Search Results RT-1

「より良いMLシステムの構築-第4章モデルの展開とその先」

モデルを展開し、その制作を支援することは、機械学習よりもエンジニアリングに関わります機械学習のプロジェクトが制作段階に近づくにつれて、ますます多くの人々が関わってきますバックエンド...

「LLMアライメントの活用：AIをより利用しやすくする」

エディターの注記 Sinan Ozdemirは、10月30日から11月2日までODSC Westのスピーカーとして登壇します彼の講演「フィードバックからの強化学習を用いたオープンソースLLMsの整合化」をぜひチェックしてください！2020年、世界はOpenAIのGPT-3という驚異的なAIに出会いました...

West 2023

「Pythonをマスターするための無料の５冊の本」

「Pythonの基礎からクリーンアーキテクチャまで、Pythonスキルをレベルアップさせるのに役立つ無料の本を5冊紹介します」

Python

イントロダクション人事として働いていますか？チームの従業員が続けるかどうか、または組織を去ることを考えているかの予測に苦労していますか？心配しないでください！これを予測するために占星術師になる必要はありません。データサイエンスの力を使って、それを正確に予測することができます。簡単でパワフルなMLOpsツールであるZenMLとstreamlitと一緒に、従業員の離職率の素晴らしい旅を始めましょう。旅を始めましょう。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 ZenMLとは？なぜ使うのか？どのように使うのか？なぜMLflowを使うのか？ZenMLとの統合方法は？デプロイメントパイプラインの必要性従業員の離職率プロジェクトの実装と予測の作成この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。プロジェクトの実装問題の設定: 年齢、収入、パフォーマンスなどのいくつかの要素に基づいて、従業員が組織を去るかどうかを予測する。解決策: ロジスティック回帰モデルを構築して従業員の離職率を予測する。データセット: IBM HR Analytics Employee Attrition＆Performance [出典]: https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset プロジェクトの実装を見る前に、なぜここでZenMLを使用しているのかを見てみましょう。なぜZenMLを使用するのか？…

「OpenAIキーなしでPDFおよび記事のための強力なチャットアシスタントを作成する」

イントロダクション自然言語処理の世界は、特に大規模な言語モデルの登場により、膨大な拡大を遂げています。これらのモデルは、この分野を革新し、誰でも利用できるようにしました。この記事では、オープンソースライブラリを使用して、与えられた記事（またはPDF）を基に質問に応答できる強力なチャットアシスタントを作成するためのNLP（自然言語処理）のテクニックを探求し、実装していきます。OpenAIのAPIキーは必要ありません。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されています。ワークフローこのアプリケーションのワークフローは以下の通りです：ユーザーは、PDFファイルまたは記事のURLを提供し、質問を行います。このアプリケーションは、提供されたソースに基づいて質問に答えることを試みます。私たちは、PYPDF2ライブラリ（PDFファイルの場合）またはBeautifulSoup（記事のURLの場合）を使用してコンテンツを抽出します。次に、langchainライブラリのCharacterTextSplitterを使用して、それをチャンクに分割します。各チャンクに対して、all-MiniLM-L6-v2モデルを使用して、対応する単語埋め込みベクトルを計算します。このモデルは、文章や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングするためのものです（単語埋め込みは、単語/文章をベクトルとして表現する技術の一つです）。同じ技術がユーザーの質問にも適用されます。これらのベクトルは、sentence_transformersというPythonのフレームワークが提供する意味的検索関数に入力されます。sentence_transformersは、最先端の文、テキスト、画像埋め込みを行うためのフレームワークです。この関数は、答えを含む可能性があるテキストチャンクを返し、質問応答モデルは、semantic_searchとユーザーの質問の出力に基づいて最終的な答えを生成します。注意すべてのモデルは、HTTPリクエストのみを使用してAPI経由でアクセス可能です。コードはPythonを使用して書かれます。 FAQ-QNは、より詳細な情報についてはFAQセクションを参照することを示すキーワードです。実装このセクションでは、実装についてのみに焦点を当て、詳細はFAQセクションで提供されます。依存関係依存関係をダウンロードし、それらをインポートすることから始めます。 pip install -r requirements.txt numpytorchsentence-transformersrequestslangchainbeautifulsoup4PyPDF2 import…

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ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

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「LangChain、Google Maps API、およびGradioを使用したスマートな旅行スケジュール提案システムの構築（パート2）」

ラングチェーン101：パート2ab （大規模な言語）モデルについて知っておくべきすべて

「Matplotlibのマスタリング：データ可視化の包括的なガイド」

XGBoost ディープラーニングがグラディエントブースティングと決定木を置き換える方法 – パート2：トレーニング

「Reactを使用して、エキサイティングなデータセットに対してインタラクティブなインターフェースを構築する」

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