What's in a price? How to price your products and services
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「Workshop OT 2023 最é©è¼¸é€ã¨ãã®å‘¨è¾º – 機械å¦ç¿’ã‹ã‚‰ç†±åŠ›å¦çš„最é©åŒ–ã¾ã§ã€ã§ç”¨ã„ãŸã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ã™
「Google Colabã€ã§ 「PEFTã€ã«ã‚ˆã‚‹å¤§è¦æ¨¡è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ³ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã‚’試ã—ãŸã®ã§ã€ã¾ã¨ã‚ã¾ã—ãŸã€‚ 1. PEFT「PEFTã€(Parameter-Efficient Fine-Tuning)ã¯ã€ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®å…¨ä½“ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ³ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ãªã—ã«ã€äº‹å‰å¦ç¿’済ã¿ã®è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’ã•ã¾ã–ã¾ãªä¸‹æµã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«é©å¿œã•ã›ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãるパッケージã§ã™ã€‚ 大è¦æ¨¡è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ³ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã¯ã€å¤šãã®å ´åˆã€æ³•å¤–ãªã‚³ã‚¹ãƒˆãŒã‹ã‹ã‚Šã¾ã™ãŒã€ã€ŒPEFTã€ã¯å°‘æ•°ã®ãƒ‘ラメータã®ã¿ã‚’ファインãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã™ã‚‹ãŸã‚ã€è¨ˆç®—コストã¨ã‚¹ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¸ コストãŒå¤§å¹…ã«å‰Šæ¸›ã§ãã€ã•ã‚‰ã«ã¯ã€å®Œå…¨ãªãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ³ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã«åŒ¹æ•µã™ã‚‹ãƒ‘フォーマンスを実ç¾ã—ã¾ã™ã€‚ ç¾åœ¨ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„る手法ã¯ã€æ¬¡ã®4ã¤ã§ã™ã€‚ ・LoRA ・Prefix Tuning ・P-Tuning ・Prompt Tuning 2. Colabã§ã®å®Ÿè¡ŒGoogle Colab
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å‰æ›¸ã 注æ„:ã“ã“ã«æ›¸ã„ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã¯2020年代ã¨ã—ã¦ã¯ã€å¤ã™ãŽã‚‹è¦‹è§£ã«ãªã£ã¦ã„る。 è¿‘å¹´ã®è‡ªå·±æ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã®å¤§å¹…ãªé€²å±•ã§ã€ã“ã“ã§è¿°ã¹ã¦ã„るよã†ãªã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã¯å¤§å¹…ã«å¤ã‚ã‹ã—ã„ã‚‚ã®ã«ãªã£ã¦ã„る。 ・自己教師ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã®é€²å±•ã¯ã€ç”»åƒèªè˜ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«å¯¾ã™ã‚‹å…±é€šã®backbone を作り出ã—ã¦ãŠã‚Šã€å¾Œæ®µã§å€‹ã€…ã®ç”»åƒèªè˜ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«å¯¾ã™ã‚‹fine-tuningã‚’ã™ã‚‹ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã«å¤‰ã‚ã£ã¦ãã¦ã„る。 ・ãã®ãŸã‚ã€ãƒ©ãƒ™ãƒ«ä»˜ãã®é™ã‚‰ã‚ŒãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã§ç‰¹å¾´é‡ã®æŠ½å‡ºã‚’ã—ã¦ã„ãŸã®ãŒã€è‡ªå·±æ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã«åŸºã¥ã特徴é‡ã®æŠ½å‡ºã«ãªã£ã¦ã„る。 ・å„人ã€è‡ªå·±æ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã«ã¤ã„ã¦èª¿ã¹ã‚‹ã“ã¨ã‚’ãŠå‹§ã‚ã™ã‚‹ã€‚ 主旨 å˜ç´”ã«å¦ç¿’ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹ã ã‘ã§ã¯å¦ç¿’ãŒæ”¹å–„ã—ãªã„ã“ã¨ãŒã‚る。ãã®ã‚ˆã†ãªå ´åˆã¸ã®ãƒ’ントを著者ã®é™ã‚‰ã‚ŒãŸçµŒé¨“ã®ä¸ã‹ã‚‰è¨˜è¿°ã™ã‚‹ã€‚ ã¯ã˜ã‚ã« ç”»åƒèªè˜ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を改善ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚Œã°ã‚ˆã„。 ãã†æ€ã£ã¦ã„る人ãŒå¤§åŠã ã‚ã†ã€‚ ãŸã ã€
本連載ã§ã¯ã€AutoMLを実ç¾ã™ã‚‹ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースソフトウェア(OSS)を解説ã—ã¾ã™ã€‚連載第1回目ã¨ãªã‚‹ä»Šå›žã¯ã€ãã‚‚ãã‚‚AutoMLã¨ã¯ã©ã†ã„ã†ã‚‚ã®ã§ã€ã©ã†ã„ã£ãŸæ©Ÿèƒ½ã‚„メリットãŒã‚ã‚‹ã®ã‹è§£èª¬ã—ã¾ã™ã€‚ãã—ã¦ã€ç¬¬2回ã‹ã‚‰æ¯Žå›ž1ã¤ãšã¤OSSを紹介ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚紹介予定ã®OSSã¯ä»¥ä¸‹ã®é€šã‚Šã§ã™ï¼ˆâ€»å–り上ã’ã‚‹OSSã«ã¤ã„ã¦ã¯ä»Šå¾Œå¤‰æ›´ã™ã‚‹å¯èƒ½æ€§ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼‰ã€‚ auto-sklearn TPOT AutoGluon(Amazon) H2O(H2O.ai) PyCaret AutoKeras Ludwig(Uber) Neural Network Intelligence(Microsoft) Model Search(Google) å„OSSã®ç´¹ä»‹ã«å½“ãŸã£ã¦ã€ç‰¹å¾´ã‚’示ã›ã‚‹ã‚ˆã†ãªãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルデータや画åƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’利用ã—ã¾ã™ãŒã€ã©ã®OSSも共通ã§å¿…ãšã‚¿ã‚¤ã‚¿ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã®ç”Ÿå˜äºˆæ¸¬ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’利用ã—ã¦AutoMLを実践ã—ã¦ã„ãã¾
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オミータã§ã™ã€‚ツイッターã§äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ã“ã¨ã‚„他媒体ã§æ›¸ã„ã¦ã„る記事ãªã© を紹介ã—ã¦ã„ã¾ã™ã®ã§ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ã“ã¨ã‚’ã‚‚ã£ã¨çŸ¥ã‚ŠãŸã„æ–¹ãªã©ã¯æ°—軽ã«@omiita_atiimoをフォãƒãƒ¼ã—ã¦ãã ã•ã„ï¼ 2018å¹´10月ã«ç™»å ´ã—ã¦ã€è‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ã§ã‚‚ã¨ã†ã¨ã†äººé–“を超ãˆã‚‹ç²¾åº¦ã‚’å©ã出ã—㟠ã“ã¨ã§å¤§ããªè©±é¡Œã¨ãªã£ãŸBERT。ãれ以é™ã€XLNetã‚„ALBERTã€DistillBERTãªã©BERTをベースã«ã—ãŸãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒæ¬¡ã€…ã¨ç™»å ´ã—ã¦ã¯SoTAã‚’æ›´æ–°ã—続ã‘ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãã®çµæžœã€GLUEベンãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã§ã¯äººé–“ã®èƒ½åŠ›ãŒ12ä½(2020å¹´5月4日時点)ã«ä½ç½®ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚BERTã¯ç™»å ´ã—ã¦ã¾ã 1å¹´åŠç¨‹åº¦ã§ã‚ã‚‹ã«ã‚‚ã‹ã‹ã‚らãšã€è¢«å¼•ç”¨æ•°ã¯2020å¹´5月4æ—¥ç¾åœ¨ã§4809 ã«ã‚‚åŠã³ã¾ã™ã€‚é©šç•°çš„ã§ã™ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ãã‚“ãªBERTã®è«–文を徹底的ã«è§£èª¬ã—ã¦ã„ããŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚BERTã®ç†è§£ã«ã¯Transformer[Vaswani, A.
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Deep Learning for ENGINEER(Eè³‡æ ¼ï¼‰ã¨ã¯ ã“ã®è¨˜äº‹ã¯2020å¹´1月時点ã®æƒ…å ±ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã‚’ã”了承ãã ã•ã„。 ç¾åœ¨ã€ã“ã®æ—¥æœ¬ã«ãŠã„ã¦AIã®ã‚¹ã‚ルを証明ã™ã‚‹å…¬çš„è³‡æ ¼ã¨ã—ã¦ä¸‹è¨˜ãŒæŒ™ã’られã¾ã™ã€‚ JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定) JDLA Deep Learning for ENGINEER(Eè³‡æ ¼ï¼‰ ã§ã™ã€‚ ä½ç½®ä»˜ã‘ã¨ã—ã¦ã¯ã€G検定ãŒAI関連技術ã«é–¢ã™ã‚‹ä¸€èˆ¬æ•™é¤Šã‚’å•ã†è©¦é¨“。 Eè³‡æ ¼ãŒAI関連技術ã«é–¢ã™ã‚‹ç†è«–ã‚’ç†è§£ã—ã€AIを実装ã§ãるスã‚ルをå•ã†è©¦é¨“。 ã¨ã„ã†ç†è§£ã§ã™ã€‚ 詳細ã¨ã„ã†ã‹ã€æ£ç¢ºãªå®šç¾©ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€æ—¥æœ¬ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングå”会(JDLA)ã®ã‚µã‚¤ãƒˆã‚’ã”å‚ç…§ãã ã•ã„。 Eè³‡æ ¼ã®å—験方法ã¨JDLAèªå®šãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¨ã†ã„ã†ã‚ã‘ã§ã€ã“ã“ã‹ã‚‰ã¯Eè³‡æ ¼ã®ã“ã¨ã‚’ä¸å¿ƒã«è©±ã‚’進ã‚ã¦ã„ããŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ Eè³‡æ ¼ã‚’å—験ã™ã‚‹ãƒãƒ£ãƒ³ã‚¹ã¯å¹´ã«2回ã‚ã‚Šã€2月ã¨8
ã¯ã˜ã‚ã« ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€19å’ã§Gunosy Tech Labã®BIãƒãƒ¼ãƒ ã®é½Šè—¤ã§ã™ã€‚ data.gunosy.io ã“ã®è¨˜äº‹ã¯Gunosy Advent Calender 2019ã®4日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚昨日ã®è¨˜äº‹ã¯é«˜æ©‹ã•ã‚“(@tkhs0604)ã«ã‚ˆã‚‹ãƒ—ãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆãƒžãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ£ãƒ¼ã‚«ãƒ³ãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹2019 å‚åŠ ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆ ã§ã—ãŸã€‚ ã¯ã˜ã‚㫠背景 ベイズ統計 例: 継続率 事後分布ã®ãƒ—ãƒãƒƒãƒˆ 継続率以外ã®æŒ‡æ¨™ã¯ï¼Ÿ ãŠã‚り㫠背景 Gunosyã§ã¯UI・ãƒã‚¸ãƒƒã‚¯ã®å¤‰æ›´ç‰ã‚’è¡Œã†éš›ã«A/Bテストã«ã‚ˆã‚ŠåŠ¹æžœæ¤œè¨¼ã‚’è¡Œã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ data.gunosy.io 上記ã®ãƒ–ãƒã‚°ã®é€šã‚Šã€å¾“æ¥ã®ï¼ˆé »åº¦è«–ã«åŸºã¥ã)仮説検定ã§ã¯A/Bテストを開始ã™ã‚‹å‰ã«æœ‰æ„水準ã€æ¤œå‡ºåŠ›ã€åŠ¹æžœé‡ã‚’定ã‚ã¦ã‚µãƒ³ãƒ—ルサイズを求ã‚ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。ã¾ãŸã‚µãƒ³ãƒ—ルサイズを定ã‚ã¦ã‚‚å¿…è¦ãªã‚µã‚¤ã‚ºã‚’満ãŸã™ã®ã«ä½•æ—¥ã‹ã‹ã‚‹ã‹ã‚‚ä¸é€æ˜Žã§ã‚ã‚Šã€æ–½ç–ã®å®Ÿè¡Œâ†’A/Bテスト→
本記事ã¯ã€å½“社オウンドメディア「Doorsã€ã«ç§»è»¢ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ç´„5秒後ã«è‡ªå‹•çš„ã«ãƒªãƒ€ã‚¤ãƒ¬ã‚¯ãƒˆã—ã¾ã™ã€‚ ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€AI開発部ã®ä¼Šè—¤ã§ã™ã€‚ 今回ã®ãƒ–ãƒã‚°ã¯ã€ã€Œæ·±å±¤å¦ç¿’ã¯ã„ã£ãŸã„ç”»åƒã®ã©ã“を見ã¦åˆ¤æ–ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ã€ã¨ã„ã†ç´ 朴ãªç–‘å•ã«ç”ãˆã¦ãれる技術ã¨ã—ã¦ã€æ˜¨å¹´æå”±ã•ã‚ŒãŸã€ŒGrad-CAMã€ã¨ã„ã†æŠ€è¡“を紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 目次 目次 1. ã¯ã˜ã‚ã« 2. Grad-CAMã®ç´¹ä»‹ Grad-CAMã®ä»•çµ„ã¿ï¼š 3. é©ç”¨ä¾‹ 3-1. ç”»åƒã‚ャプション生æˆï¼ˆImage Captioning) 3-2. VQA(Visual Question Answering) 3-3. å¦ç¿’用データã®ãƒã‚¤ã‚¢ã‚¹ 4. 実施例(ãŠå¥½ã¿ç„¼ãã¨ãƒ”ザを分類) 4-1. ç”»åƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ã¤ã„ã¦ï¼š 4-2. CNNã®æ§‹ç¯‰ï¼š 4-3. Grad-CAMã®å®Ÿè£…: 4-4. 実施çµæžœã®è©•ä¾¡ ãŠå¥½ã¿ç„¼ãç”»åƒã§CNNã®åˆ¤å®šãŒå½“ãŸã£ã¦ã„るケース: ピザ
1.ç°¡å˜ãªæ¦‚è¦ ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯éƒ½å†…ラーメン屋ã®é£Ÿã¹ãƒã‚°å£ã‚³ãƒŸã‚’使ã£ã¦éš ã‚ŒãŸå店をレコメンドã§ç™ºæŽ˜ã™ã‚‹ã‚„り方を解説ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚ ç§è‡ªèº«ðŸœãŒå¤§å¥½ãã§æ˜”ã¯å¹´é–“100æ¯ä»¥ä¸Šé£Ÿã¹æ©ã„ã¦ããŸè‡ªç§°ãƒ©ãƒ¼ãƒ¡ãƒ³ã‚¬ãƒå‹¢ã§ã™ã€‚ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ã€ç›´è¿‘ã®å¥åº·è¨ºæ–ã«ã²ã£ã‹ã‹ã‚Šã€åŒ»è€…ã‹ã‚‰ãƒ‰ã‚¯ã‚¿ãƒ¼ã‚¹ãƒˆãƒƒãƒ—ã‚’ã‹ã‘られã¦ã—ã¾ã„ã¾ã—ãŸã€‚。。 è¡Œãå ´ã‚’ãªãã—ãŸãƒ©ãƒ¼ãƒ¡ãƒ³ç†±ã‚’発散ã™ã¹ã機械å¦ç¿’ã§ãƒ©ãƒ¼ãƒ¡ãƒ³ãƒ¬ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ‰ï¼ˆéš ã‚ŒãŸå店をレコメンドã§ç™ºæŽ˜ï¼‰ã«æŒ‘戦ã—ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ 今回ã¯ã€é›†å¤§æˆã¨ã—ã¦ã€Word2vecã§ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã—ãŸmodelを使ã£ã¦éš ã‚ŒãŸå店をガãƒã§ç™ºæŽ˜ã—ã€å®Ÿéš›ã«ãã®ãŠåº—ã«è¡Œã£ã¦ç¢ºã‹ã‚ã‚‹ã¨ã“ã‚ã¾ã§ã‚„ã‚Šã¾ã™ï¼ 有å店ã®ãƒ©ãƒ¼ãƒ¡ãƒ³ã«å¯¾ã—ã¦é¡žä¼¼åº¦ãŒé«˜ã„ラーメン店を探ã™ã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã§ã™ã€‚ techgymã•ã‚“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã«æŽ²è¼‰ã„ãŸã ãã¾ã—ãŸï¼ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€‚ ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ç„¡é§„é£ã„?】AIプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®é¢ç™½è¨˜äº‹ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ ï¼’.
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