Learn more about Search Results [3] - Page 8

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

「人物再識別入門」

「人物再識別」は、異なる非重複カメラビューに現れる個人を識別するプロセスですこのプロセスは、顔認識に頼らずに、服装を考慮します...

「紙からピクセルへ：手書きテキストのデジタル化のための最良の技術の評価」

「組織は、歴史的な手書き文書をデジタル化するという煩雑で高額な作業に長い間取り組んできました以前は、AWS Textractなどの光学文字認識（OCR）技術を使用していましたが…」

「言語モデルは自分自身のツールを作ることができるのか？」

最近の概説では、大規模な言語モデル（LLM）に外部ツールを組み合わせることの有用性を探究しましたこれらのモデルは、さまざまな方法でツールを活用することを学習することができますしかし、我々は...

「データサイエンスのワークフローをマスターする」

「定義からコミュニケーションまで、成功するデータサイエンスのワークフローを6つのステージで自信を持って進めるためのガイドです！」

「場所の言語：生成AIのジオコーディング能力の評価」

「現代のジオコーディングAPIと比較したLLMsのパフォーマンスに関する応用プロジェクトの詳細」

「ギザギザしたCOVIDチャートの謎を解決する」

COVID-19パンデミックの最初の年において、この病気の死亡者数は多くの論争の的となりました問題の中には、テストの不足による早期の過小評価や死亡者数の…

我々はまもなく独自のパーソナルAIムービーバディを持つことになるのでしょうか？

映画の途中や終了後にチャットするかどうかはわかりませんが、あなたと私は好きな映画について話すことが好きですしかし、AIを使ってそれをするのはどれくらい遠いのでしょうか？ LLaMA [1]、Video-LLaMAのような強力なLLMを活用して...

大規模言語モデル（LLM）の微調整

この投稿では、事前学習されたLLMをファインチューニング（FT）する方法について説明しますまず、FTの重要な概念を紹介し、具体的な例を示して終わります

「ランバード効果と聴覚障害への役立ち方」

「要約：ロンバード効果は、音声変換やテキスト読み上げに応用することで、合成音声を騒音下でもより理解しやすくすることができます騒音の中でなぜ私たちは大きな声で話す傾向があるのか、気になったことはありますか...」

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us