Search Results 提供しています

アリゾナ州立大学のこのAI研究は、テキストから画像への非拡散先行法を改善するための画期的な対照的学習戦略「ECLIPSE」を明らかにした

拡散モデルは、テキストの提案を受け取ると、高品質な写真を生成するのに非常に成功しています。このテキストから画像へのパラダイム（T2I）の生成は、深度駆動の画像生成や主題/セグメンテーション識別など、さまざまな下流アプリケーションで成功裏に使用されています。2つの人気のあるテキスト条件付き拡散モデル、CLIPモデルと潜在的な拡散モデル（LDM）のような、しばしば安定拡散と呼ばれるモデルは、これらの進展に不可欠です。LDMは、オープンソースソフトウェアとして自由に利用可能なことで研究界で知られています。一方、unCLIPモデルにはあまり注目が集まっていません。両モデルの基本的な目標は、テキストの手がかりに応じて拡散モデルをトレーニングすることです。テキストから画像への優位性と拡散画像デコーダを持つunCLIPモデルとは異なり、LDMには単一のテキストから画像への拡散モデルがあります。両モデルファミリーは、画像のベクトル量子化潜在空間内で動作します。unCLIPモデルは、T2I-CompBenchやHRS-Benchmarkなどのいくつかの構成ベンチマークで他のSOTAモデルを上回ることが多いため、この記事ではそれに集中します。これらのT2Iモデルは通常多くのパラメータを持つため、トレーニングには優れた画像とテキストのペアリングが必要です。LDMと比較すると、DALL-E-2、Karlo、KandinskyなどのunCLIPモデルは、約10億のパラメータを持つ前のモジュールがあるため、合計モデルサイズが大幅に大きくなります（≥ 2B）。そのため、これらのunCLIPモデルのトレーニングデータは250M、115M、177Mの画像テキストのペアリングです。したがって、2つの重要な質問が残ります：1）テキスト構成のSOTAパフォーマンスは、テキストから画像への先行モデルを使用することで改善されるのでしょうか？2）それともモデルのサイズを増やすことが重要な要素なのでしょうか？パラメータとデータの効率性を向上させることで、研究チームはT2I先行モデルについての知識を向上させ、現在の形式に比べて重要な改善を提供することを目指しています。T2I先行モデルは、拡散プロセスの各タイムステップでノイズのない画像埋め込みを直接推定するための拡散モデルでもあり、これは以前の研究が示唆しているようです。研究チームは、この前期の普及プロセスを調査しました。図1は、SOTAテキストから画像へのモデル間の３つの構成タスク（色、形、テクスチャ）の平均パフォーマンスとパラメータの総数を比較しています。ECLIPSEは少量のトレーニングデータしか必要とせず、少ないパラメータでより優れた結果を出します。提示されたECLIPSEは、Kandinskyデコーダを使用して、わずか5百万の画像テキストペアリングのみを利用して約3300万のパラメータでT2I先行モデルをトレーニングします。研究チームは、拡散プロセスがわずかにパフォーマンスを低下させ、正しい画像の生成には影響を与えないことを発見しました。さらに、拡散モデルは収束が遅いため、トレーニングには大量のGPU時間または日数が必要です。そのため、非拡散モデルはこの研究では代替手段として機能します。分類子のガイダンスがないため、この手法は構成の可能性を制限するかもしれませんが、パラメータの効率性を大幅に向上させ、データの依存性を軽減します。本研究では、Arizona State Universityの研究チームは、上記の制約を克服し、T2Iの非拡散先行モデルを強化するためのユニークな対照的学習技術であるECLIPSEを紹介しています。研究チームは、提供されたテキスト埋め込みから画像埋め込みを生成する従来のアプローチを最適化することにより、Evidence Lower Bound（ELBO）を最大化しました。研究チームは、事前学習されたビジョン言語モデルの意味的整合性（テキストと画像の間）機能を使用して、以前のトレーニングを監視しました。研究チームは、ECLIPSEを使用して、画像テキストのペアリングのわずかな断片（0.34%〜8.69%）を使用して、コンパクトな（97%小さい）非拡散先行モデル（3300万のパラメータを持つ）をトレーニングしました。研究チームは、ECLIPSEトレーニングされた先行モデルをunCLIP拡散画像デコーダバリエーション（KarloとKandinsky）に導入しました。ECLIPSEトレーニングされた先行モデルは、10億のパラメータを持つバージョンを上回り、ベースラインの先行学習アルゴリズムを上回ります。研究結果は、パラメータやデータを必要とせずに構成を改善するT2I生成モデルへの可能な道を示唆しています。図1に示すように、彼らの総合パラメータとデータの必要性は大幅に減少し、T2Iの増加により類似のパラメータモデルに対してSOTAのパフォーマンスを達成します。貢献。1）unCLIPフレームワークでは、研究チームがテキストから画像への事前の対照的な学習に初めてECLIPSEを提供しています。 2）研究チームは包括的な実験を通じて、資源制約のある文脈でのECLIPSEの基準事前に対する優位性を証明しました。 3）注目すべきは、ECLIPSE事前のパフォーマンスを大きなモデルと同等にするために、トレーニングデータのわずか2.8％とモデルパラメータのわずか3.3％しか必要としないことです。 4）また、研究チームは現在のT2I拡散事前の欠点を検討し、経験的な観察結果を提供しています。

『GPT-4を使用したパーソナライズされたAIトレーディングコンサルタントの構築』

はじめに近年、人工知能（AI）を株式取引に統合することで、投資家の意思決定に革命が起きています。GPT-3やGPT-4などの大規模言語モデル（LLMs）の登場により、複雑な市場分析や洞察が個々の投資家やトレーダーによりアクセスしやすくなりました。この革新的なテクノロジーは、膨大なデータと高度なアルゴリズムを活用して、かつて機関投資家の専売特許であった市場の理解を提供するものです。この記事では、リスク許容度、投資期間、予算、および期待利益に基づいた個別の投資プロファイルに合わせた、パーソナライズされたAI取引コンサルタントの開発に焦点を当てており、個人投資家に戦略的な投資アドバイスを提供することで彼らを強化しています。 GPT-3やGPT-4といった大規模言語モデル（LLMs）によって動かされる株式取引コンサルタントは、金融アドバイザリーサービスに革命をもたらしました。これらのコンサルタントは、AIを活用して過去の株式データや最新の金融ニュースを分析し、投資家の独自のポートフォリオと金融目標に合ったパーソナライズされた投資アドバイスを提供できます。本記事では、市場の動向やトレンドを予測するためのコンサルタントの構築に挑戦し、個別のリスク許容度、投資期間、投資可能な資金、および期待利益に基づいたカスタマイズされた推奨事項を提供します。学習目標本記事の終わりまでに、読者は以下のことができるようになります： AIやGPT-3などのLLMsが株式市場分析や取引をどのように変革するかについて洞察を得る。 AI主導のツールが個別のリスクプロファイルと投資目標に基づいたパーソナライズされた投資アドバイスを提供する能力を認識する。 AIが過去とリアルタイムのデータを活用して投資戦略と予測を立案する方法を学ぶ。 AIを用いた株式取引が、小売投資家を含むより広範なユーザーに洗練された投資戦略を提供する方法を理解する。パーソナル投資や株式取引での情報を活用した意思決定のためにAI主導のツールを活用する方法を発見する。 LLMsを活用した株式取引コンサルタントのコンセプトこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。データセットについてこのプロジェクトのためのデータセットは、ニューヨーク証券取引所からのものであり、Kaggleで利用可能です。このデータセットには、7年間にわたる4つのCSVファイルが含まれています。重要な財務尺度を提供する「fundamentals.csv」、株式分割に関する過去の株価と調整を提供する「prices.csv」と「prices-split-adjusted.csv」、セクター分類や本社などの追加の企業情報を提供する「securities.csv」が含まれています。これらのファイルは、企業のパフォーマンスと株式市場の動向を包括的に把握するためのものです。データの準備 GPT-4のような大規模言語モデル（LLMs）を使用した株式取引コンサルタントの実装は、重要なデータの準備から始まります。このプロセスには、データのクリーニング、正規化、カテゴリ化といった重要なタスクが含まれ、提供されたデータセット「fundamentals.csv」「prices.csv」「prices-split-adjusted.csv」「securities.csv」を使用します。ステップ1：データのクリーニング「Fundamental Dataset」では、「For Year」「Earnings Per Share」「Estimated…

「vLLMの解読：言語モデル推論をスーパーチャージする戦略」

イントロダクション大規模言語モデル（LLM）は、コンピュータとの対話方法を革新しました。しかし、これらのモデルを本番環境に展開することは、メモリ消費量と計算コストの高さのために課題となることがあります。高速なLLM推論とサービングのためのオープンソースライブラリであるvLLMは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、これらの課題に対処します。このアルゴリズムは効果的にアテンションのキーと値を管理し、従来のLLMサービング方法よりも高いスループットと低いメモリ使用量を実現します。学習目標この記事では、以下の内容について学びます： LLM推論の課題と従来のアプローチの制約を理解する。 vLLMとは何か、そしてどのように機能するのか理解する。 vLLMを使用したLLM推論のメリット。 vLLMのPagedAttentionアルゴリズムがこれらの課題を克服する方法を発見する。 vLLMを既存のワークフローに統合する方法を知る。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLM推論の課題 LLMは、テキスト生成、要約、言語翻訳などのタスクでその価値を示しています。しかし、従来のLLM推論手法でこれらのLLMを展開することはいくつかの制約を抱えています：大きなメモリフットプリント：LLMは、パラメータや中間アクティベーション（特にアテンションレイヤーからのキーと値のパラメータ）を保存するために大量のメモリを必要とし、リソースに制約のある環境での展開が困難です。スループットの限定：従来の実装では、大量の同時推論リクエストを処理するのが難しく、スケーラビリティと応答性が低下します。これは、大規模言語モデルが本番サーバーで実行され、GPUとの効果的な連携が行えない影響を受けます。計算コスト：LLM推論における行列計算の負荷は、特に大規模モデルでは高額になることがあります。高いメモリ使用量と低いスループットに加えて、これによりさらにコストがかかります。 vLLMとは何か vLLMは高スループットかつメモリ効率の良いLLMサービングエンジンです。これは、PagedAttentionと呼ばれる新しいアテンションアルゴリズムと連携して、アテンションのキーと値をより小さな管理しやすいチャンクに分割することで効果的に管理します。このアプローチにより、vLLMのメモリフットプリントが削減され、従来のLLMサービング手法と比べて大きなスループットを実現することができます。テストでは、vLLMは従来のHuggingFaceサービングよりも24倍、HuggingFaceテキスト生成インファレンス（TGI）よりも2〜5倍高速になりました。また、連続的なバッチ処理とCUDAカーネルの最適化により、インファレンスプロセスをさらに洗練させています。 vLLMのメリット vLLMは従来のLLMサービング手法よりもいくつかの利点を提供します：高いスループット：vLLMは、最も人気のあるLLMライブラリであるHuggingFace Transformersよりも最大24倍の高いスループットを実現できます。これにより、より少ないリソースでより多くのユーザーに対応することができます。低いメモリ使用量：vLLMは、従来のLLMサービング手法と比べて非常に少ないメモリを必要とするため、ソフトハードウェアのプラットフォームに展開する準備ができています。…

ジェンAIに関するトップ10の研究論文

イントロダクション自然言語理解の常に進化する風景の中で、研究者たちは革新的なアプローチを通じて可能性の限界を em>押し上げることを続けています。本記事では、生成AI（GenAI）に関する画期的な研究論文のコレクションについて探求していきます。これらの研究は、人間の好みとの一致度向上からテキストの説明から3Dコンテンツを生成するという様々な側面にわたって言語モデルを探究しています。これらの研究は学術的な論議に貢献すると同時に、自然言語処理の未来を形作る可能性のある実践的な洞察を提供しています。これらの啓発的な調査を通じて旅を始めましょう。 GenAIに関するトップ10の研究論文 GenAIに関する数百の研究論文の中から、以下は私たちのトップ10の選り抜きです。 1. 生成プリトレーニングによる言語理解の向上この研究論文は、非教示型のプリトレーニングと教示型のファインチューニングを組み合わせて自然言語理解タスクを強化するための半教師付きアプローチを探求しています。この研究では、Transformerアーキテクチャに基づいたタスクに依存しないモデルを利用しています。これにより、多様な未ラベルのテキストでの生成プリトレーニングとその後の識別的ファインチューニングによって、さまざまな言語理解ベンチマークでのパフォーマンスが大幅に向上することが明らかになりました。このモデルは、常識的な推論において8.9%、質問応答において5.7%、テキスト言い換えにおいて1.5%といった注目すべき改善を達成しました。この研究は、大規模な未ラベルのコーパスをプリトレーニングに活用し、ファインチューニング中のタスクに意識した入力変換を行うことが、教師なし学習を自然言語処理や他の領域で進めるための貴重な洞察を提供しています。論文はこちらで入手できます：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 2. 人間フィードバックを用いた強化学習：悲観主義を通じたダイナミックな選択の学習この生成AIに関する研究論文は、オフラインでの人間フィードバックによる強化学習（RLHF）の難しい領域に深入りしています。この研究は、人間の選択に影響を受けたトラジェクトリの集合から、マルコフ決定過程（MDP）における人間の基盤と最適方策を把握することを目指しています。この研究は、経済計量学に根ざしたダイナミックディスクリートチョイス（DDC）モデルに焦点を当て、有界合理性を持った人間の意思決定をモデル化します。提案されたDynamic-Choice-Pessimistic-Policy-Optimization（DCPPO）メソッドは、次の3つのステージで構成されています。それらは、人間の行動方針と価値関数の推定、人間の報酬関数の再現、および事実に近い最適方策のための悲観的価値反復の呼び出しです。この論文は、動的なディスクリートチョイスモデルによるオフポリシーオフラインRLHFについての理論的な保証を提供しています。分布のシフトや次元のサブオプティマリティの課題への対処についての洞察も提供しています。論文はこちらで入手できます：https://arxiv.org/abs/2305.18438 3. ニューラル確率言語モデルこの研究論文は、次元の呪いによって生じる統計的言語モデリングの課題に取り組み、未見の単語の連続列に対して一般化する難しさに焦点を当てています。提案された解決策は、単語の分散表現を学習することで、各トレーニング文がモデルに対して意味的に隣接する文について情報を提供することを可能にします。単語の表現と単語列の確率関数を同時に学習することで、モデルは一般化性能を向上させることができます。ニューラルネットワークを用いた実験結果は、最先端のn-gramモデルに比べて大幅な改善を示しており、長い文脈を活用するアプローチの効果を示しています。論文は、学習された分散表現によって次元の課題に対処するモデルの能力を強調しながら、潜在的な将来の改善の可能性についても言及しています。論文はこちらで入手できます：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 4. BERT：言語理解のための深層双方向トランスフォーマーの事前学習 GenAIの研究論文では、未ラベル化されたテキストに対して双方向の事前学習を行うために設計された画期的な言語表現モデルであるBERTが紹介されています。従来のモデルとは異なり、BERTはすべてのレイヤーで左右の文脈に依存し、タスク固有の修正を最小限に抑えながら微調整を可能にします。BERTはさまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を実現し、その簡潔さと実証的なパワーを示しています。この論文では既存の技術の制約に対処し、言語表現のための双方向の事前学習の重要性を強調しています。BERTのマスクされた言語モデル目的は、深い双方向のTransformer事前学習を促進し、タスク固有のアーキテクチャへの依存を減らし、11のNLPタスクの最先端の技術を前進させています。…

「30+ AI ツールスタートアップのための（2023年12月）」

AIによって、職場での創造力、分析力、意思決定力が革新されています。現在、人工知能の能力は、企業が成長を促進し、内部プロセスをより良く制御するための絶大な機会を提供しています。人工知能の応用は広範で、自動化や予測分析からパーソナライゼーションやコンテンツ開発までさまざまです。以下は、若い企業が成長を加速させるために最適な人工知能ツールの概要です。 Pecan AI Pecan AIは、予測分析を自動化して、現代のビジネス課題（予算の縮小、コストの上昇、データサイエンスとAIリソースの制約）を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データ駆動の意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのに役立つAI駆動の予測分析を提供します。直感的な低コードインターフェースで、分析者は数週間で正確なモデルを設定できます。このプラットフォームでは、顧客離脱、コンバージョン、LTV、アップセル/クロスセル予測、需要予測、マーケティングミックスモデリングなど、予測モデルの容易な実装が可能です。データの準備、特徴量エンジニアリング、モデル構築、展開、モデルの監視などを自動化します。 Pecanは汎用のプラットフォームとは異なり、特定のビジネスの関心事に合わせた実行可能な予測を提供します。個別レベルの予測は詳細な洞察を提供し、一般的なBIインターフェースやビジネスシステムと統合することができます。pecan.aiで詳細をご覧いただき、無料トライアルやガイドツアーにサインアップしてください。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostingerは、スタートアップオーナーを含む、ウェブサイトを作成したいすべての人に最適なAIウェブサイトビルダーを提供しています。使いやすいインターフェースで、初心者からエキスパートまで、AIを利用して独自のオンラインプラットフォームを作成できます。このビルダーにはSEOツールやeコマース機能も付属しており、ウェブサイトをさらに最適化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアの戦略を強化しましょう。この究極の人工知能ソリューションを利用することで、数秒で高変換率の広告やソーシャルメディアの投稿を生成できます。AdCreative.aiで成功を最大化し、努力を最小限に抑えましょう。 SaneBox SaneBoxの強力なAIによって、メールの整理が自動化され、その他のスマートツールによって、メールの習慣が想像以上に効率的になります。今日からSaneBoxで混乱を秩序に変えましょう。 DALL·E 2 OpenAIのDALL·E 2は、単一のテキスト入力からユニークで創造的なビジュアルを生成する最先端のAIアートジェネレーターです。AIモデルは、画像とテキストの説明の大規模なデータセットでトレーニングされており、テキストに応じて詳細でビジュアルに魅力的な画像を生成します。スタートアップは、このテキストから異なる画像を生成する手法により、広告やウェブサイト、ソーシャルメディアページでグラフィックを手動で入手する必要がなく、時間とお金を節約することができます。 Otter AI 人工知能を使用することで、Otter.AIはリアルタイムの会議のメモの音声テキスト変換を提供し、共有可能、検索可能、アクセス可能、安全なものにします。会議の音声を録音し、メモを書き、スライドを自動的にキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、先進のAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、ミーティングのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正など、ユーザーをサポートする高パフォーマンスな生成AIツールです。Notion…

このAIの論文は、生成型AIモデルのサイバーセキュリティに関する意味を明らかにしています-リスク、機会、倫理的な課題

生成AI（GenAI）モデル、ChatGPT、Google Bard、そしてMicrosoftのGPTなどは、AIインタラクションを革新しました。これらはテキスト、画像、音楽などの多様なコンテンツを作成し、コミュニケーションや問題解決に影響を与えることで、さまざまな領域を再構築しています。ChatGPTの急速な普及は、GenAIが日常のデジタルライフに統合され、人々のAIとの認識とやり取りを変えていることを反映しています。人間のような会話を理解し生成する能力により、AIはより広範な観客に対してアクセス可能で直感的になり、認識を大きく変えることができました。 GenAIモデルの状態は、GPT-1からGPT-4などの最新の試行まで、急速に進化しています。それぞれの試行は、言語理解、コンテンツ生成、およびマルチモーダル機能において、大きな進歩を示してきました。しかし、この進化には課題もあります。これらのモデルの高度化は、倫理的な懸念、プライバシーのリスク、および悪意のある主体が悪用するかもしれない脆弱性とともにやってきます。この観点から、最近の論文では、特にChatGPTについて、セキュリティとプライバシーの影響について詳しく検討されています。この論文では、ChatGPTにおいて倫理的な境界とプライバシーを侵害する脆弱性が明らかにされ、悪意のあるユーザーに悪用される可能性があることが示されています。論文では、Jailbreaksや逆心理学、およびプロンプトインジェクション攻撃などのリスクが強調され、これらのGenAIツールに関連する潜在的な脅威が示されています。また、サイバー犯罪者がソーシャルエンジニアリング攻撃、自動ハッキング、およびマルウェアの作成にGenAIを誤用する可能性についても探求されています。さらに、ポテンシャルな攻撃に対抗するために、GenAIを利用した防御技術についても論じられており、サイバーディフェンスの自動化、脅威インテリジェンス、安全なコード生成、および倫理的なガイドラインの強化を強調しています。この研究チームは、ChatGPTを操作する方法について詳細に探求しました。DAN、SWITCH、およびCHARACTER Playなどのジェイルブレーキング手法について説明し、制約を上書きし倫理的な制約を回避することを目指しています。これらの手法が悪意のあるユーザーによって悪用された場合の潜在的なリスクが強調され、有害なコンテンツの生成やセキュリティ侵害が起こる可能性があります。さらに、ChatGPT-4の機能が制限されずに利用される場合にインターネットの制限を破る可能性がある心理プロンプトインジェクション攻撃にも踏み込んでおり、ChatGPTなどの言語モデルの脆弱性を紹介し、攻撃ペイロード、ランサムウェア/マルウェアコード、およびCPUに影響を与えるウイルスの生成の例を提供しています。これらの探求は、AIモデルの潜在的な誤用による重要なサイバーセキュリティの懸念を明確にし、ChatGPTのようなAIモデルがソーシャルエンジニアリング、フィッシング攻撃、自動ハッキング、およびポリモーフィックマルウェアの生成にどのように誤用されるかを示しています。研究チームは、ChatGPTがサイバーディフェンスに貢献するいくつかの方法を探求しました： – 自動化：ChatGPTはSOCアナリストを支援し、インシデントの分析、レポートの生成、および防御戦略の提案を行います。 – レポート作成：サイバーセキュリティデータに基づいて理解可能なレポートを作成し、脅威の特定とリスクの評価を支援します。 – 脅威インテリジェンス：広範なデータを処理して脅威を特定し、リスクを評価し、緩和策を推奨します。 – セキュアコーディング：コードレビューにおけるセキュリティバグの検出を支援し、セキュアなコーディングのプラクティスを提案します。 – 攻撃の特定：データを分析して攻撃パターンを説明し、攻撃の理解と予防を支援します。 – 倫理的なガイドライン：AIシステムの倫理的なフレームワークの要約を生成します。 – テクノロジーの向上：侵入検知システムと統合して脅威検知を向上させます。 – インシデント対応：即時のガイダンスを提供し、インシデント対応プレイブックを作成します。 –…

ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

「ボーダフォンは、2025年までに、イノベーションを加速し、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業務を簡素化するという目標を持ち、通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（テックコー）への転換を行っていますこの変革に貢献するために、数千人のエンジニアが採用されていますまた、2025年までに、ボーダフォンは、グローバルな労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与することを計画しています」

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

「リアクト統合を使用した Slack で GPT のパワーを発揮する」

「先進の言語モデルと堅牢なコミュニケーションプラットフォームの融合によって、生産性、創造性、関与度を向上させる可能性が広がります」

エッジコンピューティング：データ処理と接続性の革命化

エッジコンピューティングは、リアルタイムのアプリケーションを可能にし、中央集権的なクラウドコンピューティングによって引き起こされる課題に対処することで、データ処理を革命化する予定です

Learn more about Search Results 提供しています - Page 7