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AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

Googleのプログラムマネージャー、Shaina Mehtaが投稿しました今週は、バンクーバーで開催される最も重要なコンピュータビジョンとパターン認識の年次会議であるCVPR 2023の始まりを迎えます（追加のバーチャルコンテンツもあります）。Google Researchはコンピュータビジョンの研究のリーダーであり、プラチナスポンサーであり、メインカンファレンスで約90の論文が発表され、40以上のカンファレンスワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。今年のCVPRに参加する場合は、是非、ブースに立ち寄って、最新のマシンパーセプションの様々な分野に応用するための技術を積極的に探求している研究者とお話ししてください。弊社の研究者は、MediaPipeを使用したオンデバイスのMLアプリケーション、差分プライバシーの戦略、ニューラル輝度場技術など、いくつかの最近の取り組みについても話し、デモを行います。以下のリストでCVPR 2023で発表される弊社の研究についても詳しくご覧いただけます（Googleの所属は太字で表示されています）。理事会と組織委員会シニアエリアチェアには、Cordelia Schmid、Ming-Hsuan Yangが含まれます。エリアチェアには、Andre Araujo、Anurag Arnab、Rodrigo Benenson、Ayan Chakrabarti、Huiwen Chang、Alireza Fathi、Vittorio Ferrari、Golnaz Ghiasi、Boqing Gong、Yedid Hoshen、Varun Jampani、Lu…

「尤度」と「確率」の違いは何ですか？」

尤度（Likelihood）と確率（Probability）は、データサイエンスやビジネス分野でよく使われる相互関連する用語であり、定義や用法が異なり、しばしば混同されます。この記事は、それぞれの分野での理解と応用のために、確率の定義、用法、誤解を明確にすることを目的としています。尤度とは何ですか？ A. 尤度の定義と統計的推論における役割尤度は、モデルや仮説が観測データに適合する度合いを示す量的評価または測定として定義することができます。また、特定のパラメータセットで所望の結果またはデータ収集を見つける確率として解釈することもできます。統計的推論において基本的な役割を果たし、尤度の究極の目的は、データの特性に関する結論を出すことです。同じことを達成するための役割は、パラメータ推定を通じて見ることができます。パラメータ推定には、最尤推定法（MLE）を利用してパラメータ推定を行います。仮説検定では、尤度比を使用して帰無仮説を評価します。同様に、モデル選択とチェックには尤度が貢献します。研究者は、モデル選択の測定として、ベイズ情報量規準（BIC）と赤池情報量規準（AIC）を一般的に使用します。尤度ベースの方法は、パラメータを推定するための信頼区間の構築に重要な役割を果たします。 B. 尤度関数を用いた尤度の計算尤度関数は、データ分布を特定するのに役立つ数式表現です。関数は、尤度（|x）と表記され、|は所望のモデルのパラメータを表し、Xは観測されたデータを表します。例を挙げて説明しましょう。たとえば、色つきのビー玉の入った袋があるとします。赤いビー玉を取り出す確率を予測したいとします。ランダムに引くことから始め、色を記録し、次に上記の式を使用して尤度を計算します。赤いビー玉を引く確率を表すパラメータを計算または推定します。先に述べたように、尤度関数を表すことにします。尤度関数は、特定の値に対して観測されたデータxを観察する確率を示すものです。独立かつ同一に分布すると仮定すると、尤度関数は次のようになります。 L(|x)=k(1-)(n-k)、ここでnは引き出す回数、kは観測されたデータ中の赤いビー玉の数です。5回引いた場合、赤、赤、青、赤、青の順であったと仮定します。 L(0.5|x)=0.53(1-0.5)(5-3) L(0.5|x)=0.530.52 L(0.5|x)=0.015625 したがって、= 0.5の場合、上記の玉を上記の順序で観察する尤度は0.015625です。 C. 尤度の特定の仮説やモデルに適合する度合いを示す測定としての解釈上記の式で値を保持する場合、値の範囲は状況に応じて異なります。しかし、高い尤度値は、良好な結果と観測値と計算値の間の高い関連性を示します。 D. 尤度の概念を説明する例コイントスの例を取り上げましょう。あなたは10回ほど公平なコインを投げます。今、コインの公平性または偏りを評価する必要があります。パラメータを設定する必要があります。8つの表と2つの裏は、コインが公平であることを示しています。高い尤度は、公平なコインを表し、公平性の仮説をさらに支持します。ガウス分布の例を取ると、同じ分布に従う100個の測定データセットがあるとします。分布の平均値と標準偏差を知りたいとします。パラメータに基づいて異なる組み合わせが設定され、高い確率推定は、最良のガウス分布の最大尤度を示します。…

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