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ハイパーパラメータ最適化のためのトップツール/プラットフォーム2023年

ハイパーパラメータは、モデルの作成時にアルゴリズムの振る舞いを制御するために使用されるパラメータです。これらの要因は通常のトレーニングでは見つけることができません。モデルをトレーニングする前に、それらを割り当てる必要があります。最適なハイパーパラメータの組み合わせを選ぶプロセスは、機械学習におけるハイパーパラメータの最適化またはチューニングとして知られています。タスクに応じて利点と欠点を持つ、いくつかの自動最適化方法があります。ディープラーニングモデルの複雑さとともに、ハイパーパラメータの最適化のためのツールの数も増えています。ハイパーパラメータの最適化（HPO）には、オープンソースのツールとクラウドコンピューティングリソースに依存したサービスの2つの種類のツールキットが一般的にあります。以下に、MLモデルのハイパーパラメータ最適化に使用される主要なハイパーパラメータ最適化ライブラリとツールを示します。ベイズ最適化ベイジアン推論とガウス過程に基づいて構築されたPythonプログラムであるBayesianOptimisationは、ベイジアングローバル最適化を使用して、可能な限り少ない反復回数で未知の関数の最大値を見つけます。この方法は、探索と活用の適切なバランスを取ることが重要な高コスト関数の最適化に最適です。 GPyOpt GPyOptは、ベイジアン最適化のためのPythonオープンソースパッケージです。ガウス過程モデリングのためのPythonフレームワークであるGPyを使用して構築されています。このライブラリは、ウェットラボの実験、モデルと機械学習手法の自動セットアップなどを作成します。 Hyperopt Hyperoptは、条件付き、離散、および実数値の次元を含む検索空間上の直列および並列最適化に使用されるPythonモジュールです。ハイパーパラメータの最適化（モデル選択）を行いたいPythonユーザーに、並列化のための手法とインフラストラクチャを提供します。このライブラリでサポートされているベイジアン最適化の手法は、回帰木とガウス過程に基づいています。 Keras Tuner Keras Tunerモジュールを使用すると、機械学習モデルの理想的なハイパーパラメータを見つけることができます。コンピュータビジョン向けの2つのプリビルドカスタマイズ可能なプログラムであるHyperResNetとHyperXceptionがライブラリに含まれています。 Metric Optimisation Engine (MOE) Metric Optimisation Engine（MOE）は、最適な実験設計のためのオープンソースのブラックボックスベイジアングローバル最適化エンジンです。パラメータの評価に時間や費用がかかる場合、MOEはシステムのパラメータ最適化方法として有用です。A/Bテストを通じてシステムのクリックスルーや変換率を最大化したり、高コストのバッチジョブや機械学習予測手法のパラメータを調整したり、エンジニアリングシステムを設計したり、現実の実験の最適なパラメータを決定したりするなど、さまざまな問題に対応できます。 Optuna Optunaは、機械学習に優れた自動ハイパーパラメータ最適化のためのソフトウェアフレームワークです。ハイパーパラメータの検索空間を動的に構築するための命令的な定義によるユーザAPIを提供します。このフレームワークは、プラットフォームに依存しないアーキテクチャ、シンプルな並列化、Pythonicな検索空間のための多くのライブラリを提供します。…

「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。トップのコンピュータビジョンツール Kili Technologyのビデオ注釈ツール Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。 OpenCV OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。 Viso Suite コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso…

「Amazon SageMaker Studioを使用してAmazon RedshiftクラスターのクロスアカウントアクセスをVPCピアリングで構成する」

クラウドコンピューティングにより、計算能力とデータがより利用可能になったことで、機械学習（ML）は今やあらゆる産業に影響を与え、すべてのビジネスや産業の核となっていますAmazon SageMaker Studioは、ウェブベースの視覚的なインターフェースを持つ、初めての完全統合型ML開発環境（IDE）ですすべてのML開発を行うことができます[…]

ベイズハイパーパラメータ調整を使って効果的に回帰モデルを最適化する

勾配ブースティング技術であるXGBoost、CatBoost、LightBoostは、分類および回帰タスクの両方で近年大きな人気を獲得していますプロセスの重要な部分は、...

「私のデータサイエンスキャリアの2年後に発見した、Jupyter Notebookの5つの裏技」

R、Python、Juliaのユーザーの間では人気があるにもかかわらず、Jupyterノートブックはほとんどの場合、その全ての機能を活用されていませんほとんどのユーザーは基本的なコマンド（コードの実行、コメント、保存など）を知っていますが、...

「接続から知能へ：ブロックチェーンとAIがIoTエコシステムを変革する方法」

「ブロックチェーンは、金融、データセキュリティとプライバシー、農業、供給などのさまざまな分野で問題解決策を提供する、安全で分散型のタイムスタンプ付きデータ構造です」

「起業家のためのトップAIツール2023年」

GrammarlyはAIを活用した文章作成支援ツールで、あなたの文章がエラーフリーかつ磨かれたものになるようサポートします。 Salesforceはクラウドベースのソフトウェア会社であり、あらゆる規模の企業にCRM（顧客関係管理）のソリューションを提供しています。 Google Analyticsは、ユーザーがサイトとどのように対話しているかに関する洞察に役立つ無料のサービスです。 TensorFlowは、データフローグラフ上での数値計算のための無料かつオープンソースのライブラリです。 Tableau Softwareは、データをグラフィカルに表示することでユーザーがデータを理解するのを支援するツールです。 Zapierは、サービスとプログラムをリンクし、重要な作業に戻ることができる自動化ツールです。 Marketmuseは、高性能なコンテンツを作成するのを支援するコピーライティングツールです。 Google Cloud Platformは、Googleが消費者向け製品に使用しているサーバー上でホストされている一連のクラウドコンピューティングサービスへのアクセスをユーザーに提供します。 Slackは、チームがコミュニケーションや協力を行うためのクラウドベースのメッセージングプラットフォームです。 Zenefitsは、給与、福利厚生、人事管理などを支援するクラウドベースのHRソフトウェア会社です。 Tamrは、機械学習を使用してデータの統一とクリーニングを行うデータマスタリング企業です。 Optimoveは、顧客の関与、維持、および生涯価値を向上させるのを支援する顧客主導のマーケティングプラットフォームです。 Asanaは、チームが作業を整理、追跡、管理するのを支援する生産性プラットフォームです。 CrowdStrikeは、最も高度な攻撃からエンドポイント、クラウドワークロード、アイデンティティ、データを保護するクラウドネイティブのサイバーセキュリティ企業です。 Wordtuneは、より簡潔かつ明確で読者にとって興味深い代替表現の提案を行うライティングツールです。 DigitalGeniusは、カスタマーサービスを自動化し、従業員の生産性を向上させるための会話型AIプラットフォームを提供する企業です。 Intraspexionは、人工知能を使用して企業の法務部門が訴訟を回避するのを支援するソフトウェア企業です。 Howler AIは、ニッチなジャーナリストに正確にリーチするのを支援する自動化PRプラットフォームです。 Pictoryは、テキスト、ブログ投稿、その他の長文コンテンツから魅力的なビデオを作成するのを支援するAIパワードのビデオ作成プラットフォームです。…

「ベクトルデータベースの力を活用する：個別の情報で言語モデルに影響を与える」

この記事では、ベクトルデータベースと大規模言語モデルという2つの新しい技術がどのように連携して動作するかについて学びますこの組み合わせは現在、大きな変革を引き起こしています...

『Audio-LDMを使用してテキストを音声に変換する完全ガイド』

Audio-LDMモデルを使用して、テキストから音声生成の力を解き放つAIの力

スコルテックとAIRIの研究者は、ニューラルネットワークを使用してドメイン間の最適なデータ転送のための新しいアルゴリズムを開発しました

大規模OT（Optimum Transport）とWasserstein GAN（Generative Adversarial Networks）の出現以降、機械学習ではニューラルネットワークを使用して最適輸送（OT）の問題を解決することが増えてきました。OTプランは最近、実際のタスクで同等の性能を持つ生成モデルとして使用可能であることが示されています。OTコストは、生成モデル内のジェネレータを更新するための損失関数としてよく計算され使用されます。人工知能研究所（AIRI）とSkoltechは、ニューラルネットワークを使用して異なる学問領域間で情報共有を最適化するための革新的なアルゴリズムに関して共同研究を行っています。このアルゴリズムの理論的な基盤により、その出力は競合手法よりも理解しやすくなっています。入出力の例などの結合トレーニングデータセットを必要とする他の手法とは異なり、この革新的な手法は入力と出力のドメインから別々のデータセットでトレーニングすることができます。大規模なトレーニングデータセットは入手が困難ですが、顔や音声認識、医療画像解析などのアプリケーション向けに構築された現代の機械学習モデルには必要不可欠です。そのため、科学者やエンジニアはしばしば人工的な手段を用いて現実世界のデータセットをシミュレートすることがあります。生成モデルの最近の進歩により、生成されたテキストや画像の品質が大幅に向上し、この作業が容易になりました。ニューラルネットワークは、ペアのトレーニングサンプルや入出力画像セットから新しい入力画像に一般化して拡張するように学習されます。これは、品質の異なる同一の写真を処理する必要がある作業に役立ちます。言い換えると、生成モデルは異なるデータからデータを合成することで、一つのドメインから別のドメインへの移行を容易にします。例えば、ニューラルネットワークは手描きの絵をデジタル画像に変換したり、衛星写真の明瞭度を向上させることができます。確定的および確率的な輸送マップを使用して確率分布を整列させることは、一般的なツールであるこの技術のユニークな使用法です。この手法は、ペアの翻訳（画像の復元、ドメイン適応など）以外のドメインで既存のモデルを向上させることができます。この手法により、生成されたサンプルのバリエーションのレベルをより制御することができ、GANや拡散モデルに基づく一般的な手法と比較して学習したマップの解釈性が向上します。研究者は、特定のタスクのための輸送コスト設計を潜在的な研究領域として強調しています。最適輸送と生成学習の交差点が選ばれた手法の中心にあります。エンターテイメント、デザイン、コンピュータグラフィックス、レンダリングなどの分野では、生成モデルと効率的な輸送が広範に使用されています。上記のセクターにおけるいくつかの問題は、この手法に適している可能性があります。一方で、以前のツールを使用することで画像処理技術を一般に提供することが可能になるため、グラフィックス業界の一部の職業は影響を受ける可能性があります。獲得したデータが高額であるか、または入手が困難であるため、研究者は理想的なマッチしたデータセットではなく、関連性のないデータセットで妥協することがしばしばあります。チームは、効率的な貨物輸送（最適輸送理論）に関するソビエト連邦の数学者兼経済学者であるレオニード・カントロヴィッチの著作に戻り、ドメイン間での最適なデータ転送を計画するための革新的な手法を開発しました。ニューラル最適輸送は、深層ニューラルネットワークと別々のデータセットを使用した新しい手法です。ドメイン間の非結合の転送において、このアルゴリズムは画像のスタイリングやその他のタスクにおいて最先端の手法よりも優れた結果を達成します。さらに、通常調整が難しいハイパーパラメータが少なく、より解釈可能な結果をもたらし、競合手法よりも堅牢な数学的基盤に基づいています。

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