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PatchTST 時系列予測における画期的な技術革新

トランスフォーマーベースのモデルは、自然言語処理の分野（BERTやGPTモデルなど）やコンピュータビジョンなど、多くの分野で成功を収めていますしかし、時間の問題になると...

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

H1Bビザはデータ分析の洞察に基づいて承認されますか？

はじめに H1Bビザプログラムは、優れた人材が世界中からアメリカに専門知識をもたらすための門戸を開きます。毎年、このプログラムを通じて数千人の才能ある専門家がアメリカに入国し、様々な産業に貢献し、革新を推進しています。外国労働認証局（OFLC）のH1Bビザデータの世界にダイブして、その数字の裏にあるストーリーを探ってみましょう。この記事では、H1Bビザデータの分析を行い、データから知見や興味深いストーリーを得ます。フィーチャーエンジニアリングを通じて、外部ソースから追加情報をデータセットに組み込みます。データラングリングを用いて、データを丁寧に整理して、より理解しやすく分析することができます。最後に、データの可視化によって、2014年から2016年の間におけるアメリカの熟練労働者に関する魅力的なトレンドや未知の知見が明らかになります。 外国労働認証局（OFLC）から提供されたH1Bビザデータを探索し、高度な外国人労働者をアメリカに引き付ける上での重要性を理解する。 データクリーニング、フィーチャーエンジニアリング、データ変換技術などの前処理プロセスについて学ぶ。 H1Bビザの申請の受理率や拒否率を調べ、それらが影響を与える可能性がある。 データの可視化技術に慣れて、効果的な発表やコミュニケーションを行うために。 注：🔗この分析の完全なコードとデータセットは、Kaggle上で公開されています。プロセスや分析の背後にあるコードを探索するには以下のリンクをご覧ください。H1B Analysis on Kaggle この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 H1Bビザとは何ですか？ H1Bビザプログラムは、様々な産業において専門的なポジションを埋めるために、優秀な外国人労働者をアメリカに引き付けるためのアメリカの移民政策の重要な要素です。スキル不足を解消し、革新を促進し、経済成長を牽引しています。 H1Bビザを取得するには、以下の重要なステップを踏まなければなりません。 ビザをスポンサーするアメリカの雇用主を見つける。 雇用主が外国人労働者のH1B申請を米国移民局（USCIS）に提出する。 年次枠に制限があり、申請数が受け入れ可能な枠を超えた場合は、抽選が行われる。 選択された場合、USCISは申請の資格とコンプライアンスを審査する。 承認された場合、外国人労働者はH1Bビザを取得し、米国のスポンサー雇用主で働くことができる。 このプロセスには、学士号または同等の資格を持つことなどの特定の要件を満たす必要があり、支配的な賃金決定や雇用主-従業員関係の文書化などの追加の考慮事項を乗り越える必要があります。コンプライアンスと徹底的な準備が、成功したH1Bビザ申請には不可欠です。 データセット 外国労働認証局（OFLC）が提供する2014年、2015年、2016年の結合データセットには、ケース番号、ケースステータス、雇用主名、雇用主都市、雇用主州、職名、SOCコード、SOC名、賃金レート、賃金単位、支配的な賃金、支配的な賃金源、年などのカラムが含まれます。…

通貨為替レートの予測のためのSARIMAモデル

はじめに 通貨の為替レート予測とは、ある通貨の価値が他の通貨に対して将来的にどのように変化するかを予測することです。通貨の予測は、人々、企業、そして金融機関が賢明な金融判断を下すのに役立ちます。使用できる予測技術の1つはSARIMAです。 SARIMAは、季節的なパターンを持つ時系列データを推定するための優れた時系列予測技術です。 SARIMAは、過去と現在の時系列データの関連性をモデル化し、データ内のパターンを認識することによって機能します。 SARIMAは、傾向や季節性を捉えるためのさまざまな自己回帰（AR）モデルや移動平均（MA）モデル、および差分を利用します。 「季節性」とは、日々、週次、年次など、一定期間にわたって規則的に予測可能なデータの変動を指します。 為替レートの変化を予測することで、通貨価値の変化についてより正確な情報を得ることができます。 では、この記事の手順に従って予測を行いましょう。 学習目標 歴史データのパターンとトレンドを特定することにより、個人、企業、金融機関が市場動向を予測するのに役立ちます。 通貨の変動に関連する潜在的なリスクを特定することにより、リスクを軽減することができます。 通貨変換を最適化するために、最適な通貨変換時期を特定することができます。 将来の為替レートの方向性に関する情報を提供することにより、意思決定を改善することができます。 これらの目的に基づいて、SARIMAを使用してモデルを開発し、季節的なデータのパターンを集計して将来的な値のより正確な予測を行います。 この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 ステップ1：ライブラリのインポート !pip install pmdarima from pmdarima.arima import…

GPT4Allは、あなたのドキュメント用のローカルChatGPTであり、無料です！

あなたのラップトップにGPT4Allをインストールし、AIにあなた自身のドメイン知識（あなたのドキュメント）について尋ねる方法... そして、それはCPUのみで動作します！

Glassdoorの解読：情報に基づく意思決定のためのNLP駆動Insights

はじめに 現代の厳しい就職市場において、個人は情報を収集して適切なキャリアの決定をする必要があります。Glassdoor は、従業員が匿名で自分たちの経験を共有する人気のプラットフォームです。しかし、口コミの豊富さは求職者を圧倒することがあります。この問題に対処するため、Glassdoor のレビューを洞察に富んだ要約に自動的に縮小する NLP 駆動のシステムを構築しようと試みます。このプロジェクトでは、レビュー収集のために Selenium を使用してから要約化のために NLTK を活用するまで、ステップバイステップのプロセスを探求します。これらの簡潔な要約は、企業文化や成長機会に関する貴重な洞察を提供し、キャリアの目標を適切な組織に調整するのに役立ちます。また、解釈の違いやデータ収集のエラーなどの限界についても議論し、要約化プロセスを包括的に理解できるようにしています。 学習目標 このプロジェクトの学習目標は、多量の Glassdoor レビューを簡潔かつ情報豊富な要約に効果的に縮小する堅牢なテキスト要約システムを開発することです。このプロジェクトに取り組むことで、次のことができます。 公開プラットフォーム（この場合は Glassdoor）からレビューを要約する方法と、求職者が求職を受け入れる前に組織を評価するのにどのように役立つかを理解し、自動要約技術が必要であるという課題に気づく。 Python の Selenium ライブラリを活用して Glassdoor からデータを抽出するためのウェブスクレイピングの基礎を学び、ウェブページのナビゲーション、要素の操作、テキストデータの取得などを探求する。 Glassdoor のレビューから抽出されたテキストデータをクリーニングして準備するスキルを開発する。ノイズの処理、関係のない情報の削除、入力データの品質を確保して効果的な要約を実現する方法を実装する。…

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