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「2023年の公共セクターにおけるデータストリーミングの状況」

この投稿では、アメリカの国防総省、NASA、ドイツ鉄道などのケーススタディを交えながら、公共セクターや政府におけるデータストリーミングの使用事例とアーキテクチャについて探求しています

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

「Oktaの顧客アイデンティティで優れたデジタル体験を提供し、新たな価値を開放しましょう」

オクターの顧客アイデンティティへのビジョンは、ユーザーが迅速に革新し、シームレスなスケールを実現し、あらゆるデジタル接点でセキュリティを強化することを支援します

機械学習のオープンデータセットを作成中ですか？ Hugging Face Hubで共有しましょう！

このブログ投稿は誰のためですか？データ集中型の研究を行っている研究者ですか？研究の一環として、おそらく機械学習モデルの訓練や評価のためにデータセットを作成しており、多くの研究者がGoogle Drive、OneDrive、または個人のサーバーを介してこれらのデータセットを共有している可能性があります。この投稿では、代わりにHugging Face Hubでこれらのデータセットを共有することを検討する理由を説明します。この記事では以下を概説します：なぜ研究者はデータを公開共有すべきか（すでに説得されている場合は、このセクションはスキップしてください）研究者がデータセットを共有したい場合のHugging Face Hubのオファー Hugging Face Hubでデータセットを共有するための始め方のリソースなぜデータを共有するのですか？機械学習は、さまざまな分野でますます利用され、多様な問題の解決における研究効率を高めています。特にタスクやドメインに特化した新しい機械学習手法を開発する際には、データがモデルの訓練や評価において重要です。大規模な言語モデルは、生物医学のエンティティ抽出のような特殊なタスクではうまく機能せず、コンピュータビジョンモデルはドメイン特化の画像の分類に苦労するかもしれません。ドメイン固有のデータセットは、既存のモデルの限界を克服するために、機械学習モデルの評価と訓練に重要です。ただし、これらのデータセットを作成することは困難であり、データの注釈付けには相当な時間、リソース、およびドメインの専門知識が必要です。このデータの最大の影響を最大化することは、関係する研究者と各自の分野の両方にとって重要です。 Hugging Face Hubは、この最大の影響を実現するのに役立ちます。 Hugging Face Hubとは何ですか？ Hugging Face…

シャム・ボージワニは、自動化、デジタルトランスフォーメーション、サイバーセキュリティ、そしてITの役割の未来について述べています

ワークアト・インクのビジネステクノロジーおよびサイバーセキュリティディレクターであるシャム・ボージュワニは、自動化とAIを活用して従業員体験とサイバーセキュリティオペレーションを向上させるのに重要な存在ですIT、ソリューション設計、サイバーセキュリティ、および内部AIと自動化のリーダーシップを経験したバックグラウンドを持つシャムは、技術的で非技術的な両方の人々による開発者文化の促進を牽引しています... 自動化、デジタルトランスフォーメーション、サイバーセキュリティ、およびITの役割の未来についてシャム・ボージュワニの記事を読む»