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「プロンプトエンジニアリングに入るための5つの必須スキル」

「AIによって作成された最新の職種の１つであるプロンプトエンジニアに関連するニュースを見たことがない人はいないだろうこの役割は多岐にわたるスキルが求められることから、非常に重要視されているもし知らない場合、プロンプトエンジニアは専門のスペシャリストであり...」

これら5つの必須ステップを踏まずにデータサイエンスの旅を始めないでください- Spotifyのデータサイエンティストの完全ガイド

「Spotifyのデータサイエンティストからの完全ガイドで、データサイエンスのキャリアをスタートさせましょう失敗を避け、適切に準備をし、学位の課題をスムーズに乗り越えましょう」

ベスト5のPower BIコース（2024年）

これらのコースは、あらゆるレベルの学習者がPower BIのフルポテンシャルを引き出すための構造化されたパスを提供しています

マイクロソフトの研究者は、テキスト重視の画像の機械読み取りのためのマルチモーダルリテラシーモデルであるKosmos-2.5を紹介しました

近年、大規模言語モデル（LLM）が人工知能の中で注目を浴びていますが、これまで主にテキストに焦点を当て、視覚的な内容の理解に苦労してきました。多モーダル大規模言語モデル（MLLM）は、このギャップを埋めるために登場しました。MLLMは、ビジュアルとテキストの情報を単一のTransformerベースのモデルで組み合わせ、両方のモダリティからコンテンツを学習・生成することができるため、AIの能力の大幅な向上をもたらします。 KOSMOS-2.5は、統一されたフレームワーク内で2つの密接に関連する転写タスクを処理するために設計された多モーダルモデルです。最初のタスクは、空間認識を持つテキストブロックを生成し、テキストリッチな画像内のテキスト行に空間座標を割り当てることです。2番目のタスクは、さまざまなスタイルと構造を捉えたマークダウン形式の構造化されたテキスト出力を生成することに焦点を当てています。両方のタスクは、共有のTransformerアーキテクチャ、タスク固有のプロンプト、および適応可能なテキスト表現を利用した単一のシステムで管理されています。モデルのアーキテクチャは、ViT（Vision Transformer）に基づくビジョンエンコーダと、Transformerアーキテクチャに基づく言語デコーダを組み合わせ、リサンプラモジュールを介して接続されています。このモデルを訓練するためには、テキストが多い画像の大規模なデータセットで事前トレーニングを行います。このデータセットには、境界ボックス付きのテキスト行とプレーンなマークダウンテキストが含まれています。このデュアルタスクトレーニングのアプローチにより、KOSMOS-2.5の全体的な多モーダルリテラシー能力が向上します。上記の画像は、KOSMOS-2.5のモデルアーキテクチャを示しています。KOSMOS-2.5の性能は、エンドツーエンドのドキュメントレベルのテキスト認識と、マークダウン形式の画像からのテキスト生成の2つの主要なタスクで評価されます。実験結果は、テキスト集中の画像タスクの理解力における強力なパフォーマンスを示しています。さらに、KOSMOS-2.5は、フューショットおよびゼロショット学習を含むシナリオで有望な能力を発揮し、テキストリッチな画像を扱う実世界のアプリケーションにおいて、多目的なツールとなります。これらの有望な結果にもかかわらず、現在のモデルにはいくつかの制限があり、貴重な将来の研究方向を提供しています。たとえば、KOSMOS-2.5は現在、テキストの空間座標を入力と出力として事前トレーニングしているにもかかわらず、自然言語の指示を使用してドキュメント要素の位置を細かく制御することはサポートしていません。広範な研究領域では、モデルのスケーリング能力の開発をさらに進めるという重要な方向性があります。

効果的な小規模言語モデル：マイクロソフトの13億パラメータphi-1.5

「Microsoftの13億パラメーターモデルについて学び、Llama 2の70億パラメーターモデルをいくつかのベンチマークで上回ったことを知ってください」

Artificial Intelligence

カウザルPython NeurIPS 2023での5つの新しいカウザルアイデア

「NeurIPSは、その厳格な論文審査プロセスと高品質な研究成果により、人工知能と機械学習の世界的に重要で権威あるカンファレンスの一つとされています」

「アメリカで最も優れた5つのデータサイエンスの認定資格」

イントロダクションアメリカでは、データサイエンスは機会の宝庫です。Glassdoorによれば、データサイエンティストは4年間で最も求められる役割の一つとして常にランクインしています。アメリカ労働統計局は2032年までにデータサイエンスの仕事が35%の割合で成長すると予測しています。この記事では、アメリカでのトップ5のデータサイエンス認定資格について探求し、この急成長する分野で成功するために必要な知識とスキルを提供します。経験豊富なデータプロフェッショナルであるか、データの旅を始めたばかりであっても、これらの認定資格はデータサイエンス革命における繁栄するキャリアへの道を提供します。アメリカにおけるデータサイエンス認定の重要性データサイエンスの認定は、数多くの魅力的な理由からアメリカで非常に重要です。まず第一に、データサイエンスのスキルと知識を検証し、潜在的な雇用主にあなたの専門知識の具体的な証拠を提供します。競争の激しい就職市場では、認定資格があることで他の候補者から差別化され、データサイエンスの求人に就く可能性が高まります。さらに、データサイエンスは多くのツール、技術、手法が急速に進化している分野です。認定資格は構造化された学習パスを提供し、最新の進展やベストプラクティスに常にアップデートされた状態を保つことを保証します。実際のデータの課題に効果的に取り組むための実践的なスキルを身につけることができます。データサイエンスの求人機会が豊富なアメリカでは、認定資格はキャリアの加速剤となります。多くの雇用主は、これらの資格は卓越性への取り組みと分野への強固な基盤を示しており、認定されたデータ専門家を積極的に求めています。さらに、データサイエンスの認定資格によりキャリアの柔軟性を得ることができます。金融から医療まで、さまざまな産業で認識されており、異なるセクターにスムーズに移行することができます。また、次も読んでみてください：アメリカでデータサイエンティストになる方法アメリカのトップ5のデータサイエンス認定資格認定AI MLブラックベルト+プログラムビジネスマネージャー向けデータサイエンス入門認定機械学習マスタープログラム（MLMP）アナリストとデータサイエンティスト向けトップデータサイエンスプロジェクトデータサイエンスプロフェッショナル向けGitとGitHubのはじめ方認定AI MLブラックベルト+プログラムこのプログラムは、あなたを熟練したAIおよび機械学習の実践者に変えるための包括的なコースを提供しています。初心者でも経験豊富なプロフェッショナルでも、このプログラムは必要なスキル、実践的な知識、現実世界のプロジェクトを身につけることができます。このプログラムでは、データサイエンスと機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、Tableauによるデータの可視化、Excelの習熟度、データサイエンスのためのSQL、面接の準備など、重要なトピックをカバーしています。なぜ認定AI＆MLブラックベルト+プログラムを選ぶのか？ AI革命を受け入れる：人工知能が産業や機能を再構築し続ける中で、AIおよび機械学習のスキル向上は必須です。このプログラムはそのための絶好の機会を提供します。アクセスしやすいコンテンツ：コースは、さまざまなバックグラウンドを持つ個人を対象に細心の注意を払って設計されており、初心者でも簡単に理解することができます。経験豊富な講師陣：プログラムの教材は、幅広い業界経験と数十年の教育経験を持つ講師によって作成されています。産業の関連性：すべてのコースは業界の専門家によって審査されており、コンテンツが現在の高速な就職市場においても関連性が保たれることを保証しています。…

「解答付きの無料データサイエンスプロジェクト5つ」

はじめにデータサイエンスに没頭し、スキルを磨きたいですか？もう探す必要はありません！この記事では、ステップバイステップの解決策を備えた、エキサイティングなデータサイエンスプロジェクトを5つ紹介します。初心者が学びたいと思っているか、経験豊富なデータ愛好家がポートフォリオを拡大したいと思っているかに関係なく、これらの実践的な無料のデータサイエンスプロジェクトは、実世界の課題を乗り越える力を与えてくれます。なによりも、無料で利用できます。さあ、このデータ駆動の旅に乗り出し、一つずつデータサイエンスの専門知識を高めましょう！データサイエンスプロジェクトの重要性いくつかの説得力のある理由から、データサイエンスプロジェクトはこの分野で重要な役割を果たしています。まず、それらは理論的な知識と実践の橋渡しとなり、データサイエンティストが学んだことを実際のシナリオでテストし、実装することができます。これらのプロジェクトは、データの収集、クリーニング、分析、可視化、モデリングのスキルを磨くための貴重な学習経験となります。さらに、完了したデータサイエンスプロジェクトは強力なポートフォリオの基盤となり、求職活動やフリーランスの機会を向上させます。また、多くのプロジェクトが複雑な課題に取り組むことを含むため、問題解決能力と批判的思考力を磨きます。さらに、プロジェクトのテーマに応じて、データサイエンティストは業界固有の知識を獲得し、特定の産業でより効果的になることがあります。さらに、データサイエンスプロジェクトは、意思決定をサポートする洞察を提供し、ビジネスがプロセスを最適化し、成長の機会を特定することができるようにします。データ分析技術の限界を押し広げることで、イノベーションを促進します。プロジェクトでの協力は、職場で重要なチームワークとコミュニケーションスキルを育成します。最後に、これらのプロジェクトは、データサイエンティストが常に最新のツールと技術に適応し、継続的な学習を促進することで、この分野の最先端に立ち続けることをサポートします。また読む：ソースコード付きトップ10のデータサイエンスプロジェクトトップ5の無料データサイエンスプロジェクトローンの対象分類感情分析とテキスト分類 PythonによるWebスクレイピング回帰による売上予測時系列予測プロジェクト1：ローンの対象分類このプロジェクトでは、ローンの対象分類に焦点を当てています。特に、住宅ローンに関するケーススタディに取り組みます。オンライン申し込み時に提供された顧客の詳細に基づいて、ローンの対象化プロセスを自動化することが課題です。解決方法このコースを通じて、分類問題に対するさまざまなアプローチを学びます。Pythonを使用して、ローンの対象分類問題を解決するための実践的な経験を提供します。必要なツール Python、機械学習と分類のためのライブラリ。解決方法の索引問題の設定仮説の生成演習2 |…

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「GPT-4に対する無料の代替案トップ5」

GPT-4がすごいと思っている？これらの生成AIの新参者たちは既に注目を集めているよ！

Artificial Intelligence

「チャットモデル対決：GPT-4 vs. GPT-3.5 vs. LLaMA-2によるシミュレートされた討論会-パート1」

最近、MetaがGPT-4と競合するチャットモデルを開発する計画を発表し、AnthropicがClaude2を発売したことにより、どのモデルが最も優れているかについての議論がますます激化しています...

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