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「神秘的なニューラルマジックの解明：アクティベーション関数の探求」

アクティベーション関数の解読：目的、選択、タイミングの謎を解く

Machine learning

「教師なし学習の解明」

「教師なし学習のパラダイムを探求してください主要な概念、技術、および人気のある教師なし学習アルゴリズムに慣れてください」

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「データを活用したリーダーシップ：アナンドSとのストーリーテリングの芸術」

Analytics Vidhyaは、業界のリーダーが自分の経験、キャリアの道程、興味深いプロジェクトなどを共有する新しいシリーズ「Leading With Data」を開始しました。シリーズの初回エピソードでは、GramenerのCEO兼最高データサイエンティストであるAnand S氏がAnalytics Vidhyaの創設者兼CEOであるKunal Jain氏にインタビューを受けました。Anandはデータサイエンスの分野でのビジョナリーであり、DataHack Summitで頻繁に講演しています。彼は取り組むエキサイティングなプロジェクトと詳細な可視化によるストーリーテリングの方法で知られています。このインタビューでは、Anandが話術にもたらす魔法と、それらの背後にある思考プロセスを垣間見ることができます。以下に、インタビューから得られたいくつかの考え深い洞察をご紹介します。 Anand S氏とのストーリーテリングの芸術 Kunal J: あなたのトークを聞くたびに、あなたがストーリーを語る方法と可視化に感動してしまいます。これらのトークを作成する際に何が行われているのか、そしてアプローチはどのようなものですか？ Anand S: 私が行うトークには通常2種類あります – 一つは教えることを目的としたもので、もう一つは学ぶことを目的としたものです。学ぶためのトークでは、自分が十分に知らないものを選び、それについて学び、その後に話します。これによって、設定された締め切り内で新しいことを学ぶことができます。また、どの資料が機能し、どの資料が機能しないかを見つけることもできます。したがって、次回話すときには、何を繰り返すか、何を置き換えるか、またはストーリーに変換するかを知っています。2番目の種類のトークでは、私が過去の多くのトークでうまく機能したものを組み立て、興味深い部分だけを選んでそれらを組み合わせます。 Kunal J: 学ぶためのトークで行うことの多くが、最終的に教えるためのトークに活かされるのではないでしょうか。では、学ぶためのトークの実際の作成や調査フェーズは具体的にどのように行われますか？ Anand S: 目的志向の学習の方が体系的な学習よりも効果的です。私が言うのは、本やAPIのサイトを最初から最後まで読んだ場合よりも、問題を選んで解決することの方がより多くのことを学べるということです。また、自分が興味を持っている問題を選ぶと、解決策を見つける可能性が高くなります。したがって、最初の課題は解決したい問題を見つけることです。2番目の部分は、問題を理解し、解決しようとすることであり、それは私が興味を持っているものがあるため、はるかに簡単です。…

メディアでの顔のぼかしの力を解き放つ：包括的な探索とモデルの比較

現代のデータ駆動型の世界において、個人のプライバシーと匿名性を確保することは非常に重要です個人のアイデンティティを保護したり、GDPRなどの厳しい規制に準拠したりすることから、...

「ソフトウェアテストの革命化」

AIが自動ソフトウェアテストに与える深遠な影響を掘り下げ、その能力、利点、およびSQAの将来における持つ可能性について探求してください

データレイクのためのデータバージョンコントロール：大規模な変更の処理

「大量の情報を効率的に管理することは、世界中の企業にとって重要な課題となっている、絶えず進化するビッグデータの世界でデータ湖が巨大なデータセットを格納し処理するための選好される解決策として注目されるにつれて、効果的なデータバージョン管理メカニズムの必要性がますます明らかになります...」

「教師付き学習の実践：線形回帰」

「もしScikit-learnを使用した線形回帰の実装について、詳細で初心者にもやさしいチュートリアルを通じて実践的な経験を求めているなら、魅力的な旅になるでしょう」

Machine learning

「トランスフォーマーとサポートベクターマシンの関係は何ですか？トランスフォーマーアーキテクチャにおける暗黙のバイアスと最適化ジオメトリを明らかにする」

自己注意機構により、自然言語処理（NLP）は革新を遂げました。自己注意機構は、入力シーケンス内の複雑な関連を認識するためのトランスフォーマーデザインの主要な要素であり、関連トークンの関連性を評価することで、入力シーケンスのさまざまな側面に優先度を与えます。この他の技術は、強化学習、コンピュータビジョン、およびNLPアプリケーションにとって重要な長距離の関係を捉えるのに非常に優れていることが示されています。自己注意機構とトランスフォーマーは、GPT4、Bard、LLaMA、ChatGPTなどの複雑な言語モデルの作成を可能にし、驚異的な成功を収めています。トランスフォーマーと最適化の風景におけるトランスフォーマーの暗黙のバイアスを説明できますか？勾配降下法で訓練された場合、注意層はどのトークンを選択し、組み合わせますか？ペンシルベニア大学、カリフォルニア大学、ブリティッシュコロンビア大学、ミシガン大学の研究者たちは、注意層の最適化ジオメトリを（Att-SVM）ハードマックスマージンSVM問題と結びつけることで、これらの問題に答えています。この問題では、各入力シーケンスから最良のトークンを分離して選択します。実験結果は、この形式が以前の研究に基づいて構築され、実際的に重要であり、自己注意のニュアンスを明らかにすることを示しています。定理 1 以下では、入力シーケンスX、Z ∈ RT×d（長さT、埋め込み次元d）を使用して、基本的なクロスアテンションと自己注意モデルを調査しています。ここで、訓練可能なキー、クエリ、バリューマトリックスは、K、Q ∈ Rd×m、およびV ∈ Rd×vです。S( . )は、行ごとに適用されるソフトマックス非線形性を示しています。XQK⊤X⊤に対して適用されます。Z ← Xと設定することで、自己注意（1b）はクロスアテンション（1a）の特別なケースであることがわかります。メジャーな発見を明らかにするために、予測のためにZの初期トークンを使用することを検討します。ここで、zで表されます。具体的には、次のように表される減少する損失関数l(): R Rによる経験的リスク最小化を扱っています。ラベルYi ∈ {−1, 1}および入力Xi ∈ RT×d、zi ∈…

「オープンソースLLMの完全ガイド」

この包括的なガイドを使って、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の世界を開放し、プロジェクトで共同AIの力を活用してください

「日本のSLIM月面着陸船が変形ボールロボットを搭載しています」

先週、日本の宇宙航空研究開発機構は、小型の球状の月面探査機を搭載したスマートランダーを打ち上げました

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