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機械学習の専門家 – Sasha Luccioni

🤗 マシンラーニングエキスパートへようこそ – サーシャ・ルッチョーニ 🚀 サーシャのようなMLエキスパートがあなたのMLロードマップを加速する方法に興味がある場合は、hf.co/supportを訪れてください。こんにちは、友達たち！マシンラーニングエキスパートへようこそ。私は司会者のブリトニー・ミュラーで、今日のゲストはサーシャ・ルッチョーニです。サーシャは、Hugging Faceで研究科学者として、機械学習モデルとデータセットの倫理的・社会的影響に取り組んでいます。サーシャはまた、Big Science WorkshopのCarbon Footprint WGの共同議長、WiMLの理事、そして気候危機に機械学習を適用する意義のある活動を促進するClimate Change AI（CCAI）組織の創設メンバーでもあります。サーシャがメールの炭素フットプリントを計測する方法、地元のスープキッチンが機械学習の力を活用するのをどのように手助けしたか、そして意味と創造性が彼女の仕事を支える方法についてお話しいただきます。この素晴らしいエピソードを紹介するのをとても楽しみにしています！以下がサーシャ・ルッチョーニとの私の対話です：注：転記はわかりやすい読み物を提供するためにわずかに修正/書式設定されています。今日参加していただき、本当にありがとうございます。私たちはあなたが来てくれたことを非常に嬉しく思っています！サーシャ：私もここにいることを本当に嬉しく思っています。直接本題に入りますが、あなたのバックグラウンドとHugging Faceへの道を教えていただけますか？サーシャ：…

機械学習インサイトディレクター【パート3：ファイナンスエディション】

もしMLソリューションをより速く構築したい場合は、hf.co/supportを今すぐご覧ください！ 👋 MLインサイトシリーズディレクター、ファイナンスエディションへようこそ！以前のエディションを見逃した場合は、以下で見つけることができます： Machine Learning Insightsディレクター[パート1] Machine Learning Insightsディレクター[パート2：SaaSエディション] ファイナンスの機械学習ディレクターは、レガシーシステムの航海、解釈可能なモデルの展開、および顧客の信頼の維持といった独自の課題に直面しています。また、政府の監督が多く、高度に規制されています。これらの課題には、効果的に導くために深い業界知識と技術的な専門知識が必要です。以下のアメリカン・バンク、カナダ王立銀行、ムーディーズ・アナリティクス、および元ブルームバーグAIの研究科学者からの専門家は、機械学習×ファイナンスセクター内のユニークな知見を提供しています。ギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオン、100以上の特許を取得した出版者、世界最古のポロクラブ（カルカッタポロクラブ）で定期的にプレーしていたサイクルポロプレーヤーなど、彼らはすべて金融MLの専門家に転身しました。 🚀 トップな金融MLマーベリックからの洞察をご紹介します：免責事項：すべての意見は個人のものであり、過去または現在の雇用主からのものではありません。イオアニス・バカギアニス – RBCの機械学習マーケティングサイエンスディレクターバックグラウンド：スケーラブルな、本番用の最先端の機械学習ソリューションを提供する経験豊富な情熱的な機械学習エキスパート。イオアニスはまた、Bak Up Podcastのホストでもあり、AIを通じて世界に影響を与えることを目指しています。おもしろい事実：イオアニスはギリシャのナショナルジュニアテニスチャンピオンでした。🏆 RBC：世界的な組織は、キャピタルマーケット、銀行および金融において革新的かつ信頼できるパートナーとしてRBCキャピタルマーケットを見ています。 1. 機械学習が金融にどのようなポジティブな影響をもたらしましたか？…

Twitterでの感情分析を始める

センチメント分析は、テキストデータをその極性（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど）に基づいて自動的に分類するプロセスです。企業は、ツイートのセンチメント分析を活用して、顧客が自社製品やサービスについてどのように話しているかを把握し、ビジネスの意思決定に洞察を得ること、製品の問題や潜在的なPR危機を早期に特定することができます。このガイドでは、Twitterでのセンチメント分析を始めるために必要なすべてをカバーします。コーダーと非コーダーの両方向けに、ステップバイステップのプロセスを共有します。コーダーの場合、Inference APIを使用してツイートのセンチメント分析を簡単なコード数行でスケールして行う方法を学びます。コーディング方法を知らない場合でも心配ありません！Zapierを使用してセンチメント分析を行う方法もカバーします。Zapierはツイートを収集し、Inference APIで分析し、最終的に結果をGoogle Sheetsに送信するためのノーコードツールです⚡️ 一緒に読んで興味があるセクションにジャンプしてください🌟：センチメント分析とは何ですか？コーディングを使用したTwitterセンチメント分析の方法は？コーディングを使用せずにTwitterセンチメント分析を行う方法は？準備ができたら、楽しんでください！🤗 センチメント分析とは何ですか？センチメント分析は、機械学習を使用して人々が特定のトピックについてどのように話しているかを自動的に識別する方法です。センチメント分析の最も一般的な用途は、テキストデータの極性（つまり、ツイートや製品レビュー、サポートチケットが何かについてポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに話しているかを自動的に識別すること）の検出です。例として、@Salesforceをメンションしたいくつかのツイートをチェックして、センチメント分析モデルによってどのようにタグ付けされるかを確認してみましょう： “The more I use @salesforce the more I dislike it. It’s…

プライベートハブのご紹介：機械学習を活用した新しいビルド方法

機械学習は、企業が技術を構築する方法を変えつつあります。革新的な新製品のパワーを供給し、私たちが使い慣れて愛している既知のアプリケーションにスマートな機能を提供することから、MLは開発プロセスの中心にあります。しかし、すべての技術の変化には新たな課題が伴います。機械学習モデルの約90%が本番環境に到達しないとされています。馴染みのないツールや非標準的なワークフローがMLの開発を遅くしています。モデルやデータセットが内部で共有されないため、同じような成果物がチーム間で常にゼロから作成されます。データサイエンティストは、ビジネスステークホルダーに技術的な作業を示すのが難しく、正確でタイムリーなフィードバックを共有するのに苦労しています。そして、機械学習チームはDocker/Kubernetesや本番環境向けのモデル最適化に時間を浪費しています。これらを考慮して、私たちはPrivate Hub（PH）を立ち上げました。機械学習の構築方法を革新する新しい方法です。研究から本番環境まで、セキュアかつコンプライアンスを確保しながら、機械学習ライフサイクルの各ステップを加速するための統合されたツールセットを提供します。PHはさまざまなMLツールを一つにまとめることで、機械学習の協力をよりシンプルで楽しく、生産的にします。このブログ投稿では、Private Hubとは何か、なぜ役立つのか、そしてどのようにお客様がそれを使用してMLのロードマップを加速しているのかについて詳しく説明します。一緒に読んでいただくか、興味を引くセクションにジャンプしてください 🌟: ハグフェースハブとは何ですか？プライベートハブとは何ですか？企業はプライベートハブをどのように使用してMLのロードマップを加速しているのでしょうか？さあ、始めましょう！ 🚀 1. ハグフェースハブとは何ですか？プライベートハブについて詳しく説明する前に、まずハグフェースハブについて見てみましょう。これはPHの中心的な要素です。ハグフェースハブは、オープンソースで公開されているオンラインプラットフォームで、人々が簡単に協力してMLを構築できる場所です。ハブは、機械学習と一緒に技術を探求し、実験し、協力し、構築するための中心的な場所として機能します。ハグフェースハブでは、次のようなMLアセットを作成または発見することができます：モデル：NLP、コンピュータビジョン、音声、時系列、生物学、強化学習、化学などの最新の最先端モデルをホスティング。データセット：さまざまなドメイン、モダリティ、言語に対応したデータの幅広いバリエーション。スペース：ブラウザ内で直接MLモデルをショーケースするインタラクティブなアプリ。ハブにアップロードされた各モデル、データセット、またはスペースは、Gitベースのリポジトリです。これはすべてのファイルを含むバージョン管理された場所で、従来のgitコマンドを使用してファイルをプル、プッシュ、クローン、操作することができます。モデル、データセット、およびスペースのコミット履歴を表示し、誰がいつ何を行ったかを確認することができます。モデルのコミット履歴…

Hugging Face TransformersとHabana Gaudiを使用して、BERTを事前に学習する

このチュートリアルでは、Habana GaudiベースのDL1インスタンスを使用してBERT-baseをゼロから事前トレーニングする方法を学びます。Gaudiのコストパフォーマンスの利点を活用するためにAWSで使用します。Hugging Face Transformers、Optimum Habana、およびDatasetsライブラリを使用して、マスクされた言語モデリングを使用してBERT-baseモデルを事前トレーニングします。これは、最初のBERT事前トレーニングタスクの一つです。始める前に、ディープラーニング環境をセットアップする必要があります。コードを表示する以下のことを学びます：データセットの準備トークナイザのトレーニングデータセットの前処理 Habana Gaudi上でBERTを事前トレーニングする注意：ステップ1から3は、CPUを多く使用するタスクのため、異なるインスタンスサイズで実行することができます/すべきです。要件始める前に、以下の要件を満たしていることを確認してください DL1インスタンスタイプのクオータを持つAWSアカウント AWS CLIがインストールされていること AWS IAMユーザーがCLIで構成され、ec2インスタンスの作成と管理の権限を持っていること役立つリソース Hugging Face TransformersとHabana…

ハギングフェイス推論エンドポイントの始め方

機械学習モデルのトレーニングは非常に簡単になりました。特に、事前学習済みモデルと転移学習の台頭により、簡単なことが多いです。もちろん、時にはそれほど簡単ではないこともありますが、少なくとも、モデルのトレーニングはクリティカルなアプリケーションを壊すことはありませんし、お客様にサービス品質に不満を抱かせることもありません。しかし、モデルのデプロイメントは別ですね… はい、みんな経験があります。モデルを本番環境でデプロイするには、通常、数々の手順を踏む必要があります。モデルをコンテナにパッケージ化し、インフラストラクチャをプロビジョニングし、予測APIを作成し、セキュリティを確保し、スケーリングし、監視するなどです。正直に言って、これらのプラミングを構築するのには実際の機械学習作業の貴重な時間が奪われてしまいます。残念なことに、うまくいかないこともあります。私たちは、新しく発表されたHugging Face Inference Endpointsを使ってこの問題を解決しようと努めています。最新の状態を維持しつつ、機械学習をますます簡単にすることを目指して、Hugging Faceハブから直接機械学習モデルをお気に入りのクラウド上の管理されたインフラストラクチャに数回のクリックでデプロイできるサービスを構築しました。シンプルで安全でスケーラブルです。すべてが手に入ります。では、これがどのように機能するかをご紹介します！ Inference Endpointsでモデルをデプロイする Inference Endpointsがサポートしているタスクのリストを見て、最近AutoTrainでfood101データセット上で微調整したSwin画像分類モデルをデプロイすることにしました。このモデルの構築方法に興味がある場合は、このビデオで全体のプロセスを確認できます。モデルページから、デプロイをクリックし、Inference Endpointsを選択します。これにより、エンドポイントの作成ページに直接移動します。最新のリビジョンのモデルを、eu-west-1リージョンのAWSでホストされる単一のGPUインスタンスにデプロイすることにしました。オプションで、オートスケーリングを設定することもできますし、カスタムコンテナにモデルをデプロイすることもできます。次に、エンドポイントにアクセスできるユーザーを決定する必要があります。最もセキュアから最もセキュアまで、3つのオプションがあります: パブリック: エンドポイントはパブリックなHugging Faceサブネットで実行され、認証なしでインターネット上の誰でもアクセスできます。これを選択する前によく考えてください！プロテクテッド: エンドポイントはパブリックなHugging Faceサブネットで実行され、適切な組織トークンを持つインターネット上の誰でもアクセスできます。…

トランスフォーマーにおける対比的探索を用いた人間レベルのテキスト生成 🤗

1. 紹介: 自然言語生成（テキスト生成）は自然言語処理（NLP）の中核的なタスクの一つです。このブログでは、現在の最先端のデコーディング手法であるコントラスティブサーチを神経テキスト生成のために紹介します。コントラスティブサーチは、元々「A Contrastive Framework for Neural Text Generation」[1]（[論文] [公式実装]）でNeurIPS 2022で提案されました。さらに、この続編の「Contrastive Search Is What You Need For Neural Text Generation」[2]（[論文] [公式実装]）では、コントラスティブサーチがオフザシェルフの言語モデルを使用して16の言語で人間レベルのテキストを生成できることが示されています。 [備考] テキスト生成に馴染みのないユーザーは、このブログ記事を詳しくご覧ください。 2.…

ホモモーフィック暗号化による暗号化データの感情分析

感情分析モデルは、テキストがポジティブ、ネガティブ、または中立であるかを判断することが広く知られています。しかし、このプロセスには通常、暗号化されていないテキストへのアクセスが必要であり、プライバシー上の懸念が生じる可能性があります。ホモモーフィック暗号化は、復号化することなく暗号化されたデータ上で計算を行うことができる暗号化の一種です。これにより、ユーザーの個人情報や潜在的に機密性の高いデータがリスクにさらされるアプリケーションに適しています（例：プライベートメッセージの感情分析）。このブログ投稿では、Concrete-MLライブラリを使用して、データサイエンティストが暗号化されたデータ上で機械学習モデルを使用することができるようにしています。事前の暗号学の知識は必要ありません。暗号化されたデータ上で感情分析モデルを構築するための実践的なチュートリアルを提供しています。この投稿では以下の内容をカバーしています：トランスフォーマートランスフォーマーをXGBoostと組み合わせて感情分析を実行する方法トレーニング方法 Concrete-MLを使用して予測を暗号化されたデータ上の予測に変換する方法クライアント/サーバープロトコルを使用してクラウドにデプロイする方法最後に、この機能を実際に使用するためのHugging Face Spaces上の完全なデモで締めくくります。環境のセットアップまず、次のコマンドを実行してpipとsetuptoolsが最新であることを確認します： pip install -U pip setuptools 次に、次のコマンドでこのブログに必要なすべてのライブラリをインストールします。 pip install concrete-ml transformers…

機械学習洞察のディレクター【パート4】

MLソリューションをより速く構築したい場合は、今すぐ hf.co/support をご覧ください！ 👋 ML Insightsシリーズのディレクターへお帰りなさい！以前のエディションを見逃した場合は、こちらで見つけることができます：ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート1] ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート2：SaaSエディション] ディレクター・オブ・マシン・ラーニング・インサイト[パート3：金融エディション] 🚀 この第4弾では、次のトップマシン・ラーニング・ディレクターがそれぞれの業界へのマシン・ラーニングの影響について語ります：ハビエル・マンシージャ、ショーン・ギットンズ、サミュエル・フランクリン、エヴァン・キャッスル。全員が現在、豊富なフィールドの洞察を持つマシン・ラーニングのディレクターです。免責事項：すべての意見は個人の意見であり、過去または現在の雇用者の意見ではありません。ハビエル・マンシージャ – マーケティングサイエンス部門のマシン・ラーニングディレクター、メルカドリブレ経歴：経験豊富な起業家でありリーダーであるハビエルは、2010年以来マシン・ラーニングを構築する高級企業であるMachinalisの共同設立者兼CTOでした（そう、ニューラルネットの突破前の時代です）。 MachinalisがMercado Libreに買収されたとき、その小さなチームは10,000人以上の開発者を持つテックジャイアントにマシン・ラーニングを可能にする能力として進化し、ほぼ1億人の直接ユーザーの生活に影響を与えました。ハビエルは、彼らのマシン・ラーニングプラットフォーム（NASDAQ MELI）の技術と製品のロードマップだけでなく、ユーザーのトラッキングシステム、ABテストフレームワーク、オープンソースオフィスもリードしています。ハビエルはPython-Argentinaの非営利団体PyArの積極的なメンバーおよび貢献者であり、家族や友人、Python、サイクリング、サッカー、大工仕事、そしてゆっくりとした自然の休暇が大好きです！おもしろい事実：私はSF小説を読むのが大好きで、引退後は短編小説を書くという10代の夢を再開する予定です。📚 メルカドリブレ：ラテンアメリカ最大の企業であり、コンチネンタルのeコマース＆フィンテックの普遍的なソリューションです 1. eコマースにおいてMLがポジティブな影響を与えたのはどのような場合ですか？詐欺防止や最適化されたプロセスやフローなど、特定のケースにおいてMLは不可能を可能にしたと言えます。他のほとんどの分野では想像もできなかった方法で、MLがUXの次のレベルを実現しました。…

グラフ機械学習の概要

このブログ投稿では、グラフ機械学習の基礎をカバーします。まず、グラフの定義、使用目的、および最良の表現方法について学びます。次に、人々がグラフ上で学習する方法について簡単に説明し、ニューラルメソッド（グラフの特徴を同時に探索する）から一般的にグラフニューラルネットワークと呼ばれるものまでをカバーします。最後に、グラフのためのトランスフォーマーの世界を垣間見ます。グラフグラフとは何ですか？基本的に、グラフは関係でリンクされたアイテムの記述です。グラフの例には、ソーシャルネットワーク（Twitter、Mastodon、論文と著者をリンクする引用ネットワークなど）、分子、知識グラフ（UML図、百科事典、ページ間のハイパーリンクを持つウェブサイトなど）、文を構文木として表現したもの、3Dメッシュなどがあります。したがって、グラフはどこにでも存在すると言っても過言ではありません。グラフのアイテム（またはネットワーク）をノード（または頂点）と呼び、それらの接続をエッジ（またはリンク）と呼びます。たとえば、ソーシャルネットワークでは、ノードはユーザーであり、エッジはその接続です。分子では、ノードは原子であり、エッジは分子結合です。ノードまたはエッジに型が付いたグラフは異種と呼ばれます（例：論文または著者のいずれかとなるアイテムを持つ引用ネットワークには型付きノードがあり、関係に型が付いたXMLダイアグラムには型付きエッジがあります）。これは単にトポロジだけで表現することはできず、追加の情報が必要です。この投稿では同種のグラフに焦点を当てています。グラフはまた、有向（フォローネットワークのように、AがBをフォローしていることがBがAをフォローしていることを意味しない）または無向（分子のように、原子間の関係が両方の方向に進む）になります。エッジは異なるノードを接続することも、ノード自体に接続することもできますが、すべてのノードが接続される必要はありません。データを使用する場合、最初に最適な特性（同種/異種、有向/無向など）を考慮する必要があります。グラフはどのように使用されますか？グラフで行う可能性のあるタスクの一覧を見てみましょう。グラフレベルでは、主なタスクは次のとおりです：グラフ生成：新しい可能性のある分子を生成するために薬剤探索で使用されますグラフの進化（与えられたグラフが時間とともにどのように進化するかを予測する）：物理学でシステムの進化を予測するために使用されますグラフレベルの予測（グラフからのカテゴリ化または回帰タスク）：分子の毒性を予測するなどノードレベルでは、通常はノードの特性予測が行われます。たとえば、Alphafoldは、分子の全体的なグラフからノードの特性予測を使用して原子の3D座標を予測し、分子が3D空間でどのように折りたたまれるかを予測します。これは難しい生化学の問題です。エッジレベルでは、エッジの特性予測または欠損エッジの予測が行われます。エッジの特性予測は、薬物の副作用予測に使用され、一対の薬物に対して副作用を予測します。欠損エッジの予測は、推薦システムで使用され、グラフ内の2つのノードが関連しているかどうかを予測します。サブグラフレベルでは、コミュニティの検出やサブグラフの特性予測などが行われます。ソーシャルネットワークでは、コミュニティの検出を使用して人々がどのように接続されているかを判断します。サブグラフの特性予測は、旅程システム（Googleマップなど）で推定到着時間を予測するために使用されます。これらのタスクに取り組む方法は2つあります。特定のグラフの進化を予測する場合、すべて（トレーニング、検証、テスト）を同じ単一のグラフ上で行う転移学習の設定で作業します。この場合、単一のグラフからトレーニング/評価/テストデータセットを作成することは容易ではありませんので注意してください。ただし、異なるグラフ（別々のトレーニング/評価/テストデータセット）を使用して作業することもあります。これは帰納的な設定と呼ばれます。グラフはどのように表現されますか？グラフを処理および操作するための一般的な方法は次のいずれかです：すべてのエッジの集合として表現する（すべてのノードの集合と補完される場合もあります）…

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