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MLモデルのトレーニングパイプラインの構築方法

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…

ML Model Development

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

dm_control 連続制御のためのソフトウェアとタスク

dm_controlソフトウェアパッケージは、関節化されたボディシミュレーションにおける強化学習エージェントのためのPythonライブラリとタスクスイートのコレクションですMuJoCoラッパーは、便利な関数とデータ構造へのバインディングを提供しますPyMJCFとComposerライブラリは、手続き型モデルの操作とタスクの作成を可能にします

Technical blog

技術系の職種に応募する

STEM分野においては、性別の格差がまだ存在していることは明らかです最近の数年間でわずかな増加が見られましたが、研究によれば、英国のSTEM労働力全体の約4分の1が女性であることがわかっています理由はさまざまですが、多くの女性が、代表的な機会や情報の欠如、また実際の仕事内容についての明確な情報のなさによって引き止められていると報告しています

Company

RLアンプラグド：オフライン強化学習のベンチマーク

私たちは、オフラインRL（強化学習）手法の評価と比較を行うためのベンチマークとして「RL Unplugged」というものを提案していますRL Unpluggedには、Atariベンチマークなどのゲームや、DM Control Suiteなどのシミュレートされたモーターコントロール問題など、さまざまなドメインのデータが含まれていますこれらのデータセットには、部分的または完全に観測可能なドメイン、連続または離散のアクションの使用、確率的または確定的なダイナミクスがあるドメインなどが含まれています

Technical blog

高度なグラフニューラルネットワークを使用した交通予測

Googleと提携することで、DeepMindはAIの恩恵を世界中の数十億の人々にもたらすことができます言語障害を持つユーザーが元の声を取り戻すことから、ユーザーが個別のアプリを発見する手助けまで、私たちはGoogleのスケールで画期的な研究を即座に現実の問題に適用することができます今日、私たちは最新のパートナーシップの結果を共有できることを喜んでお知らせしますこれにより、Google Mapsを利用する10億人以上に真にグローバルな影響をもたらします

Applied

行動の組み合わせによる高速強化学習

新しいレシピを学ぶたびに、切る・皮をむく・かき混ぜる方法を再び学ばなければならないとしたらどうでしょうか多くの機械学習システムでは、新たな課題に直面するときに、エージェントは完全にゼロから学ばなければなりませんしかし、明らかなことは、人々はこれよりも効率的に学ぶことができるということです彼らは以前に学んだ能力を組み合わせることができます有限の単語の辞書がほぼ無限の意味を持つ文に再構成されるように、人々は既に持っているスキルを再利用し再組み合わせして新しい課題に取り組むのです

research

FermiNet（フェルミネット）：第一原理に基づく量子物理学と化学

最近Physical Review Researchに掲載された論文では、ディープラーニングが現実世界のシステムの量子力学の基礎方程式を解くのにどのように役立つかを示していますこれは重要な基礎科学的な問題だけでなく、将来的には実用的な用途につながる可能性がありますこれにより、研究者は実験室で作る前に、シリコン上で新しい材料や化学合成を試作することができます本日、この研究からのコードも公開される予定ですこれにより、計算物理学や化学のコミュニティは私たちの研究を基にさまざまな問題に応用することができます私たちは、大きな電子の集合体である化学結合の量子状態をモデル化するのに適した新しいニューラルネットワークアーキテクチャ、Fermionic Neural NetworkまたはFermiNetを開発しましたFermiNetは、原子や分子のエネルギーを最初の原理から計算するためのディープラーニングの最初のデモンストレーションであり、これまでで最も正確なニューラルネットワーク手法ですDeepMindのAI研究で開発されたツールやアイデアが自然科学の基本的な問題の解決に役立ち、FermiNetはタンパク質の折りたたみ、ガラス状のダイナミクス、格子量子色力学などのプロジェクトとともに、そのビジョンを実現するための取り組みに加わります