生成 AI 活用事例集180 characters lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Mauris id auctor erat. Mauris cursus pharetra purus, et blandit magna condimentum et felis.
Google DeepMindがすべての生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」を発表
Google DeepMindがAI系創薬企業のIsomorphic Labsと協力し、タンパク質やDNA、RNA、リガンドなど生命分子の構造と相互作用をきわめて正確に予測できるAIモデル「AlphaFold 3」をリリースしました。 Google DeepMind and Isomorphic Labs introduce AlphaFold 3 AI model https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/ Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-0748
Professional Machine Learning Engineer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学習の一般的な知識 代表的な機械学習アルゴリズム 評価指標 回帰問題における評価指標 分類問題における評価指標 ヒューリスティック 機械学習モデルの開発、運用における課題の解決 データの前処理 欠損値の処理 カテゴリカル変数の扱い 不均衡データの対策 過学習の対策 正則化 早期停止 トレーニングの改善 ハイパーパラメータの調整 トレーニング時間の改善 交差検証 モデルのモニタリングと改善 スキューとドリフト モデルの軽量化手法 Google Cloud
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