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より一般的なロボットへのスタッキング

棒を拾って丸太の上にバランスをとったり、石の上に小石を積んだりすることは、人にとっては簡単で似たような行動に見えるかもしれませんしかし、ほとんどのロボットは、複数のこのようなタスクを同時に処理するのに苦労します棒を操作するには、石を積み上げるよりも異なる行動のセットが必要ですましてや様々な皿を積み重ねたり家具を組み立てたりすることはさらに難しいですこれらのタスクをロボットに教える前に、ロボットはまずより広範なオブジェクトとの相互作用を学ぶ必要がありますDeepMindのミッションの一環として、より一般的で有用なロボットを作るための一歩として、私たちはロボットが異なる幾何学的な形状を持つオブジェクトとの相互作用をより良く理解する方法を探求しています

DeepMindの最新のICLR 2022での研究

スポンサーとしてのイベント支援や定期的なワークショップ主催に加えて、今年は10件の共同研究を含む29件の論文を発表します以下に、私たちの今後の口頭発表、スポットライト発表、ポスター発表の一部をご紹介します

MLモデルのパッケージング【究極のガイド】

機械学習モデルを数週間または数カ月かけて構築したことがありますか?そして、後でそれを本番環境に展開するのが複雑で時間がかかることがわかりましたか?または、モデルの複数のバージョンを管理し、展開に必要な依存関係と設定をすべて追跡するのに苦労しましたか?もし頷いているのであれば、...

実験追跡ツールの構築方法[Neptuneのエンジニアの学びから]

あなたのチームのMLOpsエンジニアとして、よくMLプラットフォームに機能を追加したり、データサイエンティストが利用するためのスタンドアロンツールを構築することで、彼らのワークフローを改善するように依頼されることがあります実験トラッキングはそのような機能の一つですそして、この記事を読んでいるのであれば、あなたがサポートしているデータサイエンティストはおそらく...

CVモデルの構築と展開:コンピュータビジョンエンジニアからの教訓

コンピュータビジョン(CV)モデルの設計、構築、展開の経験を3年以上積んできましたが、私は人々がこのような複雑なシステムの構築と展開において重要な側面に十分な注力をしていないことに気づきましたこのブログ投稿では、私自身の経験と、最先端のCVモデルの設計、構築、展開において得た貴重な知見を共有します...

エンドツーエンドのMLパイプラインの構築方法

コミュニティ内のMLエンジニアから最もよく聞かれる不満の1つは、モデルの構築と展開のMLワークフローを手動で行うことがどれだけ費用がかかり、エラーが発生しやすいかということです彼らはトレーニングデータを前処理するためにスクリプトを手動で実行し、展開スクリプトを再実行し、モデルを手動で調整し、働く時間を費やします...

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習(ML)のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です:再強調すると、MLモデルの保存と保管...

MLにおけるETLデータパイプラインの構築方法

データ処理から迅速な洞察まで、頑強なパイプラインはどんなMLシステムにとっても必須ですデータチーム(データとMLエンジニアで構成される)はしばしばこのインフラを構築する必要があり、この経験は苦痛となることがありますしかし、MLでETLパイプラインを効率的に使用することで、彼らの生活をはるかに楽にすることができます本記事では、その重要性について探求します...

小売およびeコマースにおけるMLプラットフォームの構築

組織内で機械学習を利用して難しい問題を解決することは素晴らしいですさらに、eコマース企業にはMLが役立つケースがたくさんありますただし、より多くのMLモデルやシステムが本番環境で稼働するにつれて、信頼性のある管理のためにより多くのインフラが必要になりますそのため、多くの...

GPT-3がMLOpsの将来に与える意味とは?デビッド・ハーシーと共に

この記事は元々MLOps Liveのエピソードであり、ML実践者が他のML実践者からの質問に答えるインタラクティブなQ&Aセッションです各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、このエピソードではGPT-3とMLOpsの特徴についてDavid Hersheyと話しましたYouTubeで視聴することができます Or...

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