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「ゼロからヒーローへ：PyTorchで最初のMLモデルを作ろう」

PyTorchの基礎を学びながら、ゼロから分類モデルを構築してください

Machine learning

これらの4つのパッケージで、あなたの探索的データ分析を簡素化する

データサイエンティストである今は最高の時代です！以前は時間がかかっていた作業も今では自動化され、洞察の創出や機械学習モデルの設計の余地が大いに生まれていますたくさんの…

「生成モデルを活用して半教師あり学習を強化する」

はじめに機械学習のダイナミックな世界では、限られたラベル付きデータのフルポテンシャルを引き出すという一つの課題が常に存在します。それに対応するために、半教師あり学習という領域が存在します。この半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせるという独創的なアプローチです。本記事では、変分オートエンコーダ（VAEs）や生成対抗ネットワーク（GANs）といった生成モデルを活用するという、ゲームチェンジングな戦略を探求します。魅力的な旅の終わりには、これらの生成モデルが半教師あり学習アルゴリズムの性能を劇的に向上させる方法を理解していただけるでしょう。まるでドキドキするストーリーの巧妙な展開のように、これらの生成モデルが半教師あり学習に深い影響を与えることに驚かされることでしょう。出典: researchgate.net 学習目標まず、半教師あり学習について探求し、なぜそれが重要であり、実際の機械学習シナリオでどのように使用されるのかを理解します。次に、VAEsやGANsといった魅力的な生成モデルの世界に入ります。これらのモデルが半教師あり学習をどのように強化するのかを見ていきます。実践的な側面についてご案内します。データの準備からモデルの訓練まで、これらの生成モデルを実世界の機械学習プロジェクトに統合する方法を学びます。モデルの一般化やコスト削減といったメリットを強調します。さらに、このアプローチが異なる分野にどのように適用されるかを紹介します。すべての旅には課題がありますが、それらを乗り越えていきます。また、生成モデルを半教師あり学習に責任を持って使用するために重要な倫理的考慮事項についても見ていきます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。半教師あり学習への入門機械学習の広大な領域において、ラベル付きデータの取得は困難な場合があります。データの注釈付けには時間とコストがかかることが多く、教師あり学習のスケーラビリティを制限する可能性があります。そこで登場するのが半教師あり学習です。このアプローチは、ラベル付きデータとラベルなしデータの領域とをつなぐ知恵です。ラベル付きデータは非常に重要ですが、未ラベルのデータの広大なプールはしばしば眠っており、活用されることを待っています。例えば、画像中のさまざまな動物をコンピュータに認識させるという課題が与えられたとしましょう。しかし、それぞれの動物にラベルを付けることは困難な作業です。ここで半教師あり学習が登場します。小さなバッチのラベル付き画像と大量のラベルなし画像を組み合わせて機械学習モデルの訓練に使用することを提案します。このアプローチにより、モデルは未ラベルデータの潜在能力にアクセスし、パフォーマンスと適応性を向上させることができます。まるで情報の銀河系を航海する際の少数の導きの星のようなものです。出典: festinais.medium.com 半教師あり学習を通じて、その重要性、基本原理、そして革新的な戦略を探求し、特にVAEsやGANsなどの生成モデルがその能力をいかに高めるかに焦点を当てます。生成モデルと手を取り合って、半教師あり学習の力を解き放ちましょう。生成モデル：半教師あり学習の強化魅力的な機械学習の世界において、生成モデルは半教師あり学習に新たな息吹を与える本当のゲームチェンジャーとして登場します。これらのモデルは、データの複雑さを理解するだけでなく、それを学んだ内容と鏡像する新しいデータを生成するというユニークな才能を持っています。この領域で最も優れたパフォーマンスを示すのは、変分オートエンコーダ（VAEs）と生成対抗ネットワーク（GANs）です。これらの生成モデルが半教師あり学習の限界を押し広げる触媒となる方法を探求する旅に出かけましょう。 VAEsはデータ分布の本質を捉えることに優れています。これは、入力データを隠れた空間にマッピングし、それを念入りに再構築することで実現されます。この能力は、半教師あり学習において意味のある簡潔なデータ表現をモデルに抽出するために大きな役割を果たします。これらの表現は、豊富なラベル付きデータの必要性を排除することなく、限られたラベル付き例に直面しても改善された一般化の鍵となります。一方、GANsは魅力的な対抗的なダンスを演じます。ここでは、生成器が実データと区別できないデータを作り出すことを目指し、識別器が厳しい批評家の役割を果たします。このダイナミックなデュエットにより、データの拡張が行われ、完全に新しいデータの生成への道が開かれます。VAEsとGANsがスポットライトを浴びるのは、この魅力的なパフォーマンスを通じて、半教師あり学習の新たな時代を切り拓くからです。実践的な実装手順理論的な側面を探求した後は、袖をまくってジェネレーティブモデルを用いた半教師あり学習の実践的な実装に入りましょう。ここで魔法が起こります。アイデアを現実の解決策に変える場所です。以下は、このシナジーを実現するために必要な手順です：出典：google-cloud.com ステップ1：データの準備…

「Amazon SageMaker JumpStartでのテキスト生成のために、Llama 2を微調整する」

「本日は、Amazon SageMaker JumpStartを使用して、MetaによってLlama 2モデルを微調整する機能を発表できることを喜んでお知らせしますLlama 2ファミリーの大規模言語モデル（LLM）は、事前学習および微調整された生成テキストモデルのコレクションで、7億から700億のパラメータのスケールで提供されていますLlama-2-chatと呼ばれる微調整されたLLMは、対話の使用事例に最適化されています」

大規模言語モデルのコード解読：Databricksが教えてくれたこと

「ファインチューニング、フラッシュアテンション、LoRa、AliBi、PEFTなどの技術を使用して、カスタムモデルを開発することにより、自分自身のエンドツーエンドのプロダクションレディなLLMワークフローの構築を学びましょう」

自然言語処理のための高度なガイド

イントロダクション自然言語処理（NLP）の変革的な世界へようこそ。ここでは、人間の言語の優雅さが機械の知能の正確さと出会います。NLPの見えない力は、私たちが頼りにしているデジタルのインタラクションの多くを支えています。このナチュラルランゲージプロセッシングガイドは、あなたの質問に応答するチャットボット、意味に基づいて結果を調整する検索エンジン、声のアシスタントがリマインダーを設定するなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。この包括的なガイドでは、ビジネスを革新しユーザーエクスペリエンスを向上させる、最先端のNLPの応用について掘り下げていきます。文脈埋め込みの理解: 単語は単なる分離された単位ではありません。文脈によってその意味が変わります。Word2Vecのような静的な埋め込みから文脈を必要とする対話型な埋め込みまで、埋め込みの進化について見ていきます。トランスフォーマーとテキスト要約の技術: 要約は単なるテキストの切り詰めを超える難しい仕事です。トランスフォーマーアーキテクチャとT5などのモデルについて学び、成功する要約の基準がどのように変わっているかを理解しましょう。深層学習の時代には、層や複雑さのために感情を分析することは困難です。特にトランスフォーマーアーキテクチャに基づく深層学習モデルは、これらの複雑な層を解釈することに長けており、より詳細な感情分析を提供します。有用な洞察を得るために、Kaggleのデータセット ‘Airline_Reviews’ を使用します。このデータセットには実世界のテキストデータが含まれています。学習目標ルールベースのシステムから深層学習アーキテクチャへの移行を認識し、特に転換の重要な瞬間に重点を置きます。 Word2Vecなどの静的単語表現から動的な文脈埋め込みへのシフトについて学び、言語理解における文脈の重要性を強調します。トランスフォーマーアーキテクチャの内部構造と、T5などのモデルがテキスト要約を革新している方法について詳しく学びます。特にトランスフォーマーベースのモデルなどの深層学習を活用して、テキストの感情に具体的な洞察を提供できるかを発見します。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。 NLPの深い探求自然言語処理（NLP）は、機械に人間の言語を理解し、解釈し、応答することを教える人工知能の分野です。この技術は、人間とコンピュータをつなげ、より自然なインタラクションを可能にします。スペルチェックやキーワード検索などの簡単なタスクから、機械翻訳、感情分析、チャットボットの機能などのより複雑な操作まで、さまざまなアプリケーションでNLPを使用できます。これにより、音声アクティベーションされた仮想アシスタント、リアルタイム翻訳サービス、さらにはコンテンツ推奨アルゴリズムなどが機能することが可能になります。自然言語処理（NLP）は、言語学、コンピュータサイエンス、機械学習の知識を結集し、テキストデータを理解できるアルゴリズムを作成することで、現代のAIアプリケーションの基盤となっています。 NLPの技術の進化 NLPはこれまでに大きく進化し、ルールベースのシステムから統計モデル、そして最近では深層学習へと進化してきました。言語の特異性を捉えるための旅は、従来の袋状モデルからWord2Vec、そして文脈埋め込みへの変化によって見ることができます。計算能力とデータの利用可能性が向上するにつれて、NLPは言語の微妙なニュアンスを理解するために洗練されたニューラルネットワークを使用するようになりました。現代の転移学習の進歩により、モデルは特定のタスクを改善し、実世界のアプリケーションでの効率と正確性を確保することができます。トランスフォーマーの台頭トランスフォーマーは、多くの最先端NLPモデルの基盤となる一種のニューラルネットワークアーキテクチャです。トランスフォーマーは、再帰的または畳み込み層に重点を置いた従来のモデルと比較して、入力と出力の間のグローバルな依存関係を引き出すための “アテンション”…

「大規模な言語モデルの探索-パート3」

「この記事は主に自己学習のために書かれていますしたがって、広く深く展開されています興味のあるセクションをスキップしたり、自分が興味を持っている分野を探求するために、自由に進めてください以下にはいくつかの...」

韓国の研究者がVITS2を提案：自然さと効率性の向上のためのシングルステージのテキスト読み上げモデルにおける飛躍的な進歩

この論文では、以前のモデルのさまざまな側面を改善することにより、より自然な音声を合成する単一ステージのテキストから音声へのモデルであるVITS2が紹介されています。このモデルは、不自然さの断続的な問題、計算効率、音素変換への依存性といった問題に取り組んでいます。提案手法は、自然さの向上、マルチスピーカーモデルにおける音声特性の類似性、トレーニングおよび推論効率を向上させます。以前の研究では音素変換への強い依存度が大幅に低下し、完全なエンドツーエンドの単一ステージアプローチが可能になりました。以前の手法： 2段階のパイプラインシステム：これらのシステムは、入力テキストから波形を生成するプロセスを2つの段階に分割しました。最初の段階は、入力テキストからメルスペクトログラムや言語特徴などの中間音声表現を生成しました。2番目の段階では、これらの中間表現に基づいて生の波形を生成しました。これらのシステムには、最初の段階から2番目の段階へのエラー伝播、メルスペクトログラムなどの人間によって定義された特徴への依存、中間特徴の生成に必要な計算などの制限がありました。単一ステージのモデル：最近の研究では、入力テキストから直接波形を生成する単一ステージのモデルが積極的に探求されています。これらのモデルは、2段階のシステムを上回るだけでなく、人間の音声とほとんど区別できない高品質の音声を生成する能力も示しています。 J. Kim、J. Kong、J. Sonによるエンドツーエンドのテキストから音声への条件付き変分オートエンコーダによる敵対的学習は、単一ステージのテキストから音声への合成の分野での重要な先行研究でした。この以前の単一ステージアプローチは大きな成功を収めましたが、断続的な不自然さ、デュレーション予測の効率の低さ、複雑な入力形式、マルチスピーカーモデルにおける不十分な話者の類似性、トレーニングの遅さ、音素変換への強い依存性などの問題がありました。本論文の主な貢献は、以前の単一ステージモデルで見つかった問題、特に上記の成功したモデルで言及された問題に取り組み、テキストから音声合成の品質と効率を向上させる改良を導入することです。ディープニューラルネットワークベースのテキストから音声への変換は、大きな進歩を遂げています。連続的な波形への不連続なテキストの変換と、高品質の音声オーディオの確保が課題です。以前の解決策は、テキストから中間音声表現を生成し、それらの表現に基づいて生の波形を生成する2つの段階にプロセスを分割しました。単一ステージのモデルは積極的に研究され、2段階のシステムを上回っています。この論文では、以前の単一ステージモデルで見つかった問題に取り組むことを目指しています。本論文では、デュレーション予測、正規化フローを持つ拡張変分オートエンコーダ、アライメントサーチ、話者条件付きテキストエンコーダの4つの領域で改善点が説明されています。敵対的学習を通じてトレーニングされた確率的なデュレーション予測器が提案されています。モノトニックアライメントサーチ（MAS）は、品質向上のための修正を加えたアライメントに使用されます。モデルは、長期依存関係を捉えるために正規化フローにTransformerブロックを導入します。話者条件付きテキストエンコーダは、各話者のさまざまな音声特性をより良く模倣するために設計されています。 LJ SpeechデータセットとVCTKデータセットで実験が行われました。モデルの入力として音素シーケンスと正規化されたテキストの両方が使用されました。ネットワークはAdamWオプティマイザを使用してトレーニングされ、トレーニングはNVIDIA V100 GPUで実施されました。合成音声の自然さを評価するためにクラウドソーシングされた平均意見スコア（MOS）テストが実施されました。提案手法は、以前のモデルと比較して合成音声の品質において大きな改善が示されました。提案手法の妥当性を検証するために削除研究が行われました。最後に、著者は実験、品質評価、計算速度の測定を通じて提案手法の妥当性を示しましたが、音声合成の分野にはまだ解決すべきさまざまな問題が存在し、彼らの研究が将来の研究の基盤となることを期待しています。

「EditGANを用いた高精度な意味的画像編集」

「生成対抗ネットワーク（GAN）は、画像編集業界で新たな応用が増えています過去数ヶ月間、EditGANはAI / ML業界で人気を集めており、高精度かつ高品質な意味論的画像編集のための新しい手法として注目されています詳細についてEditGANモデルについて話し、[…]についてお知らせします」

「高度な生成型AIの探求 | 条件付きVAEs」

はじめにこの記事へようこそ。ここでは、生成AIのエキサイティングな世界を探求します。主にConditional Variational AutoencodersまたはCVAEsに焦点を当てます。これらは、Variational Autoencoders（VAEs）の強みと特定の指示に従う能力を組み合わせた、次のレベルのAIアートです。イメージの作成に対して微調整された制御を提供します。この記事では、CVAEsについて詳しく掘り下げ、どのように、そしてなぜさまざまな現実世界のシナリオで使用できるのかを見ていきます。さらに、そのポテンシャルを示すいくつかの易しく理解できるコード例も提供します。ソース：IBM この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Variational Autoencoders（VAEs）の理解 CVAEsに深入りする前に、VAEsの基礎に焦点を当てましょう。VAEsは、エンコーダーネットワークとデコーダーネットワークを組み合わせたタイプの生成モデルです。これらはデータの基本的な構造を学習し、新しいサンプルを生成するために使用されます。簡単な例を使ってVariational Autoencoders（VAEs）を説明しましょう。オフィスでみんなのコーヒーの好みを表現したいと思ってみてください：エンコーダー：各人が自分のコーヒーの選択（ブラック、ラテ、カプチーノ）をいくつかの言葉（例：しっかり、クリーミー、マイルド）でまとめます。バリエーション：同じ選択肢（例：ラテ）でも、ミルク、甘さなどにバリエーションがあることを理解します。潜在空間：コーヒーの好みが変化する柔軟な空間を作り出します。デコーダー：これらのまとめを使用して、同僚のためにコーヒーを作りますが、微妙なバリエーションを持ち、彼らの好みを尊重します。生成力：個々の好みに合った新しいコーヒースタイルを作成することができますが、完全なレプリカではありません。 VAEsは同様に機能し、データの核とバリエーションを学習し、わずかな違いを持つ新しい類似データを生成します。以下は、PythonとTensorFlow/Kerasを使用した簡単なVariational Autoencoder（VAE）の実装です。この例では、シンプルさのためにMNISTデータセットを使用していますが、他のデータタイプに適応させることもできます。 import tensorflow as…

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