Search Results クラウド

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習（ML）のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です：再強調すると、MLモデルの保存と保管...

MLにおけるETLデータパイプラインの構築方法

データ処理から迅速な洞察まで、頑強なパイプラインはどんなMLシステムにとっても必須ですデータチーム（データとMLエンジニアで構成される）はしばしばこのインフラを構築する必要があり、この経験は苦痛となることがありますしかし、MLでETLパイプラインを効率的に使用することで、彼らの生活をはるかに楽にすることができます本記事では、その重要性について探求します...

General

小売およびeコマースにおけるMLプラットフォームの構築

組織内で機械学習を利用して難しい問題を解決することは素晴らしいですさらに、eコマース企業にはMLが役立つケースがたくさんありますただし、より多くのMLモデルやシステムが本番環境で稼働するにつれて、信頼性のある管理のためにより多くのインフラが必要になりますそのため、多くの...

MLOps

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…

ML Model Development

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

FermiNet（フェルミネット）：第一原理に基づく量子物理学と化学

最近Physical Review Researchに掲載された論文では、ディープラーニングが現実世界のシステムの量子力学の基礎方程式を解くのにどのように役立つかを示していますこれは重要な基礎科学的な問題だけでなく、将来的には実用的な用途につながる可能性がありますこれにより、研究者は実験室で作る前に、シリコン上で新しい材料や化学合成を試作することができます本日、この研究からのコードも公開される予定ですこれにより、計算物理学や化学のコミュニティは私たちの研究を基にさまざまな問題に応用することができます私たちは、大きな電子の集合体である化学結合の量子状態をモデル化するのに適した新しいニューラルネットワークアーキテクチャ、Fermionic Neural NetworkまたはFermiNetを開発しましたFermiNetは、原子や分子のエネルギーを最初の原理から計算するためのディープラーニングの最初のデモンストレーションであり、これまでで最も正確なニューラルネットワーク手法ですDeepMindのAI研究で開発されたツールやアイデアが自然科学の基本的な問題の解決に役立ち、FermiNetはタンパク質の折りたたみ、ガラス状のダイナミクス、格子量子色力学などのプロジェクトとともに、そのビジョンを実現するための取り組みに加わります

research

世界のデータを処理できるアーキテクチャの構築

今日のAIシステムで使用されるほとんどのアーキテクチャは、専門的なものです2Dの残差ネットワークは画像処理には適していますが、自動運転車で使用されるLidar信号やロボット工学で使用されるトルクなどの他の種類のデータには最適な選択肢ではありませんさらに、標準的なアーキテクチャは通常、1つのタスクのみを考慮して設計されており、エンジニアはしばしば入出力を再構築、歪曲、または他の方法で変更する必要がありますこれによって標準的なアーキテクチャが問題を正しく処理できるように期待します音声や画像など、複数の種類のデータを扱う場合はさらに複雑であり、単純なタスクでも多くの異なる部品から構成される複雑で手動チューニングされたシステムが必要になることが通常ですDeepMindの使命である科学と人類の進歩のために知能を解決するために、私たちは多くの種類の入力と出力を使用する問題を解決できるシステムを構築したいと考え、あらゆる種類のデータを処理できるより一般的かつ柔軟なアーキテクチャを探求し始めました

research

AIモデルの知覚を測定する

知覚は、感覚を通じて世界を経験するプロセスであり、知能の重要な部分ですそして、人間レベルの知覚的な世界理解能力を持つエージェントを構築することは、ロボット工学、自動運転車、パーソナルアシスタント、医療画像など、ますます重要な課題ですが、それは困難な課題でもありますそこで、本日は、モデルの知覚能力を評価するための、実世界のビデオを使用したマルチモーダルベンチマークである「知覚テスト」を紹介いたします

research

Google Cloudによるデジタルトランスフォーメーション

ここ数年、私たちはGoogle Cloudと提携し、彼らのお客様が利用するコアソリューションに私たちのAI研究を応用して、積極的な影響を与えることに取り組んできました以下では、ドキュメントの理解の最適化、風力エネルギーの価値向上、AlphaFoldのより簡単な利用など、いくつかのプロジェクトを紹介します

Applied

データエンリッチメントのためのベストプラクティス

DeepMindでは、われわれの目標は、オペレーティングプリンシプルに従って、すべての取り組みが最高水準の安全性と倫理性を満たすことですその出発点となるものの一つは、データの収集方法です過去12ヶ月間、われわれはパートナーシップオンAI（PAI）と協力し、これらの課題を慎重に検討し、責任ある人間データの収集のための標準化されたベストプラクティスとプロセスを共同開発しました

Company

Learn more about Search Results クラウド - Page 98