Search Results 6. 結論

予測モデルの構築：Pythonにおけるロジスティック回帰

著者によるイメージ　機械学習を始めるとき、ロジスティック回帰は最初にツールボックスに追加するアルゴリズムの一つですこれはシンプルで頑健なアルゴリズムであり、主に2値分類の課題に使用されます0と1の2つのクラスを持つ二値分類問題を考えますロジスティック回帰はロジスティックまたは...

Machine learning

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習（ML）の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50％削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター（AWS InferentiaやGPUなど）で実行される基盤モデル（FM）の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

データサイエンスプロジェクトにおけるGitHubのトップ5の代替案

「このブログでは、GitHubが提供する以上の大規模データセット、モデル、ワークフロー、およびコラボレーションの専門的な機能を持つデータサイエンティスト向けに設計された5つのプラットフォームについて議論しています」

Data science

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

「GPT-4V（ビジョン）のコンセプトを理解する：新しい人工知能のトレンド」

OpenAIはAIの最新の進歩において、GPTやDALLEといった非常に優れたモデルを有しています。GPT-3のリリースは、テキストの要約、文の補完などの言語処理能力を持つ画期的なモデルでした。その後継モデルであるGPT-4のリリースは、AIシステムとの対話方法において重要な変化をもたらし、テキストと画像の両方を処理する多モーダル機能を提供しています。さらにその機能を拡張するために、OpenAIは最近、GPT-4V(ision)をリリースしました。これにより、ユーザーはGPT-4モデルを使用して画像入力を分析することができます。近年、異なるデータ形式を処理できる多モーダルLLMの開発が増えています。GPT-4は、多くのベンチマークで人間レベルの基準を示しているモデルの一つです。GPT-4V(ision)は、GPT-4の既存の機能の上に構築されており、テキストとの相互作用機能に加え、ビジュアル分析機能も提供しています。モデルはGPT-Plusに加入することでアクセスすることができますが、APIを介したアクセスについてはウェイトリストに参加する必要があります。 GPT-4V(ision)の主な特徴モデルの主な能力には、以下があります：ユーザーからスクリーンショット、写真、ドキュメントなどのビジュアル入力を受け付け、さまざまなタスクを実行することができます。オブジェクト検出を行い、画像内に存在する異なるオブジェクトに関する情報を提供することができます。さらに、グラフやチャートなどの形式で表されるデータを分析することが可能です。また、画像内の手書きテキストを読み取り、理解することができます。 GPT-4V(ision)の応用 GPT-4V(ision)の興味深い応用の一つは、データ解釈です。モデルはデータ可視化を分析し、それに基づいて重要な洞察を提供することができます。これにより、データの専門家の能力が向上します。このモデルは、ウェブサイトのデザインに基づいてコードを書くことも可能です。これにより、ウェブ開発のプロセスを大幅に加速することができます。 ChatGPTは、ライターズブロックを克服し、素早くコンテンツを生成するためにコンテンツクリエーターに広く使用されてきました。ただし、GPT-4V(ision)の登場により、それは完全に異なるレベルにまで進化しました。たとえば、まずDALLE 3からイメージを生成するためのプロンプトを作成し、それを使用してブログを書くことができます。このモデルは、駐車状況の分析、画像内のテキストの解読、オブジェクトの検出（およびオブジェクト数のカウントやシーンの理解などのタスク）、などにも役立ちます。モデルの応用は上記で挙げたポイントに限定されず、ほとんどの領域に適用することができます。 GPT-4V(ision)の制限事項モデルは非常に優れていますが、画像の入力に基づいて間違った情報を提供することがあるため、注意が必要です。そのため、完全に頼るのではなく、データ解釈を行う際には人間が結果を検証する必要があります。また、複雑な推論はGPT-4にとって難しい領域であり、例えば数独の問題などが該当します。プライバシーとバイアスは、このモデルの使用に関連するもう一つの重要な問題です。ユーザーによって提供されたデータは、モデルの再トレーニングに使用される可能性があります。GPT-4も、前身のモデルと同様に、社会的なバイアスや視点を再強化しています。そのため、制限事項を考慮して、GPT-4V(ision)は科学的な画像や医療アドバイスの提供などの高リスクなタスクには使用されないほうが良いでしょう。結論 GPT-4V(ision)は、AIの能力において新たな基準を設けた強力な多モーダルLLMです。テキストと画像の両方を処理する能力により、AIを活用したアプリケーションの新たな可能性が開かれています。それにはまだ制限があるものの、OpenAIはこのモデルを安全に使用できるよう取り組んでおり、完全に依存することではなく、分析を補完するために使用することができます。記事「GPT-4V(ision)の概念を理解する：新しい人工知能のトレンド」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

意図しない漏洩から敏感なデータを保護するための8つのツール

今日のデジタルな広大でつながった世界では、私たちが作成、保存、共有するデータの量は膨大ですデータの保護においては、長い道のりを歩んできましたが、しばしば見落とされるプライベートデータがソースコードに漏洩するという、ひっそりとしたが深刻な問題がありますこの地味だけど深刻な問題は、、、

MLOps（エムエルオプス）とは何ですか？

“`html 機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習（ML）の開発とデプロイメントを結びつけることにより、生産環境での高性能モデルの継続的なデリバリーを標準化し効率化するための一連のプロセスです。 MLモデルの作成と改善をML開発と呼びます。機械学習モデルのデプロイメントは、それらを実稼働環境で使用可能にすることです。 MLモデルを開発から実稼働環境に移動させるために必要なプロセスを自動化することで、MLOpsは開発とデプロイメントの間のギャップを埋めます。これにより、MLモデルの迅速かつ効果的なデプロイメント、および産業環境での持続的な成功が支援されます。 MLOpsの利点は何ですか？ MLOpsの価値は、企業が以下のことが可能になることです： MLOpsは、MLモデルを開発から実稼働環境に迅速にデプロイするためのプロセスを合理化し、デプロイメントを迅速化します。これにより、組織に利点をもたらすMLモデルの迅速なデプロイメントが実現されます。 MLOpsは、MLモデルをトレーニング環境と一致する実稼働環境にデプロイして、機械学習（ML）モデルの品質を向上させます。これにより、モデルが時間の経過とともに精度を失う、基本的なデータ分布が変化することのリスクを軽減します。 MLOpsは、実稼働環境でのMLモデルの管理と監視のプロセスを自動化することで、MLオペレーションの高コストを削減します。従業員は新しいMLモデルの作成など、他のプロジェクトに時間を費やすことができます。 MLOpsは具体的にどのように機能しますか？ MLOpsを実装するためには、通常、継続的な統合とデリバリー（CI/CD）パイプラインが使用されます。ソフトウェアアプリケーションのビルド、テスト、リリースなどのプロセスは、CI/CDパイプラインの助けを借りて自動化することができます。 MLOps用のCI/CDパイプラインの典型的な手順の例は次のとおりです：過去に収集されたデータを使用して、MLモデルをトレーニングします。ホールドアウトデータセットと比較することで、MLモデルをテストします。 MLモデルを実稼働環境にデプロイメントします。 MLモデルを監視し、実稼働環境での性能を確認します。 CI/CDワークフローは手動または自動で開始することができます。たとえば、機械学習モデルの新バージョンが学習された場合にパイプラインがアクティブ化されることがあります。 MLOpsに使用されるツールは何ですか？ MLOpsで使用できるさまざまな有用なツールがあります。一般的なツールには次のものがあります：トレーニングやMLモデルのデプロイメントに使用される一連のツールは、MLフレームワークとして知られています。MLフレームワークの中でも特によく使用されるのは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnです。クラウドコンピューティングプラットフォームは、実稼働環境でのMLモデルのインストールと管理に必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。代表的なクラウドコンピューティングプラットフォームには、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud…

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