Search Results 7 参考文献:

Pythonによる(Bio)イメージ分析：ヒストグラムについて知っておくべきすべてのこと

「（バイオ）イメージ解析とPythonを使いこなすシリーズへようこそ：すべてを知るために必要なことこのチュートリアルでは、ヒストグラムという重要なツールについて取り上げ、それがどれほど重要かを世界でいかに果たしているかを探求してください...」

「言語モデルの逆スケーリングの謎を解明する」

This aspect of inverse scaling is a crucial point to keep in mind, as it can affect the performance of larger LLMs. However, this…

ロボット犬が世界記録を速度で打ち立てました

韓国先端科学技術院は、ギネス世界記録において、犬のような能力を備えた4足歩行ロボットの見事な創造力により認められましたこの驚くべき成果は、チームの献身と専門知識を証明し、その発明を最速のものとして位置付けました

「自律走行車とトロリー問題：「良い」決定を探し求めて」

North Carolina State Universityの熱心な研究チームが、日常の交通シナリオで生じる倫理的ジレンマについて正確かつ関連性の高いデータを積極的に収集していますこの貴重な情報は、低リスクな状況の複雑さをより深く理解し、私たちの道徳的な意思決定能力を改善するのに役立ちます

「バイデン政権によるAIヘルスケアアプリのラベリングシステム案」

バイデン政権が、健康ケアアプリに人工知能を活用した新しいラベリングシステムを導入し、安全性と信頼性を最優先にしていますこれにより、より良い健康ケアを提供することが可能になります

「チャットボットの台頭：バカな機械からクリエイティブな共同作業者へ」

2023年は私たちにとって画期的な年となりましたロボットとのコミュニケーション、創造性、チームワーク、さらには操作術をマスターしたことで、私たちの能力が向上しました

「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

過去10年間、特にディープラーニングの成功を受けて、人工汎用知能（AGI）の構築の可能性について議論が続いています最終目標は...

サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習の分野で利用される教師あり学習アルゴリズムです。主に分類や回帰などのタスクを実行するために使用されます。このアルゴリズムは、メールがスパムかどうかの判断、手書き文字の認識、写真での顔の検出など、さまざまなタスクを処理できます。データ内の多くの情報や複雑な関係に対応できる非常に適応性のあるアルゴリズムです。 SVMの主な役割は、特徴に基づいて異なるグループの間を最適な線（または面）で分離することです。データが紙の上の点のようなもので、それらを完全に異なるクラスに分けるための単一の直線を引くことができると想像してください。これは、データが完全に線形に分離可能である必要があります。 SVMの種類線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して簡単に2つのグループに分割できる場合、線形SVMが最適です。データが紙の上の点のようなもので、1本の直線を引いてそれらをきれいに2つの異なるクラスに分離できる状態であることを想像してください。非線形サポートベクターマシンデータが直線を使用して2つの別々のグループに分類できない場合、非線形SVMを使用します。ここでは、データは線形に分離できません。このような場合には、非線形SVMが救世主となります。データが複雑なパターンに従わずにしばしば乱雑な現実世界では、非線形SVMのカーネルトリックが使用されます。どのように動作するのか？床に散らばった2つのグループ、例えば緑と青の点があると想像してください。SVMの役割は、これらの点をそれぞれのグループに分けるための最適な線（または3次元の世界では面）を見つけ出すことです。今、点を分けるための多くの線があるかもしれませんね？しかし、SVMは特別な線を探します。すなわち、線と最も近い緑の点から線までの距離と線と最も近い青の点から線までの距離が最大となる線です。この距離を「マージン」と呼び、SVMはできるだけ大きくすることを目指します。この線を定義するのに重要な役割を果たす最も近い点を「サポートベクター」と呼びます。SVMは、2つのグループの間のスペースを最大化する最良の線を描くためにこれに焦点を当てます。しかし、もし点がきれいに直線で分離されていない場合はどうでしょうか？もし点があちこちに散らばっている場合はどうでしょうか？そんなときに、SVMは問題を高次元空間に持ち上げるために「カーネルトリック」と呼ばれるものを使用することができます。これにより、より複雑な分割曲線や曲面を引くことが可能になります。用途とアプリケーション 1. スパムメールフィルタリング: スパムと普通のメールが混在するメールボックスがあると想像してください。SVMを使用して、スパムと通常のメールを区別するスマートフィルターを作成できます。使用される単語などのメールの様々な特徴を見て、スパムと非スパムを区別する境界線を描き、メールボックスをきれいに保ちます。 2. 手書き文字認識: コンピュータが異なる人々の手書き文字を認識することを希望する場合、SVMが役立ちます。手書き文字の形や大きさなどの特徴を分析することで、SVMは一人の人の手書き文字を別の人のものと分離する線や曲線を描くことができます。これは郵便サービスでの数字認識などのアプリケーションに役立ちます。 3. 医療診断: 医学の世界では、SVMは疾患の診断に役立ちます。ある特定の状態の患者とその他の一般の患者についてのデータがあるとします。SVMは様々な健康指標を分析し、健康な患者と状態を持つ患者を区別する境界線を作成します。これにより、医師がより正確な診断を行うのに役立ちます。 4. 画像分類:…

「人工知能と気候変動」

「多くの場合、私たちは気候変動に関連付けられた雑誌やニュースの天候エピソードを見たり、聞いたり、読んだりしますが、すべての出来事がこの現象と関連しているわけではありませんたとえば、…」

ランナーの疲労検知のための時間系列分類 – チュートリアル

ウェアラブルセンサーを使用して収集されたランニングデータは、ランナーのパフォーマンスや全体的なテクニックについての洞察を提供することができますこれらのセンサーから得られるデータは通常、時間の経過によって変化するものです

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