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「精度と再現率を超えて：Tversky指数に深く潜る」

データサイエンスの世界では、メトリクスはモデルを成功に導く羅針盤です多くの人が精度と再現率というクラシックな指標に精通していますが、実際には幅広い指標があります...

「トランスフォーマーアーキテクチャとBERT、GPT、T5の台頭：初心者向けガイド」

「人工知能（AI）の広大で絶えず進化する領域において、印象を残すだけでなく、その全体の軌道を再定義する革新が存在しますこれらの画期的な…」

チューリッヒ大学の研究者たちは、スイフトという自律型ビジョンベースのドローンを開発しましたこのドローンは、いくつかの公平なヘッドトゥヘッドレースで人間の世界チャンピオンに勝つことができます

ファーストパーソンビュー（FPV）ドローンレーシングは、特殊なFPVゴーグルを使用してパイロットがファーストパーソン視点からレーシングドローンを制御する、刺激的で急速に成長しているスポーツです。このスポーツでは、ドローンはパワフルなモーター、軽量なフレーム、高品質なカメラを備え、低遅延のビデオ伝送が可能です。パイロットはドローンのカメラからのライブビデオフィードを提供するFPVゴーグルを装着しています。この没入型の体験により、彼らはリアルタイムでドローンが見ているものを見ることができます。人間のチャンピオンをレースで破ることができる自律型のモバイルドローンは可能でしょうか？チューリッヒ大学のロボティクスとパーセプショングループの研究者たちは、物理的なビークルと同等のレベルで競争することができる「SWIFT」というドローンシステムを開発しました。Swiftは、センサーを使用してサーキット内での速度と位置を推定しながら、物理的な限界で飛行することができます。 Swiftは、シミュレーションで収集されたデータと共にディープ強化学習（RL）を組み合わせています。それは高次元の表現を変換する知覚システムと、知覚システムによって生成された低次元の表現を取り込み、制御コマンドを持つ制御ポリシーで構成されています。知覚システムには、ビジュアル慣性推定器とゲート検出器（レーシングゲートを検出するCNN）が含まれています。検出されたゲートは、ドローンの軌跡とトラック上で必要なドローンの方向を推定するためにさらに使用されます。Swiftは、トラックの地図と組み合わせたカメラリセクションアルゴリズムを使用して、この分析を行います。より正確なドローンの方向を得るために、ゲート検出器から得られたグローバルポーズとフィルターを使用して、視覚慣性推定器を利用します。制御ポリシーには、フィルターの出力をドローンの制御コマンドにマッピングする2層のパーセプトロンがあり、次のゲートをカメラの視野に保つことにより知覚目標を最大化します。次のゲートを見ることは有望です、なぜならそれはポーズ推定の精度を高めるからです。ただし、シミュレーションでこれらの方法を純粋に最適化すると、シミュレーションと実際の間に不一致がある場合にはパフォーマンスが低下します。シミュレートされたダイナミクスと実際のダイナミクスの違いは、ドローンが間違った軌跡を選択し、クラッシュにつながる原因となります。安全な軌跡に影響を与えるもう一つの要因は、ドローンの状態のノイズのある推定です。チームは、ドローンがトラックを通過する間、モーションキャプチャシステムからの高精度な推定を伴うオンボードセンサーを使用して、実世界でわずかな量のデータを収集し、このデータをシミュレータの現実性を高めるために使用していると述べています。研究者は、Swiftがほとんどのレースで人間のパイロットに勝ち、最速のレースタイムを記録し、人間のパイロットの最速タイムよりも0.5秒優位に立っていると述べています。彼らは、ターンで人間のパイロットよりも一貫して速く、ポジャムからの離陸時の反応時間が人間のパイロットよりも平均で120ミリ秒早いと述べています。

データセットシフトのフレームワークの整理：例

「最近、モデルの性能低下の原因について話しましたこれは、私たちがモデルをトレーニングして展開した時点と比較して予測品質が低下することを意味しますこの別の記事では、...」

「物理学と流体力学に応用されたディープラーニング」

数値シミュレーションは、物理システムの挙動を理解するために何年も使用されてきました流体が構造物と相互作用する方法、応力下で幾何学が変形する方法、または熱の挙動などを理解するために使用されます

「データサイエンスの精度向上のために、このデータ検証プロセスに従ってください」

データサイエンスの正確さを向上させるために、データ検証プロセスに従ってくださいデータの収集、ベースライン統計、およびPython、ML、AIを使用した外れ値の検出を行います

「クラシック音楽の作曲家を識別するためのオーディオ分類パイプラインの作成」

「クラシック作曲音楽の著者を特定することは、トレーニングされた人間の実践者にとっては簡単なタスクのように思えるかもしれませんが、機械学習アルゴリズムにとってはそうではないかもしれませんその困難を克服するためには…」

データサイエンスのためのPython入門

基本に戻る：Pythonの設定とデータサイエンスでの役割を理解するための初心者向けガイド

Data science

「リオール・ハキム、Hour Oneの共同創設者兼CTO – インタビューシリーズ」

「Hour Oneの共同創設者兼最高技術責任者であるリオール・ハキムは、専門的なビデオコミュニケーションのためのバーチャルヒューマンを作成する業界のリーダーです実在の人物をモデルにした、リアルなバーチャルキャラクターは、テキストを通じて人間らしい表現力を持ち、企業が簡単かつスケーラブルにメッセージングを高めることを可能にしていますHour Oneの創業ストーリーを共有していただけますか？...」

「強化学習を使用してLeetcodeの問題を解決する」

最近、leetcodeで「障害物を排除したグリッド内の最短経路」に関する質問に出会いました障害物を排除したグリッド内の最短経路問題は、最短経路を見つけることを目的としています...

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