Search Results A

「CLV予測モデルの完成おめでとうございますさて、これからどのように活用される予定ですか？」

「私を狂気と呼んでもいいですが、私は自分自身に課題を与えましたそれは顧客生涯価値（CLV）に関する最も包括的なガイドを作成することです他のチュートリアルで取り上げられていない、あらゆるアイデアを共有しています」

データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性

この記事では、データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性について概説しますデータクリーニングとは何か、その利点、そしてよく使われるツールについて説明します

Data science

「ビジュアルで高速にMLパイプラインを構築する方法！」

最近のディープラーニングの進歩が、リアルタイムメディアの使用例において、たくさんの機械学習（ML）モデルを生み出すことがどれほど注目されるべきか無視するのは難しいです例えば、背景を変える能力など様々な例があります

メタのラマ2：商業利用のためのオープンソース言語モデルの革命化

メタは、Llama 1言語モデルの画期的な後継機である、大いに期待されているLlama 2のリリースにより、再びAIの限界を押し上げました最新の先進機能を誇る…

「2023年に機械学習とコンピュータビジョンの進歩について最新情報を入手する方法」

学界や産業界で実践している機械学習やコンピュータビジョンの最近の進展に圧倒されていますか？YouTubeチャンネル、ニュースレター、ポッドキャスト、プラットフォームなどを知っていますか？

「プロジェクトRumiにご参加ください：大規模言語モデルのための多言語パラ言語的プロンプティング」

新興技術のデジタル時代において、LLM（Large Language Models）は、人間の社会と文化の多くの側面を革新し、コンピュータとの対話方法を再構築する強力なツールとして登場しました。しかし、解決すべき重要な課題があります。LLMの制約は明らかであり、会話の文脈やニュアンスを把握する能力に欠け、プロンプトの品質と特異性に依存しています。その主な制約の一つは、リアルなコミュニケーションの深さが欠けており、パラリンガル情報がすべて欠落していることです。マイクロソフトのプロジェクトRumiは、非言語的な合図や文脈的なニュアンスの理解における制約を解消するために、LLMの能力を向上させることを目指しています。このプロジェクトでは、パラリンガルな情報をテキストベースのプロンプトと組み合わせることで、コミュニケーションの品質を向上させるために、音声や映像モデルを使用してリアルタイムの非言語的な合図を検出しています。ユーザーの音声からは、音声の抑揚やイントネーションを検出するためのモデルを使用し、映像からはビジョン・トランスフォーマーを使用してフレームをエンコードし、表情を識別しています。パラリンガル情報は、テキストベースのプロンプトに組み込まれる下流サービスに組み込まれます。この多様なアプローチにより、ユーザーの感情や意図の理解が向上し、人間とAIの相互作用が新たなレベルに引き上げられることを目指しています。この研究では、研究者はパラリンガルがユーザーの意図についての重要な情報を伝える役割を簡単に探索しました。将来的には、モデルを改善し、より効率的にするために、HRV（心拍変動）などの詳細情報を追加する予定です。これは、AIとの次世代の相互作用に非言語的な意味や意図を追加するための大きな取り組みの一環です。

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データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性

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メタのラマ2：商業利用のためのオープンソース言語モデルの革命化

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大学フットボールのカンファレンス再編-回帰

複数の時間軸での予測天気データの例

MLコードを保守しやすくするためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス

「教師なし学習シリーズ — セルフオーガナイズマップの探求」

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