産業の企業がデータアナリストを求めています。データアナリストは、金融や医療から小売りやマーケティングまで、戦略的な意思決定と成長の推進に欠かせません。データアナリストの需要の高さは、優れた仕事の見通しと一定の雇用の安定性を保証し、魅力的なキャリアオプションとなっています。絶え間ない学習とスキルの開発データ分析の領域は常に進化し続けています。新しいツール、技術、手法が定期的に登場し、連続的な学習とスキルの開発を促すダイナミックな環境があります。データアナリストとして、最新のトレンドや進歩に常にアップデートされる機会があり、知識と専門知識を高めることができます。これは、チャレンジと成長の機会を求める個人にとって魅力的な提案です。多様なキャリアの機会データアナリストになることで、さまざまなキャリアパスが開かれます。一部のデータアナリストは組織内で働く一方、他の人はコンサルティング会社、市場調査会社、フリーランスとして働くことを選択するかもしれません。さらに、ビジネスインテリジェンス、機械学習、データエンジニアリングなど、さまざまな領域でデータアナリストが専門化することができます。この多様性により、自分の興味や情熱に合わせたニッチな領域を見つけることができます。意思決定への影響と変革の推進データアナリストは単なる数字の解析者ではありません。彼らは変革を起こす立役者です。データアナリストは、ステークホルダーや意思決定者にデータに基づいた洞察を提示することで、組織の方向を左右することができます。彼らの推奨事項は、より良い戦略、改善されたプロセス、大きな成功につながることがあります。このような積極的な変化を推進する能力は、非常に満足感と充実感をもたらすことができます。競争力のある報酬データアナリストの需要により、魅力的な報酬パッケージが提供されています。データアナリストは、自身の専門知識とスキルに応じて適切な報酬を受け取ることができますし、経験を積むにつれて収入の可能性も増加します。さらに、多くの企業が手当や福利厚生、キャリアの成長の機会を提供しており、財務的な安定性と昇進の機会を求める人々にとって魅力的な職業となっています。魅力的な給与体系データアナリストは需要が高く、その専門知識は求人市場で高く評価されています。ビジネスがますますデータに基づいた意思決定に依存するようになる中、熟練したデータアナリストの需要は増えています。経験と継続的な学習により、データアナリストはさまざまなキャリアの機会を探求し、上級の役職に進む可能性があります。国平均給与アメリカ 65,000ドル以上イギリス 27,000ポンド以上…

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