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「H2O.aiとOptunaを使用した高度な予測モデリングのためのスタックアンサンブル」

私たちは皆、予測モデリングにおいてアンサンブルモデルが単一のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを知っていますおそらく、バギングやブースティングといった一般的なアンサンブル手法についてはすべて聞いたことがあるでしょうさらに、ランダムフォレストなどもよく知られています…

「偉大なる遺伝子データの漏洩：知っておくべきこと」

A class action lawsuit has been launched against a genetic testing company for the protection of personal genetic data that was unfortunately stolen.

「無料ハーバード講座：PythonでのAI入門」

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SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです＃75

今週は、OpenAIのドラマが終わり、Sam AltmanとGreg BrockmanがOpenAIに復帰し、2人の新しい取締役が任命されました（既存の1人とともに…

アマゾンの研究者がフォーチュナを紹介：ディープラーニングにおける不確実性量子化のためのAIライブラリ

人工知能と機械学習の最近の発展は、皆の生活をより容易にしてくれています。その信じられない能力により、AIとMLはあらゆる産業に浸透し、問題を解決しています。機械学習の重要な要素である予測の不確実性によって、モデルの予測の正確さを評価することが可能です。信頼性と安全性の確保のためには、不確実性を正確に推定することが重要です。自信過剰は、特に深層ニューラルネットワークのコンテキストで一般的な問題です。自信過剰とは、モデルが実際よりもはるかに高い確率で特定のクラスを予測することです。これは現実世界での判断や行動に影響を与えるため、懸念事項となっています。機械学習の不確実性を推定し校正することができる手法がいくつか開発されています。ベイズ推論、適合的予測、温度スケーリングなどがその方法の一部です。これらの手法は存在しますが、それらを実践することは課題です。多くのオープンソースライブラリでは、特定の手法のユニークな実装や一般的な確率的プログラミング言語が提供されていますが、最新の方法論を幅広くサポートする統一的なフレームワークが不足しています。これらの課題を克服するため、研究者チームがFortunaというオープンソース不確実性定量化ライブラリを発表しました。文献から最新の設備がFortunaに統合され、利用者は一貫性のある直感的なインターフェースを通じてこれらの手法を利用することができます。その主な目的は、回帰および分類アプリケーションで高度な不確実性定量化手法の適用をより簡単にすることです。チームはFortunaの2つの主要な機能を公開しています。これらは深層学習の不確実性定量化を大幅に改善します。校正手法：Fortunaは校正に関する数多くのツール、その中に適合的予測も含まれています。予め訓練されたニューラルネットワークは、適合的予測と組み合わせることで信頼性のある不確実性の推定を行うことができます。これにより、モデルの信頼度スコアを実際の予測の正確さとバランスさせることが支援されます。これは非常に役立ち、モデルの予測が信頼性のあるものであるかそうでないかを区別することができます。チームは医師の例を共有し、医師がAIシステムの診断や自動運転車の環境解釈が信頼性のあるものかどうかを判断するのに役立てることができます。スケーラブルなベイズ推論：校正手法に加えて、Fortunaはスケーラブルなベイズ推論ツールも提供しています。これらの手法を使用すると、最初から訓練されている深層ニューラルネットワークを訓練することができます。ベイズ推論と呼ばれる確率的な手法により、モデルのパラメータおよび予測の不確実性を組み込むことができます。スケーラブルなベイズ推論の実装により、Fortunaの全体的な精度とモデルの不確実性定量化の能力を向上させることができます。まとめると、Fortunaはモデル予測の不確実性を測定し校正するための統一的なフレームワークを提供し、機械学習の領域において有用な追加となります。

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

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「無料ハーバード講座：PythonでのAI入門」

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

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アマゾンの研究者がフォーチュナを紹介：ディープラーニングにおける不確実性量子化のためのAIライブラリ

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

「ファストテキストを使用したシンプルなテキスト分類」となります

「最も強力な機械学習モデルの解説（トランスフォーマー、CNN、RNN、GANなど）」

「ハイパーパラメータのチューニングに関する包括的なガイド：高度な手法の探索」

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