Search Results 結論

「つながる点 OpenAIの主張されたQ-Starモデルの解明」

「OpenAIのQ-Starを解明：人工汎用知能（AGI）への飛躍の噂CEOドラマに飛び込んで、Q-Starの役割を疑うQ学習、AlphaZero、またはLLMsの潜在的なシナジーを探求Q-StarがAIの推論をどのように強化するかを学ぶLLMの限界とデータの課題を明らかにするこの短い読み物は、AIの未来についての考えを刺激する、つながりを見つける」

「Pythonにおけるコードゴルフ：簡潔なプログラミングの技術をマスターする」

紹介コードゴルフはプログラミングの魅力的な概念であり、開発者が与えられた問題を解決するために最も短いコードを書く競い合いです。これは、目的の結果を得るために可能な限り少ない文字数を使用することを目指すゲームに似ています。この記事では、Pythonのコードゴルフの方法、困難さ、アドバイス、およびベストプラクティスについてすべて説明します。 Pythonにおけるコードゴルフの技法 Pythonのシンプルな構文と表現力を活用することで、コードゴルフにはPythonがよく選ばれます。以下のいくつかの技法を使用することで、簡潔なコードを書くことができます：文字列操作: Pythonの文字列操作の機能を使用すると、コンパクトなコードを作成することができます。文字列のスライス、連結、フォーマットを使用することで、開発者はより少ない文字数で目的の結果を得ることができます。リスト内包表記: リスト内包表記はPythonの強力な機能であり、リストの簡潔な作成や操作を可能にします。ループや条件文を1行のコードに組み合わせることができ、全体の長さを短縮することができます。例：元のコード squares = []for x in range(10): squares.append(x**2) コードゴルフ squares = [x**2 for x in…

「大規模言語モデルの微調整方法：ステップバイステップガイド」

2023年、アルパカ、ファルコン、ラマ2、およびGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人工知能の民主化の傾向を示しています

「GoogleのNotebookLMを使用したデータサイエンス：包括的ガイド」を使ってみよう

このブログ記事では、NotebookLMの機能、制約、および研究者や科学者にとって重要な高度な機能について探求します

Artificial Intelligence

SQLを練習するための最高のプラットフォーム

SQL、またはStructured Query Language（構造化クエリ言語）は、データベースの言語です。コンピュータがデータを理解し管理するための方法です。データアナリスト、科学者、エンジニアを目指す場合、SQLはテックワールドで必須のスキルです。このガイドでは、SQLのスキルを磨き、データ関連の面接で成功するための最良のプラットフォームをご紹介します。ですから、SQLの問題に困ったことがあるのであれば、心配しないでください。夢の役割に向けて、SQLのパワーを引き出すためのツールを持っています。 HackerRank HackerRankは、SQLスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームであり、難易度のレベルやSQLのトピックによってカテゴリ分けされた様々な練習問題を提供しています。基本的なクエリから高度な最適化まで、中級者から上級者まで対応しています。また、プラットフォームには時間制限付きのスキル認定テストもあり、自分のSQLの熟練度を評価することができます。HackerRankのゲーム感覚のアプローチで学習が楽しくなり、成果を示すバッジも獲得することができます。全体的には、SQLの専門知識を高めるためのダイナミックなリソースです。 Leetcode LeetCodeは人気のあるコーディングプラットフォームであり、SQLの問題についてもさまざまなスキルレベルのユーザー向けに問題を提供しています。実世界の問題解決に重点を置いており、ユーザーは企業のタグによって問題を絞り込むことができ、特定の業界のニーズに合わせて準備することができます。ただし、無料アカウントでは利用できる問題の一部に制限があります。それでも、手順ごとの学習よりも問題解決に重点を置いているため、初心者にはより難しいかもしれません。 StrataScratch StrataScratchは、SQLの面接練習において手放せないプラットフォームであり、幅広い問題集を提供しています。トピックや難易度でフィルタリングすることもでき、企業固有のSQL面接の質問も探索することができます。コーディングワークスペースでは、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server（ベータ版）をサポートしており、Pythonユーザーはpandasを活用して問題解決できます。無料アカウントでは、解答付きの50問にアクセスでき、500以上のSQL問題に取り組む機会もありますので、StrataScratchはSQLスキルを磨くための貴重なリソースです。 SQLZOO SQLZooは、SQLを学び、実践するための初心者にやさしいプラットフォームです。インタラクティブなチュートリアルと演習を提供し、ユーザーは基本的な文からウィンドウ関数のようなより高度な概念まで進むことができます。このプラットフォームでは、SQLクエリを直接ウェブブラウザで実践することができ、リアルタイムフィードバックを提供します。さまざまなSQLトピックを網羅していますが、シミュレートされたデータベースを使用しているため、実際のアプリケーションに適しているとは言い難いです。 SQLPAD SQLPadは、SQLクエリの実践と結果の視覚化を行うために設計されたWebアプリケーションです。シングルテーブルとマルチテーブルの操作、ウィンドウ関数など、さまざまなSQLトピックをカバーしています。このプラットフォームでは、難易度の異なる質問を提供し、以下のような業界別にカテゴリ分けしています：フィンテック、eコマース。 Postgres、MySQL、SQL Serverなど、複数のデータベースをサポートするSQLPadでは、無料アカウントで練習問題にアクセスすることができます。SQLスキルを実践を通じて磨くための貴重なツールであり、SQLとPythonのインタビューで優れた成績を収めたいデータ分析の専門家にとって有益です。 SQLFiddle SQLFiddleは、さまざまなデータベースシステム上でSQLクエリを書き、実行するための使いやすいWebツールです。MySQLやPostgreSQLなどの異なるシステムでテストできる機能を持ち、実際のデータベースと作業しているかのような体験ができます。SQLコードの共有やヘルプを求めるプラットフォームとしても優れていますが、初心者がSQLを学ぶための包括的な教材としてはあまり向いていません。 DataLemur…

データサイエンスへのゲートの解除：GATE 2024 in DS＆AIの究極の学習ガイド

イントロダクション Graduate Aptitude Test in Engineering（GATE）は、インドで行われる大学院入学試験です。この試験は主に、工学と科学の学部の内容を総合的に理解できるかをテストします。もし、IIScバンガロールが導入するGATE 2024のデータサイエンスとAIに向けて準備をしているのであれば、正しい場所にいます。この記事は、あなたがこの新しくてエキサイティングなGATEペーパーを進む際の指針となるであろう、学習教材、講義ノート、標準的な参考書などをまとめた宝庫です。準備の基盤となる主要な科目には、確率と統計、線形代数、機械学習、AIなどがあります。これらはただの科目ではありません。これらこそがデータサイエンスとAIの基盤です。私が紹介する情報源は、IIScバンガロールの名声高い教授陣によってテストされ、推奨されたものです。確率と統計：チャンスとデータのゲーム確率と統計においては、挑戦されることを予想しなければなりません。この科目は、CSEのカリキュラムに比べて非常に重要な位置を占めており、追加のトピックが多く含まれています。この難関を乗り越えるためには、正しい参考書を手にする必要があります。私はまず、“A First Course in Probability”（シェルドン・ロス著）から始めることをおすすめします。これは学部レベルでも定番です。これに慣れたら、同じ著者による“Introduction to Probability Models”に進んでください。より高度な知識を求める方には、“Introduction to Probability Theory”（S.C. PortおよびC.J. Stone著）、さらにその後に続く“Introduction to…

関数を呼び出す

第三者の大規模言語モデル（LLM）の観測性は、AnthropicのClaude、OpenAIのGPTモデル、GoogleのPaLM 2などのモデルに対してベンチマーキングと評価を用いて主にアプローチされています...

「Hill Climbing Algorithm in AIとは何ですか？」

はじめに人工知能（AI）の複雑な世界では、ヒルクライミングアルゴリズムが問題解決のための基本的な手法として登場します。この技術は、比喩的な山の登りと同様に、AIの最適化問題の複雑な地形を航海するために重要です。それは多くの可能性の中から最も効果的な解を見つける戦略的なアプローチであり、さまざまなAIアプリケーションの基盤となるものです。ヒルクライミングアルゴリズムはどのように動作するのですか？ヒルクライミングアルゴリズムは、山の麓に立っているかのような基点から始まり、隣接する解を反復的に探索します。次の最善のステップを評価する登攀者のように、各アルゴリズムの移動は目的関数に対して精査される増分の変化です。この関数はアルゴリズムをピークに向かって導き、進行を保証します。たとえば、迷路解決アプリケーションが素晴らしい例です。このシナリオでは、アルゴリズムが実行する各ステップは、迷路内での戦略的な動きを表し、出口への最短経路を目指します。アルゴリズムは各ポテンシャルステップを評価し、出口に近づける効果を測定します。これは、山の頂上に近づけるどのステップが登攀者を高めるかを考える登山者に似ています。出典: Javapoint ヒルクライミングアルゴリズムの特徴ヒルクライミングアルゴリズムの主な特徴は次のとおりです：生成と試行アプローチ：この特徴は、隣接する解を生成し、その効果を評価し、常に解空間で上昇することを目的としています。グリーディローカルサーチ：このアルゴリズムは、即座のメリットがある動きを選択し、ローカルな改善を約束する安価な戦略を使用します。バックトラッキングしない：他のアルゴリズムとは異なり、ヒルクライミングは以前の決定を再訪したり再考したりせず、最適解を探求するために進んで進みます。ヒルクライミングアルゴリズムの種類ヒルクライミングアルゴリズムにはさまざまな形式があり、それぞれ特定のシナリオに適しています：単純なヒルクライミングこのバージョンでは、隣接する解を評価し、現在の状態を改善する最初の解を選択します。たとえば、配送ルートの最適化では、最初の代替ルートを選択し、配送時間を短縮する場合でも、最適ではないとしても選択します。アルゴリズム：ステップ 1：初期状態で開始します。ステップ 2：初期状態が目標であるかどうかをチェックします。目標であれば、成功を返して終了します。ステップ 3：改善された状態を連続的に探索するループに入ります。ループ内で、現在の状態にオペレータを適用して隣接状態を選択します。…

ランナーの疲労検知のための時間系列分類 – チュートリアル

ウェアラブルセンサーを使用して収集されたランニングデータは、ランナーのパフォーマンスや全体的なテクニックについての洞察を提供することができますこれらのセンサーから得られるデータは通常、時間の経過によって変化するものです

「データベース間でSQLの実行順序が異なる方法」

「MySQLやPostgreSQLなどのオープンソースデータベースと定期的に協力してきた後、最近、SQL Serverプロジェクトで働く機会があり、SQLに微妙で重要な違いを発見しました...」

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