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次回のLLM（法務修士）の申請に使用するためのトップ10のオープンソースLLM

大規模言語モデルをベースにしたアプリケーションは、OpenAIがChatGPTをリリースしてから過去10か月間で注目されてきましたそれ以降、多くの企業やスタートアップがアプリケーションを立ち上げ、...

『スタートアップでのフルスタックデータサイエンティストとは何か』

過去約12か月間、私はヘルステックスペースのスタートアップ企業でデータサイエンティストとして働いてきました私はチームの2人のデータサイエンティストのうちの1人として参加しましたこれは実質的に私たちが必要とされることを意味していました...

「グラフ機械学習 @ ICML 2023」

「壮大なビーチとトロピカルなハワイの風景🌴は、勇敢な科学者たちを国際機械学習会議に出席し、最新の研究成果を発表することから遠ざけませんでした...」

グラフが与えられたときの関数の微分可能性

関数の導関数は、その点での関数の接線の傾きですこの関数においては、定義域のすべての点xで導関数が存在しますしかし、これは適用されない場合もあります...

「量子もつれ測定の革命：限られたデータで深層学習が従来の方法を上回る方法」

系統の量子もつれの程度は、系統のランダム性や量子もつれの係数など、さまざまな要素に依存します。この系統の特性は、機械学習またはディープラーニングアルゴリズムを用いて示されるか予測される指定された数値によって定義されます。近年、系統の量子もつれのプロセスには大きな発展がありました。これは、さまざまなドメインにわたって多様化された幅広い応用があります。問題の主な焦点は、系統のもつれの程度である係数を測定することです。ただし、問題は、系統の量子状態を測定することで、プロセスを通じて達成されたもつれの程度が消えてしまうことです。この問題を解決するために、研究者のグループはこれらの複数の量子状態の複数のコピーを作成しました。量子状態ごとにもつれの程度が測定されます。この方法は、ほぼ100％の精度と良いF1スコアを確保します。かなり高い計算能力が必要です。この技術は量子トモグラフィと呼ばれます。この問題を古い機械学習のアプローチで解決しようとすると、この方法はかなり手間がかかります。したがって、研究者は教育された数の推測を用いてこの問題を解決しようとしました。このアプローチはディープラーニングニューラルネットワークの助けを借りて行われました。このアプローチでは、データまたは測定の説明をディープレイヤにわたって渡すことが含まれます。最尤推定アルゴリズムは、量子相関を出力として得るためにニューラルネットワークで使用されます。これらの量子相関は、決定された量子相関とも呼ばれます。このディープラーニングアプローチは、適合率と再現率の値を大幅に改善しました。研究チームは、直接測定する代わりに、このアプローチを使用して系統のもつれの程度を測定しました。このアプローチは非常に満足のいく結果を提供しました。AIアプリは、後に展開された次のアプローチを使用して生成されました。このアプリは、数値データを使用してもつれの程度を表す量子状態を学習するためにトレーニングされました。このモデルは、各ランでより正確な結果をもたらすために、大量のエポックと高い学習率を使用してトレーニングされました。研究者は、系統のもつれの程度に関するデータセットを使用してこのAIアプリモデルをテストしました。テスト結果では、エラーレートが現在の値の90％にまで低下しました。研究者たちはまた、モデルを実世界環境でも再びテストしました。その結果はほぼ同じであり、シミュレートされたデータで示された改善の範囲も同じでした。結果は公式に研究論文として発表され、エラーレートもある程度まで低下しました。

「Googleのトレイルブレイザーのインスピレーションに満ちた旅」

はじめに技術の巨人たちの絶え間なく進化する世界で、勝利と達成の物語はしばしば現れ、大きな夢を抱き、献身的に働いて目標を達成した個人の驚くべき旅を示しています。そのような物語の中心には、Googleの副主任である方がいます。彼のインスピレーションに満ちた成功ストーリーは、テック業界が提供する献身、革新、そして無限の可能性を証明しています。本記事では、Googleの開拓者であり、謙虚な出自から重要な存在となり、その貢献が彼らのキャリアだけでなく、テクノロジーの世界やそれを超えても不可欠なものとなったMr. Mani Garlapatiの驚くべき旅について探求します。 AV: Googleの副主任としての現在のポジションに至るまでの学歴について教えていただけますか？ Mr. Mani: 私はBITS Pilaniでテックファイナンスの統合修士号と学士号を取得し、テクノロジーとファイナンスの堅固な基礎を築きました。その後、テクノロジー業界での後続の役割で優れた成果を上げることができたので、これが役に立ったと考えられます。 JP Morgan Chase、Mu Sigma、TCS Innovation Labs、WalmartLabsでの経験により、銀行業界、IoT、テレマティクス、テキストマイニング、ソーシャルメディア分析、ウェブ分析、NLP、価格設定、サプライチェーン、グローバルソーシング、人事分析など、さまざまな領域で専門知識を得ることができました。これらの多様な経験により、問題解決能力、分析能力、チームでの働き方、異なる環境への適応能力が磨かれたと考えられます。私の現在のGoogleでの役割は、技術領域での大規模な不正行為および詐欺検出に関連するプロジェクトの監督と管理を担当しています。以前のさまざまな領域での経験は、この役割の複雑さに対処し、チームの成功に貢献するために必要なスキルを身につけることができました。全体として、私の学歴と職業経験は、Googleの副主任としての私の成功に貢献し、テクノロジー業界におけるキャリアパスを形作り続けています。成長のまとめ私はテクノロジーとファイナンスの分野で成功する決意を持っていました。私はBITS Pilaniに通い、テックファイナンスの統合修士号と学士号を5年間で取得しました。卒業後、JP Morgan…

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次回のLLM（法務修士）の申請に使用するためのトップ10のオープンソースLLM

『スタートアップでのフルスタックデータサイエンティストとは何か』

「グラフ機械学習 @ ICML 2023」

グラフが与えられたときの関数の微分可能性

「量子もつれ測定の革命：限られたデータで深層学習が従来の方法を上回る方法」

「Googleのトレイルブレイザーのインスピレーションに満ちた旅」

ジニ係数の解説：経済学が機械学習に影響を与えた方法

大学フットボールカンファレンスの再編成 – Pythonにおける探索的データ分析

シミュレーション101：伝導熱伝達

『nnU-Netの究極ガイド』

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