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「複雑なエンジニアリング図面のためのOCRの使用」「複雑なエンジニアリング図面のためのOCRの使用」という文になります

光学文字認識（OCR）は、ビジネスが文書処理を自動化する方法を革新しましたただし、技術の品質と精度はすべてのアプリケーションに適しているわけではありません処理される文書が複雑であるほど、精度は低下します特にエンジニアリング図面には特に当てはまります箱から出してすぐのOCR技術では、[…]

モジュラーの共同創設者兼社長であるティム・デイビス- インタビューシリーズ

ティム・デイビスは、Modularの共同創設者兼社長ですModularは統合された、組み合わせ可能なツールのスイートであり、AIインフラストラクチャを簡素化し、チームがより迅速に開発、展開、イノベーションできるようにしますModularは、Pythonの優れた点とシステムを組み合わせることで、研究と製品化のギャップを埋める新しいプログラミング言語「Mojo」を開発することで最も知られています

PyTorch LSTMCell — 入力、隠れ状態、セル状態、および出力の形状

「Pytorchでは、LSTMCell（nn.LSTMCellを使用）を使用するためには、入力時系列を表すテンソル、隠れ状態ベクトル、セル状態ベクトルの形状を理解する必要がありますこの中で...」

テキストから類義語（似た言葉）を抽出する方法：BERTとNMSLIBの活用🔥

BERT＆NMSLIBを使用して、複数のテキスト行内から類似/同義語の単語を抽出する手法

「トルコ地震ツイートに対する感情分析」

センチメント分析は、与えられたテキストをポジティブ、ネガティブ、または中立の感情にタグ付けするために使用される自然言語処理の技術です通常、センチメント分析はマーケティングで使用されます

PyTorch LSTM — 入力、隠れ状態、セル状態、および出力の形状

「PyTorchでは、LSTM（nn.LSTM()を使用）を使用するために、入力時系列を表すテンソル、隠れ状態ベクトル、セル状態ベクトルの形状を理解する必要がありますこの記事では、…」

『3Dディープラーニングへの道：Pythonでの人工ニューラルネットワーク』

「人工ニューラルネットワーク（ANN）を作成して使用するための初心者向け実践ガイド：ディープラーニングアプリケーションのための基礎3Dディープラーニングの基礎」

「ポーズマッピング技術によって、脳性麻痺の患者を遠隔で評価することができます」

「機械学習の手法は、ほとんどのモバイルデバイスで動作し、医師のオフィス以外の他の運動障害の評価にも拡張することができます」

「NLPモデルの正規化に関するクイックガイド」

「ディープラーニングモデルの効率的なトレーニングは困難ですNLPモデルのサイズとアーキテクチャの複雑さが最近増加しており、問題はさらに困難になります数十億のパラメータを処理するためには...」

はじめに技術と創造力の融合という興奮を感じる中、人工知能（AI）は画像生成に生命を与え、創造性の概念を変えてきました。このブログは「人工知能と画像生成の美学」についてであり、ニューラルスタイル転送や生成的対抗ネットワーク（GAN）などのAIによる芸術的表現の技術的側面を探求しています。ピクセルとアルゴリズムが融合するにつれて、数学的な正確さと美的魅力の間の共生的なパフォーマンスが明らかになっています。この関係を探求し、人工知能と人間の視覚が協力して創造的な才能の限界を押し広げることを再定義しましょう。学習目標画像生成に使用される一部の手法について学ぶことができます。創造性と技術の統合の重要性を理解することができます。 AIによって生成された芸術作品の視覚的品質について検討します。創造性へのAIの影響について学ぶことができます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。画像生成の進化画像生成の起源は主に人の手と創造力によって形作られました。芸術家たちはブラシ、鉛筆、その他の素材を使って視覚的な表現を緻密に作り上げました。デジタル時代が訪れると、コンピュータがこの領域で大きな役割を果たすようになりました。コンピュータグラフィックスは最初は基本的でピクセル化され、人の手の優雅さを欠いていました。視覚効果はアルゴリズムとともに向上しましたが、依然としてアルゴリズムだけです。人工知能は現在最高潮にあります。AIの分野は、特に深層学習とニューラルネットワークの進歩、特に生成的対抗ネットワーク（GAN）の改善後に、大きく発展しました。 AIはツールからパートナーに進化しました。GANのネットワークアプローチにより、写真とは異なる画像を生成し始めました。クリエイティブなAIを用いたスタイルとジャンルの探求クリエイティブなAIは、芸術、音楽、文学のさまざまなスタイルとジャンルを探求するのに役立つツールです。有名な絵画を分析し、異なるスタイルを統合した新しい作品を生成できるコンピュータプログラムがあると想像してみてください。視覚芸術の世界では、クリエイティブなAIは複数のスタイルで画像を生成するデジタルペインターのような存在です。古典的な肖像画から現代の抽象芸術まで、何千枚もの写真を見たコンピュータプログラムが学習し、異なるスタイルを統合した新しい画像や新しいスタイルさえ作り出すことができます。例えば、現実的なテクスチャと想像力豊かなキャラクターを組み合わせた画像を生成することができます。これにより、アーティストやデザイナーは異なる革新的なアイデアを試し、考えたことのない興味深いキャラクターやユニークなデザインを開発することができます。倫理的な問題への考慮事項オリジナルのアーティストにクレジットを与える： AIが影響を受けた有名な絵画に似たものを作成した場合、元のアーティストにクレジットを与えることが重要です。所有権と著作権： AIによって作成された芸術作品の所有権は誰に帰属するのでしょうか？ AIに影響を受けたアーティストも所有権を共有するのでしょうか？紛争を避けるために、これらの質問に明確な回答を与える必要があります。 AIにおける偏見：…

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