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LinkedInのフィード進化：より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されています

データから洞察力へ：KubernetesによるAI/MLの活用

「KubernetesがAI/MLと連携することで、AI/MLのワークロードに対して細粒度の制御、セキュリティ、弾力性を提供する方法を発見しましょう」

「2023年に知っておく必要のあるトップ10のディープラーニングツール」

コンピュータと人工知能の世界の複雑な問題には、ディープラーニングツールの支援が必要です。課題は時間とともに変化し、分析パターンも変わります。問題に対処するためのツールの定期的な更新と新しい視点には、実地の専門知識とディープラーニングツールの経験が必要です。トップツールの更新されたリストと各ツールの主な機能を確認してください。 ディープラーニングとは何ですか？ ディープラーニングは、機械学習のサブセットであり、コンピュータの操作学習に重要な人工知能の一部です。関連するディープラーニングツールは、コンピュータのデータとパターンを処理して意思決定を行うプログラムのキュレーションを担当しています。アルゴリズムによる予測分析が可能です。 トップ10のビッグデータツール ビッグデータツールは、従来のシステムでは効率的に処理できない大量のデータを扱うために不可欠です。これらのツールを活用することで、企業はデータに基づいた意思決定を行い、競争力を持ち、全体的な業務効率を向上させることができます。以下はトップ10のビッグデータツールです： TensorFlow Keras PyTorch OpenNN CNTK MXNet DeeplearningKit Deeplearning4J Darknet PlaidML TensorFlow 主な機能： TensorFlowは、Go、Java、Pythonなどの異なる言語でインターフェースを提供しています。 グラフィックの可視化を可能にします。 組み込みおよびモバイルデバイスを含む、ビルドおよび展開のためのモデルを含んでいます。 コミュニティのサポート 効率的なドキュメンテーション機能 コンピュータビジョン、テキスト分類、画像処理、音声認識が可能です。 多層の大規模なニューラルネットワークに適しています。…

「Amazon SageMaker Hyperband 自動モデルチューニングを使用して、分散トレーニングの収束問題を効果的に解決する」

最近の数年間は、ディープラーニングニューラルネットワーク（DNN）の驚異的な成長が見られていますこの成長は、より正確なモデルや生成型AIによる新たな可能性の開拓（自然言語を合成する大規模な言語モデル、テキストから画像を生成するものなど）に現れていますDNNのこれらの増加した機能は、巨大なモデルを持つことと引き換えに実現されています

MLモデルのトレーニングパイプラインの構築方法

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…

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