Search Results MXNet

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

「AI/MLツールとフレームワーク：包括的な比較ガイド」

この記事では、主要なAI/MLツールやフレームワークの簡潔な比較を提供し、特定のAI/MLプロジェクトに適した技術の選択を支援します

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」

「Amazon SageMakerを使用して、マルチクラウド環境でMLモデルをトレーニングおよびデプロイする」

この投稿では、多クラウド環境でAWSの最も広範で深いAI / ML機能の1つを活用するための多くのオプションの1つを示しますAWSでMLモデルを構築しトレーニングし、別のプラットフォームでモデルを展開する方法を示しますAmazon SageMakerを使用してモデルをトレーニングし、モデルアーティファクトをAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）に保存し、モデルをAzureで展開して実行します

『協力の力：オープンソースプロジェクトがAIを進化させる方法』

この記事では、オープンソースプロジェクトが革新的なAIソリューションの創造に与える深い影響について探求します

Artificial Intelligence

「ソフトウェア開発者のための機械学習フレームワークの探求」

この記事では、ソフトウェア開発における機械学習フレームワークの重要性を探求し、人気のあるフレームワークについての洞察を提供しています

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

MLOps

「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。…

人工知能（AI）におけるトップの物体検出アルゴリズムとライブラリ

コンピュータビジョンの科学では、オブジェクトの識別において劇的な変化が最近見られています。これは、研究の難しい領域とされることが多いです。オブジェクトの位置特定と分類は、2つのプロセスが連携して動作するため、難しい研究領域です。ディープラーニングと画像処理の最も重要な進展の1つは、与えられた画像の中でオブジェクトを検出し、ラベル付けするオブジェクト検出です。オブジェクト検出モデルは適応性があり、複数のオブジェクトを認識して検出することができます。アイテムの位置特定のプロセスでは、バウンディングボックスが使用されることが一般的です。オブジェクト検出への関心は、ディープラーニング技術や最先端の画像処理ツールが登場する前から長い間強くありました。オブジェクト検出のモデルは、非常に特定のものを探すように教えられることが多いです。画像、映画、リアルタイムプロセスは、構築されたモデルを利用することができます。オブジェクト検出は、オブジェクトの特徴を使用して検索対象を特定します。オブジェクト検出モデルは、四つの直角を持ち、等しい長さの辺を持つ正方形を検索することで、四角形を検出します。もしオブジェクト検出モデルが球体のものを見つけようとする場合は、その形状を構成する中心を探します。顔認識やオブジェクト追跡は、これらの識別手法の応用例です。オブジェクト検出の一部の一般的な用途には、自動運転車、オブジェクト追跡、顔検出と識別、ロボット工学、ナンバープレート認識があります。まず、現在利用可能な最高のオブジェクト検出アルゴリズムを見てみましょう。 1. Histogram of Oriented Gradients (HOG) 画像処理やさまざまな形態のコンピュータビジョンにおいて、オブジェクト検出のための特徴記述子としてヒストグラム指向勾配（HOG）が使用されます。HOGアルゴリズムは、画像の最も重要な特徴を特定するために勾配方向処理を使用します。ヒストグラム指向勾配記述子の方法では、勾配方向は検出ウィンドウなどの画像の特定領域で発生する場合があります。HOGのような特徴は、含まれている情報がより簡単に解釈できるため、理解しやすくなります。制約 HOG（Histogram of Oriented Gradients）は、オブジェクト識別の初期段階では重要な進展でしたが、いくつかの重大な問題がありました。写真の複雑なピクセル計算は時間がかかるため、場所が限られている場合にはうまく機能しません。 2. Fast R-CNN Fast R-CNNテクニックまたはFast Region-Based Convolutional Networkメソッドは、オブジェクトを検出するためのトレーニングアルゴリズムです。この方法は、R-CNNとSPPnetのスピードと精度を向上させると同時に、それらの主な欠点に対処します。PythonとC++を使用して、高速なR-CNNソフトウェア（Caffe）を作成します。…

「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

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