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VoAGIニュース、12月6日：機械学習をマスターするためのGitHubリポジトリ•データエンジニアリングをマスターするための5つの無料コース

今週のVoAGIでは、機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどから、MLをマスターし夢の仕事を得るためのGitHubのリポジトリを発見しますデータエンジニアは、データ駆動の全体的なデータワークフローのために必要なインフラストラクチャとツールを準備・管理する必要があります...

NEWS

新しいLAMPスタック：生成AI開発の革新を照らす

LAMPスタックは、さまざまなドメインでの生成型AIの開発と展開において必須となってきています

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

「GPT-4とXGBoost 2.0の詳細な情報：AIの新たなフロンティア」

イントロダクション AIは、GPT-4などのLLMの出現により、人間の言語の理解と生成を革新し、大きな変化を経験しています。同時に、予測モデリングにおいて効果的なツールであるxgboost 2.0も台頭し、機械学習の効率と精度が向上しています。この記事では、GPT-4とxgboost 2.0の機能と応用について説明し、さまざまなセクターでの革命的な影響を検証します。これらの高度なAI技術の実装、課題、将来の展望に関する洞察を期待してください。これらの技術がAIの将来を形作る上で果たす役割を概観します。学習目標 GPT-4が自然言語処理をどのように革新するか、xgboost 2.0が予測モデリングをどのように向上させるかについて、詳細な理解を得る。これらの技術が顧客サービス、ファイナンスなどのさまざまなセクターでどのように実用的に利用されるかを学ぶ。これらのAI技術の実装に関連する潜在的な課題と倫理的な影響について認識する。 GPT-4やxgboost 2.0などの技術の現在の軌道を考慮して、AIの分野での将来の進展を探求する。この記事は Data Science Blogathon の一環として公開されました。 GPT-4概要 GPT-4は、OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーの最新の後継機であり、自然言語処理の分野での飛躍的進歩を表しています。すでに素晴らしい能力を持つ前身機であるGPT-3を基盤としながら、GPT-4は並外れた文脈の把握と解釈能力で差をつけています。この高度なモデルは、一貫した文脈に即し、人間のような表現に驚くほど類似した回答を生成する能力に優れています。その多様な機能は、洗練されたテキスト生成、シームレスな翻訳、簡潔な要約、正確な質問応答など、広範な応用領域にわたります。 GPT-4のこの広範な機能範囲により、顧客サービスの対話の自動化や言語翻訳サービスの向上、教育支援の提供、コンテンツ作成プロセスの効率化など、さまざまなドメインで不可欠な資産となります。モデルの微妙な言語理解とリッチで多様なテキストコンテンツの生成能力により、AIによるコミュニケーションとコンテンツ生成の解決策の最前線に立ち、デジタルおよび現実のシナリオでの革新と応用の新たな可能性を開いています。 xgboost 2.0の分析 XGBoost 2.0は、金融や医療などのハイステークス領域での複雑な予測モデリングタスクの処理能力を向上させることで、機械学習の大きな進化を示しています。このアップデートでは、単一のツリーで複数の目標変数を管理できるマルチターゲットツリーとベクトルリーフ出力など、いくつかの重要な革新が導入されています。これにより、過学習とモデルサイズを劇的に削減しながら、ターゲット間の相関をより効果的に捉えることができます。さらに、XGBoost 2.0は新しい「デバイス」パラメータにより、GPUの設定の簡素化を実現し、複数の個別の設定を置き換えて選択プロセスを効率化しています。また、「max_cached_hist_node」パラメータも導入され、ヒストグラムのCPUキャッシュサイズをより良く制御し、深いツリーシナリオでのメモリ使用量を最適化します。…

「DynamoDB vs Cassandra：あなたのビジネスに適したデータベースを選ぶ」

イントロダクションデジタル時代において、データベースはどんなビジネスの基盤です。データベースはビジネスの運営や意思決定に必要な膨大なデータを格納、整理、管理する役割を果たします。適切なデータベースを選ぶことは、ビジネスの効率性、拡張性、収益性に大きな影響を与えることがあります。この記事では、DynamoDBとCassandraという2つの人気のあるデータベースについて、総合的な比較を提供し、より良い判断を支援します。 DynamoDBとは何ですか？ Amazon Web Services（AWS）は2012年にDynamoDBを導入し、完全に管理されたNoSQLデータベースサービスとして提供しました。DynamoDBは高速かつ予測可能なパフォーマンス、シームレスなスケーラビリティを提供することで広く採用されています。低遅延のデータアクセス、自動スケーリング、組み込みのセキュリティなど、DynamoDBはさまざまな業界で人気を集めています。ゲーム、広告技術、IoTなど、リアルタイムのデータ処理が求められる業界で特に使用されます。 Cassandraとは何ですか？ Facebookが2008年に開発したCassandraは、後にApacheでオープンソースとして公開されました。Cassandraは分散型のNoSQLデータベースであり、多数のコモディティサーバー上で大量のデータを処理し、単一障害点を持たない高い可用性を実現するよう設計されています。Cassandraの主な特徴には、直線的なスケーラビリティ、強力な障害耐性、柔軟なデータモデルなどがあります。Cassandraは金融、小売、通信などの分野で使用され、高い可用性と障害耐性が求められます。 DynamoDBとCassandraの詳細な比較 DynamoDBとCassandraを比較する際には、いくつかの要素が重要になります。側面 DynamoDB Cassandra データモデル – キーバリューストア、オプションのセカンダリインデックスをサポート– 柔軟なスキーマをサポート– JSONのようなドキュメントサポート – ワイドカラムストア、テーブル、行、列をサポート– 複雑なデータ型をサポート– クエリにはCQL（Cassandra Query Language）を使用…

「AppleがオープンソースのMLフレームワーク「MLX」を発表」

機械学習の分野における協力とイノベーションを促進する重要な進展として、AppleはMLXを発表しました。MLXは、Appleの優れた機械学習研究チームによって開発された、Appleシリコン上での機械学習を特に対象としたオープンソースの配列フレームワークです。MLXは、研究者のための洗練された体験を約束し、モデルのトレーニングと展開の効率を向上させます。馴染みのあるAPIと高度なモデル構築馴染みのあるAPIと高度なモデル構築MLXは、開発者にとって馴染みのあるNumPyに密接に組み合わされたPython APIを導入し、開発の簡便性を確保しています。同時に、その完全な機能を備えたC++ APIはPythonバージョンと一致し、多様な開発環境を提供します。mlx.nnやmlx.optimizersなどの高レベルのパッケージは、PyTorchの慣習に従ってモデル構築を簡略化します。確立されたフレームワークとの整合性により、開発者はスムーズな移行が可能です。機能の拡張 MLXの特長の一つは、構成可能な関数変換の導入です。この革新的なアプローチにより、自動微分、ベクトル化、計算グラフの最適化が可能となります。これらの機能を組み込むことで、開発者は効率的にモデルの能力を向上させることができます。遅延計算による効率化 MLXの設計の中心には効率があり、計算が遅延されるようにエンジニアリングされています。実際的には、配列は必要な時にのみ具現化され、計算効率が最適化されます。このアプローチにより、リソースの節約だけでなく、機械学習プロセス全体の速度と応答性も向上します。ダイナミックグラフ構築とマルチデバイスサポート MLXは、関数引数の形状の変更によって引き起こされる遅いコンパイルを排除するために、ダイナミックグラフ構築を採用しています。この動的なアプローチにより、デバッグプロセスが簡素化され、開発全体の経験が向上します。さらに、MLXはCPUやGPUなど、さまざまなデバイスでシームレスな操作をサポートしています。この柔軟性により、開発者は特定の要件に最適なデバイスを選択する自由があります。統一メモリモデル従来のフレームワークとは異なり、MLXは統一メモリモデルを導入しています。MLX内の配列は共有メモリに存在し、データの移動を必要とせずに異なるデバイスタイプ間での操作が可能です。この統一アプローチにより、全体的な効率が向上し、よりスムーズで効率的な操作が実現されます。関連記事：元Apple社員がデスクトップに生成AIをもたらす方法私たちの意見結論として、Appleのオープンソース化は機械学習コミュニティへの重要な貢献です。NumPy、PyTorch、Jax、ArrayFireなどの確立されたフレームワークの優れた機能を組み合わせることで、MLXは開発者に頑健で多機能なプラットフォームを提供します。トランスフォーマーランゲージモデルのトレーニング、大規模テキスト生成、ステーブルディフュージョンを使用した画像生成、OpenAIのWhisperを使用した音声認識などの例で示されるフレームワークの機能は、さまざまなアプリケーションにおけるそのポテンシャルを裏付けています。 MLXはPyPiで入手可能であり、「pip install mlx」を通じた簡単なインストールプロセスにより、Appleは機械学習の領域でのアクセシビリティと協力の促進にコミットしています。開発者がこの可能性を探求する中で、Appleシリコン上の機械学習の領域はエキサイティングな進展を迎えることになります。

「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

「Matplotlibでカラーマップをカスタマイズする」

「プロフェッショナルグラフィックスの特徴の一つは、すべてを繋げる主題性ですそれにはフォント、シンボル、そして何よりも重要なのがカラーパレットが含まれます以下に…の例を示します」

「Protopia AIによる企業LLMアクセラレーションの基盤データの保護」

この記事では、Protopia AIのStained Glass Transformを使用してデータを保護し、データ所有権とデータプライバシーの課題を克服する方法について説明していますProtopia AIは、AWSと提携して、生成AIの安全かつ効率的なエンタープライズ導入のためのデータ保護と所有権の重要な要素を提供していますこの記事では、ソリューションの概要と、Retrieval Augmented Generation（RAG）などの人気のあるエンタープライズユースケースや、Llama 2などの最先端のLLMsでAWSを使用する方法をデモンストレーションしています

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