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Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用したハイパーパラメータ最適化の高度なテクニックを探求してください

「高性能な機械学習（ML）ソリューションを作るためには、トレーニングパラメータであるハイパーパラメータを探索し最適化することが重要ですハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正規化の強度など、特定のモデルやタスクに応じて調整するためのつまみやダイヤルですハイパーパラメータの探索は、系統的に変化させながら行われます...」

データサイエンティストが知っておくべき10の必須パンダ機能

この記事には、データサイエンティストにとって重要で便利な10個のパンダの関数が含まれています

Data science

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

広範な知識を持つ大規模言語モデル（LLM）は、ほぼあらゆるトピックについて人間らしいテキストを生成することができますしかし、大量のデータセットでの訓練は、専門的なタスクに対しての利用価値を制限します継続的な学習がなければ、これらのモデルは初期の訓練後に現れる新しいデータやトレンドに無関心ですさらに、新しいLLMを訓練するためのコストも[…]

「KOSMOS-2：Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

イントロダクション 2023年はAIの年となりました。言語モデルから安定した拡散モデルの強化にSegMind APIを使うまで、AI技術は進化し続けています。その中で、Microsoftが開発したKOSMOS-2が注目を浴びています。これはマイクロソフトによって開発されたマルチモーダルの大規模言語モデル（MLLM）であり、テキストと画像の理解力において画期的な能力を発揮しています。言語モデルを開発することは一つのことですが、ビジョンモデルを作成することは別のことです。しかし、両方の技術を組み合わせたモデルを持つことは、さらなるレベルの人工知能を実現することになります。この記事では、KOSMOS-2の特徴と潜在的な応用について掘り下げ、AIと機械学習への影響を解説します。学習目標 KOSMOS-2のマルチモーダル大規模言語モデルの理解 KOSMOS-2のマルチモーダルグラウンディングと参照表現生成の仕組みの学習 KOSMOS-2の現実世界での応用について洞察を得る KOSMOSを使ったColabでの推論の実行この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 KOSMOS-2モデルの理解 KOSMOS-2はマイクロソフトの研究チームによる研究成果で、そのタイトルは「Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World（KOSMOS-2：マルチモーダル大規模言語モデルのグラウンディング）」です。テキストと画像を同時に処理し、マルチモーダルデータとの相互作用を再定義することを目指して設計されたKOSMOS-2は、他の有名なモデルであるLLaMa-2やMistral AIの7bモデルと同様にトランスフォーマーベースの因果言語モデルのアーキテクチャを採用しています。しかし、KOSMOS-2の特徴はその独自のトレーニングプロセスです。特殊なトークンとして画像内のオブジェクトへの参照を含むテキストである、GRITと呼ばれる巨大なデータセットでトレーニングされています。この革新的なアプローチにより、KOSMOS-2はテキストと画像の新たな理解を提供することができます。マルチモーダルグラウンディングとは何ですか？ KOSMOS-2の特徴的な機能の一つは、「マルチモーダルグラウンディング」の能力です。これは、画像のオブジェクトとその位置を記述するイメージキャプションを生成することができるという意味です。これにより、言語モデルにおける「幻覚」の問題を劇的に減少させ、モデルの精度と信頼性を向上させることができます。この概念は、テキストを画像内のオブジェクトに特殊なトークンを通じて接続し、実質的にはオブジェクトを視覚的な文脈に結びつけるというものです。これにより幻覚が減少し、正確なイメージキャプションの生成能力が向上します。…

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

トランスフォーマーモデルでのNLPの台頭 | T5、BERT、GPTの包括的な分析

自然言語処理（NLP）は、近年、トランスフォーマーアーキテクチャのおかげで最も効果的なブレークスルーを経験してきましたこれらの進展は、機械が人間の言語を理解し生成する能力を向上させるだけでなく、検索エンジンから対話型AIまで、多くのアプリケーションの領域を再定義しました完全に[…]

「カスタムクエリを使用してビジネス特有のドキュメントでAmazon Textractをカスタマイズする」

「Amazon Textractは、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書き、データを自動的に抽出する機械学習（ML）サービスですQueriesは、自然言語を使用して、さまざまな複雑なドキュメントから特定の情報を抽出する機能ですCustom Queriesは、ビジネス固有の非標準ドキュメントに対してQueries機能をカスタマイズする方法を提供します」

「Amazon SageMaker JumpStartで大規模な言語モデルの応答をストリーム配信する」

「Amazon SageMaker JumpStartでは、言語モデル（LLM）の推論応答をストリーミングで提供できるようになりましたトークンのストリーミングでは、LLMの応答生成が完了するのを待つ必要なく、応答生成が行われるたびにモデルの応答結果を確認できます」[...]

「Pythonにおけるデータクリーニング」

「パンダでは、データセットをクリーニングするさまざまな方法や形式がありますが、今日は3つのトラックに焦点を当てます上にはトップ5つのフィールドがありますので、df.head()を入力すると、デフォルトでトップ5つが表示されます...」

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