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「ODSC West 2023 写真で振り返る」

「ODSCウエストは今や私たちの歴史の一部であり、全てがうまくいっていて幸せです初めてのハロウィンパーティー、さらに多くの本のサイン会、エキサイティングな基調講演、そして誰にでも合ったセッションがたくさんありましたイベントの写真はこちらでご覧いただけます」

West 2023

「2023年11月の5つの最高のメディアキットジェネレーター」

今日のデジタルファーストの世界では、注目すべきメディアキットがブランド、インフルエンサー、クリエイターにとって不可欠ですメディアキットは、コンパクトで視覚的に魅力的な形式で、ブランドのストーリー、成果、提供物を強調し、あなたのプロフェッショナルなポートフォリオとして機能しますプロフェッショナルで魅力的なメディアキットの需要が高まるにつれ、効率的かつユーザーフレンドリーなツールの必要性が増してきています

best of

スタートアップ企業向けの20の最高のChatGPTプロンプト

常に進化し続けるスタートアップの世界では、ChatGPTのような最先端のツールを活用することがゲームチェンジャーになりますアジリティとイノベーションを持ちながら知られるスタートアップは、常に効率性、創造性、競争力を向上させる方法を探していますChatGPTは、その洗練された機能によってこの追求において貴重な資源として際立っていますこのブログ投稿では、[…]について詳しく掘り下げます

「2023年最終的なLLMOpsガイド：初心者からエキスパートまでの無料トレーニング」

「私のチャンネルへようこそ、今日は数年前に行ったことを繰り返したいと思います2021年には、機械学習の学習ガイドを共有し、この分野に入るための素晴らしいリソースがたくさんある...」

2023年のデータの求人市場を解読する：数字は過剰供給か機会を示唆しているのか？

皆がアメリカを含めたデータの仕事が見つからないようです就職市場はどの程度悪いのでしょうか？成長や需要の傾向などのデータを見てみましょう

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションにおけるベクトル埋め込みの保存、インデックス付け、クエリ処理において、その汎用性、パフォーマンス、拡張性、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

language models

「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本（2023年冬のアップデート）」

「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする私のお気に入りの機械学習の本について書きました

「2023年におけるトレーニング・テスト・検証分割の包括的なガイド」

イントロダクション監督学習の目標は、新しいデータセットで良いパフォーマンスを発揮するモデルを構築することです。問題は、新しいデータを持っていないかもしれないが、トレイン・テスト・バリデーションの分割のような手順でこれを体験することができるということです。データセットでモデルのパフォーマンスを見ることは興味深いですよね。そうです！献身的に取り組んでいることが、効率的な機械学習モデルの作成と効果的な結果の生成にどのように活かされているかを確認するのに最適な側面の一つです。トレイン・テスト・バリデーションの分割とは何ですか？トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習とデータ分析において特にモデル開発中に基本的な役割を果たします。これは、データセットをトレーニング、テスト、バリデーションの３つのサブセットに分割することを意味します。トレイン・テストの分割は、新しいデータセットでモデルのパフォーマンスを確認するためのモデル検証プロセスです。トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習モデルが新しい未知のデータに一般化する能力を評価します。また、過学習を防ぎます。過学習とは、モデルがトレーニングデータ上でうまく機能するが、新しいインスタンスに一般化できない状態です。バリデーションセットを使用して、開発者はモデルのパラメータを反復的に調整して、未知のデータでのパフォーマンスを向上させることができます。機械学習におけるデータ分割の重要性データ分割は、データセットをトレーニング、バリデーション、テストのサブセットに分割することを意味します。データ分割の重要性は以下の側面にわたります：トレーニング、バリデーション、テストデータ分割は、データセットをトレーニングセット、モデルのパラメータを追跡して過学習を回避するためのバリデーションセット、新しいデータでのモデルのパフォーマンスをチェックするためのテストセットの３つのサブセットに分割します。各サブセットは、機械学習モデルの開発の反復プロセスで独自の目的を果たします。モデルの開発と調整モデルの開発フェーズでは、トレーニングセットはアルゴリズムにデータ内のさまざまなパターンを示すために必要です。モデルはこのサブセットから学習し、エラーを最小化するためにパラメータを調整します。バリデーションセットはハイパーパラメータの追跡中に重要であり、モデルの構成を最適化するのに役立ちます。過学習の防止過学習は、モデルがトレーニングデータを適切に学習し、ノイズや関連性のないパターンを捉える状態です。バリデーションセットはチェックポイントとして機能し、過学習の検出に役立ちます。異なるデータセットでモデルのパフォーマンスを評価することで、過学習を防ぐためにモデルの複雑性や技術、他のハイパーパラメータを調整することができます。パフォーマンス評価テストセットは、機械学習モデルのパフォーマンスにとって重要です。トレーニングとバリデーションの後、モデルはテストセットに対して現実世界のシナリオをチェックします。テストセットでの良好なパフォーマンスは、新しい未知のデータにモデルが成功裏に適応したことを示します。このステップは、モデルを実際のアプリケーションに展開するための信頼を得るために重要です。バイアスと分散の評価トレイン・テスト・バリデーションの分割は、バイアスのトレードオフを理解するのに役立ちます。トレーニングセットはモデルのバイアスに関する情報を提供し、固有のパターンを捉えます。一方、バリデーションとテストセットはばらつきを評価し、データセットの変動に対するモデルの感度を示します。適切なバイアスと分散のバランスをとることは、異なるデータセット全体でうまく一般化するモデルを実現するために重要です。頑健性のためのクロスバリデーショントレイン・バリデーション・テストのシンプルな分割だけでなく、k-foldクロスバリデーションのような手法は、モデルの頑健性をさらに高めます。クロスバリデーションは、データセットをk個のサブセットに分割し、k-1個のサブセットでモデルをトレーニングし、残りの1つでバリデーションを行います。このプロセスをk回繰り返し、結果を平均化します。クロスバリデーションは、データの異なるサブセットでのモデルのパフォーマンスをより包括的に理解するのに役立ちます。モデルのパフォーマンスにおけるデータ分割の重要性データ分割の重要性は以下の目的であります：モデルの汎化性評価モデルはトレーニングデータだけを記憶すべきではありません、汎化性能も重要です。データ分割により、テスト用のデータセットを作成し、モデルが新しいデータに対してどれくらい上手く動作するかを確認することができます。専用のテストデータセットがないと、過学習のリスクが高まります。モデルがトレーニングデータに過度に適応すると、そのリスクを軽減するために、データ分割が真の一般化能力を評価します。…

「新しいNVIDIA H100、H200 Tensor Core GPUインスタンスがMicrosoft Azureに導入され、AIワークロードを高速化します」

ナビディアは、最新のAIインフラストラクチャーを構築するためにマイクロソフトとの協力を続けています。マイクロソフトは、要求の厳しいAIワークロードを加速するために、Microsoft Azureに追加のH100ベースの仮想マシンを導入しています。本日のシアトルで開催されたIgniteカンファレンスで、マイクロソフトは、Azure向けの新しいNC H100 v5 VMシリーズを発表しました。これは、業界初のNVIDIA H100 NVL GPU搭載のクラウドインスタンスです。このオファリングは、NVIDIA NVLinkを介して接続された2枚のPCIeベースのH100 GPUを組み合わせ、AIコンピュートのほぼ4ペタフロップと188GBの高速HBM3メモリを提供します。NVIDIA H100 NVL GPUは、前世代よりもGPT-3 175Bで最大12倍のパフォーマンスを発揮し、推論およびメインストリームトレーニングワークロードに最適です。さらに、マイクロソフトは、来年にAzureフリートにNVIDIA H200 Tensor Core GPUを追加する計画を発表しました。これにより、大規模なモデルの推論に遅延を増やさずに対応することが可能となります。この新しいオファリングは、LLMsや生成AIモデルなど、最大のAIワークロードを加速するために特別に設計されています。 H200 GPUは、最新世代のHBM3eメモリを使用し、メモリ容量と帯域幅の両方で劇的な向上を実現しています。H100と比較して、この新しいGPUはHBM3eメモリを141GB提供し（1.8倍増加）、ピークメモリ帯域幅は4.8TB/s（1.4倍増加）です。クラウドコンピューティングが機密化される…

「ジェネラティブAI：2024年の人事におけるゲームチェンジャー」

労働力の急速な変化が特徴となる時代において、近代的な学習プラットフォームのリーダーであるCYPHER Learningが実施した画期的な研究は、HRやビジネスリーダーが生成AIに対して抱く課題や態度に関して重要な洞察を明らかにしていますこの研究は、能力向上の必要性とAI技術の交差点に焦点を当て、組織がアプローチする方法を再構築しています

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