Jupyter対話環境を使ってVS Codeでノートブックのデバッグ連載目次 前回はVisual Studio Code（以下、VS Code）でJupyterするための基本について見ました。今回はJupyter拡張機能が提供する対話環境と、それを使ったノートブックのデバッグについて見ていきます。 Jupyter対話環境 Python拡張機能には［Python: REPLを開始］コマンドがあります。これはパネル領域にPythonの対話環境を開くものです。
理研ら、機械学習法で「量子スピン液体」を解明
理化学研究所（理研）らの共同研究チームは、機械学習を用いて「量子スピン液体」を解明した。スーパーコンピュータ「富岳」などを活用して大規模計算を行い実現した。 大規模計算にスパコン「富岳」や「京」などを活用 理化学研究所（理研）創発物性科学研究センター計算物質科学研究チームの野村悠祐研究員と、豊田理化学研究所／早稲田大学理工学術院総合研究所の今田正俊フェロー／上級研究員・研究院教授による共同研究チームは2021年8月、機械学習を用いて「量子スピン液体」を解明したと発表した。スーパーコンピュータ「富岳」などを活用した大規模計算により実現した。 絶対零度でもスピンの向きがゆらぐ「電子スピン液体」の状態では、スピンが分裂したような「スピノン」と呼ばれる励起が生じるといわれている。一般的な磁性体のスピン励起とは異なる量子もつれの特性を持つため、量子コンピュータにおける量子計算に有用だと考えられている
Overview — deep learning for molecules & materials
Overview A. Math Review 1. Tensors and Shapes B. Machine Learning 2. Introduction to Machine Learning 3. Regression & Model Assessment 4. Classification 5. Kernel Learning C. Deep Learning 6. Deep Learning Overview 7. Standard Layers 8. Graph Neural Networks 9. Input Data & Equivariances 10. Equivariant Neural Networks 11. Explaining Predictions 12. Attention Layers 13. Deep Learning on Sequences
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
AI is undergoing a paradigm shift with the rise of models (e.g., BERT, DALL-E, GPT-3) that are trained on broad data at scale and are adaptable to a wide range of downstream tasks. We call these models foundation models to underscore their critically central yet incomplete character. This report provides a thorough account of the opportunities and risks of foundation models, ranging from their cap
機械学習による統計的実験計画（ベイズ最適化を中心に）
ベイズ最適化を中心とした能動学習のためのモデリングやアルゴリズムの解説，適用例の紹介Read less
WorkflowsとVertex AIカスタムジョブによるお手軽MLワークフロー
はじめに 開発プロセスにおける定型的な作業を自動化することは、DevOpsを実現するための一つの要素と言えます。機械学習においても同様に、前処理や学習などといった一連の処理工程をワークフローとして自動化することは、MLOpsの実現する上で重要です。 本記事では実際にMLワークフローを構築しますが、特に以下の項目を意識します。 サーバーレス 汎用なサービスを組み合わせたシンプルな構成 サーバーレスとは、インフラの管理を意識することなくサービスを利用できるという性質のことです[1]。必要なタイミングだけ計算リソースを利用することで、コストを抑えることができます。また今回利用するVertex AIのカスタムジョブでは、メモリやGPUなどを細かく設定できるため、実施する処理に応じて柔軟に計算リソースを利用することができます。 汎用なサービスを組み合わせて用いることは、技術導入のハードルを下げること
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
キリンHD、ビール開発にAI 原材料の配合など提案 - 日本経済新聞