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画像処理の基礎からCNN設計まで学べる記事を書きました！大変だった！！ #画像処理 #深層学習 を学びたい！という人にオススメしたい記事なので、RTお願いします！ 【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで cpp-learning.com/operate_pixel/
執筆した書籍『ビジネス課題を解決する技術』が出版されます！ 数理最適化、数理モデル、そしてデータを統合的に活用してビジネス課題を解決する方法を解説しています。 データサイエンスを使ってビジネス価値を生み出したいすべての人に届くことを願っています！ amzn.asia/d/gepRF4G
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ビジネス課題を解決する技術〜数理モデルの力を引き出す3ステップフレームワーク
現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められ...
Pythonで全文検索アプリをつくる -StreamlitとFessを活用- - はやぶさの技術ノート cpp-learning.com/python-streaml… @Cpp_Learningより
DeepSeek-R1の論文を分かりやすく解説する記事を書きました！ 論文内の知見と示唆が多すぎて、ボリュームが多いですが、皆さんの理解の手助けになれば幸いです！ 私自身、めっちゃ勉強させてもらいました！ DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】｜asap zenn.dev/asap/articles/… #zenn
出力層に近い層の方が、モデル出力値に対する依存度が高い層、要するに特化した層になってるという理解しています。 #マシュマロを投げ合おう marshmallow-qa.com/messages/3949b…
進化計算の新し目のパラダイム「Quality-Diversity」を活用したLLM開発の研究を公開しました！多様性を持たせるようにLLMの集団をモデルマージさせてゆくことでエージェント系タスク向けの複数スキルの両立と忘却の抑制を実現します。
Sakana AIはLLMエージェントの集団を生み出す新技術「CycleQD」を開発しました。CycleQDは多様性に着目した進化的計算とモデルマージに基づいており、知識やスキルを忘却せず蓄積していく「生涯学習」の実現への第一歩です。 ブログ → sakana.ai/cycleqd-jp/ 論文 → arxiv.org/abs/2410.14735
以前より個人的には ChatGPT（GPT-3.5）の頃はプロンプトエンジニアリングが大切で〇〇式など種々手法が出ましたが、 GPT-4 レベルになると、十分に賢いから変な小手先のプロンプトの工夫はしない方が良いと感じると言っていました その定量的なサポート論文？になります arxiv.org/abs/2411.10541
サイトなおりましたー！！！かわいいフェレット画像もちゃんと残ってる、よかったー！ 今後ともよろしくお願いいたちますっ gogoferret.com #つイタチだしイタチの画像あげていこうぜ
どのような技術を用いているのか、という部分についてはテックブログに書きましたので気になる方は是非こちらもお読みください zenn.dev/turing_motors/…
Turingに入社して4ヶ月取り組んできた世界モデル開発の取り組みが公開されました！ Turing、実は自動運転への応用に向けて動画生成もやってます！ tur.ing/posts/V0YV1eyS youtu.be/LAv-8GkzgtQ
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