コース 中級  11396

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17706

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11401

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：最近、深層学習の分野で著名な研究者であり、LightningAI の主任人工知能教育者である Sebastian Raschka 氏が、CVPR2023 で基調講演「ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges」を行いました。研究結果をより多くの人々と共有するために、セバスティアン・ラシュカはスピーチを記事にまとめました。この記事では、最小限のコード変更で PyTorch モデルのトレーニングをスケーリングする方法を検討し、低レベルのマシンの最適化ではなく、混合精度メソッドとマルチ GPU トレーニング モードを活用することに焦点を当てていることを示しています。記事の使用状況ビュー

2023-08-14 コメント 0  958

コース紹介：言語モデルのバイアスとは、テキストを生成するときに特定のグループ、テーマ、またはトピックに対してバイアスがかかる可能性があり、その結果、テキストが偏りのない、中立的、または差別的なものになる可能性があります。このバイアスは、トレーニング データの選択、トレーニング アルゴリズムの設計、モデルの構造などの要因から発生する可能性があります。この問題を解決するには、データの多様性に焦点を当て、トレーニング データにさまざまな背景や視点が含まれるようにする必要があります。さらに、生成されるテキストの品質と包括性を向上させるために、トレーニング アルゴリズムとモデルの構造を見直し、その公平性と中立性を確保する必要があります。たとえば、トレーニング データに特定のカテゴリに対する過度の偏りがあり、テキストを生成するときにモデルがそれらのカテゴリをより優先する可能性があります。このバイアスにより、他のカテゴリを扱うときにモデルのパフォーマンスが低下し、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。また、モデルによってデザインが多少異なる場合がございます。

2024-01-22 コメント 0  456

コース紹介：機械学習では、サポート ベクター マシン (SVM) がデータの分類と回帰分析によく使用され、分離超平面に基づく判別アルゴリズム モデルです。言い換えれば、ラベル付きトレーニング データが与えられると、アルゴリズムは新しい例を分類するための最適な超平面を出力します。サポート ベクター マシン (SVM) アルゴリズム モデルは、サンプルを空間内の点として表現し、マッピング後、さまざまなカテゴリのサンプルを可能な限り分割します。線形分類の実行に加えて、サポート ベクター マシン (SVM) は非線形分類を効率的に実行し、入力を高次元特徴空間に暗黙的にマッピングできます。サポートベクターマシンは何をするのでしょうか?トレーニング サンプルのセットが与えられると、各トレーニング サンプルは 2 つのカテゴリに従ってカテゴリでマークされ、サポート ベクター マシン (SVM) トレーニング アルゴリズムを通じてモデルが構築され、新しいサンプルが次のように分類されます。

2024-01-24 コメント 0  1182

コース紹介：近年、事前トレーニングされた拡散モデルの開発により、テキストの 3D コンテンツへの自動変換が大幅に進歩しました [1、2、3]。その中で、DreamFusion [4] は、事前トレーニングされた 2D 拡散モデル [5] を利用して、特殊な 3D アセット データセットを必要とせずにテキストから 3D アセットを自動的に生成する効率的な方法を導入しました。 (SDS) アルゴリズム。このアルゴリズムは、事前トレーニングされた 2D 拡散モデルを利用して、NeRF [6] などの単一の 3D 表現を評価し、それによって、どのカメラの視点からでもレンダリングされたイメージが指定されたテキストと高い一貫性を維持できるように最適化します。独創的な SDS アルゴリズムにインスピレーションを受けて、いくつかの

2023-12-15 コメント 0  599

コース紹介：数十年にわたる基礎研究を経て、視覚認識の分野は大規模な視覚表現学習の新時代を迎えました。事前トレーニングされた大規模ビジョン モデルは、特徴学習およびビジョン アプリケーションにとって不可欠なツールとなっています。視覚表現学習システムのパフォーマンスは、モデルのニューラル ネットワーク アーキテクチャ、ネットワークのトレーニングに使用される方法、トレーニング データという 3 つの主な要素によって大きく影響されます。各要素の改善は、モデル全体のパフォーマンスの向上に貢献します。ニューラル ネットワーク アーキテクチャ設計の革新は、表現学習の分野で常に重要な役割を果たしてきました。畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャ (ConvNet) は、コンピューター ビジョンの研究に大きな影響を与え、人工知能に依存せずにさまざまな視覚認識タスクで普遍的な特徴学習手法を使用できるようにしました。

2023-04-11 コメント 0  1487