Search Results 6. 結論

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

2024年にSQLの概念をマスターするためのトップ10冊の書籍

はじめに構造化クエリ言語（SQL）は、関係型データベース管理システムの基盤です。SQLは、大規模なデータベースからデータを操作および取得するための強力なツールとして機能します。2024年に入ると、SQLの習熟に対する需要は、さまざまな業界でますます高まっており、プロフェッショナルがその概念を徹底的に習得する必要性が強調されています。経験豊富な開発者、データアナリスト、またはデータベース管理者であっても、ダイナミックなSQLの世界で先を見据えるためには、適切なリソースを手に入れることが重要です。本記事では、2024年におけるSQLコンセプトの習得に欠かせないトップ10の書籍を探求します。これらの推薦書籍は、パフォーマンスの最適化から実践的な応用まで、SQLの幅広いトピックをカバーし、言語の包括的な理解を保証します。 2024年にSQLコンセプトを習得するためのトップ10の書籍 1. Markus Winand著「SQL Performance Explained」最初にご紹介するのはMarkus Winandの「SQL Performance Explained」です。これは、SQLクエリの最適化とデータベースのパフォーマンス向上を目指す開発者のための必須リソースとして評価されています。Winandは表面的な議論を超えて、SQLパフォーマンスチューニングの複雑な側面に深く踏み込み、実践的な洞察と戦略を提供しています。この本は、Winandの明解な説明と実世界の例により、経験レベルに応じた開発者にも複雑なパフォーマンスの概念を理解しやすくしており、高パフォーマンスなアプリケーションを作り上げることを目指す開発者にとっての基石となります。 2. Bill Karwin著「SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming」 Bill…

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

機械学習を革新する：たった7行のコードでAutoGluonを使ってKaggleのトップ4％を達成

Slalom _buildで新しいデータエンジニアリングの役割を始めてから、数年前のMLの経験を最新化する必要があることに気付きましたデータエンジニアリング/データの経験を積んでから数年が経ちましたが...

「MLOps をマスターするための5つの無料コース」

「機械学習の基礎を学び終え、次は何をすべきか悩んでいますか？ここは正しい場所です！」

MLOps

「推測を超えて：効果的な記事タイトル選択のためのベイジアン統計の活用」

記事は、ベイジアン多腕バンディットアルゴリズムがデジタルメディアのタイトル選択を最適化し、従来のA/Bテスト手法を超えることができる方法について議論していますPythonの例を使って具体的に示し、視聴者のエンゲージメントとコンテンツ作成における意思決定を強化することを紹介しています

Machine learning

6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「Google DeepMind ResearchはSODAを紹介しました：表現学習のために設計された自己教師付き拡散モデル」

Google DeepMindの研究者は、画像を効率的な潜在表現にエンコードする問題に取り組むAIモデル「SODA」を開発しました。SODAにより、画像と意味的属性のシームレスな遷移が可能となり、さまざまな画像カテゴリをまたがった補間や変形ができます。拡散モデルは、画像、ビデオ、音声、テキストの合成、計画、および薬剤探索など、さまざまなタスクで革新をもたらしました。従来の研究は、生成能力に焦点を当てていましたが、この研究では拡散モデルの表現能力の未開発な領域を探求しています。この研究はさまざまなデータセットやタスクにわたる拡散ベースの表現学習を包括的に評価し、単に画像から得られる潜在的な可能性を明らかにします。提案されたモデルは、学習における合成の重要性を強調し、拡散モデルの大きな表現能力を示しています。SODAは、情報ボトルネックを組み込んだ自己教師モデルであり、離散した情報を含む有益な表現を実現しています。SODAは、高性能のほんの数ショットの新しいビュー生成や意味的な特性制御を含む、分類、再構築、合成タスクでその強みを示します。 SODAモデルは、自己教師拡散を通じて離散した表現を作成するために情報ボトルネックを利用しています。この手法では、分布に基づく事前学習を使用して表現学習を改善し、分類や新しい視点合成のタスクで強力なパフォーマンスを実現しています。SODAの能力は、ImageNetを含むさまざまなデータセットを徹底的に評価することで検証されています。 SODAは、分類、離散化、再構築、新しい視点合成などの表現学習で優れた成果を上げることが証明されています。変分法と比較して、分離メトリクスの改善が顕著です。ImageNetの線形プローブ分類では、SODAは他の識別モデルを上回り、データ拡張に対する堅牢性を示しています。その多目的性は、新たな視点の生成や意味的属性のシームレスな遷移に明らかです。実証的な研究を通じて、SODAは、詳細な分析、評価メトリクス、他のモデルとの比較による、効果的で堅牢で多目的な表現学習手法として確立されています。結論として、SODAは、分類、再構築、編集、合成など、さまざまなタスクに対して堅牢な意味的表現を生み出す表現学習で優れた能力を示しています。情報ボトルネックを利用して、重要な画像の特性に焦点を当て、変分法を分離メトリクスで上回っています。SODAの多目的性は、新しい視点の生成、意味的属性の遷移、カメラの視点など、より豊かな条件情報の処理能力に明らかです。将来の展望としては、SODAの領域をより深く掘り下げるために、3Dデータセットの動的構成シーンや新しい視点合成と自己教師学習とのギャップを埋めることが価値あるでしょう。モデルの構造、実装、評価の詳細など、拡散モデルの予備知識、ハイパーパラメータ、トレーニング技術、サンプリング方法についてさらなる検討が必要です。消去と変異の研究を行うことで、より良い設計選択や代替メカニズム、クロスアテンション、レイヤーごとの変調を探求することが推奨されます。これにより、3D新しい視点合成、画像編集、再構築、表現学習などのさまざまなタスクでのパフォーマンスが向上する可能性があります。

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