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「アマゾン、無人レジ技術を衣料品店に適用」

大手小売り企業AmazonのJust Walk Out無人レジショッピング技術の衣料品向け新バージョンは、アパレルを無線周波数識別（RFID）によって追跡します

「信頼性と価値志向型AIへの道：正しい質問から始めよう」

最近の生成AIの進展は、ビジネスに関わらず、この技術を導入して具体的なビジネスの利益を得るために注目されていますしかし、その多くは...

無料でGoogle Colab上でQLoraを使用してLLAMAv2を微調整する

「Google Colabで最も影響力のあるオープンソースモデルの微調整方法を無料で学びましょう」

Natural language processing

「LLM Fine-Tuningの理解：大規模言語モデルを独自の要件に合わせる方法」

「Llama 2のような大規模言語モデル（LLM）の微調整技術の最新の進展を探索してくださいLow-Rank Adaptation（LoRA）やQuantized LoRA（QLoRA）などの技術が、新しい利用におけるモデルの適応を革新している方法を学びましょう最後に、人間のフィードバックからの強化学習による微調整が、LLMをより人間の価値観に近づける方法にどのように影響しているかを見てみましょう」

「生成AIにおけるバイアスの軽減」

イントロダクション現代の世界では、生成型AIは創造性の限界を押し広げており、機械が人間のようなコンテンツを作り出すことが可能になっています。しかし、この革新の中には課題も存在します – AIによる生成物のバイアスです。この記事では、「生成型AIにおけるバイアスの緩和」について詳しく探求します。文化的なバイアスからジェンダーに至るまで、さまざまな種類のバイアスについて理解し、それらが現実世界に与える影響を把握します。私たちの旅は、対抗訓練や多様なトレーニングデータなど、バイアスを検出および軽減するための高度な戦略を含みます。一緒に、生成型AIにおけるバイアス緩和の複雑さを解明し、より公正かつ信頼性のあるAIシステムを作り出す方法を見つけましょう。出典 – Lexis 学習目標生成型AIにおけるバイアスの理解: AIにおけるバイアスの意味と、生成型AIにおいてなぜそれが真剣な懸念事項なのかについて探求します。具体的な例を用いて、その影響を説明します。倫理的および実践的な影響: AIのバイアスによる倫理的および現実世界の影響について、不平等な医療からAIシステムへの信頼の問題までを掘り下げます。生成型AIにおけるバイアスの種類: 選択バイアスやグループ思考バイアスなどのさまざまなバイアスの形式について学び、それらがAIによって生成されるコンテンツにどのように現れるかを理解します。バイアス緩和技術: 対抗訓練やデータ拡張などの高度な手法を使って、生成型AIにおけるバイアスに対抗する方法を発見します。事例研究: IBMのProject DebaterやGoogleのBERTモデルなどの実際の事例を探索し、バイアス緩和技術が効果的に適用されている様子を見てみましょう。課題と将来の方向性: 進化するバイアスの形式から倫理的ジレンマまで、バイアス緩和における現在の課題と将来への展望について理解します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。…

「オープンソースLLMの完全ガイド」

この包括的なガイドを使って、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の世界を開放し、プロジェクトで共同AIの力を活用してください

「AIイノベーションのためのニューロエボリューションの活用」

イントロダクションニューロエボリューションは、AIがニューラルネットワークと進化アルゴリズムを組み合わせて創造力を育む魅力的な分野です。それはAIの芸術的または音楽的な旅に似ており、傑作を描き、交響曲を作曲することができます。この記事では、ニューロエボリューションについて詳しく説明し、その仕組み、応用、重要性を探求します。これはAIの自己改善への探求であり、芽生えたアーティストが自分の技術を磨いていくのに似ています。ニューロエボリューションは、AIに進化の力を与え、問題解決能力、芸術的才能、ゲームの腕前を向上させます。この旅は、AIの成長を体現しており、人間の持続的な発展と同様に、創造的な優れた能力に向かって推進しています。出典 – San Diego Consulting Group 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。ニューロエボリューションの理解もしAIが生き物のように学び成長できるとしたら、それがニューロエボリューションの本質です。進化アルゴリズムこれはAIの生存ゲームのようなものです。多くのAIプレイヤーを作成し、競争させ、最も優れたものだけを残します。そして勝者は次の世代の親となります。このサイクルは、AIがタスクをマスターするまで繰り返されます。出典 – Baeldung 初期化：初期の解のグループを作成します。評価：問題の目標に基づいて、各解のパフォーマンスを評価します。選択：次世代の親として最も優れた解を選択します。交叉：親は自分の特性を組み合わせて新しい解を作ります。突然変異：子孫に多様性を加えるためにランダムな変更を導入します。解：数世代後、問題に対して改善された解が得られるはずです。進化アルゴリズムは自然選択のプロセスを模倣しています。AIモデルの集団を作成し、そのパフォーマンスを評価し、最も優れたものを選択し、次世代を作り出すために交配します。 #…

「ロボットに対するより柔らかいアプローチ」

「ソフトロボットは研究室から現実世界へと移行しています」

大規模言語モデル：SBERT

「トランスフォーマーが自然言語処理（NLP）において進化的な進歩を遂げたことは秘密ではありませんトランスフォーマーを基に、他の多くの機械学習モデルも進化していますその中の一つがBERTであり、主にいくつかの要素から構成されています...」

ディープラーニングを使用した自動音楽生成

歴史的に、音楽は人間の芸術的な努力の強力な指標として機能してきました。現在、伝統的な音楽の構築と計算手法の融合は特に明白です。高度なアルゴリズムと広範なニューラルネットワークによるディープラーニングは、音楽作曲の分野で有力なツールとして浮上しています。このアプローチは、旋律やハーモニーの生成を自動化するだけでなく、人間の音楽的な洞察力と計算的な厳密さの統合を表しています。研究コミュニティでは、自動音楽生成のためのいくつかの手法が提案されています。従来の技術では、事前に定義されたアルゴリズムを利用し、RNNやその高度な派生であるLSTMなどの自律モデルは、過去の音符から新しい音符を生成するために学習します。また、Generative Adversarial Networks (GANs)という革新的なアプローチでは、2つのニューラルネットワークが協力して音楽データを比較・生成します。Google DeepMindが導入したWaveNetは、生のオーディオ波形を処理することで独自の視点を提供しています。これらの進歩にもかかわらず、技術的な正確さと聴覚的な魅力を兼ね備えた音楽を作り出すという課題が残されています。この文脈において、インドの研究チームが最近の論文で、人々が本当に楽しむことができる音楽を作り出すことを目指しています。彼らは、プロフェッショナルなレベルの作曲ではなく、まともでメロディアスで持続性があり、耳に心地よいメロディを作り出すことを重視した新しいアプローチを強調しています。具体的には、研究チームは、マルチレイヤーLSTMモデルに基づく手法を提案し、効率的なASCII音楽表現であるABC記法に焦点を当てました。この手法では、2つの楽器と5人の作曲家からの曲を組み合わせたデータセットを、整数エンコーディングおよびワンホットエンコーディングの技術を用いて処理します。アーキテクチャでは、LSTMがバックボーンとして機能し、過学習を抑制するためにドロップアウト層が補完され、タイムステップの出力を処理するためにタイムディストリビュートドデンス層が使用されます。さらに、アーキテクチャではSoftMax分類器が音符ごとの確率を生成し、学習プロセスを改善するためにAdaptive Moment Estimation (Adam)オプティマイザが使用されます。トレーニング後、LSTMはこれらの確率を反復的に使用して新しい音楽のシーケンスを生成します。提案手法の効果を評価するために、モデルは150エポックでトレーニングされ、95％のトレーニング精度を達成しました。進行に伴い、初期の20エポックでは73％からの著しい精度向上が見られ、40エポック以降からは顕著な改善がみられました。モデルの出力に対して詳細な音楽分析が行われました。自己相関によって一貫したパターンが特定され、音楽には構造的な繰り返しがあることが示唆されました。パワースペクトル密度（PSD）は、特定の周波数範囲で支配的な変動を強調し、生成された音楽はリラックスした565.38 Hzの周波数を持っていました。ノイズ削減技術として、Butterworthローパスフィルタを使用することでノイズの干渉を効果的に最小化し、高品質な音楽出力を確保しました。指標と分析に基づいて、モデルの性能は非常に優れており、ノイズを最小限に抑えた品質の高い構造化された音楽を生成しました。まとめると、著者らはマルチレイヤーLSTMネットワークを用いて、自律的にメロディアスな音楽を作曲するモデルを成功裏に開発しました。このモデルは、以前のデータセットの詳細を思い出すことができるため、印象的な95％の正確性で多声音楽を生成することができます。この研究は、音楽生成におけるディープラーニングの潜在能力とその個人への影響を強調しています。将来の取り組みには、オーディオパターン分析を通じて音楽の感情的なニュアンスを予測するための高度な技術を組み込むことが挙げられます。これにより、音楽生成技術が日常生活にシームレスに組み込まれ、AIと人間の相互作用を洗練させることが目指されます。

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