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効果的にMLソリューションを比較する方法

「機械学習ソリューションを評価および比較する際には、おそらく最初に評価指標として予測力を使用することになるでしょう異なるモデルを1つの指標で比較するのは簡単であり、これが...」

「本番環境で機械学習モデルを導入しない方法」

データサイエンティスト、データエンジニア、およびMLエンジニアとして、私たちはMLモデルのプロダクションに関する情報に bombardeされます数百のビデオや数千のブログが最善を尽くして私たちを助けようとしています...

「即興演劇処方箋：アナリティクス実践者が変革を実現するために即興演劇を活用する方法」

「この記事はWGUのJoe Deryによって最初に掲載されました許可を得て再投稿されました現在のデータ駆動型の世界では、分析の専門家である場合、技術的な専門知識にのみ頼るだけでは十分ではありません正確なモデルの構築や最新のアルゴリズムの実装は価値がありますが、それだけが重要なことではありません...」

「データサイエンス、STEM、ビジネス、および営業のプロフェッショナルが仕事を見つける場所」

「就職市場の開放：データサイエンス、STEM、ビジネス、セールスのキャリアにおける戦略この記事では、アメリカ教育省（US DOE）の全米教育統計センター（NCES）のデータに基づいて、STEM、ビジネス、セールスの分野で大学卒業後に仕事を見つけた人々の状況をまとめ、比較しています...」

マイクロソフトの研究者によって導入された新しいマルチモーダル大規模言語モデルKOSMOS-2

新しい論文では、マイクロソフトの研究者がKOSMOS-2という新しいマルチモーダル大規模言語モデルを紹介しましたKOSMOS-2は、一般的なインターフェースとしての成功を実証することができましたKOSMOS-2は、言語、ビジョン、およびビジョン言語のタスクにおける人間とAIの相互作用を革新することを目指しており、グラウンディング能力を取り入れていますマルチモーダルな大規模言語モデル...

「注目すべき8つのトレンディングで新しい大規模言語モデル」

最近、ニュースで大型言語モデル（LLM）についてよく耳にしますもし知らない方がいらっしゃる場合、LLMは大量のテキストデータで訓練される人工知能の一種ですこれにより、ChatGPTのような、しばしば人間が書いたテキストと区別がつかないテキストを生成することができます...

「現代の大規模言語モデル（LLM）は素晴らしい能力を持っていますが、複雑なワークフローやシステムに統合することは困難であり、信頼性の低い結果や不必要なコードの重複を引き起こすことがありますNormal ComputingのRémi Loufによって作成されたOutlinesは、これらの問題に対する解決策を提供しますOutlinesを使用することで、より信頼性の高いLLMの構築が可能になります...」

「トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーモデル」

!pip install transformers==4.2.1 !pip install sentencepiece==0.1.95 トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーモデルは、Vaswani et al.によって有名なAttention is all you need論文で紹介され、現在では自然言語処理（NLP）におけるデファクトスタンダードのエンコーダーデコーダーアーキテクチャです。最近、T5、Bart、Pegasus、ProphetNet、Margeなど、トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーモデルの異なる事前学習目的に関する多くの研究が行われていますが、モデルのアーキテクチャはほとんど変わっていません。このブログ記事の目的は、トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーアーキテクチャがシーケンス対シーケンスの問題をどのようにモデル化しているかを詳細に説明することです。アーキテクチャによって定義された数学モデルとそのモデルを推論に使用する方法に焦点を当てます。途中で、NLPのシーケンス対シーケンスモデルについての背景をいくつか説明し、トランスフォーマーベースのエンコーダーとデコーダーのパーツに分解します。多くのイラストを提供し、トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーモデルの理論と🤗Transformersにおける実際の使用方法のリンクを確立します。なお、このブログ記事ではそのようなモデルをトレーニングする方法については説明していません。これについては将来のブログ記事のテーマです。トランスフォーマーベースのエンコーダーデコーダーモデルは、表現学習とモデルアーキテクチャに関する数年にわたる研究の成果です。このノートブックでは、ニューラルエンコーダーデコーダーモデルの歴史の簡単な概要を提供します。詳細については、Sebastion Ruder氏の素晴らしいブログ記事を読むことをお勧めします。また、セルフアテンションアーキテクチャの基本的な理解も推奨されます。以下のJay Alammar氏のブログ記事は、元のトランスフォーマーモデルの復習として役立ちます。このノートブックの執筆時点では、🤗Transformersには、T5、Bart、MarianMT、Pegasusのエンコーダーデコーダーモデルが含まれており、これらはモデルの要約についてはドキュメントで要約されています。このノートブックは4つのパートに分かれています：背景 – ニューラルエンコーダーデコーダーモデルの短い歴史がRNNベースのモデルに焦点を当てて与えられます。エンコーダーデコーダー…

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ODSC Europeは来週、6月14日から15日に開催されますデータサイエンスコミュニティを実際の場でもオンラインでもつなげ、再び交流し、学び、成長することを楽しみにしています実際の参加パスはほぼ完売ですが、心配しないでくださいもしTobacco Dockでの参加ができない場合は...

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