Search Results ISO

「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...

Rにおけるトップ10のエラーとそれらを修正する方法

「Rを初めたばかりの場合、コードによくエラーが発生し、実行ができないことがよくあります私もRの使用を始めた頃は、コードのエラーが頻繁に起こり、このプログラミング言語の学習を諦めそうになったことを覚えています私はさらに、...」

「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

データウェアハウスとデータレイクとデータマート：どれを選ぶべきか、助けが必要ですか？

データ倉庫、データレイク、およびデータマートの比較的な概要を通じて、データアーキテクチャのためのデータストレージソリューションを選択するための情報を提供します

Data Engineering

「50以上の最新の最先端人工知能（AI）ツール（2023年11月）」

AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これらは日常のルーティンを強化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることから、広告とソーシャルメディアの活動を強化することができます。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger AIウェブサイトビルダーは、直感的なインターフェースと高度なAI機能を組み合わせ、どんな目的にも対応できるウェブサイトの作成をサポートします。 Motion Motionは、会議、タスク、プロジェクトを考慮した毎日のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセスしやすく安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプションを提供します。 Sanebox Saneboxは、AI駆動のメール最適化ツールです。SaneBoxのA.I.は重要なメールを特定し、残りを自動的に整理して集中力を高めるお手伝いをします。 Notion AI Notion AIは、Notionのワークスペース内で直接執筆、ブレインストーミング、編集、要約を手助けする執筆アシスタントです。 Pecan AI Pecan AIは、予測アナリティクスを自動化して、今日のビジネスの課題である予算縮小、コスト上昇、データサイエンスとAIリソースの限られた資源を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのをサポートします。 Aragon Aragonを使用すると、最新のAI技術を活用して、迅速に自分自身の高品質のプロフェッショナルなヘッドショットを作成することができます。写真スタジオの予約やドレッシングアップの手間を省くことができます。…

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

「10月2023年のベストセールスエンゲージメントプラットフォーム」

現在の速いペースでますますデジタル化されていくビジネス環境において、顧客と効果的に関わるアートは劇的に進化していますセールスエンゲージメントプラットフォームは、セールスチームにとって不可欠なツールとして登場しましたこれらのプラットフォームは、相互作用を強化し、プロセスを自動化し、セールスを推進するための高度な機能を提供しますこれらのプラットフォームは、単に連絡先を管理したり、セールスを追跡したりするだけではありませんそれらは包括的なアプローチを表しています...

best of

「確率的リンケージは、曖昧なマッチングや用語の頻度ベースのアプローチよりも正確である理由」

普遍的なデータ品質の問題は、同じエンティティを参照する複数の異なるレコードがあるが、これらのエンティティを結び付ける一意の識別子が存在しないことです一意の識別子がない場合…

PEFTの概要：最先端のパラメータ効率の良い微調整の概要

「LoRAなどのパラメーター効率の高いファインチューニングテクニックを学んで、限られた計算リソースを使って大規模な言語モデルを効率的に適応させる方法を習得しましょう」

Machine learning

Learn more about Search Results ISO - Page 13