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安全ループに会いましょう：複雑なAIタスクのパフォーマンスを向上させるために少ないエネルギーを必要とするディープラーニングアクセラレータの最適な設計を特定するためのAIパワード検索ツール

ディープラーニングは、医療、音声認識、ビデオ分析など、さまざまなアプリケーションでディープニューラルネットワーク（DNN）の急速な普及を目撃しています。このDNNの利用の急増に伴い、機密データを保護し最適なパフォーマンスを確保するために強化されたセキュリティ対策が必要となっています。現在の研究は主に、中央処理装置（CPU）上でのDNNの実行環境のセキュリティを重視していますが、ハードウェアアクセラレータの登場により、これらの先進的なアーキテクチャに固有のセキュリティ上の考慮事項と処理の要求を対応するために特別に設計されたツールの重要性が強調されています。この分野では、特定の文脈内では効果的ですが、現在のソリューションはよりダイナミックかつ多様なハードウェア構成への対応が必要とされます。このギャップを認識し、MITの先駆的な研究チームがセキュアループを導入し、暗号エンジンが装備されたさまざまなDNNアクセラレータを考慮して精緻に設計された高度な設計空間探索ツールを紹介しました。この画期的なツールは、オンチップ計算、オフチップメモリアクセス、暗号操作の統合に伴うクロスレイヤーの相互作用を含むさまざまな要素の相互作用を精緻に考慮した包括的なソリューションです。セキュアループは、オフチップデータアクセスごとに関連する暗号オーバーヘッドを緻密に考慮した最新のスケジューリング検索エンジンを統合し、モジュラ算術技術の熟練した適用により各層の認証ブロック割り当てを最適化します。さらに、セキュアループ内にシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを組み込むことで、クロスレイヤーの最適化をスムーズに行い、セキュアなDNN設計の全体的な効率とパフォーマンスを著しく向上させます。比較パフォーマンス評価は、セキュアループが従来のスケジューリングツールに比べて33.2％の速度向上と、セキュアなDNN設計のエネルギーアプローダクトを50.2％改善するという類まれな優位性を示しています。セキュアループの導入は、既存のツールとDNNアクセラレータの広がりにわたるハードウェア構成におけるセキュリティとパフォーマンスの総合的なソリューションの需要とのギャップを効果的に埋める画期的なマイルストーンです。この研究で示された類まれな進歩は、セキュアループがセキュアなDNN環境の実行を最適化するだけでなく、セキュアコンピューティングとディープラーニングの広範な領域内での将来の進歩と革新の基礎を築いています。セキュアかつ効率的な処理の需要がさらに高まる中、SecureLoopなどの先駆的なツールの開発は、研究者がセキュアコンピューティングとディープラーニングアプリケーションのフロンティアを推進するための忘れ難い貢献の証です。記事「Meet SecureLoop: An AI-Powered Search Tool to Identify an Optimal Design for a Deep Learning Accelerator that can Boost the…

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

ギル・ジェロン、Orca SecurityのCEO＆共同創設者-インタビューシリーズ

ギル・ゲロンは、オルカ・セキュリティのCEO兼共同設立者ですギルは20年以上にわたりサイバーセキュリティ製品をリードし、提供してきた経験を持っていますCEOとしての役割に先立ち、オルカの創設時から最高製品責任者を務めていました彼はお客様の満足度に情熱を持って取り組み、お客様との緊密な連携を通じて彼らが...

エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

広範な知識を持つ大規模言語モデル（LLM）は、ほぼあらゆるトピックについて人間らしいテキストを生成することができますしかし、大量のデータセットでの訓練は、専門的なタスクに対しての利用価値を制限します継続的な学習がなければ、これらのモデルは初期の訓練後に現れる新しいデータやトレンドに無関心ですさらに、新しいLLMを訓練するためのコストも[…]

「隠れマルコフモデルの力を解読する」

はじめにスマートフォンの音声認識や天気予報の複雑さについて考えたことはありますか？もしそうなら、Hidden Markov Models（HMMs）が果たす重要な役割に興味を持つかもしれません。これらの数学的構造は、音声認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなどの領域で深刻な変革をもたらし、連続データの複雑さを解明するシステムに力を与えています。本記事では、Hidden Markov Modelsについて、その応用、構成要素、デコーディング手法などについて簡単に説明します。学習目標 Hidden Markov Models（HMMs）の基本的な要素（状態、観測、遷移確率、出力確率、初期状態確率）を理解する。 HMMsの主なデコーディングアルゴリズムであるForward Algorithm、Viterbi Algorithm、Baum-Welch Algorithmの応用（音声認識、バイオインフォマティクスなど）を探求する。 HMMsの制約や課題を認識し、初期化の感度、独立性の仮定、データの量の要件などを緩和する方法を学ぶ。 Hidden Markov Models 出典: Wisdom ML Hidden Markov Models（HMMs）は、1966年にBaum…

安定性AIの新しいアップカミングツールは、AIを使用して3Dモデルを生成します

3Dモデルの作成は常に困難で時間がかかる作業であり、数時間または数日にわたる綿密な作業が必要です。この難しさは、3Dコンテンツの作成に入門しようとする多くのアーティストやデザイナーにとって大きな障害となっています。しかし、Stability AIという先進的な生成AIスタートアップ企業が開発したStable 3Dという革新的なツールが登場し、3Dモデリングの世界を革新し、どんなレベルの専門知識を持っていても、誰にでもアクセス可能にします。 Stable 3Dは、従来のプロセスに関連する複雑さの大部分を排除した、簡素なアプローチを提供します。テキストプロンプトまたは画像を入力に使用して、わずか数分で草稿品質の3Dオブジェクトを作成することができます。経験の浅い3Dアーティストでも、AIの力を利用して迅速かつ簡単に印象的な3Dモデルを生成することができます。 Stable 3Dの特長は、標準の.obj形式の3Dファイルを生成する驚異的な機能です。これらのファイルは、BlenderやMayaといった人気のある3Dソフトウェアを使用して洗練され、カスタマイズすることができます。さらに、Stable 3DはUnreal Engine 5やUnityなどの人気のあるゲームエンジンとシームレスに連携し、独立系のアーティストやデザイナー、開発者が毎日数千個の3Dオブジェクトを生み出すことを可能にします。この革新的な機能は、無数の個人において創造的なプロセスを革新し、3Dコンテンツ制作の世界で新たな可能性を開拓することになります。しかし、Stable 3Dだけでなく、Stability AIからは他のプレビューも提供されています。例えば、画像の背景を素早く置き換えることができるSky Replacerや、企業や開発者が写真やオブジェクト、スタイルを簡単に微調整できるツールであるStable FineTuningなどです。また、Stability AIは生成された画像のセキュリティと真正性を確保するために、コンテンツ認証情報と目に見えない透かしを統合しています。これは、現代のデジタルワールドにおいて重要な考慮事項です。 Stable AudioというStability AIがすでに大きな影響を与えているツールでは、ユーザーがAIを使用してオリジナルの音楽や効果音を生成することが可能です。アマチュアからプロまで、この使いやすいインターフェースを使用して多様な音楽の作曲を簡単に行うことができます。これは、Stability AIが多くのユーザーに先進的なクリエイティブツールをアクセス可能にするというコミットメントの証です。まとめると、Stability AIのクリエイティブコンテンツ制作の民主化の使命は着々と形を成しています。音声、画像、言語、そして3Dを含む生成AIモデルの範囲が拡大しており、クリエイティブのランドスケープを変えています。Stable 3Dの導入は、重要な進歩の一歩であり、さらなる変革が示唆されています。これらのさまざまな技術の統合は、まもなく高度なマルチモーダルAIモデルの登場を目撃する可能性を示唆し、より広いオーディエンスに対して創造的な可能性を開放することになるでしょう。Stability AIのビジョンであるクリエイティブコンテンツの民主化は、Stable…

スタビリティAIは、ステーブルディフュージョンに新しい3Dエンハンスメントを導入します

スタビリティAIは、そのStable Diffusionプラットフォームに新しい機能を導入しました特に、新しいStable 3Dモデルが大きな注目を集めていますVenturebeat.comの報道によると、この動きは、AIパワードの画像生成器における3Dコンテンツの創造に焦点を当てた初めての大きな取り組みですしかし、これに限らず、さらなる改善が展開される予定です...

「Giskard の紹介 AI モデルのためのオープンソース品質管理」

‘製品化されたAIモデルの品質を確保するジレンマを解決するために — 特にLLMsの出現を考慮して — オープンソースのAI品質管理システムであるGiskardの正式なローンチをお知らせできることを嬉しく思います’

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「サイバーセキュリティとAI、テキサスサイバーサミットの中心に」

「テキサスサイバーサミット2023のレビューに飛び込んでくださいAIがセキュリティに与える影響を知り、ゼロトラスト戦略について学び、ランサムウェアのドスとドン'tsについてもご覧くださいさらに詳しく」

「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

イントロダクションビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強力なツールとして登場しています。AWSクラウド上でPySparkを展開することは、データ密集型のタスクに対してスケーラビリティと柔軟性を提供する画期的なものであり、Dockerコンテナと組み合わせることでシームレスで効率的なソリューションとなります。しかし、クラウドインフラ上でPySparkを展開することは複雑で困難な場合があります。分散コンピューティング環境の設定やSparkクラスタの構成、リソースの管理などの詳細は、多くの人々がその完全な潜在能力を引き出すことから遠ざけてしまいます。学習目標 PySpark、AWS、およびDockerの基本的なコンセプトを学び、クラウド上でPySparkクラスタを展開するための堅固な基盤を確立します。 AWSを使用してPySparkをDockerで設定する包括的なステップバイステップガイドに従い、AWSの設定、Dockerイメージの準備、およびSparkクラスタの管理を行います。モニタリング、スケーリング、およびベストプラクティスへの適合により、AWS上でPySparkのパフォーマンスを最適化する戦略を発見し、データ処理ワークフローの最大限の活用を実現します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。前提条件 PySparkをAWS上でDockerを使用して展開するための旅に出る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください： 🚀 ローカルPySparkインストール： PySparkアプリケーションを開発およびテストするためには、ローカルマシンにPySparkをインストールすることが重要です。オペレーティングシステムの公式ドキュメントに従ってPySparkをインストールします。このローカルインストールは開発環境として機能し、AWSに展開する前にPySparkコードの記述とテストを行うことができます。 🌐 AWSアカウント： PySparkの展開に必要なクラウドインフラストラクチャとサービスにアクセスするためには、有効なAWS（Amazon Web Services）アカウントが必要です。AWSアカウントを持っていない場合は、AWSのウェブサイトでサインアップすることができます。新規ユーザにはリソースが制限された無料利用枠が提供されていますが、支払い情報の提供が必要となります。 🐳 Dockerのインストール： Dockerはこの展開プロセスで重要なコンポーネントです。Ubuntuオペレーティングシステム向けのインストール手順に従って、ローカルマシンにDockerをインストールします。Dockerコンテナを使用して、PySparkアプリケーションを一貫した形でカプセル化して展開することができます。 Windows 以下の Windows向けDocker…

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