Search Results 6. 結論

「MATLABとAmazon SageMakerによる機械学習」

この投稿はMathWorksのBrad Duncan、Rachel Johnson、Richard Alcockとの共同執筆ですMATLABはデータ処理、並列コンピューティング、自動化、シミュレーション、機械学習、人工知能など、さまざまなアプリケーションにおいて人気のあるプログラミングツールです自動車、航空宇宙、通信、製造業など多くの産業で頻繁に使用されています

「Elasticsearchのマスター：パワフルな検索と正確性のための初心者ガイドーPart 1」

· 前回から始める、Elasticsearch ⊛ サンプルデータセット ⊛ ElasticSearchクエリの理解 ⊛ 応答の理解 ⊛ 基本的な検索クエリ · 語彙的検索 · 問題...

MusicGenを再構築：MetaのAI音楽における地下進化

2023年2月、Googleは彼らの生成音楽AI MusicLMで波風を立てましたその時点で、二つのことが明確になりました多くの人が次の画期的なモデルが…の10倍の大きさになるだろうと予想していました

「LanguageChainを使用して大規模言語モデルをあなたのソフトウェアとうまく連携させる方法」

「AIモデルとの単なるチャットを超えて、LangChainが人間とのLLMの相互作用を高める方法について」

language models

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します

アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

「Amazon SageMakerを使用してビジョントランスフォーマーモデルのトレーニング時間を短縮するKTの取り組み」

KTコーポレーションは、韓国で最大の通信事業者の一つであり、固定電話、携帯通信、インターネット、AIサービスなど幅広いサービスを提供していますKTのAI Food Tagは、コンピュータビジョンモデルを使用して、写真に写った食品の種類と栄養成分を特定するAIベースの食事管理ソリューションです

「ラフと共にパイソンのコーディングスタイルを高める」

速度向上のため、Rustで再実装されたRuffの700以上の組み込みリントルールは、クリーンで一貫性のあるPythonコードを強制し、包括的なリントとフォーマットを提供します

Programming

イントロダクション AIの台頭により、働くプロフェッショナルの生活を簡素化するために、データに基づいた意思決定にますます頼るようになりました。サプライチェーンの物流や顧客へのローンの承認など、データは鍵を握っています。データサイエンスの力を医療の分野に活用することで、画期的な成果をもたらすことができます。データサイエンティストが現代医学の膨大な量のデータを分析することで、発見や治療につながるパターンを見つけ出すことができます。医療業界を革命化する可能性を秘めているデータサイエンスを医療領域に統合することは、単なる良い考えだけでなく、必要不可欠です。データ前処理いくつかの列をクリーンアップしましょう。前のステップで、すべての列が整数であるとわかりました。そのため、まず、年齢、用量、期間を数値に変換します。同様に、データ入力の日付を日時型に変換します。直接変換する代わりに、新しい列を作成します。つまり、Age 列の数値バージョンAge2 列を作成します。 df['Age2'] = pd.to_numeric(df['Age'],errors='coerce')df['Dosage (gram)2'] = pd.to_numeric(df['Dosage (gram)'],errors='coerce')df['Duration (days)2'] = pd.to_numeric(df['Duration (days)'],errors='coerce')df['Date of Data Entry2'] = pd.to_datetime(df['Date of Data…

エクスラマV2：LLMを実行するための最速のライブラリ

ExLlamaV2は、GPTQからさらに高いパフォーマンスを引き出すために設計されたライブラリです新しいカーネルのおかげで、(超高速の)速い推論に最適化されています

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