論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Unveiling AI's Potential Through Tools, Techniques, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01268v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 06:24:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 22:09:02.194882
- Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Unveiling AI's Potential Through Tools, Techniques, and Applications
- Title(参考訳): ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の強化 - ツール、テクニック、アプリケーションを通じてAIの可能性を明らかにする
- Authors: Pohsun Feng, Ziqian Bi, Yizhu Wen, Xuanhe Pan, Benji Peng, Ming Liu, Jiawei Xu, Keyu Chen, Junyu Liu, Caitlyn Heqi Yin, Sen Zhang, Jinlang Wang, Qian Niu, Ming Li, Tianyang Wang,
- Abstract要約: この本は、ビッグデータ分析における彼らの応用に焦点を当てた、ディープラーニングと機械学習の紹介として機能する。
基本的な概念、ChatGPTやClaudeのようなツール、ハードウェアレコメンデーション、開発環境のセットアップに関する実践的なガイダンスなどだ。
初心者や高度なユーザー向けに設計されたもので、ステップバイステップの指示、ハンズオンプロジェクト、AIの未来に関する洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.624263707781655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This book serves as an introduction to deep learning and machine learning, focusing on their applications in big data analytics. It covers essential concepts, tools like ChatGPT and Claude, hardware recommendations, and practical guidance on setting up development environments using libraries like PyTorch and TensorFlow. Designed for beginners and advanced users alike, it provides step-by-step instructions, hands-on projects, and insights into AI's future, including AutoML and edge computing.
- Abstract(参考訳): この本は、ビッグデータ分析における彼らの応用に焦点を当てた、ディープラーニングと機械学習の紹介として機能する。
基本的な概念、ChatGPTやClaudeといったツール、ハードウェアレコメンデーション、PyTorchやTensorFlowといったライブラリを使った開発環境のセットアップに関する実践的なガイダンスなどだ。
初心者や高度なユーザ向けに設計されたもので、ステップバイステップの指示、ハンズオンプロジェクト、AutoMLやエッジコンピューティングを含むAIの将来に関する洞察を提供する。
関連論文リスト
- Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Handy Appetizer [16.957968437298124]
本では、ビッグデータ分析と管理の進歩を促進する上で、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割について論じている。
ニューラルネットワークと、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような技術がどのように機能するかを理解するのに役立つ、直感的な視覚化と実践的なケーススタディを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T17:31:45Z) - Are Large Language Models the New Interface for Data Pipelines? [3.5021689991926377]
言語モデル(Language Model)とは、人間のコミュニケーションを理解し、生成するために設計された様々な種類のモデルを含む用語である。
大規模言語モデル (LLM) は、人間のような流布やコヒーレンスでテキストを処理する能力によって注目されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T08:10:32Z) - A Survey on Robotics with Foundation Models: toward Embodied AI [30.999414445286757]
近年のコンピュータビジョン,自然言語処理,マルチモーダリティ学習の進歩は,基礎モデルが特定のタスクに対して超人的能力を持つことを示している。
この調査は、ロボット工学の基礎モデルの包括的で最新の概要を提供し、自律的な操作に焦点を当て、高レベルの計画と低レベルの制御を包含することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T07:55:01Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:02:15Z) - A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.93245078403875]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T16:37:16Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z) - Pervasive AI for IoT Applications: Resource-efficient Distributed
Artificial Intelligence [45.076180487387575]
人工知能(AI)は、さまざまなモノのインターネット(IoT)アプリケーションやサービスにおいて大きなブレークスルーを目の当たりにした。
これは、感覚データへの容易なアクセスと、リアルタイムデータストリームのゼッタバイト(ZB)を生成する広帯域/ユビキタスデバイスの巨大なスケールによって駆動される。
広範コンピューティングと人工知能の合流により、Pervasive AIはユビキタスIoTシステムの役割を拡大した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T23:42:06Z) - Machine learning and deep learning [0.0]
機械学習は、問題固有のトレーニングデータから学習するシステムの能力を記述する。
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習の概念である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T09:54:12Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。