00:05:00 このセクションでは、スピーカーはサイズ M のすべてのセットを再帰的に生成する方法を説明します。アプローチは、サイズ n-1 のセットから開始し、最後にゼロを追加してサイズ M のすべてのセットを列挙することです。最後にゼロがあるセットの数は、2 の M 乗から 1 を引いて計算されます。再帰的なスケッチは、すべてのサブセットがゼロから逆方向にカウントされ、最後に 1 が追加される例で示されています。このアルゴリズムのコードは単純で、ほとんどのプログラミング言語で実装できます。講演者は聴衆に質問をして発言するよう促し、彼らの創造性は教育システムによって打ち負かされた可能性があると述べています。ビデオの残りの部分では、巡回販売員の問題と、そのための効率的なアルゴリズムを開発する方法について説明します。
MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2018Instructor: Jon BentleyView the complete course: https://ocw.mit.edu/6-172F18YouTube Playlist...
00:05:00 コンピュータビジョンにおける画像セグメンテーション。スピーカーは、メモリ内のグラフを表す 2 つの方法についても説明します。次数 N の 2 乗のスペースを必要とする隣接行列と、次数 M のスペースを必要とするエッジ リスト表現です。
00:10:00 ビデオのこのセクションでは、隣接リスト形式や圧縮スパース行形式など、グラフを表すさまざまな方法について説明しました。隣接リスト形式には、ポインターの配列が含まれます。各ポインターは、その頂点のエッジを格納するリンクされたリストを指します。これには O(n + m) のスペース要件がありますが、メモリへのランダム アクセスが原因でパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。一方、圧縮された疎行形式では、O(n + m) のスペース使用量があり、頂点の次数を効率的に計算できます。さらに、エッジの値または重みを追加の配列に格納できます。
00:50:00 このセクションでは、ビデオは並列幅優先検索 (BFS) アルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムは、配列内の負の値を除外し、生成に使用される非負の値を保持します。プレフィックス合計による出力配列の一意のオフセット。このビデオでは、アルゴリズムの作業とスパンも分析され、反復回数はグラフの直径によって制限され、頂点あたりの作業は n であり、アルゴリズムの全体的な作業は n プラス M のシータであり、一致することが示されています。シリアルアルゴリズムの働き。
MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2018Instructor: Julian ShunView the complete course: https://ocw.mit.edu/6-172F18YouTube Playlist...
このビデオでは、Julia プログラミング言語に焦点を当てて、高レベルの動的型付け言語でパフォーマンス クリティカルなコードを記述する際の課題について説明します。 Julia は、C や Fortran などの低レベル言語と同じレベルのパフォーマンスを提供しながら、高レベルのインタラクティブな機能を提供することを目指しています。複数の型、組み込みのメタ プログラミング、および最適化されたコード パスで機能する汎用コードを作成する Julia の能力により、大きなヴァンダーモンド行列の生成や特殊関数の特定の多項式の最適化されたコードなどの状況で、Python よりも高速になります。さらに、Julia の最適化されたコード パスは、Python よりもはるかに高速にボックスを割り当てるため、配列などの動的データ構造を処理するのに適しています。最後に、このビデオでは Julia の複数のディスパッチと型推論機能について説明します。これにより、異なる引数に対して異なるバージョンの関数を使用し、型を再帰的に推論できます。
このビデオでは、パラメトリック ポリモーフィズムが Julia でどのように機能するか、またそれによって型の無限ファミリーを作成する方法についても説明します。 X と Y のパラメーターを持つポイント型のようなパラメーター化された型を定義し、それらのパラメーターを実数のサブタイプに設定することで、特定のサブタイプで「インスタンス化」できる型のセット全体を作成できます。さらに、スピーカーは、スレッディング、ガベージ コレクション、分散メモリ並列処理を実装するための Julia の機能とライブラリ、および識別子に対する幅広い Unicode サポートについて説明します。さらに、適切でわかりやすい名前を持つ変数を持つことの重要性が強調され、講演者は、将来の新しい開発につながる可能性がある Julia テクノロジーと Silk テクノロジーの融合を模索しているプロジェクトについて言及します。
00:00:00 このセクションでは、講演者は、Python や Matlab などの高レベルの動的型付け言語でパフォーマンスが重要なコードを記述する際の課題について話します。これらの言語はテクニカル コンピューティングやインタラクティブな調査で人気がありますが、パフォーマンスが重要なコードを記述する場合、パフォーマンスの壁にぶつかる傾向があります。その結果、人々は従来、Fortran や C などの低レベル言語をパフォーマンス クリティカルなコードを記述するためのソリューションとして使用していましたが、これにより、コーディングの複雑さが大幅に増し、一般性が失われています。次に、講演者はプログラミング言語 Julia を紹介します。Julia は、C と同じレベルのパフォーマンスを提供しながら、Python と同じくらい高レベルでインタラクティブであることを目指しています。 2013 年には、最近の 1.0 リリースが安定しており、約束されたパフォーマンスを提供しています。
00:05:00 このセクションでは、スピーカーは大きな vandermonde 行列を生成するときの Julia と Python のパフォーマンスの違いについて説明します。 Python は数百行の C コードに依存して行列を生成しますが、コードが複雑なためにかなりの時間がかかりますが、Julia は同じ行列を 2 つのネストされたループだけで型宣言なしで生成できます。 Julia には、メタ プログラミングまたはコード生成のための組み込みの手法もあり、特別な関数の特定の多項式の非常に最適化されたインライン評価を可能にします。場合によっては、Julia は、特殊関数用に最適化された C および Fortran ライブラリよりも 2 ~ 3 倍高速になることがあります。
00:35:00 このセクションでは、スピーカーは、関数に渡される引数のタイプに応じて、Julia プログラミング言語が関数の特殊バージョンをコンパイルする方法を説明します。たとえば、x の関数 f が x プラス 1 に等しい場合、64 ビット整数が渡された場合、Julia はその型に特化したその関数のバージョンをコンパイルします。入力の型から推論された出力の型に移行するプロセスは、型の推論と呼ばれます。話者は、Julia は動的言語であるため、型推論が失敗する可能性があり、失敗した場合は C にフォールバックすることに注意します。
00:45:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーが Julia の型の階層を説明しています。主な型は「数値」、サブ型は「整数」と「極実数」です。彼はまた、Julia での複数ディスパッチの概念についても話しています。ここでは、メソッドは最初の引数の型だけでなく、すべての引数の型によって決定されます。このオブジェクト指向プログラミングの一般化により、混合型で動作する操作を簡単にオーバーロードし、階層の下で最も具体的なメソッドを選択できます。プラス関数の例は、この点を説明するために使用されます。
01:00:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーは、ポイント オブジェクトにジェネリック型を使用することの制限と、その結果生じるパフォーマンスの問題について説明します。ジェネリック ポイント タイプでは、X 変数と Y 変数はボックスへのポインターである必要があり、その結果、ポインターの追跡が大幅に行われ、ランタイム チェックが遅くなります。さらに、型は可変であるため、メモリ内のオブジェクトへのポインターとして格納する必要があり、パフォーマンスの問題がさらに発生します。これらの問題に対処するために、スピーカーは、X と Y に指定された引数の型を持つ可変でない構造体を使用することを提案します。これにより、ボックスへのポインターとしてではなく、型をメモリに直接格納できるようになるため、パフォーマンスが向上します。
01:05:00 このセクションでは、スピーカーは Julia でパラメトリック ポリモーフィズムがどのように機能し、どのように型の無限ファミリーを作成できるかを説明します。 X と Y のパラメーターを持つポイント型のようなパラメーター化された型を定義し、それらのパラメーターを実数のサブタイプに設定することで、特定のサブタイプで「インスタンス化」できる型のセット全体を作成できます。これにより、パフォーマンスや汎用性を犠牲にすることなく、データ型を柔軟に変更できます。コンパイラは、これらの型を連続したメモリに格納し、タイトなループで合計関数を最適化するのに十分スマートです。これらのパラメーター化された型は、Julia の高レベルの構文に追加され、パフォーマンスの最適化のために C コードを記述する必要がなくなります。
01:15:00 このセクションでは、配列やパラメータ化された型の実装など、Julia の技術的な側面について説明します。 Julia は、あまりにも多くの特権型を組み込むことを避けることを目指しており、代わりにユーザー コードを組み込みコードと同じくらい優れたものにすることができます。 Julia には具象型があります。これは final であり、エラーを引き起こす可能性のあるサブタイプを持つことはできません。たとえば、配列のサブタイプはそのタイプの実際の配列ではなく、その配列を使用する関数のコンパイラで問題を引き起こす可能性があります。コンパイラは、LLVM を使用して、解析、マクロの書き換え、型の推論など、いくつかのパスの後、マシン コードを生成します。 Julia にはメタプログラミング機能もあり、ユーザーは構文を変更してコードを書き直すことができます。コード生成は多次元配列で可能であり、並列機能は Silk のような言語ほど高度ではありませんが、この言語には Python のようなグローバル インタープリター ロックがありません。
MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2018Instructor: Steven JohnsonView the complete course: https://ocw.mit.edu/6-172F18YouTube Playl...
ビデオ「Richard Feynman: Can Machines Think?」の中でファインマンは、計算、問題解決、大量のデータ処理などの多くの点で機械は人間より優れているが、機械が人間のような思考や知性を達成することは決してないと主張している.機械は、光や距離の変化などの複雑さのために画像の認識に苦労し、コンピューターはパターンを認識しますが、新しいアイデアや関係を自分で発見することはできません。ファインマンはまた、気象予測やその他の複雑なタスクに機械を使用することの有効性についても論じ、ヒューリスティックのリストを使用してカリフォルニアで行われた海戦のチャンピオンシップで優勝したルミックという男性の例を挙げています。ファインマンは、インテリジェントな機械を作るために、開発者がこっそりと進化する心理的な歪みを避け、代わりに労働を回避する新しい方法を見つけることに集中することを提案しています.
This is a Q&A excerpt on the topic of AI from a lecture by Richard Feynman from September 26th, 1985.This is a clip on the Lex Clips channel that I mostly us...
In this podcast episode, Ilya Sutskever, the co-founder and chief scientist at OpenAI, discusses his vision for the future of artificial intelligence (AI), i...
00:15:00 このセクションの動画では、微分の概念と、微分を関数の勾配の検出に使用する方法について説明しています。このプロセスでは、式 (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X のゼロにデルタ X が近づくと、その点での接線の勾配が得られます。このビデオでは、この方法を使用して単純な 1 次関数と 2 次関数の勾配を求める例を示し、和の規則の交換可能性を示しています。結果の勾配は、それぞれ定数と x の関数です。
00:20:00 このセクションでは、インストラクターが微分のべき乗則について説明します。 X の関数 f が AX の B 乗に等しく、それを微分すると、その結果は、X の f ダッシュが ABX の B 乗から 1 を引いたものに等しくなり、これはべき法則として知られています。インストラクターはまた、長くて複雑な表現では微分が面倒になる可能性があると述べています。プロセスを高速化するために、和やベキの規則などの規則を使用できます。次にビデオは、微分すると興味深い結果が得られる 3 つの特殊なケース関数について説明します。最初の関数は、X が 1 に等しい X の f です。これは、x が 0 に等しいところで不連続性を示します。インストラクターは、この関数に微分式を適用して、その勾配を調べます。
00:25:00 このセクションでは、ビデオで微積分の特殊なケース関数について説明します。まず、関数の値が自身の勾配の値と常に等しいという性質を持つ関数について説明します。 X に対する指数関数 e は、すべての必要な基準を満たす唯一の関数です。次に、三角関数の正弦関数と余弦関数、およびそれらの導関数についてビデオで説明します。これらの関数の自己反復パターンは、指数関数の 1 つを思い起こさせるかもしれません。最終的に、ビデオは、微分が単純な概念であることを強調しています。代数のすべてを処理できなくても、各点で上昇または実行勾配を探すことができます。
00:30:00 このセクションでは、2 つの関数の積を区別するための便利なショートカットである積則をビデオで説明します。この規則により、数学者は、比較的単純な関数を扱うときに導関数を計算するという面倒なプロセスを回避できます。このルールは、一方の辺が x の関数 f で、もう一方の辺が x の関数 g である長方形を使用して記述されます。これら 2 つの関数の積は、x の a と呼ばれる長方形の面積を与えます。四角形を 4 つの領域に分割することにより、少量の Delta X で側面が変更され、最も速く縮小する最小の四角形は無視できます。 x に関する a の導関数の最終的な式は、x の f に X の G の導関数を掛けたもの、X の G に x の f の導関数を掛けたものです。
00:40:00 このセクションでは、微積分の積規則を、積として書き直された分数に適用する方法の例を示します。最初のステップは、分母を上に移動して負の 1 乗することにより、関数を積として書き直すことです。次に、関数は X の G と X の H の 2 つの部分に分割されます。各部分の導関数は、異なる表記法を使用して計算され、合計、累乗、連鎖の規則が適用されます。両方の部分の微分式が得られたら、積則を適用して最終的な答えを得ることができます。このセクションは、一見難しそうな機能も適切なツールを使えば簡単に使いこなすことができる一方で、単純に見える機能は挑戦的であると同時に楽しく作業できることを思い出して終わります。
01:15:00 このセクションでは、ヤコビ ベクトルの拡張と考えることができる多変量システムのヘッセ行列の概念を紹介します。ヘッセ行列は、n 変数の関数の N 行 n 列の正方行列です。ここで、n は関数 f の変数の数です。ヘッシアンを見つけるには、最初にヤコビアンを見つけてから、その項を再度微分します。ヘッセ行列は主対角線に対して対称であり、関数がある点で最大か最小かを判断するために使用できます。 Hessian の行列式は、関数が鞍点であるかどうかを判断するために使用されます。
01:30:00 このセクションのビデオでは、3 つの関数を使用した単変量の例を使用して、チェーン ルールが 2 つ以上のリンクに対してどのように機能するかを説明します。次にビデオでは多変量のケースを紹介します。ここでは、チェーン ルールは引き続き機能しますが、ヤコビ行列などの詳細にさらに注意を払います。 T に関する F の微分は、F のヤコビアンと X のヤコビアンおよび U の微分ベクトルの積であり、スカラー出力になります。この概念は、人工ニューラル ネットワークとその実世界の問題への応用にとって重要です。
01:35:00 このセクションでは、動画でニューラル ネットワークの数学的機能を紹介します。ニューラル ネットワークは、変数を取り込んで別の変数を返す単純な関数であり、両方の変数がベクトルである場合があります。ニューラル ネットワークの各ノードはアクティビティと呼ばれ、重み、バイアス、活性化関数 (ギリシャ文字のシグマで表される) で構成され、ニューラル ネットワークに脳ニューロンとの関連付けを与えます。このビデオでは、ニューロンを追加してネットワークをより複雑にする方法を示し、式を一般化して n 個の入力、重み、バイアス、および出力をとり、コンパクトなベクトル形式で表すことができるようにします。パズルの最後のピースは、入力と出力の間にニューロンの隠れ層を追加することです。これは、前の層と同じように動作します。
01:40:00 このセクションでは、ラベル付きデータとバックプロパゲーションを使用したニューラル ネットワークのトレーニングの概念を紹介します。焦点は、単純な構造を選択し、重みとバイアスを徐々に更新することによって達成される、ネットワークがトレーニング入力をラベルに最もよく一致させることを可能にする重みとバイアスを見つけることにあります。コスト関数を定義し、変数 W に対する C の勾配をとって、重みとバイアスを更新する方向を決定します。さらに、コストの偏導関数のチェーン ルール式が強調表示されます。これは、一連のトレーニング例のネットワークのコストを最小限に抑えるために WB 空間をナビゲートするために使用できます。
02:00:00 このセクションでは、ベキ級数の概念がさらに適用されます。ここでは、関数「e を x に」を項ごとに微分し、変わらない満足のいくものを見つけました。テイラー級数は、点 x が 0 に等しいことに特別なことは何もないことを認めており、任意の点で関数についてすべてを知っていれば、どこでも関数を再構築できると述べています。 x が P に等しい点から開始することにより、ドイツ式を調整して任意の展開点を許可することができます。ゼロ次項は、どこでも P の点 F を使用する水平線になり、点 P で曲線の接線を作成するには、利用可能なすべての情報を書き留め、関数の勾配を使用する必要があります。
02:05:00 このセクションでは、関数を多項式級数として近似するための便利なツールとしてテイラー級数を紹介します。彼は、点 P で 2 次導関数を適用し、X を X から P を差し引いたものに置き換えることによって、マクローリン級数を一般的なテイラー級数の形式に変換する方法を示します。結果として得られる 1 次元のテイラー級数式を使用して、関数を多項式級数として便利に再表現できます。講演者はまた、余弦関数のマクローリン級数展開を構築する方法を示し、この例を使用して、余弦と正弦の循環パターン、級数に X の奇数べき乗がないこと、および総和表記を使用して完全に説明することを説明します。シリーズ。このセクションは、級数近似を処理する際に注意し、それらが許容されるドメインを知ることを思い出して終了します。
02:35:00 このセクションでは、線形代数と微積分を組み合わせたベクトルである grad の概念について説明します。 Grad は、ベクトルの X&Y 位置に DF by DX と DF by DY を書き留めたベクトルとして定義されます。方向勾配は、勾配 F と平行な単位ベクトルと勾配 F の内積として導入され、方向勾配の最大値は勾配 F のサイズです。勾配が指す方向は、方向として説明されます。等高線に垂直な最急降下の。最後に、データ値とモデル適合の差を最小限に抑えるための勾配の使用について説明します。
02:40:00 与えられた X の 2 乗に Y の 2 乗を加えたものが A の 2 乗に等しいということです。これは、見ている点がすべて半径 A の円上にあることを意味します。このパスの最大値または最小値を見つけるには、ラグランジュ乗数法。これには、関数の輪郭に垂直な勾配ベクトルが、マイナス記号まで、円のパスに垂直な勾配ベクトルと同じ方向にある場所を見つけることが含まれます。これにより、輪郭がパスにちょうど接触するポイントが得られます。ここで、最小値と最大値が見つかります。このアプローチにより、特定のパスに沿った関数の最大値または最小値を見つけるなど、制約を受ける最適化問題を解決できます。
02:55:00 ビデオのこのセクションでは、残差 R とカイ 2 乗と呼ばれる適合の質の尺度を使用して、m と c の最適値を見つける方法を講師が説明します。彼は、R をデータ項目と線上の予測位置の差、カイ 2 乗を残差の 2 乗の合計と定義しています。 M と C のさまざまな可能な値に対してカイ 2 乗がどのように見えるかをプロットすることにより、彼は 215 付近で切片 0 付近で最小値を見つけます。最小値は、カイ 2 乗の勾配がゼロのときに見つかります。 .講師は、問題を明示的に解決する方法を説明し、線形降下法によってそれを行う方法を示します。また、フィッティング パラメータの不確実性を把握する方法についても説明しています。
パート 4
03:00:00 このセクションでは、回帰によって特定のデータに線を当てはめるという概念について説明し、データからの当てはめの偏差を測定する適合度推定量カイ 2 乗を紹介します。適合を視覚的に比較することの重要性は、切片が勾配に依存するという事実とともに強調されています。問題は、y バーでの y の質量中心の位置として作り直され、近似で定数項を考慮するときに勾配の不確実性を排除します。次に、ビデオでは、線形回帰よりも任意に複雑なフィッティング関数について説明します。パラメータは、非線形最小二乗法を使用してデータに適合されます。カイ二乗は、 YI とパラメーター a K を使用した XI のモデルとの差を、すべてシグマの 2 乗で割ったものです。
03:15:00 このセクションでは、スピーカーは、データを関数に適合させる際に、適切な開始推測を生成し、適合をデータと比較することの重要性を強調します。彼らは、多変量計算を使用して関数を最適化し、データを関数に適合させることについての議論を締めくくり、Python、MATLAB、または R のわずか数行のコードで関数を適合させることは計算的に簡単であることに注目しています。アルゴリズムが内部でどのように機能するか、および何か問題が発生した場合にアルゴリズムを修正する方法。このコースでは、導関数の定義からニューラル ネットワークや線形回帰に適用する方法まで、機械学習のための多変量解析の入門的な理解を提供し、解析が役立つ場所についての直感を可能にしました。
Welcome to the “Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus” course, offered by Imperial College London. This video is an online specialisation ...
Ilya Sutskever is the co-founder and chief scientist of OpenAI, which aims to build artificial general intelligence that benefits all of humanity. He leads r...
00:30:00 このセクションでは、Ilya Sutskever が、推論コストが AI モデルの進歩の障壁になる可能性について説明します。彼は、モデルの有用性によって、コストが法外に高いかどうかが決まると示唆しており、さまざまな顧客が、ユース ケースに応じてさまざまなサイズのさまざまなニューラル ネットワークを既に使用していることに注目しています。彼はまた、モデルについて学習しようとする外国政府に関する懸念、および緊急特性としての信頼性と制御可能性の重要性についても言及しています。特定の機能を予測することは簡単ではありませんが、モデルの改善が進み、モデルの信頼性が高まり、問題をより適切に解決できるようになると彼は信じています。
00:35:00 このセクションでは、Ilya Sutskever が AI のスケーリングの法則と、次の単語の予測精度と推論能力の関連性について説明します。彼は、スケーリングの法則が重要であると考えていますが、努力の単位ごとにより多くの理由を与えることができると考えています。彼はまた、教育モデルにおける人間の入力の価値、およびデータ、GPU、およびトランスフォーマーの存在の間の関係を強調し、それらの開発が絡み合っていることを示唆しています。さらに、Sutskever は、先駆者が誰であるかに関係なく、深層学習革命は最終的には起こったであろうという彼の信念を表明し、彼らの意図を誤って伝える可能性のあるモデルを調整することの難しさを認めています.
00:40:00 このセクションでは、Ilya Sutskever が、学術研究が AI 機能に関する重要な洞察をもたらす可能性について説明しますが、現在、企業がこれらの機能を実現する方が簡単であるように思われることを認めています。彼はまた、言語モデルの影響がビットの世界を超えてアトムの世界にまで及ぶ可能性があることも指摘しています。 Sutskever は、超人的な AI に必要なブレークスルーは、後から考えると必ずしもブレークスルーのようには感じられないかもしれないと考えており、人間と脳からインスピレーションを得ることは重要かもしれないが、研究を誤った方向に導く可能性のある本質的ではない性質に注意することも重要であると考えている.
Asked Ilya Sutskever (Chief Scientist of OpenAI) about - time to AGI- leaks and spies- what's after generative models- post AGI futures- working with MSFT an...
00:10:00 このセクションでは、講演者はディープ ラーニング モデルの機能と、かつてコンピューターには不可能と考えられていたタスクをどのように実行しているかについて説明します。彼らは、ジョークの答えを説明できる Google のパスウェイ言語モデルなど、アートや言語モデルで深層学習がどのように使用されているかについて言及しています。講演者はまた、深層学習における倫理的配慮の必要性を認め、ethics.fast.ai のデータ倫理コースをチェックすることを勧めています。次に、カラー カップ システムのオンライン バージョンを紹介して学生の様子を確認し、それを作成してくれた Radek に感謝します。Radek は、Nvidia AI で夢の仕事に就いたことを発表しました。
00:15:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターは学習、特に深層学習の分野におけるコンテキストの重要性を強調しています。インストラクターは、線形代数と微積分の復習から始めるのではなく、適切なコンテキストを与えられた方がより効果的に学習できると信じています。彼は、スポーツを学ぶのと同じように、スポーツの試合全体を見せられ、徐々により多くの要素を組み合わせていきます。これが彼がこのコースで採用しているアプローチであり、最初にモデルを構築して展開する方法を学び、その後、最も洗練された技術的に詳細なクラスと同じくらい深く掘り下げます。また、インストラクターは、人気の本「Deep Learning for Coders」の執筆など、機械学習における彼の資格と背景についても説明します。
Go to https://course.fast.ai for code, notebooks, quizzes, etc. This course is designed for people with some coding experience who want to learn how to apply...
このビデオでは、ハッカーの Jeremy Howard が、ディープ ラーニングを使用して独自の Web アプリを作成する方法を人々に教えています。彼は、Git でプロジェクトをセットアップする方法、ハグ フェイス スペースを使用してトレーニング対象のモデルをアップロードする方法、自然言語処理、およびテキストを認識する方法について説明しています。
Q&A and all resources for this lesson available here: https://forums.fast.ai/t/lesson-2-official-topic/9603300:00 - Introduction00:55 - Reminder to use the f...
講義 21. TSP アルゴリズムのチューニング
講義 21. TSP アルゴリズムのチューニング
この YouTube ビデオは、長年にわたって存在してきた NP 困難な問題である巡回販売員問題 (TSP) に焦点を当てています。スピーカーは、検索空間を最適化し、TSP アルゴリズムを高速化するために検索を剪定するためのさまざまなアルゴリズムとアプローチを実行します。これには、より優れた最小スパニング ツリー アルゴリズムの実装、コンパイラの最適化の有効化、テーブル ルックアップ アルゴリズムを使用するための距離計算の変更などがあります。検索スペースを制限し、速度とパフォーマンスのためにプログラムを最適化するために創造的に考える必要性がビデオ全体で強調されており、TSP やその他の関連する問題を解決するための貴重な洞察を提供します。
このビデオでは、キャッシング、遅延評価、ハッシュ テーブルへのデータの格納など、TSP アルゴリズムを最適化するためのさまざまな手法について説明し、直感よりも経験的なデータの重要性を強調しています。また、TSP の問題を解決した経験と、彼の職業におけるパフォーマンス エンジニアリングの重要性についても説明しています。講演者は、インクリメンタル開発や再帰的生成などのコード最適化プロセスについての洞察を提供し、実装が簡単なこれらの手法を聴衆に使用するよう促します。最後に、講演者は、パフォーマンス エンジニアリングを追求し、さまざまな Google サービスを強化するアルゴリズムを開発したこと、および彼のキャリアを通じて築いた友情に感謝の意を表します。
講義 22. グラフの最適化
講義 22. グラフの最適化
このビデオでは、グラフの概念、それを表すさまざまな方法、およびグラフ アルゴリズムの効率を向上させる最適化手法について説明します。講演者は、グラフをメモリに保存してエッジを追加、削除、またはスキャンするための最適な方法とともに、関係をモデル化し、目的地に到達するための最短経路または最も安価な方法を見つけるためのグラフのアプリケーションを探究します。このビデオでは、ビット ベクトルを使用したグラフ検索でのキャッシュ パフォーマンスの最適化と、プレフィックスの合計を使用して負の値を除外する並列幅優先検索アルゴリズムの実装についても説明します。最後に、講演者は、1,000 万の頂点と 1 億のエッジを持つランダム グラフでの実験について語り、信頼性と一貫性を確保するためのコードにおける決定論の重要性を強調します。
このビデオでは、right min 演算子の実装、決定論的並列 BFS コード、方向最適化手法、グラフ圧縮など、さまざまなグラフ最適化手法についても説明します。方向最適化手法には、フロンティアが大きく、他のグラフ アルゴリズムに適用されている場合に着信エッジを探索するためのボトムアップ アプローチが含まれます。一方、グラフ圧縮は、連続するエッジ間の差をエンコードし、使用されるビット数を減らすことによってメモリ使用量を削減することを目的としています。これらの値を保存します。さらに、このビデオでは、さまざまな種類のグラフで最適化をテストして、どこがうまく機能し、どこがうまくいかないかを判断することの重要性を強調しています。
講義 23. 動的言語における高性能
講義 23. 動的言語における高性能
このビデオでは、Julia プログラミング言語に焦点を当てて、高レベルの動的型付け言語でパフォーマンス クリティカルなコードを記述する際の課題について説明します。 Julia は、C や Fortran などの低レベル言語と同じレベルのパフォーマンスを提供しながら、高レベルのインタラクティブな機能を提供することを目指しています。複数の型、組み込みのメタ プログラミング、および最適化されたコード パスで機能する汎用コードを作成する Julia の能力により、大きなヴァンダーモンド行列の生成や特殊関数の特定の多項式の最適化されたコードなどの状況で、Python よりも高速になります。さらに、Julia の最適化されたコード パスは、Python よりもはるかに高速にボックスを割り当てるため、配列などの動的データ構造を処理するのに適しています。最後に、このビデオでは Julia の複数のディスパッチと型推論機能について説明します。これにより、異なる引数に対して異なるバージョンの関数を使用し、型を再帰的に推論できます。
このビデオでは、パラメトリック ポリモーフィズムが Julia でどのように機能するか、またそれによって型の無限ファミリーを作成する方法についても説明します。 X と Y のパラメーターを持つポイント型のようなパラメーター化された型を定義し、それらのパラメーターを実数のサブタイプに設定することで、特定のサブタイプで「インスタンス化」できる型のセット全体を作成できます。さらに、スピーカーは、スレッディング、ガベージ コレクション、分散メモリ並列処理を実装するための Julia の機能とライブラリ、および識別子に対する幅広い Unicode サポートについて説明します。さらに、適切でわかりやすい名前を持つ変数を持つことの重要性が強調され、講演者は、将来の新しい開発につながる可能性がある Julia テクノロジーと Silk テクノロジーの融合を模索しているプロジェクトについて言及します。
リチャード・ファインマン: 機械は考えることができますか?
リチャード・ファインマン: 機械は考えることができますか?
ビデオ「Richard Feynman: Can Machines Think?」の中でファインマンは、計算、問題解決、大量のデータ処理などの多くの点で機械は人間より優れているが、機械が人間のような思考や知性を達成することは決してないと主張している.機械は、光や距離の変化などの複雑さのために画像の認識に苦労し、コンピューターはパターンを認識しますが、新しいアイデアや関係を自分で発見することはできません。ファインマンはまた、気象予測やその他の複雑なタスクに機械を使用することの有効性についても論じ、ヒューリスティックのリストを使用してカリフォルニアで行われた海戦のチャンピオンシップで優勝したルミックという男性の例を挙げています。ファインマンは、インテリジェントな機械を作るために、開発者がこっそりと進化する心理的な歪みを避け、代わりに労働を回避する新しい方法を見つけることに集中することを提案しています.
Eye on AI : Ilya Sutskever
Eye on AI : Ilya Sutskever
このビデオでは、Ilya Sutskever が AI に関連するさまざまなトピックについて説明しています。彼は、AI と機械学習に対する初期の関心を共有し、Jeff Hinton との共同作業が畳み込みニューラル ネットワーク AlexNet の開発にどのようにつながったかについて説明しています。 Sutskever は、言語モデルの課題と限界についても語り、言語モデルは単に統計的な規則性を学習するだけではなく、アイデアや概念を表現することは重要な成果であると主張しています。彼はまた、AI トレーニングにおける大量のデータとより高速なプロセッサの必要性についても議論し、個人がデータを入力してシステムがどのように動作するかを指定する高帯域幅形式の民主主義の可能性を示唆しています。
機械学習のための数学 - 多変量解析 - フル オンライン スペシャリズム
機械学習のための数学 - 多変量解析 - フル オンライン スペシャリズム
パート1
パート2
パート3
パート 4
ETL スピーカー シリーズ: Ilya Sutskever、OpenAI
ETL スピーカー シリーズ: Ilya Sutskever、OpenAI
「ETL Speaker Series: Ilya Sutskever, OpenAI」というタイトルの YouTube ビデオで、OpenAI の共同創設者でチーフ サイエンティストの Ilya Sutskever が、大規模な言語モデル、人工ニューロンの背後にある前提、AI における意識、AI の財務構造などのトピックについて説明しています。非営利の AI 組織。 Sutskever 氏は、OpenAI の成功のために技術的進歩と優れた研究を行うことの重要性を強調し、AI と起業家精神に関心のある学生に独自のアイデアを探求するよう奨励しています。彼はまた、深層学習スタックのさまざまな層の改善と専門家のトレーニングが将来的に大きな影響を与えると予測しています。最後に、主催者は、Sutskever の洞察に満ちた議論に感謝し、今後のイベントに彼を招待するとともに、視聴者を起業家精神とイノベーションに関するより多くのリソースを提供するスタンフォードの e コーナー Web サイトに誘導します。
Ilya Sutskever (OpenAI チーフ サイエンティスト) - AGI、アラインメント、スパイ、マイクロソフト、啓蒙の構築
Ilya Sutskever (OpenAI チーフ サイエンティスト) - AGI、アラインメント、スパイ、マイクロソフト、啓蒙の構築
OpenAI のチーフ サイエンティストである Ilya Sutskever は、このビデオでさまざまなトピックをカバーしています。これには、GPT の不正使用の可能性、AI システムにおける信頼性の重要性、AGI の構築における人間と機械のコラボレーションの役割、AGI のソフトウェアとハードウェアの制限、および学術研究の可能性。彼は、AGI を構築する際にミスアライメントの可能性を減らすためにアプローチの組み合わせが必要になると考えており、超人的な AI に必要なブレークスルーは、後から考えると必ずしもブレークスルーのようには感じられないかもしれないと考えています。彼はまた、モデルを教える際の人間のインプットの価値を強調し、言語モデルの影響がデジタルの世界を超えて広がる可能性があることを示唆しています。
レッスン 1: コーダー 2022 のための実践的な深層学習
レッスン 1: コーダー 2022 のための実践的な深層学習
この YouTube ビデオ「Lesson 1: Practical Deep Learning for Coders 2022」では、インストラクターがコースを紹介し、ディープ ラーニングの急速な変化を強調し、Python を使用して「鳥か鳥でないか」システムを簡単に作成できることを示します。このコースは、線形代数や微積分の復習から始めるのではなく、最初にモデルを構築して展開する方法を人々に示すことを目的としており、音やマウスの動きを分類できる画像ベースのアルゴリズムを含む、さまざまな深層学習モデルをカバーします。インストラクターは、データ ブロックの作成、特徴検出器の理解、事前トレーニング済みモデルを使用してコーディング要件を軽減することの重要性を強調します。このコースでは、コードの削減と結果の改善に役立つベスト プラクティスを提供する fast.ai を使用して、セグメンテーションと表形式の分析も扱います。
このビデオでは、ディープ ラーニングとそのさまざまな分野への応用について紹介しています。プレゼンターは、モデル トレーニングのプロセスや、パフォーマンスを向上させるためにモデルの重みを更新するために損失を計算することの重要性など、機械学習の基本について説明します。このレッスンでは、表形式の学習と協調フィルタリングの 2 つのモデルについて説明します。また、プレゼンターは、コードの作成と共有における Jupyter ノートブックの有用性についても強調します。これには、新しいスタートアップ、科学論文、求人につながった過去の学生プロジェクトの例が含まれます。主なポイントは、意欲的な深層学習者は実験を行い、その成果をコミュニティと共有して貴重なフィードバックと経験を得る必要があるということです。
レッスン 2: コーダー 2022 のための実践的な深層学習
レッスン 2: コーダー 2022 のための実践的な深層学習
この YouTube ビデオ シリーズでは、コーダー向けのディープ ラーニングを紹介しています。データの準備、モデルの作成、機械学習モデルのデプロイなどのトピックをカバーしています。
このビデオでは、ハッカーの Jeremy Howard が、ディープ ラーニングを使用して独自の Web アプリを作成する方法を人々に教えています。彼は、Git でプロジェクトをセットアップする方法、ハグ フェイス スペースを使用してトレーニング対象のモデルをアップロードする方法、自然言語処理、およびテキストを認識する方法について説明しています。