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「適応遺伝的二次方程式を使用した四次根の計算」

「四次根の解に関する以前の投稿では、対象の関数に合わせた二次方程式を使用した解法を開発しましたこの投稿では、同様の方法論を採用していますが、『ワンサイズフィットオール』を使用しています...」

「CohereによるLLM大学に関する必要なすべて」

「LLM大学 by Cohere で新しいキャリアを始めたいですか？それとも次のビッグテックに移りたいですか？それができるようになりました」

Career Advice

マルチスレッディング vs マルチプロセッシング違いを理解する

マルチスレッディングとマルチプロセッシングは、コンピュータのマルチタスキングにおける基本的な概念であり、タスクの同時実行を可能にします。両者はシステムのパフォーマンス向上を目指していますが、異なる特性を持ち、異なるシナリオに適しています。この記事では、マルチスレッディングとマルチプロセッシングの比較、それぞれの利点、欠点、およびさまざまなプログラミングタスクでの使用に影響を与える要素について探求します。現代のコンピューティングにおけるこれらの強力なテクニックの応用と意義を包括的に理解するために、これらの複雑な技術の詳細について掘り下げましょう。マルチプロセッシングとは何ですか？マルチプロセッシングのアプローチは、独自のメモリ領域、スタック、プログラムカウンターを持ち、独立して実行されます。パイプライン、共有メモリ、メッセージ伝達など、プロセス間で通信する方法はさまざまです。Pythonのマルチプロセッシングモジュールを使用すると、複数のプロセスを簡単に制御できます。したがって、複数のプロセスをコンピュータシステム上で同時に実行するという概念は、マルチプロセッシングを指します。マルチスレッディングとは何ですか？マルチスレッディングのプロセスには、複数のスレッドが同時に実行されます。スレッドは、プログラム内の独立した実行パスを表し、同じメモリ空間とリソースを共有します。共有データ構造や同期技術を使用することで、プロセス内のスレッド同士で通信することができます。Pythonのスレッディングモジュールを使用して、スレッドを作成および管理することができます。マルチスレッディングとマルチプロセッシングの比較以下の表に、マルチプロセッシングとマルチスレッディングのアプローチを比較し、その違いを把握しましょう。マルチプロセッシングの特性並列実行：マルチプロセッシングでは、複数のプロセスを別々のコアまたはプロセッサで同時に実行することができ、システムのスループットとパフォーマンスが向上します。独立したプロセス：マルチプロセッシングでは、各プロセスには独自のメモリ、スタック、プログラムカウンターがあります。これにより、1つのプロセスがクラッシュまたは失敗した場合でも、他のプロセスに影響を与えることはありません。リソースの割り当て：マルチプロセッシングでは、各プロセスに異なるリソースを割り当てることができるため、効果的なリソースの利用と競合の防止が可能です。プロセス間通信：マルチプロセッシングでは、パイプライン、共有メモリ、メッセージパッシングなどのメカニズムを介してプロセス間で通信することができます。これにより、データの交換と同期が容易になります。 CPUによる効率：複数のコアやプロセッサを備えることで、マルチプロセッシングはCPUに負荷がかかるワークロードに対して効果的であり、計算量の多い操作の実行がはるかに高速化されます。複雑さ：プロセス間通信、同期、調整を管理する必要があるため、マルチプロセッシングは単一スレッドの実行よりもはるかに複雑です。マルチスレッディングの特徴同時実行：マルチスレッディングにより、複数のスレッドが単一のプロセス内で同時に実行されることができます。共有メモリスペース：…

「機械学習モデルにおける気象データの利用」

はじめに天気は現実世界で起こる多くのことに影響を与える主要な要素です。実際、それは非常に重要なので、機械学習モデルを組み込むことでそれを取り込む予測モデルには通常恩恵をもたらします。次のシナリオを考えてみてください：公共交通機関がシステム内の遅延や渋滞を予測しようとするエネルギー供給業者が明日の太陽光発電量を見積もり、エネルギー取引のために使用したいイベント主催者が参加者数を予測し、安全基準を満たすために確保する必要がある農場が来週の収穫作業をスケジュールする必要がある上記のシナリオのどれにも天気を含めないモデルは、無意味であるか、あるいはできるだけ良くないと言えるでしょう。驚くことに、天気予測自体に焦点を当てたオンラインリソースは多くありますが、天気データを効果的に特徴量として取得・使用する方法についてはほとんどありません。この記事はそれについて説明します。概要まず、モデリングに天気データを使用する際の課題、一般的に使用されるモデル、および提供者について紹介します。そして、ケーススタディを実行し、ニューヨークのタクシー乗車を予測するために提供者のデータを使用して機械学習モデルを構築します。この記事の最後には、以下のことを学びます：モデリングにおける天気データの課題どのような天気モデルと提供者が存在するか時系列データのETLと特徴量構築の典型的な手順 SHAP値を使用した特徴量の重要度評価この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。課題測定と予測された天気本番のMLモデルでは、(1)リアルタイムで予測を行うためのライブデータと(2)モデルをトレーニングするための大量の過去のデータの両方が必要です。 by Hadija on Unsplash…

「物理情報を持つニューラルネットワークのデザインパターンの解明：パート07」

このシリーズの7番目のブログ投稿へようこそ物理情報を持つニューラルネットワーク（PINN）の設計パターンを探求するエキサイティングな旅を続けましょう🙌 このブログでは、詳細について見ていきます…

「データエンジニア vs データサイエンティスト：どちらのキャリアを選ぶべきか？」

データの世界では、2つの重要な役割が情報の力を引き出すために重要な役割を果たしています：データサイエンティストとデータエンジニア。しかし、これらのデータの魔術師を区別するものは何でしょうか？データサイエンティスト対データエンジニアの究極の対決へようこそ！この魅力的な旅の中で、私たちはこれらのテックタイタンが生データを価値ある洞察に変えるために辿る独自の道を探求します。データサイエンティストは、統計的な専門知識と機械学習の魔法を使って隠れたパターンを見つけ出し、将来のトレンドを予測します。一方、データエンジニアはアーキテクトであり、頑強なデータパイプラインとインフラを構築し、スムーズなデータの流れと保存を確保します。彼らはイノベーションのエンジンを駆動する止められない力を形成しています。データエンジニアリングとは？データエンジニアリングは、データの組織化、保存、処理を含む手順を指します。データエンジニアリングは、さまざまな分析方法を通じて意思決定でデータの潜在能力を活用することを目指しています。熟練したトレーニングを受けたデータエンジニアは、高度なツールや技術を使用してプロセスを実行します。データサイエンスとは？データサイエンスは、深く分野に没頭する多分野の分野です。より研究志向の視点を持ち、アルゴリズム、プロセス、科学的な方法、データ抽出のためのシステムに取り組みます。また、高度なツールや技術も利用します。しかし、ここでは統計、人工知能、機械学習を通じてデータ分析を行うことが目的です。データエンジニアリングとデータサイエンスの概要側面データエンジニアリングデータサイエンス主な焦点データパイプラインとインフラの構築と維持データを分析し解釈して洞察を抽出する役割の目的データを効率的に収集、保存、処理することを保証するデータを活用してデータに基づくビジネスの意思決定を行う必要なスキルデータベース管理、ETL（抽出、変換、読み込み）統計、機械学習、データ可視化ツールとテクノロジー Hadoop、Spark、SQL、NoSQLデータベース Python、R、SQL、TensorFlow、Pandas データの操作効率的なデータ処理と保存を重視…

「はい！OpenTelemetryはシステムのセキュリティを確保するための重要な要素です」

「OTelがシステムのセキュリティに果たす重要な役割や、OTelがテレメトリデータを安全に処理する方法、そしてOTelのベストプラクティスについて探求しましょう」

「Quivrに会ってください：第2の脳のように構造化されていない情報を保存し、取得するためのオープンソースプロジェクト」

過去数年間、OpenAIのドメインは持続的な成長を遂げてきました。多くの大学の研究者がオープンソースのプロジェクトを構築し、データサイエンスの発展に貢献しています。Stan Girarによって構築されたオープンソースプロジェクトの1つがQuivrです。それは第二の脳とも呼ばれ、現在のデータモデルやスキーマに従って整理されていないデータを格納し、従って伝統的な関係データベースやRDBMSに格納することはできません。テキストとマルチメディアは、非構造化コンテンツの2つの一般的なタイプです。 Quivrの公式ウェブサイトから、ボタン「試しにやってみる」をクリックしてQuivrのプレミアムバージョンにアクセスすることができます。制限なしでQuivrを使用したい場合は、デバイスにローカルにダウンロードすることもできます。Quivrのインストールには適切な手順があります。Quivrのリポジトリをローカルデバイスにクローンし、それをナビゲートする必要があります。また、仮想環境を作成し、デバイスでアクティベートする必要もあります。すべての依存関係をインストールし、Streamlitのシークレットをコピーし、重要な認証情報を追加する必要もあります。最後に、これらの手順を経てQuivrアプリを実行できるはずです。OpenAIの公式ウェブサイトからも参照できます。また、デバイスには公式で最新のPythonのバージョンが事前にインストールされている必要があります。Quivrをインストールするローカルデバイス上で仮想のPythonプログラミング環境を作成できる公式のツールも必要です。 QuivrのオープンAIソフトウェアには、非構造化データと情報を保存するためのさまざまな機能があります。Quivrは画像、テキスト、コードテンプレート、プレゼンテーション、ドキュメント、CSVおよびxlsxファイル、PDFドキュメントなど、任意のデータセットを保存できます。自然言語処理技術の助けを借りて、情報を生成し、より多くのデータを生成するのにも役立ちます。高度な人工知能の助けを借りて、失われた情報を取り戻すこともできます。Quivrは、データセットにできるだけ迅速にアクセスして出力を通じて提供するため、高速です。データはクラウドに適切に保存されているため、Quivrからデータを失うことはありません。 Quivrは情報検索の能力をクラウドシステムと統合したオープンソースのアプリケーションです。それは将来的にはほとんどの人々によって生産性を向上させるために使用されるソフトウェアになるでしょう。Quivrを使用する主な利点は、同時にさまざまなツールを処理できることです。これからのデータサイエンスや人工知能の分野で新興技術となることでしょう。

「さまざまな深層学習を用いた天気予測モデルに関する研究」

気象予測の世界的な影響を考慮して、様々な研究コミュニティの研究者の関心を引いてきました。最近のディープラーニング技術の進歩、大量の気象データの広範な提供、情報技術およびコンピュータ技術の進展により、多くの研究が気象予測のための大容量の気象データセットの中に隠れた階層的パターンを探索することに動機付けられてきました。機械学習技術は、極端な気象イベントの予測、観測およびモデル化された大気条件における極端な気象および気候パターンの特定、および激しい天候の運用ガイダンスとリスク評価に適用されてきました。過去数年間、MetNet-2、WF-UNet、ClimaX、GraphCast、Pangu-Weatherなどのディープラーニングベースの気象予測モデルの開発が進んできました。この記事では、これらのモデルについて簡単に説明し、これらのモデルが従来の気象シミュレータに比べて大幅に優位になっているかどうかを理解します。 ClimaX：気象および気候の基礎モデル物理学に基づいた数値大気モデルは、現在の気象および気候予測ソフトウェアの基盤です。これらの技術は非線形ダイナミクスと複雑な多変数間の相互作用をモデル化し、近似することが困難になっています。高い空間および時間分解能で大気過程を数値的にシミュレートすることは、計算的に要求が高くなります。最新の機械学習ベースのデータ駆動型技術は、ディープニューラルネットワーク内でデータ駆動型の機能マッピングをトレーニングすることにより、ダウンストリームの予測または投影タスクを直接処理します。これらのネットワークは、離散的な時空間タスクのために限られた一貫した気候データでトレーニングされるため、数値モデルの汎用性を欠いています。 Microsoft Autonomous Systems and Robotics Research、Microsoft Research AI4Science、およびUCLAによる新しい研究では、ClimaXという気象および気候科学のためのディープラーニングモデルが紹介されています。ClimaXは、さまざまなデータセット、異なる変数、空間的および時間的なカバレッジ、物理的基盤でトレーニングすることができます。ClimaXは、CMIP6気候データセットを無監督でトレーニングに使用します。広範な利用性を維持しながら計算を増やすために、ClimaXはTransformerを新しいエンコーディングと集約ブロックで拡張しています。初期トレーニングの後、ClimaXは大気変数や異なる時間・空間スケールを含むさまざまな気候および天候のジョブを実行するために微調整することができます。低い解像度や少ない計算予算で事前トレーニングされていても、ClimaXの普遍性により、気象予測および気候予測のベンチマークでデータ駆動型のベースラインを上回る性能が得られます。研究者たちは、この手法の普遍性がさらに多様な目的に役立つ可能性があると考えています。これには、極端な気象イベントの予測や人為的気候変動の評価など、既に事前トレーニングされたClimaXバックボーンを活用できる地球システム科学のタスクの例が含まれます。気象や気候との密接な関係があるため、農業、人口統計学、および保険科学も興味深い候補です。 Pangu-Weather：グローバル気象予測のための Huawei Cloud Computingの研究チームが導入したPangu-Weatherは、ディープラーニングに基づくグローバル気象予測システムです。チームはECMWFの第5世代再解析（ERA5）から43年間の毎時のグローバル気象データを収集し、256百万パラメータを持ついくつかのディープニューラルネットワークをトレーニングするためのデータ駆動型の環境を作成しました。これは、全ての変数（高度、比湿度、風速、温度など）および全ての時間スケール（1時間から1週間まで）において、最先端の数値気象予測（NWP）技術よりも正確性が向上している初めてのAIベースのアプローチです。階層的な時間集約戦略と3D Earth Specific Transformer（3DEST）アーキテクチャを使用することで、予測の正確性が向上しています。Pangu-forteは、短期から中期までの決定論的な予測を行います。気象（つまり、予測時間は1時間から1週間まで）。 Pangu-Weatherからは、台風の追跡やリアルタイムの大規模メンバーアンサンブル予測など、さまざまなダウンストリーム予測オプションが利用できます。Pangu-Weatherは、AIベースの技術がNWP技術よりも優れた性能を発揮できるかどうかという問いに答え、ディープラーニング気象予測システムの向上に向けた新しい提案を行います。チームは、彼らのトレーニング方法がまだ完全な収束を達成していないと考えています。観測要素の数を増やし、4Dディープネットワークのトレーニングに時間次元を統合し、より深いおよび/または広いネットワークを使用する余地があります。すべてこれらは、より多くのメモリとFLOPsを持つGPUを必要とします。したがって、計算リソースのおかげで将来の気象予測はより良くなります。…

「リターンオファーを得る方法」 (リターンオファーをえるほうほう)

学生の視点から見ると、インターンシップの主な目標は、来年の夏にインターンとしてまたは正社員として戻ってくるために、その返事をもらうことです5つのインターンシップを経験した結果、5つの異なる...

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