Search Results OPT

時系列のLSTMモデルの5つの実践的な応用とコード

「2022年1月に『時系列のためのLSTMニューラルネットワークモデルの探求』を書いたとき、私の目標は、高度なニューラルネットワークを簡単にPythonで実装できることを示すことでしたscalecastを使用していました」

「Pythonを使用してPDFファイルからテキストを抽出する：包括的なガイド」

大規模言語モデル（LLM）とそれらの幅広い応用の時代において、簡単なテキストの要約や翻訳から、感情や財務報告に基づいた株式のパフォーマンスの予測まで…

「環境持続可能性のために生成型AIのワークロードを最適化する」

「AWS上でのディープラーニングワークロードの持続可能性を最適化するためのガイダンスに追加するために、この投稿では生成AIワークロードに特化した推奨事項を提供します特に、ゼロからモデルをトレーニングする、追加データを使用してファインチューニングする（フルまたはパラメータ効率のテクニックを使用する）、Retrieval Augmented Generation（RAG）、およびプロンプトエンジニアリングの異なるカスタマイズシナリオに対する実用的なベストプラクティスを提供します」

「PCでAIを実行する？GeForceユーザーは先んじています」

AIが広大なデータセンターやエリート研究者の領域だった日々は終わりました。 GeForce RTXユーザーにとって、AIは今ではあなたのPC上で実行されています。それは個人的であり、すべてのキーストローク、フレーム、瞬間を向上させます。ゲーマーは既に300以上のRTXゲームでAIの恩恵を受けています。一方、コンテンツクリエイターは100以上のRTXクリエイティブおよびデザインアプリにアクセスでき、AIによるビデオ編集、写真編集、アセット生成など、あらゆる面で向上させることができます。そして、GeForce愛好家にとって、これは始まりに過ぎません。RTXは今日のプラットフォームであり、明日のAIのエンジンとなる加速器です。 AIとゲーミングの融合はどのように実現されましたか？ NVIDIAはAIとゲーミングの統合をDLSSで先駆けました。これはAIを使用してビデオゲームのピクセルを自動生成する技術であり、フレームレートを最大4倍に向上させました。そして、最近のDLSS 3.5の導入により、NVIDIAは世界のトップタイトルの視覚的品質を向上させ、より豊かで没入感のあるゲームプレイの新基準を打ち立てました。 NVIDIAのAI統合はここで終わりません。RTX Remixなどのツールは、高品質なテクスチャやAIによって生成された素材を使用して、ゲームモッダーがクラシックなコンテンツをリマスターすることを可能にします。 NVIDIA ACE for Gamesにより、AIの力を借りたアバターがPC上で生き生きと動き出し、没入型ゲームの新時代が訪れます。 RTXとAIはクリエイターをどのように支えていますか？クリエイターはAIを使用して新しいコンセプトを想像し、退屈な作業を自動化し、見事な芸術作品を作り出します。彼らはRTXに頼っています。なぜなら、RTXは世界で最も人気のある写真編集、ビデオ編集、放送、3Dなど、トップのクリエイターアプリケーションを加速するからです。現在、100以上のRTXアプリがAIに対応しており、クリエイターはより多くの作業をこなし、信じられない結果を提供することができます。そのパフォーマンス指標は驚くべきものです。 RTX GPUは、競合するプロセッサと比較して、Stable DiffusionなどのツールでAI画像生成のスピードを最大で4.5倍高速化させます。一方、3Dレンダリングでは、Blenderのスピードが5.4倍に向上します。 AIの力により、DaVinci Resolveでのビデオ編集のスピードが2倍になり、Adobe…

NVIDIA Studio LineupにRTX搭載のMicrosoft Surface Laptop Studio 2が追加されました

編集者の注：この投稿は、私たちの週刊NVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを称え、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを改善する方法を示しています。 NVIDIA Studioラップトップのラインナップは、新しいMicrosoft Surface Laptop Studio 2を搭載したGeForce RTX 4060、GeForce RTX 4050、またはNVIDIA RTX 2000 Ada GenerationラップトップGPUで拡大され、クリエイターに強力なパフォーマンスと多様性を提供します。 Microsoft Surface Laptop Studio 2。 NVIDIA Studioプラットフォームのサポートを受けたSurface…

「GTXとRTX：データサイエンスアプリケーションにおいてどちらが良いですか？」

グラフィックス処理装置（GPU）は、データサイエンスの分野において欠かせないツールとなっています。これらは複雑な計算を加速し、データサイエンティストが機械学習モデルをより速くトレーニングすることを可能にします。データサイエンスのタスクに適した適切なGPUを選ぶ際には、NVIDIAのGTXシリーズとRTXシリーズが注目されます。この記事では、GTXとRTXの比較について掘り下げ、さまざまなデータサイエンスのアプリケーションに適したGPUについて調査します。 GTXとは？ GTXシリーズは、その優れたグラフィカルタスクのパフォーマンスで長くゲーム分野で知られてきました。ただし、これらのGPUはもともとデータサイエンスを意識して設計されたものではありませんでした。それでも、特定のデータサイエンスのアプリケーションには価値があります。計算パフォーマンス GTX GPUは、CUDAコアによる計算パフォーマンスが一般的に高いです。CUDA（Compute Unified Device Architecture）は、NVIDIAによって作成された並列コンピューティングプラットフォームおよびアプリケーションプログラミングインターフェースです。これにより、データサイエンスの計算を含むさまざまなタスクにおいてGPUの処理能力を利用することができます。 VRAMの制限 GTX GPUの制限の一つは、VRAM（ビデオランダムアクセスメモリ）の容量です。データサイエンスでは、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱うことが多く、多くのVRAMが必要とされます。GTXカードは通常、RTXカードと比較してVRAMが少ないです。この制限は、メモリ集中型のタスクを扱う際に障害となる場合があります。価格パフォーマンス比予算に制約のあるデータサイエンティストにとって、GTX GPUは魅力的な価格パフォーマンス比を提供することがあります。ゲーマーを主なターゲットとしているため、競争力のある価格設定がなされており、特定のデータサイエンスのワークロードにおいて良い価値を提供する場合があります。互換性 GTX GPUは技術的にはやや古いため、データサイエンスで使用される最新のソフトウェアライブラリのドライバーサポートに制約があるかもしれません。ただし、多くの標準的なデータサイエンスのタスクにおいては、これは重大な問題ではない場合があります。また読む: CPU vs GPU: なぜGPUはディープラーニングに適しているのか？ RTXとは？…

農業におけるビジョン・トランスフォーマー | 革新的な収穫

はじめに農業は常に人類文明の基盤であり、数十億人に生計と食料を提供してきました。技術の進歩により、農業の実践を向上させるための新たで革新的な方法が見つかっています。そのような進歩の一つが、Vision Transformers（ViTs）を使用して作物の葉の病気を分類することです。このブログでは、農業におけるビジョン・トランスフォーマーが、作物の病気の特定と軽減のための効率的かつ正確な解決策を提供することで、革命を起こしていることを探求します。キャッサバ、またはマニオクまたはユカは、食事の主食から産業用途までさまざまな用途がある多目的な作物です。その耐久性と強靭さは、栽培条件の厳しい地域で不可欠な作物です。しかし、キャッサバの植物はさまざまな病気に対して脆弱であり、CMDとCBSDが最も破壊的なものの一部です。 CMDは、ホワイトフライによって伝播される複数のウイルスによって引き起こされ、キャッサバの葉に重度のモザイク症状を引き起こします。一方、CBSDは、2つの関連するウイルスによって引き起こされ、主に貯蔵根に影響を与え、食用に適さなくします。これらの病気を早期に特定することは、広範な作物被害を防ぐために重要であり、食料の安全保障を確保するために不可欠です。Vision Transformersは、自然言語処理（NLP）のために最初に設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャの進化形であり、視覚データの処理に非常に効果的であることが証明されています。これらのモデルは、パッチのシーケンスとして画像を処理し、データ内の複雑なパターンと関係を捉えるために自己注意機構を使用します。キャッサバの葉の病気分類の文脈では、ViTsは感染したキャッサバの葉の画像を分析してCMDとCBSDを特定するために訓練されます。学習成果ビジョン・トランスフォーマーとそれらが農業にどのように適用され、特に葉の病気の分類においてどのように使用されるかを理解する。トランスフォーマー・アーキテクチャの基本的な概念、自己注意機構などの理解し、これらが視覚データの処理にどのように適応されるかを学ぶ。キャッサバの葉の病気の早期検出のために農業におけるビジョン・トランスフォーマー（ViTs）の革新的な利用方法を理解する。スケーラビリティやグローバルなコンテキストなどのビジョン・トランスフォーマーの利点、および計算要件やデータ効率などの課題についての洞察を得る。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。ビジョン・トランスフォーマーの台頭コンピュータビジョンは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の開発により、近年大きな進歩を遂げています。CNNは、画像分類から物体検出まで、さまざまな画像関連のタスクのための定番アーキテクチャとなっています。しかし、ビジョン・トランスフォーマーは、視覚情報の処理に新しい手法を提供する強力な代替手段として台頭しています。Google Researchの研究者たちは、2020年に「画像は16×16の単語に値する：スケールでの画像認識のためのトランスフォーマー」という画期的な論文でビジョン・トランスフォーマーを紹介しました。彼らは、もともと自然言語処理（NLP）のために設計されたトランスフォーマー・アーキテクチャをコンピュータビジョンの領域に適応させました。この適応により、新たな可能性と課題が生まれました。 ViTsの使用は、従来の方法に比べていくつかの利点を提供しています。それには以下のものがあります：高い精度：ViTsは高い精度であり、葉の病気の信頼性のある検出と区別が可能です。効率性：訓練された後、ViTsは画像を素早く処理できるため、現場でのリアルタイム病気検出に適しています。スケーラビリティ：ViTsはさまざまなサイズのデータセットを処理できるため、さまざまな農業環境に適応できます。汎化性：ViTsはさまざまなキャッサバの品種や病気のタイプに汎化することができ、各シナリオごとに特定のモデルが必要な必要性を減らします。トランスフォーマー・アーキテクチャの概要ビジョン・トランスフォーマーに入る前に、トランスフォーマー・アーキテクチャの核心的な概念を理解することが重要です。トランスフォーマーは、もともとNLPのために設計され、言語処理のタスクを革新しました。トランスフォーマーの主な特徴は、自己注意機構と並列化であり、より包括的な文脈理解とより高速なトレーニングを可能にします。…

Natural language processing

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時系列のLSTMモデルの5つの実践的な応用とコード

「Pythonを使用してPDFファイルからテキストを抽出する：包括的なガイド」

「環境持続可能性のために生成型AIのワークロードを最適化する」

「PCでAIを実行する？GeForceユーザーは先んじています」

NVIDIA Studio LineupにRTX搭載のMicrosoft Surface Laptop Studio 2が追加されました

「GTXとRTX：データサイエンスアプリケーションにおいてどちらが良いですか？」

農業におけるビジョン・トランスフォーマー | 革新的な収穫

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—パート6」

「Amazon SageMakerを使用して、マルチクラウド環境でMLモデルをトレーニングおよびデプロイする」

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