AI/ML

こんにちは、Red Hatでソリューションアーキテクトをしている石川です。 前回に引き続きRed Hat OpenShift Data Science（RHODS）についての記事となります。 rheb.hatenablog.com 今回はRHODSで利用できるカスタムイメージの作り方や、その他役立つ設定などをご紹介していきます。 カスタムイメージについて 前回の記事の中で、RHODSではデフォルトで利用可能な5つのコンテナイメージがあることに触れました。 ・Minimal Python ・Standard Data Science ・CUDA ・PyTorch ・TensorFlow それぞれ…

※新兎わいちゃんについて真実を返す分身(中身はChatGPT)之図 チャッピー、いま何してるのかな チャッピーって言ってもピクミンのチャッピーじゃないんですよ(ピクミン新作楽しみですね。2のときだったかな？蒜山の牛乳瓶の蓋とかあってすごいローカルの風を感じたのをよく覚えています。島根から来ました対戦よろしくお願いします。) うん、違うんだ、中学の時の同級生に「チャッピー」って呼ばれてるやつがいたんだ。 そのチャッピーが高校2年の時の学園祭にふらっと遊びに来て、自販機にくっしゃくしゃのお札を詰まらせて壊して帰ったことだけよく覚えてる。 なにしに来たんだアイツ。 うん、前置きが長いって？ Chat…

すこし前の話になりますが、 AWS Innovate - Data and AI/ML Editionを受講しました。 私はデータサイエンティストではありませんが、昨今の開発では CoreMLを使ったり、バックエンドでAWS側でML（機械学習）のモデルを使って、iPhoneやAndroidでデータを可視化するUIの実装などを行っているので、AWSについての知見ももっと必要だと思っています。 今回は、Amazon SageMakerをビジネスユースで使用する活用事例など、実戦向きな内容で、今後に活かしていきたいと思っています。 aws.amazon.com

概要 背景 注意点 Azure Machine Learningについて質問する とりあえず会話ベースで質問してみる 気になった点 ソースコードを実際に適用することができるのか？ 最新情報を適用したソースコードをChatGPTに書かせることはできるか？ 結果 おわりに 概要 現在、ChatGPTが急速に広まりつつあり、仕事の現場でも使われ始めています。 プログラマーとして新しい技術を勉強する際には多くのハードルがありますが、製品仕様を教えてくれたり実際にプログラムの例を作成してくれるなど、便利なツールとして使用することができるようです。 今回は実際に自分が業務として利用している製品「Azure…

ラスベガスで開催されたカンファレンスイベント「Amazon Web Service (AWS) re:Invent 2022」に弊社社員が参加してきました。今回は、社内で行われた「re:Invent参加報告会」の様子をお届けします。 この報告会ではAWSさまにもお越しいただき、新機能を解説していただいたり、AWSにまつわるクイズ大会で大いに盛りあがりました。 AWS re:Invent 2022 とは 毎年ラスベガスで開催されるAWSの世界最大の「学習型」カンファレンスイベント。新サービス発表のほか、基調講演やワークショップ、世界中のエンジニアと情報交換する機会が提供されるなど、大変学びのある…

目次 目次 はじめに ECCV2022のトラッキング論文 ピックアップした論文 Towards Grand Unification of Object Tracking Tracking Objects As Pixel-Wise Distributions Particle Video Revisited: Tracking through Occlusions Using Point Trajectories XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model 最後に はじめに こ…

今日の積み上げ 機械学習 AWS Innovation Data and AI/ML Edition オンデマンド視聴 その他 確定申告完了！ まりーさんの投資サークル視聴 機械学習 aws.amazon.com AWSもくもく会で触ってるSageMaker。 いまひとつ全体像がつかめなくて歯がゆかったんですが、こちらのイベントセッション（T2トラック：Getting Started）を視聴してスッキリしました。 まさかEFSが絡んでいるとは！ セッションの中でもハンズオンが紹介されていましたが、ひとまず明日は👇をやってみようかなと思います。 pages.awscloud.com その他 ww…

今日の積み上げ 機械学習 「実践AWSデータサイエンス」を教材にしたDSL主催のもくもく会に参加した 英語学習 「最強の英会話本」著者の対談動画を見た 機械学習 昨日に引き続き、DSL主催のAWSもくもく会に参加しました。 本日は教材に関する日本語ワークショップをやってみましたが、途中でエラーが発生し、事象が解決できず、Stopを余儀なくされました。 うーん、なかなかうまくいかないものですね。 ということで、来週はAWS公式のSageMakerハンズオンをみんなでやってみよう、ということになりました。 SageMakerでどんなことができるのか、まず全体像をみんなで把握するところから仕切り直し…

今日の積み上げ 機械学習 「評価指標入門」を読み始めた MLOps勉強会に初めて参加した 機械学習 www.amazon.co.jp こちらの本、先週のみんなのPython勉強会での発表きっかけで知りました。 まだ機械学習を始めて１ヶ月ほどですが、評価指標（ACCとかAUCとかROCとか）がいろいろあってよくわからない。ググってみてもよくわからない。 そんな状態でいたところに、この本の話だったので、とてもタイムリーだな、これは読んでみるしかない、と直感しました。 幸い、会社経費で購入を認めてもらえたので、サクっとKindle版を購入。 早速読み始めてみましたが、最初からとても読みやすくて、自分…

Patcore, Inc. AI/MLを用いた製薬では、データの品質が重要です。予測モデルはデータに依存し、データが良ければ良いほど、予測精度は高くなります。 GOSTARは、アルゴリズムの学習、モデルの設計、結果の検証のために、高品質で一貫した構造、包括的な注釈付きデータセットを提供します。 GOSTARのデータは、製薬会社やバイオテクノロジー会社がAI/MLモデルを構築し、創薬の新たなフロンティアを探索することを支援します。 「GOSTARは様々な種類の情報やデータを提供しています。異なる種類の予測を作成することができます。薬剤探索において、多様な予測オプションを持つことは確かに役に立ちま…