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データサイエンスによる在庫最適化：Pythonによるハンズオンチュートリアル

在庫最適化は、トリッキーなパズルを解くようなものです広範な問題として、さまざまなドメインで発生しますそれは、店舗のためにどのくらいの商品を注文するかを理解することです自転車を考えてみてください...

「LLMの利点：電子商取引の検索を変革する」

「LLMの優れた能力は、さまざまなビジネス領域で数多くの課題に取り組む上で、顕著な成果を上げています知識発見に関連する高度な成果は、...」

「短期予測を改善したいですか？デマンドセンシングを試してみてください」

従来の予測手法の精度が頭打ちになった場合、AI/MLを使用して顧客注文のパターンをモデリングすることで、さらなる予測の改善を推進します

「場所の言語：生成AIのジオコーディング能力の評価」

「現代のジオコーディングAPIと比較したLLMsのパフォーマンスに関する応用プロジェクトの詳細」

「Pythonにおける記述統計と推測統計の適用」

データサイエンスの道を進むにつれて、知っておくべき基本的な統計情報を以下に示します

Python

テキストと画像の検索を行うNodeJS AIアプリを構築する

チュートリアル：stargate-mongooseとJSON APIを使用して、DataStax Astra DB（およびベクトル検索）をサポートするNodeJSアプリケーションを簡単に構築する方法

「Pythonを使用したトップテックYouTubeチャンネルの分析」

クールなデータサイエンスプロジェクトのためのYouTube APIPythonでトップのテックチャンネルを分析するPythonでYouTube APIを使用するチュートリアルYouTubeのテックチャンネル

「AIを活用したポッドキャストの始め方と成長方法」

「誰でもポッドキャストを持っているように感じるかもしれませんが、ポッドキャストを始めることはまだ大きなチャンスです特にAIの助けを借りれば、さらに大きな機会があります」

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

はじめに Chatgptのリリース以来、AI領域では進歩のペースが減速する気配はありません。毎日新しいツールや技術が開発されています。ビジネスやAI領域全般にとっては素晴らしいことですが、プログラマとして、すべてを学んで何かを構築する必要があるでしょうか？答えはノーです。この場合、より現実的なアプローチは、必要なものについて学ぶことです。ものを簡単にすると約束するツールや技術がたくさんありますが、すべての場合にそれらが必要というわけではありません。単純なユースケースに対して大規模なフレームワークを使用すると、コードが肥大化してしまいます。そこで、この記事では、LangchainなしでCLI PDFチャットボットを構築し、なぜ必ずしもAIフレームワークが必要ではないのかを理解していきます。学習目標 LangchainやLlama IndexのようなAIフレームワークが必要ない理由フレームワークが必要な場合ベクトルデータベースとインデックス作成について学ぶ PythonでゼロからCLI Q&Aチャットボットを構築するこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 Langchainなしで済むのか？最近の数ヶ月間、LangchainやLLama Indexなどのフレームワークは、開発者によるLLMアプリの便利な開発を可能にする非凡な能力により、注目を集めています。しかし、多くのユースケースでは、これらのフレームワークは過剰となる場合があります。それは、銃撃戦にバズーカを持ってくるようなものです。これらのフレームワークには、プロジェクトで必要のないものも含まれています。Pythonはすでに肥大化していることで有名です。その上で、ほとんど必要のない依存関係を追加すると、環境が混乱するだけです。そのようなユースケースの一つがドキュメントのクエリです。プロジェクトがAIエージェントやその他の複雑なものを含まない場合、Langchainを捨ててゼロからワークフローを作成することで、不要な肥大化を減らすことができます。また、LangchainやLlama Indexのようなフレームワークは急速に開発が進んでおり、コードのリファクタリングによってビルドが壊れる可能性があります。 Langchainはいつ必要ですか？複雑なソフトウェアを自動化するエージェントを構築したり、ゼロから構築するのに長時間のエンジニアリングが必要なプロジェクトなど、より高度なニーズがある場合は、事前に作成されたソリューションを使用することは合理的です。改めて発明する必要はありません、より良い車輪が必要な場合を除いては。その他にも、微調整を加えた既製のソリューションを使用することが絶対に合理的な場合は数多くあります。 QAチャットボットの構築 LLMの最も求められているユースケースの一つは、ドキュメントの質問応答です。そして、OpenAIがChatGPTのエンドポイントを公開した後、テキストデータソースを使用して対話型の会話ボットを構築することがより簡単になりました。この記事では、ゼロからLLM Q&A…

「2023年9月のソーシャルメディア向けの20の最高のChatGPTプロンプト」

「ソーシャルメディアの世界を航海することは、特定のビジネス目標を達成しようとする場合には圧倒的なものになることがありますスタートアップ、中小企業、大企業のいずれであっても、スマートなソーシャルメディア戦略は必須ですChatGPTは、タスクを自動化するだけでなく、ブランドに合わせた魅力的で洞察に富んだコンテンツを作成するのに役立ちます」

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