Search Results OPT

「バイナリサーチアルゴリズムのデコーディングと例」

イントロダクションバイナリサーチアルゴリズムは、ソートされたデータセット内の特定のオブジェクトを検索するための効率的な検索技術です。このアルゴリズムは、データセットの中央値を決定して開始します。ターゲット値とこの中央値を比較し、次の3つのアクションのいずれかを実行します：一致する場合、検索は成功し、ターゲット値のインデックスが返されます。ターゲット値が中央要素を超える場合、検索はデータセットの半分で続行されます。ターゲット値が小さい場合、左半分がさらに探索されます。バイナリサーチは非常に効率的であり、データセットの要素数をnとすると、O(log n)の時間計算量を誇ります。これは、線形検索では実用的ではない大規模なデータセットにおいて、好まれる方法となります。ただし、データセットは事前にソートされている必要があります。バイナリサーチとは？バイナリサーチは、コンピュータ科学や数学で広く使用されるアルゴリズムで、ソートされたデータセット内の特定の要素を見つけるために使用されます。このアルゴリズムは、データセットを繰り返し半分に分割し、ターゲット値を中央値と比較することで、ターゲット値が見つかるかどうかを確認します。バイナリサーチの動作原理バイナリサーチは、ソートされたデータ、分割統治、および検索範囲の縮小という3つの重要な概念に基づいて動作します。ソート済みデータバイナリサーチでは、データセットが昇順または降順でソートされている必要があります。ソートにより、中央要素との系統的な比較が可能となり、ターゲット値が左側にあるのか右側にあるのかを判断することができます。分割統治バイナリサーチは分割統治のポリシーに従います。まず、データセットの中央要素を調査し、それを2つの半分に分割します。次に、この中央要素をターゲット値と比較します。一致する場合、検索は成功です。ターゲット値が中央要素を超える場合、検索はデータセットの右半分で続行され、左半分は破棄されます。ターゲット値が小さい場合、検索はデータセットの左半分で続行されます。時間計算量の解析バイナリサーチの各ステップでは、検索スペースが半分になります。したがって、1つのステップ後にはデータセットの半分だけを調べる必要があります。次のステップごとに、検索範囲は半分になります。この方法は、ターゲット値が見つかるか、検索スペースが空のデータセットになるまで続きます。これは、ターゲット要素が存在しないことを示します。バイナリサーチの時間計算量は次のように解析できます： 1つのステップ後、検索範囲はN/2です（Nは要素数）。…

「2023年に注目すべきトップ7のデジタルマーケティングのトレンド」

「2023年のデジタルマーケティングのトレンドを探索しましょう：AI、VR / ARコンテンツ、対話型マーケティング、インフルエンサー効果的な戦略で先を行きましょう」

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「AIイノベーションのためのニューロエボリューションの活用」

イントロダクションニューロエボリューションは、AIがニューラルネットワークと進化アルゴリズムを組み合わせて創造力を育む魅力的な分野です。それはAIの芸術的または音楽的な旅に似ており、傑作を描き、交響曲を作曲することができます。この記事では、ニューロエボリューションについて詳しく説明し、その仕組み、応用、重要性を探求します。これはAIの自己改善への探求であり、芽生えたアーティストが自分の技術を磨いていくのに似ています。ニューロエボリューションは、AIに進化の力を与え、問題解決能力、芸術的才能、ゲームの腕前を向上させます。この旅は、AIの成長を体現しており、人間の持続的な発展と同様に、創造的な優れた能力に向かって推進しています。出典 – San Diego Consulting Group 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。ニューロエボリューションの理解もしAIが生き物のように学び成長できるとしたら、それがニューロエボリューションの本質です。進化アルゴリズムこれはAIの生存ゲームのようなものです。多くのAIプレイヤーを作成し、競争させ、最も優れたものだけを残します。そして勝者は次の世代の親となります。このサイクルは、AIがタスクをマスターするまで繰り返されます。出典 – Baeldung 初期化：初期の解のグループを作成します。評価：問題の目標に基づいて、各解のパフォーマンスを評価します。選択：次世代の親として最も優れた解を選択します。交叉：親は自分の特性を組み合わせて新しい解を作ります。突然変異：子孫に多様性を加えるためにランダムな変更を導入します。解：数世代後、問題に対して改善された解が得られるはずです。進化アルゴリズムは自然選択のプロセスを模倣しています。AIモデルの集団を作成し、そのパフォーマンスを評価し、最も優れたものを選択し、次世代を作り出すために交配します。 #…

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

「芸術家にとっての小さな一歩、クリエイティブ界にとっての大きな飛躍」

編集者注：この投稿は、弊社の週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目のアーティストを紹介し、クリエイティブの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向上させる方法を実証しています。 2Dのコンセプトを3Dの傑作に変換する際、独学のビジュアルデベロプメントアーティストであるアレックス・トレビーノは、すべての熱望するクリエイターの潜在能力に自信を持っています。「複雑なプロセスだと思うかもしれませんが、信じてください、思っているよりも簡単です」と彼は言いました。今週の「NVIDIA Studio」シリーズの取り上げられたコンテンツクリエイターであるトレビーノは、AENDOMというプロジェクトの創設者であり、ストーリーテリングの要素に基づいたアートを作成し、クリエイティブなプロセスを共有し、次世代のアーティストたちを教育し、インスピレーションを与えることを使命としています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/09/360-textured.mp4 このイニシアチブから、ルナローバーコレクションが生まれました。月を目指してルナローバーコレクションの背後にあるストーリーは、悲しみを探求し、アーティストのマティアス・アドルフソンの作品に触発されています。しかし、トレビーノは、アドルフソンの詳細で遊び心のある風刺画スタイルを自身の3Dデザインに翻訳したかったのです。トレビーノのインスピレーション、クレジット：マティアス・アドルフソントレビーノは、独立したプログラムであるPureRefを使用して、リファレンスイメージを収集し、ムードボードを作成しました。これにより、コンセプトフェーズで異なる視点とスタイルで遊ぶことができました。「孤独感や見捨てられ感にもかかわらず、悲しみの感情を連想させるように、キャラクターが荒涼とした風景を探索し続けることを望みました」とトレビーノは言いました。 Blenderでの高度なスカルプティング次に、トレビーノは好みの3DアプリであるBlenderでモデルを形作り、スカルプトしました。彼のGeForce RTX 3080 Ti GPU搭載のPCで動作するCyclesのRTXアクセラレーテッドOptiXレイトレーシングを使用して、ビューポートでのインタラクティブで写実的なモデリングとスムーズな動きを実現しました。「NVIDIAのGPUは幅広いサポートと強力なパフォーマンスを持っており、正確に動作し、高速で高品質なイメージをレンダリングできることを保証してくれます」とトレビーノは語りました。次に、トレビーノはモデルにUVマッピングを適用し、Adobe…

「Google DeepMindの研究者たちは、PROmptingによる最適化（OPRO）を提案する：大規模言語モデルを最適化器として」

人工知能の分野では、自然言語処理、自然言語生成、自然言語理解、およびコンピュータビジョンなどのサブフィールドがますます人気を集めています。最近注目を浴びている大規模言語モデル（LLM）は、最適化のための最適化器として使用されています。その能力は最適化手法の向上のために自然言語の理解に利用されています。最適化はさまざまな産業やコンテキストで実用的な意味を持っています。派生ベースの最適化手法は、さまざまな問題をうまく処理することが実証されています。これには、グラデーションが現実的な状況では時々しか利用できない場合があるため、困難な問題が生じます。この問題に対処するために、Google DeepMindの研究者チームは、Optimisation by PROmpting (OPRO) と呼ばれる独自のアプローチを提案しました。LLMを最適化器として使用することで、OPROは直感的で非常に強力な技術を提供します。この場合、主な新しさは、最適化タスクを表現するために日常言語を使用することで、プロセスがより簡単でアプローチしやすくなることです。 OPROは、最適化問題の自然言語での説明を提供することから始まります。これにより、問題が複雑な数式ではなく簡単な言語で表現されるため、理解しやすくなります。次に、反復的な解生成が提供されます。LLMは、与えられた自然言語プロンプトに基づいて、各最適化ステップごとに新しい候補解を作成します。このプロンプトは重要であり、以前に作成された解とそれに関連する値の詳細を含んでいます。これらの従来のオプションは、さらなる開発の出発点として機能します。更新および評価された解が開発され、そのパフォーマンスまたは品質が評価されます。次の最適化ステップのプロンプトには、これらの解が検査された後に含まれます。反復プロセスが進むにつれて、解は徐々に改善されます。OPROの有効性を示すために、いくつかの実用的な例が使用されています。最初に、OPROは2つのよく知られた最適化問題、線形回帰問題と巡回セールスマン問題に取り組むために使用されました。これらの問題は顕著であり、手法の有効性を評価するための基準となります。OPROは、これらの問題に対して優れた解を見つける能力を示しました。次に、OPROはプロンプトの最適化に使用されました。OPROは、特定の最適化問題に対処するだけでなく、プロンプト自体の最適化にも取り組んでいます。タスクの精度を向上させる指示を見つけることが目標です。特に自然言語処理を含むタスクでは、プロンプトの構造と内容が結果に大きな影響を与えることがあります。チームは、OPROによって最適化されたプロンプトが一貫して人間が作成したものよりも優れていることを示しました。ある例では、OPROはBig-Bench Hardのワークロードのパフォーマンスを驚異的な50%向上させ、GSM8Kベンチマークでは最大8%向上させました。これは、OPROが最適化結果の改善において非常に大きな潜在能力を持っていることを示しています。結論として、OPROは大規模言語モデルを利用した最適化の革新的な手法を提案しています。OPROは、最適化問題を通常の言語で説明し、解を繰り返し生成および改善することで、一般的な最適化問題の解決とプロンプトの改善において、従来の手法に比べて著しいパフォーマンスの向上を示しています。特に、グラデーション情報が利用できないか収集が困難な場合には、その効果が顕著です。

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

今日は、テクノロジーイノベーション研究所（TII）が開発したFalcon 180B基礎モデルが、お客様がAmazon SageMaker JumpStartを通じて利用できることをお知らせいたしますこのモデルは、推論実行のためのワンクリック展開が可能ですFalcon 180Bは、1800億パラメータのサイズであり、3.5兆トークンの巨大なデータセットでトレーニングされていますFalcon 180Bは、公開された重みを持つ最大かつ最もパフォーマンスの高いモデルの一つですSageMaker JumpStartを使用して、このモデルをお試しいただけますSageMaker JumpStartは、アルゴリズム、モデル、および機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを提供するMLハブであり、迅速にMLを始めることができますこの記事では、SageMaker JumpStartを介してFalcon 180Bモデルを発見して展開する方法について説明します

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「バイナリサーチアルゴリズムのデコーディングと例」

「2023年に注目すべきトップ7のデジタルマーケティングのトレンド」

「AIイノベーションのためのニューロエボリューションの活用」

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

「芸術家にとっての小さな一歩、クリエイティブ界にとっての大きな飛躍」

「Google DeepMindの研究者たちは、PROmptingによる最適化（OPRO）を提案する：大規模言語モデルを最適化器として」

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

大規模言語モデル（LLM）の微調整

「生成AI解放：ソフトウェアエンジニアのためのMLOpsとLLMデプロイメント戦略」

MetaGPT 現在利用可能な最高のAIエージェントの完全ガイド

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