Search Results RPA

「DEHBを使用したXGBoostとPythonを使った機械学習モデルの最適化：包括的なガイド」

この記事では、分散進化ハイパーパラメータ調整（DEHB）とそのPythonを用いた人気のあるXGBoost機械学習アルゴリズムへの適用について探求します

「時系列予測と再帰型ニューラルネットワーク」

この記事は、時系列予測に関する包括的なガイドを提供しており、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用した予測方法や関連する様々な側面について説明しています

Azure Machine Learningにおける生成AI：AI変革のためのアプリ開発の運用化

「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議場で響き渡るのは次のような疑問です：この最新鋭の技術の星座をどうやって活用し、創造性とビジネスの柔軟性を持って組織の目標を前進させつつ、社会とのバランスを取ることができるのでしょうか...」

「勝利へのV字サイバーパンク2077 ファントムリバティ」がGeForce NOWに登場』

待ち時間は終わりました。GeForce NOW Ultimate メンバーは、GOG.comでCyberpunk 2077: Phantom Libertyをフルで体験できます。 GeForce RTX 4080の品質を完全にサポートし、NVIDIA DLSS 3.5テクノロジーも利用できます。これはアクション満載のGFN Thursdayの一部であり、Quake IIがid Softwareからクラウドゲームプラットフォームのライブラリに加わる他、さらに26のゲームが追加されます。ナイトシティの新しい見た目 Cyberpunk 2077のスパイスリラーエクスパンションでNVIDIA DLSS 3.5を体験しましょう。 Cyberpunk 2077の新しい冒険、Phantom Libertyでスリリングな挑戦に臨みましょう。ニュー・アメリカ合衆国の大統領の衛星シャトルがナイトシティ最凶の地区上空で撃墜されたとき、彼女を救えるのはただ1人。雇われのサイバーパンクであるVになり、スパイ活劇と政治の陰謀が絡み合っている、権力の頂点と黒市傭兵の残酷な世界を解明しましょう。…

10月のためにぜひおそろいを揃えましょう！最新のGame Passタイトルも含め、約60本の新作ゲームが登場しますクラウドでも楽しめますよ！

10月は、落ち葉やパンプキンスパイスラテ以上のものをGeForce NOWのメンバーにもたらします。Forza Motorsportを含む約60の新しいゲームをストリーミングでお楽しみください。さらに、16のPC Game Passタイトルも追加されます。アサシンクリードミラージュは、今週のGeForce NOWライブラリに追加される29の新しいゲームの1つです。さらに、ワールドオブウォーシッププレイヤー向けのインゲーム報酬を獲得するためのチャレンジもあります。クラウドへの飛躍何も真実ではない。すべてが許される…クラウドの中で。驚きではありません – Ubisoftのアサシンクリードミラージュが今週クラウドでローンチされます。ミラージュは、最初のアサシンクリードシリーズに敬意を表して作られ、シリーズの人気のあるルーツに敬意を表しています。 17歳のストリート泥棒であるバシム・イブン・イスハクとして、強力なプロトアサシンの秘密結社「ヒドゥンワンズ」に参加し、マスターアサシンになる経験を積みながら、忙しい歴史的に正確な9世紀のバグダッドの街でストーカーとして活動し、ロフトや高い塔を駆け巡り、警備兵から逃げながら、街とバシムの未来の運命に脅威をもたらす陰謀を暴く過程で、完璧な都市的環境を探ります。 GeForce NOW Ultimateメンバーシップに飛び込んで、この新しいオープンワールドを最大4Kの解像度と秒間120フレームで探索しましょう。 Ultimateメンバーは、クラウド上のGeForce RTX 4080サーバーへの専用アクセス権を取得できるため、簡単なアップグレードになります。トリックはなく、トリートだけ心配しないでください – この月、GeForce NOWはメンバーにたくさんの楽しみを提供します。Forza…

「5つのステップでPyTorchを始めましょう」

このチュートリアルは、PyTorchとその高レベルのラッパー、PyTorch Lightningを使用した機械学習の詳細な紹介を提供しますこの記事では、インストールから高度なトピックまでの重要なステップをカバーし、実践的なアプローチでニューラルネットワークの構築とトレーニングを行う方法を強調して、Lightningを使用する利点を重視します

Machine learning

クラウド上で機械学習モデルを本番環境にデプロイする

「AWSでホストされているライブモデルを持つ簡単な方法を学びましょう」

MLOps

「Python Rayは、分散コンピューティングへの速道路ですか？」

Python Ray(https://ray.io/ja/)は、分散コンピューティングを革命化している動的なフレームワークです。UCバークレーのRISELabによって開発され、Pythonアプリケーションの並列化と分散化を簡素化しています。Rayは、MLエンジニア、データサイエンティスト、開発者向けに複雑なタスクを簡略化しています。データ処理、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、デプロイメント、強化学習など、様々な領域で活用できます。本記事では、Rayのレイヤー、コアコンセプト、インストール、現実世界での活用について詳しく説明し、OpenAIのChatGPTでの重要な役割を強調しています。 Rayフレームワークの理解 Python Rayは、Pythonアプリケーションの並列化を行うための分散コンピューティングフレームワークです。主要な2つのレイヤー： RayにはRay AIランタイム（AIR）とRayコアの2つの主要なレイヤーがあります。 Ray AIランタイム（AIR）： AIRは、MLエンジニアとデータサイエンティスト向けにカスタマイズされており、Ray Data、Ray Train、Ray Tune、Ray Serve、Ray RLlibなどの専門タスクを含んでいます。 Rayコア：タスク、アクター、オブジェクトなどの重要なコンセプトを備えた汎用の分散コンピューティングを提供します。 Rayクラスター： Rayアプリケーションの設定とスケーリングを容易にするRayクラスターは、ヘッドノード、ワーカーノード、オートスケーラーから構成されています。多目的なソリューション： Rayは、機械学習やデータ処理など様々な用途に使用され、複雑な並列化タスクを簡素化します。 Rayフレームワークのレイヤー…

機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

「心理学を活用してサイバーセキュリティを強化する」

攻撃者の心に入り込んで企業を守る

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