複数の画像やテキストの解釈 機械学習 - Section 174

データから洞察を抽出し、予測を行う際の機械学習の力を発見してください

Q-Learningの紹介 パート2/2

ディープ強化学習クラスのユニット2、パート2(Hugging Faceと共に) ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 h...

スペースインベーダーとの深層Q学習

ハギングフェイスとのディープ強化学習クラスのユニット3 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらから利用できます 👉 https://hu...

機械学習インサイトディレクター【パート3:ファイナンスエディション】

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IntelとHugging Faceがパートナーシップを結び、機械学習ハードウェアアクセラレーションを民主化する

Hugging Faceのミッションは、優れた機械学習を民主化し、産業や社会に対するそのポジティブな影響を最大化することです。私...

世界最大のオープンマルチリンガル言語モデル「BLOOM」をご紹介します

大規模言語モデル(LLM)は、AI研究に大きな影響を与えています。これらの強力な汎用モデルは、ユーザーの指示に基づいてさま...

TF Servingを使用してHugging FaceでTensorFlow Visionモデルを展開する

過去数ヶ月間、Hugging Faceチームと外部の貢献者は、TransformersにさまざまなビジョンモデルをTensorFlowで追加しました。...

プライベートハブのご紹介:機械学習を活用した新しいビルド方法

機械学習は、企業が技術を構築する方法を変えつつあります。革新的な新製品のパワーを供給し、私たちが使い慣れて愛している...

ディープダイブ:Hugging Face Optimum GraphcoreにおけるビジョンTransformer

このブログ投稿では、Hugging Face Optimumライブラリを使用して、事前学習済みのTransformerモデルをあなたのデータセットに...

Megatron-LMを使用して言語モデルをトレーニングする方法

PyTorchで大規模な言語モデルをトレーニングするには、単純なトレーニングループだけでは不十分です。通常、複数のデバイスに...

SetFit プロンプトなしで効率的なフューショット学習

SetFitは、通常のファインチューニングよりもサンプル効率が高く、ノイズに強いです。 事前学習済みの言語モデルを用いたフュ...

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