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「クレジットカードの不履行データセットのバイアスの検証と検出」

このセクションでは、クレジットカードのデフォルトデータセットにおけるバイアスについて探求し、若者と高齢者の借り手の間の年齢に基づく差別が、デフォルト率の上昇につながっていることを検討します

「GPTクローラーに会ってください：サイトをクロールし、知識ファイルを生成し、1つまたは複数のURLからカスタムGPTを作成できるAIツール」

ウェブページから知識を抽出してユニークなGPTモデルを構築できるとしたら、どれほど素晴らしいことでしょうか。あなた自身のURLから自分自身のカスタムGPTを作成する知識ファイルを生成するためにサイトをクロールすることのできる素晴らしいAIツールGPTクローラーに会ってください。 GPTクローラーは、非常に効率的かつ正確にウェブページから知識を抽出するために、巨大なテキストとコードのコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルGPTを使用します。 GPTクローラーは、通常のウェブクローラーとは異なり、情報のコンテキストと意味を解釈するために自然言語処理技術を使用しています。これにより、関係、事実、概念を含む重要なデータを認識し抽出することが可能であり、非構造化のウェブ素材を整理された知識に変換することができます。こちらはリサーチャーが開発した短いカスタムGPTで、Builder.ioの使用と統合に関する一般的な問題に対するアシストを目的としています。必要なのはビルダードキュメンテーションのURLのみです：https://chat.openai.com/g/g-kywiqipmR-builder-io-assistant 以下の4つの簡単なステップで始めることができます：リポジトリをクローンする。依存関係を設定する。クローラーをセットアップする。クローラーを起動する。コマンドと設定の手順はGitHubのページでご覧いただけます。 Dockerを使用してコンテナ内で実行するというような他のアプローチもあります。データをOpenAIにアップロードするこのプロジェクトのルートには、クロールによってoutput.jsonという名前のファイルが作成されます。ヘルパーやカスタムGPTを作成するためには、それをOpenAIにアップロードしてください。また、ここでカスタムGPTを作成してすぐに他の人と知識を共有することもできます。今すぐカスタムGPTを設計して利用するためには、プレミアムChatGPTサブスクリプションが必要です。さらに、作成した知識に合わせて個別のアシスタントを構築するために、こちらを使用することもできます。それを製品に組み入れることができます。さらなる進展へ GPTクローラーや同様のツールは、GPTテクノロジーの発展とともに情報抽出、カスタムGPTモデルの作成、個別のAIインタラクションにおいてますます重要になると予想されます。オーガナイズされた情報と非構造化のウェブ素材の間のギャップを埋める能力のために、知識管理、コンテンツ制作、AIパワードアプリケーションの可能性の世界が開かれます。疑いなく、GPTクローラーは情報との人間とのインタラクション方法を完全に変えることができるため、人工知能のゲームチェンジャーです。 The post Meet GPT Crawler: An…

「NVIDIA BioNeMoがAWS上での薬剤探索のための生成型AIを可能にする」

主要な製薬会社やテクバイオ企業の研究者や開発者は、Amazon Web Servicesを通じてNVIDIA Claraソフトウェアとサービスを簡単に展開できるようになりました。詳細はこちらをご覧ください。本日のAWS re:Inventで発表されたこの取り組みにより、AWSクラウドリソースを使用しているヘルスケアおよびライフサイエンスの開発者は、NVIDIAの加速オファリングを柔軟に統合することができるようになります。これにはNVIDIA BioNeMo（創成AIプラットフォーム）も含まれており、AWS上のNVIDIA DGX Cloudに追加され、高性能コンピューティングのためのAWS ParallelClusterクラスタ管理ツールとAmazon SageMakerマシンラーニングサービスを介して現在利用可能です。北薬やライフサイエンス企業の数千社がAWSを利用しています。彼らは今やBioNeMoにアクセスして、専有データを使用してデジタル生物学の基礎モデルを構築またはカスタマイズし、NVIDIA GPUアクセラレートクラウドサーバーを使用してモデルのトレーニングとデプロイをスケールアップすることが可能です。 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly、LabGeniusなどのテクバイオイノベーターは、既にBioNeMoを使用して創成AIによる医薬品の探索と開発を行っています。このコラボレーションにより、彼らはバイオモレキュラーデータ上でトレーニングされた創成AIモデルを開発するためにクラウドコンピューティングリソースを迅速にスケールアップするためのより多くの方法を得ることができます。この発表により、NVIDIAの既存のヘルスケアに特化したオファリングがAWS上で利用可能になります。それには、医療画像処理のためのNVIDIA MONAIおよびジェノミクスの加速のためのNVIDIA Parabricksも含まれています。 AWSでの新機能：NVIDIA BioNeMoが創成AIを推進する BioNeMoは、デジタル生物学のためのドメイン固有のフレームワークであり、事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）、データローダー、最適化されたトレーニングレシピを含んでいます。これにより、ターゲットの同定、タンパク質構造の予測、薬剤候補のスクリーニングを加速することで、コンピュータ支援の薬剤探索を推進することができます。薬剤探索チームは、BioNeMoを使用して専有データを活用し、クラウドベースの高性能コンピューティングクラスター上でモデルを構築または最適化することができます。…

システムデザインのチートシート：ElasticSearch

前の記事で検索について読んだことがあれば、アプリケーションにとって検索がいかに重要かを知っているでしょう考えてみてください：毎日使用するさまざまなウェブアプリやモバイルアプリの中で、Netflixなどがあるかもしれませんが...

「SSCCコンプライアンスによるトレース能力基準への適合方法」

SSCCコンプライアンス規則を利用して、グローバルなトレーサビリティ基準を満たす方法について詳しく読み進めてください

Supply Chain

GPT-4の進化：Python Plotlyダッシュボードの簡単な作成方法

数ヶ月前、私はPythonのplotlyダッシュボード作成のためのGPT-4のプロンプト方法に関する一連の（まずまず成功した）記事を書きました最近、GPT-4はデータの可視化を分析して表示する能力を大幅に向上させましたそれは今や簡単にマルチビジュアルなPythonのplotlyダッシュボードの作成に対応できるのでしょうか？読んで確かめましょう！

「BeautifulSoupを使ったWebスクレイピングのマスタリング」

これはWebスクレイピングを学びたい人にとって素晴らしいガイドですBeautifulSoupを使ったWebスクレイピングの基礎を理解し、どのように使うかを説明しています

「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

「PythonによるLong Short-Term Memoryのマスタリング：NLPでのLSTMの力を解き放つ」

この作業は、Pythonを使用したRNNとNLPに関する私の記事の続編です単純な再帰層を持つ深層学習ネットワークの自然な進化は、Long Short…

「Unblock Your Software Engineers With Unblocked（アンブロックドでソフトウェアエンジニアを活用しましょう）」

「AIは、私たちのフィールドでますます重要な役割を果たしており、私たち開発者の生産性を大きく向上させる能力を持っていますこれまでに経験したことのない方法で生産性を向上させることができます」

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