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「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

イントロダクションビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強力なツールとして登場しています。AWSクラウド上でPySparkを展開することは、データ密集型のタスクに対してスケーラビリティと柔軟性を提供する画期的なものであり、Dockerコンテナと組み合わせることでシームレスで効率的なソリューションとなります。しかし、クラウドインフラ上でPySparkを展開することは複雑で困難な場合があります。分散コンピューティング環境の設定やSparkクラスタの構成、リソースの管理などの詳細は、多くの人々がその完全な潜在能力を引き出すことから遠ざけてしまいます。学習目標 PySpark、AWS、およびDockerの基本的なコンセプトを学び、クラウド上でPySparkクラスタを展開するための堅固な基盤を確立します。 AWSを使用してPySparkをDockerで設定する包括的なステップバイステップガイドに従い、AWSの設定、Dockerイメージの準備、およびSparkクラスタの管理を行います。モニタリング、スケーリング、およびベストプラクティスへの適合により、AWS上でPySparkのパフォーマンスを最適化する戦略を発見し、データ処理ワークフローの最大限の活用を実現します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。前提条件 PySparkをAWS上でDockerを使用して展開するための旅に出る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください： 🚀 ローカルPySparkインストール： PySparkアプリケーションを開発およびテストするためには、ローカルマシンにPySparkをインストールすることが重要です。オペレーティングシステムの公式ドキュメントに従ってPySparkをインストールします。このローカルインストールは開発環境として機能し、AWSに展開する前にPySparkコードの記述とテストを行うことができます。 🌐 AWSアカウント： PySparkの展開に必要なクラウドインフラストラクチャとサービスにアクセスするためには、有効なAWS（Amazon Web Services）アカウントが必要です。AWSアカウントを持っていない場合は、AWSのウェブサイトでサインアップすることができます。新規ユーザにはリソースが制限された無料利用枠が提供されていますが、支払い情報の提供が必要となります。 🐳 Dockerのインストール： Dockerはこの展開プロセスで重要なコンポーネントです。Ubuntuオペレーティングシステム向けのインストール手順に従って、ローカルマシンにDockerをインストールします。Dockerコンテナを使用して、PySparkアプリケーションを一貫した形でカプセル化して展開することができます。 Windows 以下の Windows向けDocker…

「ヌガーで科学文書処理を高める」

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

「Pythonにおける構造化LLM出力の保存と解析」

イントロダクションジェネラティブAIは現在、世界中で広く使用されています。大規模言語モデルのテキスト理解能力とそれに基づいたテキスト生成能力により、チャットボットからテキスト分析まで様々なアプリケーションが生まれました。しかし、これらの大規模言語モデルは非構造化な形式でテキストを生成することが多いです。時には、LLM（大規模言語モデル）によって生成された出力を、構造化された形式、例えばJSON（JavaScript Object Notation）形式にしたいケースもあります。例えば、LLMを使用してソーシャルメディアの投稿を分析し、LLMによって生成された出力をJSON/python変数としてコード内で扱い他のタスクを実行する必要があるかもしれません。このような場合に、プロンプトエンジニアリングを使ってこれを実現することは可能ですが、プロンプトの調整には多くの時間がかかります。そこで、LangChainでは出力パースを導入しており、これによりLLMの出力を構造化された形式に変換することができます。学習目標大規模言語モデルによって生成された出力の解釈 Pydanticを使用したカスタムデータ構造の作成プロンプトテンプレートの重要性とLLMの出力を整形してプロンプトを生成する方法の理解 LangChainを使用してLLMの出力のフォーマット指示を作成する方法の学習 JSONデータをPydanticオブジェクトにパースする方法の理解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掲載されました。 LangChainと出力パースとは？ LangChainは、大規模言語モデルを使用したアプリケーションを短時間で構築できるPythonライブラリです。OpenAI GPT LLM、GoogleのPaLM、そしてFalcon、LlamaなどのHugging Faceのオープンソースモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。LangChainを使用すると、大規模言語モデルへのプロンプトのカスタマイズが容易になり、組込みのベクトルストアを提供するため、入出力の埋込みを保存することができます。そのため、数分でドキュメントをクエリできるアプリケーションを作成することができます。 LangChainは、大規模言語モデルがインターネットから情報を取得できるようにするためのエージェント機能も提供しています。また、出力パーサーも提供しており、大規模言語モデルによって生成されたデータを構造化することができます。LangChainには、リストパーサー、日時パーサー、列挙型パーサーなどさまざまな出力パーサーがあります。この記事では、LLMが生成した出力をJSON形式にパースすることができるJSONパーサーについて説明します。以下の図は、LLMの出力がPydanticオブジェクトにパースされる一般的なフローを示しており、Python変数で即座に使用できるデータが作成されます。はじめに – モデルのセットアップこのセクションでは、LangChainを使用してモデルをセットアップします。この記事全体を通して、PaLMをLarge Language Modelとして使用します。環境としてGoogle Colabを使用しますが、PaLMを他のどのLarge…

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。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。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

SSDを使用したリアルタイム物体検出：シングルショットマルチボックス検出器

イントロダクションリアルタイムオブジェクト検出では、従来のパラダイムは通常、バウンディングボックスの提案、ピクセルまたは特徴のリサンプリング、高品質の分類器の適用など、複数のステップの手法を採用してきました。このアプローチは高い精度を実現していますが、計算上の要求がリアルタイムアプリケーションには適さないことがしばしばありました。しかし、シングルショットマルチボックスディテクター（SSD）は、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出の革新的な飛躍を表しています。SSDは、バウンディングボックスの提案段階でピクセルや特徴のリサンプリングが不要なため、高い速度で例外的な精度を維持します。代わりに、SSDは小さな畳み込みフィルタを使用して、特徴マップ上でオブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。研究者は、このプロセスの異なるステージを最適化することでより高速な検出器を作ろうと試みましたが、通常は精度の低下につながります。しかし、この論文では、精度を維持しながら高速化を実現する画期的なディープラーニングベースのオブジェクト検出器であるSSD（シングルショットマルチボックスディテクター）を紹介しています。SSDは、バウンディングボックスの提案においてピクセルや特徴のリサンプリングが不要であり、小さな畳み込みフィルタを特徴マップに適用することで、オブジェクトのカテゴリとバウンディングボックスのオフセットを直接予測します。学習目標画像や動画のオブジェクト検出のためのSSDの原則とアーキテクチャを理解する。速度と精度の観点で、SSDが従来のオブジェクト検出モデルに対してどのような利点を持つのかを探求する。デフォルトのバウンディングボックスの概念とそれらがSSDにおけるマルチスケールオブジェクト検出で果たす役割を把握する。 SSDの効率的なオブジェクト検出機能によって恩恵を受けるさまざまなアプリケーションや産業の洞察を得る。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掲載されました。シングルショットディテクター（SSD）とは何ですか？シングルショットディテクター（SSD）は、コンピュータビジョンの革新的なオブジェクト検出アルゴリズムです。画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを迅速かつ正確に検出して位置を特定する能力によって注目されています。SSDの特徴は、これをディープニューラルネットワークの一通りで実現できることであり、非常に効率的でリアルタイムアプリケーションに理想的です。 SSDは、特徴マップの複数の位置に異なるアスペクト比を持つアンカーボックスを使用しています。これらのアンカーボックスにより、異なるサイズや形状のオブジェクトを効果的に扱うことができます。さらに、SSDはマルチスケールな特徴マップを使用して、画像内の小さなオブジェクトや大きなオブジェクトを正確に識別します。SSDは複数のオブジェクトクラスを同時に検出する能力を持つため、単一の画像内で多数のオブジェクトカテゴリを扱うタスクにおいて有用なツールです。速度と精度のバランスが取れているため、歩行者や車両の検出などのアプリケーション、そして自動運転、監視、ロボティクスなどの領域におけるより広いオブジェクト検出において人気の選択肢となっています。 SSDはリアルタイムでのオブジェクト検出能力で知られており、自動運転、監視、拡張現実などのさまざまなアプリケーションで広く採用されています。 SSDの主な特長シングルショット：一部の従来のオブジェクト検出モデルが2段階のアプローチ（まず関心領域の提案をし、それからそれらの領域を分類する）を使用するのとは異なり、SSDはネットワークを通じて一度にオブジェクト検出を行います。オブジェクトの存在とバウンディングボックスの座標を一度のショットで直接予測し、より速く効率的に行います。マルチボックス：SSDは、入力画像の複数の場所に異なるスケールとアスペクト比のデフォルトのバウンディングボックス（アンカーボックス）のセットを使用します。これらのデフォルトボックスは、オブジェクトが現れる可能性が高い場所についての事前知識となります。SSDはこれらのデフォルトボックスの調整を予測し、オブジェクトを正確に位置づけます。マルチスケール検出：SSDは異なる解像度の複数の特徴マップで操作を行うことで、さまざまなサイズのオブジェクトを検出することができます。異なるスケールで予測を行い、さまざまな粒度でオブジェクトを捉えます。クラススコア：SSDはバウンディングボックスの座標だけでなく、各デフォルトボックスにクラススコアを割り当てます。これは特定のカテゴリ（例：車、歩行者、自転車など）に属するオブジェクトの可能性を示します。ハードネガティブマイニング：トレーニング時にSSDはハードネガティブマイニングを使用して、困難な例に焦点を当ててモデルの精度を向上させます。 SSDのキーポイントは何ですか？ Single Shot MultiBox Detector（SSD）は、効率的かつ正確なパフォーマンスを可能にするいくつかのキーポイントを持つ複雑な物体検出モデルです。以下はSSDのキーポイントです：…

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。…

「LangchainとOllamaを使用したPDFチャットボットのステップバイステップガイド」

イントロダクション情報との相互作用方法が技術の進化によって変化し続ける時代において、PDFチャットボットの概念は利便性と効率性を新たなレベルにもたらします。この記事では、オープンソースモデルを最小限の設定で利用できるようにするLangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成する魅力的な領域について説明します。フレームワークの選択やモデルパラメータの調整の複雑さにさようならを言い、PDFチャットボットの潜在能力を解き放つ旅に出かけましょう。Ollamaのシームレスなインストール方法、モデルのダウンロード方法、およびクエリに対して知識のある応答を提供するPDFチャットボットの作成方法を発見しましょう。技術と文書処理のエキサイティングな融合を探求し、情報の検索を今まで以上に簡単にしましょう。学習目標 Ollamaをコンピュータにインストールする方法を理解する。 Ollamaを使用してオープンソースモデルをダウンロードおよび実行する方法を学ぶ。 LangchainとOllamaを使用してPDFチャットボットを作成するプロセスを発見する。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。前提条件この記事を正しく理解するためには、以下が必要です: Pythonの良い知識と、 Langchainの基本的な知識、つまりチェーン、ベクトルストアなど。 Langchainは、LLMアプリの作成にさまざまな機能を提供します。それは独立した記事そのものに値するものです。Langchainが何であるかわからない場合は、Langchainに関する記事やチュートリアルをいくつか読んでください。このビデオもご覧いただけます。this Ollamaとは何ですか？ Ollamaは、オープンソースモデルをダウンロードしてローカルで使用する機能を提供します。最も適したソースからモデルを自動的にダウンロードします。コンピュータに専用のGPUがある場合、モデルをGPUアクセラレーションで実行します。手動で設定する必要はありません。プロンプトを変更することでモデルをカスタマイズすることもできます（そのためLangchainは必要ありません）。OllamaはDockerイメージとしても利用可能であり、独自のモデルをDockerコンテナとして展開できます。エキサイティングですね？さあ、Ollamaをコンピュータにインストールする方法を見てみましょう。 Ollamaのインストール方法残念ながら、OllamaはMacOSとLinuxのみ利用可能です。しかし、WindowsユーザーでもOllamaを使用できる方法があります – WSL2。コンピュータにWSL2がない場合、thisの記事を読んでください。ここでは、WSL2についてすべてを説明し、VS Codeでの使用方法も説明しています。すでにインストール済みの場合は、Ubuntuを開き、ターミナルで以下のコマンドを実行します。 curl https://ollama.ai/install.sh | sh これにより、OllamaがWSL2にインストールされます。使用しているMacOSの場合は、こちらを参照してください。これでOllamaを使用してモデルをダウンロードする準備が整いました。ターミナルを開いたままにして、まだ完了していません。…

「OWLv2のご紹介：ゼロショット物体検出におけるGoogleのブレークスルー」

はじめに 2023年も終わりが近づいていますが、コンピュータビジョンコミュニティにとっての興奮するニュースは、Googleが最近OWLv2のリリースとともにゼロショットオブジェクト検出の世界で大きな進歩を遂げたことです。この最新モデルは🤗 Transformersで利用可能であり、これまでに存在する中でも最も堅牢なゼロショットオブジェクト検出システムの1つを表しています。これは昨年に導入されたOWL-ViT v1の基盤を築いています。この記事では、このモデルの動作とアーキテクチャを紹介し、推論を実行する実用的なアプローチを見ていきます。さあ、始めましょう。学習目標コンピュータビジョンにおけるゼロショットオブジェクト検出の概念を理解する。 GoogleのOWLv2モデルの背後にある技術とセルフトレーニングのアプローチについて学ぶ。 OWLv2の使用に必要な実用的なアプローチ。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。 OWLv2の技術 OWLv2の印象的な機能は、その革新的なセルフトレーニングのアプローチによるものです。このモデルは、10億以上の例から成るウェブスケールデータセットでトレーニングされました。これを達成するために、著者たちはOWL-ViT v1の強力さを活用し、そのモデルを使用して擬似ラベルを生成し、それを使ってOWLv2をトレーニングしました。さらに、モデルは検出データ上で微調整され、それによって先行モデルであるOWL-ViT v1に比べて性能が向上しました。セルフトレーニングによってオープンワールドの位置特定のウェブスケールトレーニングが可能になり、オブジェクトの分類や言語モデリングで見られるトレンドに倣っています。 OWLv2のアーキテクチャ OWLv2のアーキテクチャはOWL-ViTと似ていますが、オブジェクト検出のヘッドに注目すべき追加があります。これにより、予測ボックスがオブジェクトを含む可能性を予測するオブジェクト性の分類器が含まれるようになりました。オブジェクト性スコアは洞察を提供し、テキストクエリに関係なく予測を順位付けやフィルタリングするために使用することができます。ゼロショットオブジェクト検出ゼロショット学習は、GenAIのトレンド以来一般的になった新しい用語です。これは、主に大規模言語モデル（LLM）の微調整で見られます。これは、いくつかのデータを使用してベースモデルを微調整し、モデルが新しいカテゴリに対応するようにすることを指します。ゼロショットオブジェクト検出はコンピュータビジョンの分野で画期的なものです。これは、手動で注釈付けされたバウンディングボックスの必要がなくなり、モデルが画像内のオブジェクトを検出する能力を向上させます。これによりプロセスがスピードアップし、手動の注釈が不要になるため、人間にとっては魅力的で、退屈ではありません。 OWLv2の使い方 OWLv2はOWL-ViTと同様のアプローチを採用していますが、更新されたイメージプロセッサOwlv2ImageProcessorを特徴としています。さらに、モデルはテキストのエンコードにCLIPTokenizerを使用しています。Owlv2ProcessorはOwlv2ImageProcessorとCLIPTokenizerを組み合わせた便利なツールであり、テキストのエンコードプロセスを簡素化します。以下に、Owlv2ProcessorとOwlv2ForObjectDetectionを使用してオブジェクト検出を実行する方法の例を示します。…

「GANが人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出す方法」

イントロダクション人工知能の時代において、驚くべき現象が展開されています――生成対抗ネットワーク（GAN）が創造的に人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出しています。このテクノロジーと創造性の興味深い融合により、完全に新しいタイプのデジタルセレブリティが生まれました。私たちと一緒に、仮想世界を魅了する人工的なセレブリティパーソナリティの創造の魔法を紐解いていく興味深い旅に出かけましょう。GAN の世界に飛び込み、このデジタル芸術の秘密を探求しましょう。どのようにしてGANがこれを実現するのでしょうか？このデジタルアートの裏に隠された秘密を探求しましょう。出典: Hello Future 学習目標この記事では、以下のことを学びます。生成対抗ネットワーク（GAN）の概念ジェネレーターとディスクリミネーターの訓練方法 GANモデルの実装のステップバイステッププロセス敵対的なトレーニングを通じてGANが時間とともに改善する仕組みこの記事は、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。生成対抗ネットワーク（GAN）生成対抗ネットワーク（GAN）は、Goodfellowによって開発された深層学習モデルです。その名前からも、GANの目的を理解することができます。そうです！私たちは生成の目的でそれを使用します。GANは何かを生成するネットワークです。画像、テキスト、音声など、現実世界のデータに似た合成データを生成するためにGANを使用します。GANは2つのニューラルネットワークから構成されています。これらはジェネレーターとディスクリミネーターと呼ばれます。トレーニング中、この2つのネットワークはお互いに競い合いながらより良い性能を発揮するように訓練されます。ジェネレーターとは？ジェネレーターは、生成を担当するニューラルネットワークです。出力をするためには入力が必要です。ジェネレーターが受け取る入力はランダムなノイズです。ジェネレーターはこのランダムなノイズを受け取り、実データに似た出力を生成しようとします。ディスクリミネーターからフィードバックを受け取るたびに、ジェネレーターは自己改善し、次回はより良いデータを生成します。たとえば、画像生成の場合、ジェネレーターは画像を生成します。トレーニングを通じてジェネレーターが改善するにつれ、最初はランダムなノイズから始まり、次第に出力を洗練させてより現実的になります。最初の試行では、元のデータに最も似たものを生成することができないかもしれません。時にはまったく画像ではないものさえ生成することもあります。トレーニングが進むにつれ、より正確な良質なデータが生成されます。ディスクリミネーターとは？ディスクリミネーターは、評価を担当するニューラルネットワークです。簡単に理解するために、それを探偵と呼ぶことができます。このディスクリミネーターは、実際のデータとジェネレーターによって生成された偽のデータの両方を受け取ります。偽のデータを実データと区別する必要があります。簡単に言えば、実際のデータと偽のデータを分類するということです。ジェネレーターと同様に、トレーニングが進むとディスクリミネーターもより優れた判別ができるようになります。最初の試みでは最高の結果を出せないかもしれませんが、トレーニングが進むにつれてより良い結果を出せるようになり、最終的にはほとんどの偽のデータを識別できるようになります。探偵のように働く必要があります。敵対的トレーニングジェネレーターとディスクリミネーターの両方が訓練を受け、これは敵対的トレーニングと呼ばれています。両者はお互いに競争的なトレーニングを行います。ジェネレーターが実データに似た偽のデータを生成し、ディスクリミネーターは偽のデータを識別しようとします。トレーニングプロセスの次のステップでは、ジェネレーターは自己改善を目指し、ディスクリミネーターを騙すための偽のデータを生成します。再びディスクリミネーターが偽のデータを検出します。このようにトレーニング中、両者はそれぞれのタスクでより良いパフォーマンスを発揮します。このプロセスは、ジェネレーターが非常に現実的なデータを生成し、ディスクリミネーターが本物と区別できなくなるまで続けられます。この段階でGANはある種の均衡状態に達し、生成されたデータは非常に実データに似ています。 “`html 実装まず、必要なライブラリをすべてインポートしましょう。これには主にtorchモジュールが含まれます。可視化のためにmatplotlibを使用します。…

「Langchainのチャットボットソリューションで複数のウェブサイトを強化しましょう」

イントロダクション AIの革新的な時代において、会話エージェントまたはチャットボットは、さまざまなデジタルプラットフォーム上でユーザーの関与、支援、およびユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠なツールとして登場しました。高度なAI技術によって動作するチャットボットは、人間の対話に似た自動化されたインタラクティブな対話を可能にします。ChatGPTの登場により、ユーザーの質問に対する能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTのようなカスタムデータ上でのチャットボットの構築は、ビジネスにとってより良いユーザーフィードバックとエクスペリエンスを提供することができます。この記事では、LangchainのChatbotソリューションを構築し、ChatGPTのようなカスタムウェブサイトとRetrieval Augmented Generation（RAG）テクニックを使用します。プロジェクトを始める前に、このようなアプリケーションを構築するためのいくつかの重要なコンポーネントを理解します。学習目標このプロジェクトから以下のことを学びます：大規模な言語チャットモデルカスタムデータ上でChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 RAG（Retrieval Augmented Generation）の必要性ローダー、チャンキング、埋め込みなどのコアコンポーネントを使用してChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 Langchainを使用したインメモリベクトルデータベースの重要性 ChatOpenAIチャットLLMを使用したRetrievalQAチェーンの実装方法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。 Langchainとは何か、なぜ使うのか ChatGPTのようなチャットボットを構築するために、Langchainのようなフレームワークがこのステップで必要です。応答を作成するために使用される大規模言語モデルを定義します。複数のデータソースを取り扱う際には、gpt-3.5-turbo-16kをモデルとして使用してください。これにより、トークンの数が増えます。このモデル名を使用して、便利なInvalidRequestErrorを避けてください。Langchainは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークです。LangChainのコアとして、属性とコンテキストの理解を具備したアプリケーションの作成を容易にします。これらのアプリケーションは、プロンプトの指示、フューショットの例、およびコンテキストのコンテンツを含むカスタムデータソースにLLMを接続します。この重要な統合により、言語モデルは提供されたコンテキストに基づいて応答を行い、ユーザーとより微妙で情報のあるインタラクションを行うことができます。 LangChainは高レベルのAPIを提供し、言語モデルを他のデータソースに接続し、複雑なアプリケーションを構築することを容易にします。これにより、検索エンジン、高度な推薦システム、eBook PDFの要約、質問応答エージェント、コードアシスタントのチャットボットなどのアプリケーションを構築することができます。 RAG（Retrieval Augmented Generation）の理解大規模な言語モデルは、従来のAIとして応答を生成する際に非常に優れています。コード生成、メールの作成、ブログ記事の生成など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、ドメイン固有の知識に関しては、LLMsは通常、幻覚に陥りがちです。幻覚を減少させ、事前学習されたLLMsをドメイン特有のデータセットでトレーニングするという課題を克服するために、ファインチューニングという手法が使用されます。ファインチューニングは幻覚を減少させる上で効果的な方法であり、モデルにドメイン知識を学習させる最良の方法です。ただし、これには高いリスクが伴います。ファインチューニングにはトレーニング時間と計算リソースが多く必要とされ、コストがかかります。 RAGはその救世主となります。Retrieval Augmented…

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