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理論から実践へ：k最近傍法分類器の構築

k-最近傍法分類器は、新しいデータポイントを、k個の最も近い隣人の中で最も一般的なクラスに割り当てる機械学習アルゴリズムですこのチュートリアルでは、Pythonでこの分類器を構築および適用する基本的な手順を学びます

Machine learning

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：パート1

この4部作では、PyTorchを使用して深層学習技術を使った画像セグメンテーションをゼロから段階的に実装しますシリーズを開始するにあたり、必要な基本的なコンセプトとアイデアについて説明します

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：Part 2

これは、PyTorchを使用してディープラーニング技術を使ってゼロから画像セグメンテーションをステップバイステップで実装する4部作シリーズの第2部ですこの部分では、ベースライン画像の実装に焦点を当てます...

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：パート3

この4部シリーズでは、PyTorchを使用して深層学習技術を使い、画像セグメンテーションをスクラッチからステップバイステップで実装しますこのパートでは、CNNベースラインモデルを最適化することに焦点を当てます

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：Part 4

この4部構成のシリーズでは、PyTorchを使用した深層学習技術を使って、画像セグメンテーションをゼロからステップバイステップで実装しますこのパートでは、Vision Transformerをベースとしたモデルの実装に焦点を当てます

アメリカのAIチップスタートアップ、SiMa.aiは、初代AIチップの量産を発表し、画期的な進展を遂げました。TSMC 16nmテクノロジーを利用し、SiMa.aiは産業界にAI革命をもたらすことを目的としています。一般的な手法が一つのチップで全てを対応するのに対し、SiMa .aiのMLSoC（Chip on a Machine Learning System）はエッジコンピューティングに特化して設計されています。この重要な進展により、産業分野において転換期を迎えることになります。同様に読まれている記事：台湾企業が現代AIのバックボーンになった経緯 AIと機械学習で産業界を21世紀に引き上げる創設者兼CEOのKrishna Rangasayee氏は、AIと機械学習によって物理的な世界に大きな改善がもたらされる可能性に興奮しています。SiMa.aiは、最先端の技術で産業界を21世紀に導くことを目指しています。彼らのビジョナリーなアプローチは、スマートカー、ドローン、高度なロボットなど多岐にわたる分野での革新を促進することを目的としています。同様に読まれている記事：DeepMind RoboCat: 自己学習型ロボットAIモデル SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備える Rangasayee氏は声明で、SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備えていることを明らかにしました。クラウド、エッジ、またはモバイル電話の空間で作業しているかどうかに関係なく、生成AIと大規模言語モデル（LLM）が誰の革新にとっても不可欠なものになると信じているRangasayee氏は、これらの技術を採用することの重要性を強調しました。SiMa.aiの生成AIを先駆的に推進する取り組みは、産業界を革新する先見性のあるアプローチを示しています。埋め込みエッジスペースにおける生成AIの台頭生成AIは、近年著しい進展を遂げ、現在は埋め込みエッジスペースへ進出しています。Rangasayee氏は、生成AIがエンタープライズやエッジアプリケーションを含む実世界のアプリケーションへ移行していることに興味を持っています。生成AIの認知度と採用の拡大に伴い、この技術の変革的なポテンシャルはますます明らかになっています。生成AIの影響は急速に拡大し、世界中の10億人を魅了し、産業を再構築しています。詳しくはこちら：DataHack Summit 2023にて、Diffusion Modelsによる生成AIの無限の世界を学ぶ非凡な学習体験に参加してください。 AIエッジデバイス上でLLMを実行することは有望なトレンド…

データエンジニアが本当にやっていること？

データ主導の世界では、データエンジニアのような裏方のヒーローたちは、スムーズなデータフローを確保するために重要な役割を果たしています。突然不適切なおすすめを受け取ったオンラインショッパーを想像してみてください。データエンジニアは問題を調査し、電子商取引プラットフォームのデータファンネルに欠陥があることを特定し、スムーズなデータパイプラインを迅速に実装します。データサイエンティストやアナリストに注目が集まる一方で、データエンジニアの執念深い努力によって、組織内の情報に基づく意思決定に必要なアクセスしやすく、よく準備されたデータが保証されています。データエンジニアは具体的に何をするのでしょうか？彼らはどのようにビジネスの成功に貢献しているのでしょうか？彼らの世界に飛び込んで、データエンジニアの職務内容、役割、責任、そしてあなたの燃えるような疑問に答えましょう。データエンジニアの職務内容データエンジニアは、生データを貴重な洞察に変換し、ビジネスアナリストやデータサイエンティストが活用できるように、データを収集、管理、変換することで重要な役割を果たします。彼らの主な目的は、データのアクセシビリティを確保し、企業がパフォーマンスを最適化し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすることです。彼らはアルゴリズムを設計し、統計を分析し、ビジネス目標に応じてデータシステムを整合させ、効率を最大化します。データエンジニアには強力な分析スキル、多様なソースからデータを統合する能力、プログラミング言語の熟練度、および機械学習技術の知識が必要です。データエンジニアの職務内容は広範であり、組織のデータ主導の成功に貢献する多くの役割と責任を包括しています。データエンジニアの役割と責任データエンジニアの役割と責任は、要件に基づいて会社によって異なる場合があります。ただし、一般的なデータエンジニアの責任には、以下が含まれます：完璧なデータパイプライン設計の開発および維持。手動操作の自動化、データ配信の改善、スケーラビリティの向上のためのインフラ再設計など、内部プロセスの改善を特定し、計画し、実行する。 SQLおよびAWSビッグデータ技術を利用して、幅広いデータソースからの効果的なデータ抽出、変換、およびロードに必要なインフラの作成。機能的および非機能的なビジネス目標を満たす膨大で複雑なデータセットの作成。データファンネルを利用した分析ソリューションの構築により、新しい顧客獲得、業務効率改善、およびその他の重要な企業パフォーマンス指標に対する具体的な洞察を提供する。エグゼクティブ、プロダクト、データ、およびデザインチームなどのステークホルダーがデータインフラ関連の課題に直面した場合に、彼らのデータインフラ要件を満たすために支援する。複数のデータセンターやAWSリージョンを利用することで、国際境界を越えたデータのプライバシーとセキュリティを維持する。データおよび分析プロフェッショナルと協力して、データシステムの運用を改善する。さらに読む：ジョブ比較-データサイエンティストvsデータエンジニアvs統計学者データエンジニアに必要なスキルデータエンジニアになりたい場合、ある程度の技術的およびソフトスキルに精通している必要があります。技術的スキル自分たちの役割で優れた成果を出すために、データエンジニアは以下の技術的スキルを持っている必要があります。コーディング Python、Java、SQL、NoSQL、Ruby、Perl、MatLab、R、SAS、C and C++、Scala、Golangなどのプログラミング言語の熟練度は、ほとんどの企業で高く評価されます。コーディングの堅牢な基盤は、データエンジニアのポジションにおいて不可欠です。オペレーティングシステムの理解データエンジニアは、Microsoft…

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理論から実践へ：k最近傍法分類器の構築

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：パート1

PyTorchを使った効率的な画像セグメンテーション：Part 2

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：パート3

PyTorchを使用した効率的な画像セグメンテーション：Part 4

SiMa.aiが世界最強のAIチップをインドに持ち込む

データエンジニアが本当にやっていること？

類似検索、パート5：局所性鋭敏ハッシュ（LSH）

線形回帰の理論的な深堀り

PatchTST 時系列予測における画期的な技術革新

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