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プロンプトエンジニアリング101：ゼロ、ワン、そしてフューショットプロンプティング

見た目は超自然な能力を持っているように見えるものの、LLM（Language Models）は最終的には提供された文脈に基づいて単に次の単語を予測する予測モデルですしたがって、彼らの…

「機械学習が間違いを comitte たとき、それはどういう意味ですか？」

「ML/AIに関する議論で、私たちの通常の「ミステイク（間違い）」の定義は意味をなすでしょうか？もしそうでない場合、なぜでしょうか？」

「LLM Fine-Tuningの理解：大規模言語モデルを独自の要件に合わせる方法」

「Llama 2のような大規模言語モデル（LLM）の微調整技術の最新の進展を探索してくださいLow-Rank Adaptation（LoRA）やQuantized LoRA（QLoRA）などの技術が、新しい利用におけるモデルの適応を革新している方法を学びましょう最後に、人間のフィードバックからの強化学習による微調整が、LLMをより人間の価値観に近づける方法にどのように影響しているかを見てみましょう」

「見逃すな！2023年が終わる前に無料のコースに登録しよう」

今年の最後の四半期を完了し、これらの無料コースでスキルを向上させて、2024年の自己啓発計画のキックスタートをしましょう

Data science

「あなたのコードの進化パート2 遺伝的アルゴリズムを使ってスタッフ割り当て問題を解決する方法」

「もし前回の記事、Evolution in Your Code Understanding and Coding Genetic Algorithm From Scratch — Part 1からお越しの方は、お帰りなさい初めての方は、最初の記事を読むことをおすすめします…」

エイントホーフェンとノースウェスタン大学の研究者が、外部のトレーニングを必要としないオンチップ学習が可能な新しいニューロモーフィックバイオセンサーを開発しました

ニューロモーフィックコンピューティングは、人間の脳の構造と機能に触発されています。ニューロモーフィックチップは、物理的な人工ニューロンを使用して計算を行うデバイスです。従来のデジタルプロセッサとは異なり、これらのチップは生物学的にインスパイアされたエネルギー効率の良い方法で人工知能（AI）および機械学習（ML）の活動を行うように設計されています。しかし、ニューロモーフィックコンピュータを外部のトレーニングソフトウェアを使用してトレーニングする必要性により、広範な使用が改善される可能性がありますが、時間がかかりエネルギー効率が低下します。この問題に取り組むために、オランダのアイントホーフェン工科大学とアメリカのノースウェスタン大学の研究者らは、外部のトレーニングを必要としない、チップ上で学習できるニューロモーフィックバイオセンサーを開発しました。彼らが使用したスマートバイオセンサーは、人間の脳でのニューロン間のコミュニケーションの仕方に似た構造を持つニューロモーフィックバイオセンシングコンピュータです。研究者は、スマートバイオセンサーが、コンピュータやソフトウェアを使用せずにシスティック線維症のような疾患を検出することができると述べました。さらに、ニューロモーフィックコンピューティングは、特に病気や状態をチェックするための診療所での使用に大きな影響を与える可能性があると指摘しました。研究者は、新しいチップの効果をシスティック線維症（肺や消化器系などの臓器に損傷を与える遺伝性の状態）に対してテストしました。システィック線維症は、塩化アニオンの高い量が状態を示すという発汗試験で検出することができます。研究者は、実装の容易さのために実際の患者データを使用しなかったと述べました。ただし、彼らは健康なドナーからの発汗サンプルを使用しました。彼らは陰性または健康な一つのドナーの発汗サンプルを使用し、塩化アニオンの非常に高い量を含む第二のサンプルを準備しました。研究者は、さまざまな既知のイオン濃度を持つ複数の発汗サンプルを調査し、それらのサンプルをチップ上でテストしました。テストの結果が誤っていた場合、彼らはチップを修正しました。バイオセンサーは、センサーモジュール、ハードウェアニューラルネットワーク、および出力分類部の3つの主要なパーツから構成されています。モジュール式のバイオセンサーは、ハードウェアニューラルネットワークのシナプスの重みと出力分類層を形成する有機ニューロモーフィックデバイスの統合アレイです。イオン選択電極は、発汗の一滴がセンサーモジュールに適用された後、塩化物および他のイオンの量を測定します。ニューロモーフィックチップはこれらのインパルスを処理し、分析結果は、成功または失敗の結果を示す緑色または赤色の光として表示されます。このチップ上での学習手法により、エンドユーザーが自分のデータを使用して直接トレーニングできる個別化可能な埋め込み型ニューラルネットワークの可能性が実現されます。このような方法は、人々に大きな影響を与える可能性を秘めています。最終的には、チップを実時間で義肢などのデバイスを操作するようにトレーニングすることができるかもしれません。従来の方法とは異なり、これらのチップは仕事と環境に学習し適応する能力があり、事前プログラミングの必要性を排除しています。

人工知能における最良優先探索

人工知能は私たちの生活の一部となり、日常の活動を支援しています。コンピュータ、ガジェット、その他の機器に関しても、AIベースのアルゴリズムモデルは私たちのタスクと時間管理を容易にするのに役立ちます。AIの分野で特定のアルゴリズムの1つは、最良優先探索です。これは、各ステップで正しいパスの選択を支援するスマートなエクスプローラのように振る舞います。人工知能の最も優れた探索は、私たちのタスクを簡素化し、取り組みやすく時間を節約し、効率的な意思決定とより速い目標達成を実現します。最良優先探索とは何ですか？最良優先探索（BFS）は、特定のルールで機能し、優先度付きキューとヒューリスティック探索を使用する探索アルゴリズムです。これはコンピュータが迷路の可能性の中で適切で最短のパスを評価するのに理想的です。迷路に閉じ込められてどのようにして素早く出口に到達すればよいかわからない場合を想像してみてください。ここで、人工知能の最良優先探索は、システムプログラムがゴールにできるだけ早く到達するために、毎回のステップで正しいパスを評価して選択するのを支援します。例えば、スーパーマリオや魂斗羅のビデオゲームをプレイしているとしましょう。最良優先探索はコンピュータシステムがマリオや魂斗羅を制御し、最も速いルートや敵を倒す方法を調べるのを支援します。異なるパスを評価し、ゴールに到達し敵をできるだけ早く倒すための他の脅威のない最も近いパスを選択します。最良優先探索は、数多くの利用可能なノードの中から有望なノードを選択するために評価関数を利用する知識のある探索です。最良優先探索アルゴリズムは、グラフ空間を検索する際にトラバースするノードを監視する2つのリスト、つまりオープンリストとクローズドリストを使用します。オープンリストは現在トラバース可能なノードを監視し、クローズドリストは既に転送されたノードを監視します。 BFSの主要な概念以下は最良優先探索の主要な特徴です：パスの評価最良優先探索を使用する場合、システムは常に選択可能なノードまたはパスを探し、最短距離のノードまたはパスをトラバースしてゴールに到達し迷路を脱出するために最も有望なノードまたはパスを選択します。ヒューリスティック関数の使用最良優先探索はヒューリスティック関数を使用して知識のある意思決定を行います。これにより、ゴールに向かう正しいかつ迅速なパスが見つかります。迷路内のユーザーの現在の状態がこの関数の入力となり、ユーザーがゴールにどれだけ近いかを推定します。分析に基づいて、最短の時間と最小のステップでゴールに到達するのを支援します。トラックの保持最良優先探索アルゴリズムは、コンピュータシステムがトラバースしたりトラバースする予定のパスやノードを追跡するのを支援します。これにより、システムが以前にテストしたパスやノードのループに巻き込まれるのを防ぎ、エラーを回避します。プロセスの繰り返しコンピュータプログラムは、上記の3つの基準のプロセスを目標に到達し迷路を脱出するまで繰り返します。したがって、最良優先探索はヒューリスティック関数に基づいて最も有望なノードやパスを繰り返し評価します。ヒューリスティック関数とは何ですか？ヒューリスティック関数は、ゴールに至る最良のパス、ルート、または解を知識のある探索および評価に使用される関数を指します。これにより、最短時間で正しいパスを推定するのに役立ちます。ただし、ヒューリスティック関数は常に正確な結果や最適化された結果を提供するわけではありません。時にはサブオプティマルな結果を生成することもあります。ヒューリスティック関数はh(n)と呼ばれ、状態のペア間の最適ルートまたはパスのコストを計算し、その値は常に正の値です。アルゴリズムの詳細探索アルゴリズムには基本的に2つのカテゴリがあります：非統一アルゴリズムこれは盲目的な方法または網羅的な方法とも呼ばれます。追加情報なしで検索が行われるため、問題の記述で既に与えられた情報に基づいています。例えば、深さ優先探索と幅優先探索があります。情報利用アルゴリズムコンピューターシステムは、追加の情報に基づいて検索を実行し、ソリューションや目標への経路の評価のための次のステップを記述することができます。このような方法はヒューリスティックメソッドまたはヒューリスティック探索として広く知られています。情報利用アルゴリズムは、費用対効果、効率性、総合的なパフォーマンスの面で、盲目的な方法よりも優れています。情報利用アルゴリズムには、一般的に2つのバリアントがあります。…

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プロンプトエンジニアリング101：ゼロ、ワン、そしてフューショットプロンプティング

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エイントホーフェンとノースウェスタン大学の研究者が、外部のトレーニングを必要としないオンチップ学習が可能な新しいニューロモーフィックバイオセンサーを開発しました

人工知能における最良優先探索

「洗練されたアルゴリズムなしで予測指標とプロセスを改善するにはどうすればいいですか？」

現代のデータサイエンティストのための正規表現-パート2

「データと人工知能を利用して、国連の持続可能な開発目標への進捗を追跡する」

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