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データサイエンスプロジェクトでのPythonの型ヒント必須、必要かどうか、またはNo-No?

免責事項が必要ですか？ここにあります：場合によります概念証明のプロジェクトでは、それはしばしば不要ですプロダクションプロジェクトでは、少なくとも2023年では必要ですただし、これも状況によります試してみます…

「より良いMLシステムの構築-第4章モデルの展開とその先」

モデルを展開し、その制作を支援することは、機械学習よりもエンジニアリングに関わります機械学習のプロジェクトが制作段階に近づくにつれて、ますます多くの人々が関わってきますバックエンド...

ネットワークXによるソーシャルネットワーク分析：優しいイントロダクション

ストリーミングプラットフォームのようなNetflixが、あなたの夜に最適な映画をおすすめするのはどうやっているのでしょうか？サッカーのようなスポーツでプレイヤーの位置を最適化するにはどうすればよいのでしょうか？詐欺的な活動をどのように特定することができるのでしょうか…

「もし私たちが複雑過ぎるモデルを簡単に説明できるとしたらどうだろう？」

この記事は次の記事に基づいています：https//www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221723006598 これを読んでいるのであれば、人工知能（AI）がいかに重要かご存知かもしれません...

「線形代数1：線形方程式とシステム」

「これは、機械学習の基礎数学である線形代数の基本に関するシリーズの最初のエントリですこの記事は、以下の言語で読まれることを勧めます…」

「グローバル人工知能市場は31％の急成長を見せる」

ベンジンガリサーチによると、2020年までに世界のAI市場は31%の年間成長率（CAGR）を記録し、北米と中国が最も大きな利益を得ると予測されています2019年のAI関連サービスの世界市場規模は約299億ドルでしたが、今後飛躍的に増加する見込みです...

モデルマージングとは、複数のモデルを統合して1つのモデルにすることを指しますこのプロセスでは、異なるモデルを組み合わせることにより、新しいモデルを作成することができますモデルマージングにより、異なる特徴やスキルを持つモデルを統合し、より多様な表現を可能にすることができますまた、モデルマージングは、異なるデザインやスタイルのモデルを結びつけるためにも使用されますモデルマージングは、ファッション業界や美容業界でよく使用される技術であり、新しいトレンドやスタイルの創造に役立ちます

モデルのマージングとは、追加のトレーニングを必要とせずに、個別のタスクを実行したり異なる問題を解決するために設計された複数の異なるモデルを統合し、単一の統合モデルを作成するプロセスを指します。具体的な技術や目標によって、モデルのマージングはアンサンブル学習、モデルのブレンディング、またはモデルのスタッキングとも呼ばれることもあります。この技術は、同時にさまざまなタスクを処理できるより多目的で包括的な機械学習モデルを作成することを目指しています。 LLMの文脈では、モデルのマージングは、初期化、アーキテクチャ、または異なるタスクでのトレーニングに基づいてLLMを組み合わせることを含む場合があります。主な目標は、個々のモデルの長所を活かし、より広範なタスクに対応できるマルチタスクLLMを作成することです。このアプローチにより、各構成モデルの知識と機能を利用することで、パフォーマンスと効率を大幅に向上させることができます。なぜMLモデルをマージするのか？機械学習モデルを統合することには、予測のばらつきやバイアスを異なるモデルの平均化や投票を通じて減らすなど、いくつかの利点があります。さまざまなデータソースとモデルから複雑なパターンと特徴を活用することで、予測の正確性と適応性を向上させることができます。さらに、モデルのマージングにより、単一のデータセットやアルゴリズムへの依存を減らすことで、予測の多様性と信頼性を向上させることもできます。モデルのマージングにより、パフォーマンスが向上し、効率が改善され、より広範な適用が可能となります。これにより、追加のトレーニングが必要なく、異なるAIモデルの強みを活用するための貴重な戦略となります。 LLMの結合戦略一般的なアプローチの1つは、モデルの重みまたはパラメータを平均化して結合することです。これにより、元の各モデルに埋め込まれた知識や専門知識を活用した融合モデルが得られます。モデルのマージングには、各モデルからの特徴の統合も含まれる場合があります。これは、モデルが個別のタスクに対して学習した特定の特徴が、マージモデルの全体的なパフォーマンスに貢献する場合に特に有用です。一部のモデルのマージング技術では、指定した層までモデルを結合することができるため、マルチヘッドモデルが作成できます。これは、異なるモデルがタスクの異なる側面に特化している場合に有益です。モデルマージに関する最近の研究論文トレーニング済みモデルの融合による改良この研究では、トレーニング済みモデルが自然言語処理のタスクの起点として広く使用されていますが、作成には高コストがかかることを認識しています。著者らは、既存の複数の微調整済みモデルを統合し、その重みの平均値を使用して1つの融合モデルを作成する新しいアプローチを提案しています。この融合モデルは、トレーニング済みモデルよりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮し、ベースモデルを別のタスクで微調整するインタートレーニングよりも優れています。この融合プロセスは、ターゲットタスクに依存せずに効果的であり、重み減衰を考慮してもコスト効果の高いリソース効率の良いNLPモデル初期化の改善方法を提供します。モデルのマージ時の干渉の解消ダウンストリームタスクのためにトレーニング済みモデルをさらに微調整する転移学習は、パフォーマンスの向上、収束の速さ、およびサンプル効率性を提供します。ただし、タスク固有の微調整済みモデルはしばしば効果的に共同作業することができません。モデルのマージング方法が登場していますが、異なるモデルのパラメータ間の干渉を頻繁に無視し、パフォーマンスの低下を引き起こすことがあります。このため、著者らは、パラメータのリセット、符号の衝突の解決、および互換性のあるパラメータののみのマージングを行うことで干渉の問題を解決するTIES-MERGINGを提案しています。TIES-MERGINGは、多様な設定で既存の方法を凌駕し、性能と多様性を向上させるために、モデルのマージングにおける干渉の解消の重要性を強調しています。トレーニングなしで異なるタスクのモデルをマージするZipIt！この研究では、別々のタスクに対してトレーニングされた異なる初期化のモデルを、追加のトレーニングを必要とせずに1つのマルチタスクモデルに統合する際の課題に取り組んでいます。従来のモデルのマージング方法は、同じタスクでトレーニングされたモデルに対してのみ機能しますが、異なるタスクのためにトレーニングされたモデルの統合ではうまくいきません。著者らは、「ZipIt」と呼ばれる任意のアーキテクチャに基づくモデルのマージングのための一般的な方法を提案しています。ZipItは、最初に、共有されていない特徴量を考慮するために各モデル内で特徴量を結合することを可能にし、そして第二に、特定の層までの部分的な結合をサポートし、マルチヘッドモデルを作成します。これらのイノベーションにより、従来の方法に比べて20〜60％の大幅な改善が実現され、異なるタスクでトレーニングされたモデルを効果的にマージすることが可能になります。

マルチモーダルニューロンの秘密を明らかにする：モリヌーからトランスフォーマーへの旅

トランスフォーマーは人工知能領域において最も重要なイノベーションの一つとなるかもしれません。これらのニューラルネットワークアーキテクチャは、2017年に導入され、機械が人間の言語を理解し生成する方法を革新しました。これまでの方法とは異なり、トランスフォーマーは入力データを並列で処理するための自己注意機構に依存しており、情報のシーケンス内の隠れた関係や依存関係を捉えることができます。この並列処理能力は、トレーニング時間の短縮だけでなく、有名なChatGPTのような洗練されたモデルの開発への道を開きました。最近の数年間は、人工ニューラルネットワークがさまざまなタスクにおいてどれだけ能力を発揮できるかを示してくれました。言語タスクや視覚タスクなどを変えました。しかし、真の可能性は、ビジョンとテキストなど、さまざまな感覚モーダリティを統合するクロスモーダルタスクにあります。これらのモデルは追加の感覚入力で補完され、異なるソースからの情報の理解と処理を必要とするタスクで印象的な性能を発揮しました。 1688年、ウィリアム・モリナクスという哲学者が、ジョン・ロックに対して長い間学者たちの心を捉え続ける魅力的な謎を提案しました。彼が提起した質問は簡単ですが、深遠です。生まれつき盲目だった人が突然視力を取り戻した場合、以前に触覚や他の視覚以外の感覚だけで知っていた物体を認識することができるでしょうか？この興味深い問い合わせは、モリナクスの問題として知られ、哲学の領域に深く関わるだけでなく、視覚科学にも重要な意味を持っています。 2011年に、視覚神経科学者たちはこの古代の問いに答えるためのミッションを開始しました。彼らは、以前は触覚のみで知っていたオブジェクトの直ちに視覚的な認識は不可能であることを見つけました。しかし、重要な発見は、私たちの脳が驚くほど適応性があることでした。視力を取り戻す手術の数日後には、個人は迅速に視覚的にオブジェクトを認識することができるようになり、異なる感覚モーダリティの間のギャップを埋めることができました。この現象は、マルチモーダルニューロンにも当てはまるのでしょうか？答えに出会う時間です。マルチモーダルニューロンはトランスフォーマーMLP上で特定の特徴を活性化させます。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.01544.pdf 私たちは技術革新の真っただ中にいます。特に言語タスクで訓練された人工ニューラルネットワークは、視覚とテキストなど、さまざまな感覚モーダリティを統合するクロスモーダルタスクにおいて驚異的な能力を発揮しています。これらのモデルは、追加の感覚入力で補完され、異なるソースからの情報の理解と処理を必要とするタスクで印象的な性能を発揮しました。これらのビジョン-言語モデルにおける一般的なアプローチの一つは、画像に応じたプレフィックス調整の形態を使用することです。このセットアップでは、別の画像エンコーダがテキストデコーダと整合し、しばしば学習済みのアダプタレイヤーの助けを借りています。このような戦略を採用している方法はいくつかありますが、通常はCLIPなどの画像エンコーダを言語モデルと一緒に訓練しています。しかし、最近の研究であるLiMBeRは、機械においてモリナクスの問題に似たユニークなシナリオを提示しました。彼らは、一切の言語データを見たことがない自己教育画像ネットワーク「BEIT」を使用し、線形射影層で画像からテキストへのタスクでトレーニングされた言語モデル「GPT-J」と接続しました。この興味深いセットアップは、基本的な疑問を呼び起こします。モーダリティ間の意味の翻訳は射影層内で行われるのか、それともビジョンと言語の表現の整合が言語モデル内で起こるのでしょうか？ 6つのCOCOのスーパーカテゴリのサンプル画像に対するトップ5のマルチモーダルニューロン。出典：https://arxiv.org/pdf/2308.01544.pdf MITの著者によって発表された研究は、この400年以上の謎の解明と、これらの多様なモデルがどのように機能するのかを明らかにすることを目的としています。まず、彼らは画像プロンプトが変換器の埋め込み空間に変換されても解釈可能な意味をエンコードしないことを発見しました。代わりに、異なるモダリティ間の翻訳は変換器内で行われます。第二に、同じ意味を持つ画像とテキスト情報の両方を処理できる多モダルニューロンが、テキスト専用の変換器MLP内で発見されました。これらのニューロンは、視覚表現を言語に変換する上で重要な役割を果たしています。最後に、そしておそらく最も重要な発見は、これらの多モダルニューロンがモデルの出力に因果的な影響を与えるということです。これらのニューロンを制御することで、画像のキャプションから特定の概念を除去することができ、コンテンツの多モダル理解における重要性が強調されます。深層ネットワーク内の個々のユニットの内部構造に対するこの調査は、多くの情報を明らかにします。画像分類器の畳み込みユニットが色やパターンを検出し、後のユニットがオブジェクトのカテゴリを認識できるのと同様に、変換器でも多モダルニューロンが現れることがわかりました。これらのニューロンは、同じ意味を持つ画像とテキストに対して選択的です。さらに、ビジョンと言語が別々に学習されている場合でも、多モダルニューロンが現れることがあります。彼らは効果的に視覚表現を統一されたテキストに変換することができます。異なるモダリティ間で表現を整列させるこの能力は、言語モデルがゲーム戦略の予測からタンパク質の設計に至るまで、さまざまな順序モデリングを必要とするさまざまなタスクにおいて、強力なツールとなります。

コンピュータビジョンの進歩：画像認識のためのディープラーニング

この記事では、コンピュータビジョンの進歩について詳しく学びますまた、画像認識のためのディープラーニングについても学びましょう (Kono kiji de wa, konpyu-ta bijon no shinpo ni tsuite kuwashiku manabimasu. Mata, gazō ninshiki no tame no dīpura-ningu ni tsuite mo manabimashou.)

データサイエンティストが生産性を10倍にするための5つのツール

AIツールは、単調で繰り返されるタスクを自動化することで、データサイエンティストの生産性を最大限に引き上げるのに役立ちます詳細はこちらでご確認ください！

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