Federated Learningの概要と各種アルゴリズム及び実装例について
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Federated Learningについ...
Large-Scaleデータ
大規模言語モデルのファインチューニングとRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
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イントロダクション
大規模言語モデルのファインチューニングとは、事...
機械学習における並列分散処理
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保護中: Apache SparkとMLlibによる大規模な機械学習
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるApache SparkとMLlibによる大規模な機械学習(予測値、RMSE、因子行列、ランク、潜在的特徴、近傍領域、二乗和誤差、Mahout、ALS、Scala、RDD、交互最小二乗法、alternating least squares、確率的勾配降下法、永続化、キャッシュ、Flambo、Clojure、Java)
保護中: ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装(ミニバッチ、Mapper、Reducer、Parkour、Tesser、バッチ勾配降下、結合ステップ、パーティショニング、uberjar、Java、バッチ型勾配降下法、確率的勾配降下法、Hadoopクラスタ、Hadoop分散ファイルシステム、HDFS)
保護中: Hadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるHadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装(Tesser、Reducer関数、fold、コスト関数、勾配降下法、特徴抽出、feature-scales 関数、特徴量のスケーリング、勾配降下学習率、勾配降下法更新ルール、反復アルゴリズム、重回帰、相関行列、fuse、可換性、線形回帰、共分散、Hadoop、pararrel fold)