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「Amazon Titanを使用して簡単に意味論的画像検索を構築する」

デジタル出版社は、品質を損なうことなく、新しいコンテンツを迅速に生成・公開するために、常にメディアワークフローを効率化・自動化する方法を探し続けていますテキストの本質を捉えるために画像を追加することは、読む体験を向上させることができます機械学習技術を使うことで、そのような画像を発見することができます「印象的な画像は...」

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習（ML）の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

「Amazon SageMaker のルーティング戦略を使用して、リアルタイムの推論レイテンシを最小限に抑えましょう」

Amazon SageMakerは、リアルタイム推論のための機械学習（ML）モデルの展開を簡単に行えるだけでなく、AWS InferentiaなどのCPUやアクセラレータを搭載したさまざまなMLインスタンスの選択肢も提供しています完全に管理されるサービスとして、モデルの展開をスケーリングし、推論コストを最小限に抑え、運用上の負荷を減らして生産性を向上させることができます

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました

本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境（IDE）オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習（ML）開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています

「コールオブデューティ」がGeForce NOWに登場

ゲームの始まりに – このGFNの木曜日は、高い期待を胸に待ち望まれたCall of Duty: Modern Warfare IIIがクラウド上に登場します。これは、NVIDIAとMicrosoftの提携の一環として、初めてActivisionのタイトルがGeForce NOWに登場するものです。さらに、Call of Duty: Modern Warfare IIとCall of Duty: Warzoneも加わります – これらの3つのタイトルは、GeForce NOW上のCall of Dutyのロゴを通じて1つの中央場所からプレイすることができます。そして、素晴らしい季節がやってきました…

AIは宇宙からメタンの噴出を検出する

新しい機械学習ツールは、高分光衛星からのデータを使用して、宇宙からメタンプルームを自動的に検出します

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

AIが統合セールスチームにより高速かつ高生産性で契約を締結することを可能にしています

過去10年間で、製品開発と市場参入戦略の風景は、根本的な変革を遂げました10年前、製品と市場参入モデルは単純さと直線性を特徴としていました製品ロードマップは、ターゲットオーディエンスの変化するニーズに対応するために定期的な更新アプローチを採用していました一方、マーケティング...

「ChatGPTのコードインタプリター：データサイエンティスト向けGPT-4の高度なデータ分析」

イントロダクション ChatGPTは、ユーザーの入力に理解し、会話的に応答する能力で世界を驚かせているOpenAIによって開発された強力な言語モデルです。ChatGPTの最もエキサイティングな機能の1つは、Python、Java、JavaScript、C++など、さまざまなプログラミング言語でコードスニペットを生成できる点です。この機能により、コード全体を自分で記述する必要がないまま、素早くプロトタイプを作成したり問題を解決したりしたい開発者の間でChatGPTが人気の選択肢となっています。この記事では、データサイエンティスト向けのChatGPTのコードインタプリタについて調査します。さらに、その仕組みや機械学習コードの生成方法についても見ていきます。ChatGPTの利点と制限についても議論します。学習目標 ChatGPTの高度なデータ分析の仕組みを理解し、機械学習コードの生成にどのように活用できるかを理解する。 Pythonを使用してデータサイエンティスト向けのChatGPTの高度なデータ分析を使用してコードスニペットを生成する方法を学ぶ。 ChatGPTの高度なデータ分析の利点と制限を理解する。 ChatGPTの高度なデータ分析を使用して機械学習モデルの設計と実装する方法を理解する。欠損値の処理、カテゴリ変数のエンコーディング、データの正規化、数値特徴量のスケーリングなど、機械学習のためのデータの前処理方法を理解する。データをトレーニングセットとテストセットに分割し、精度、適合率、再現率、F1スコア、平均二乗誤差、平均絶対誤差、R二乗値などの指標を使用して機械学習モデルのパフォーマンスを評価する方法を学ぶ。これらの学習目標を習得することで、ChatGPTの高度なデータ分析を利用して機械学習コードを生成し、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装する方法を理解できるようになります。また、これらのスキルを実世界の問題とデータセットに適用し、機械学習タスクにおけるChatGPTの高度なデータ分析の熟練度を示すこともできるようになります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 ChatGPTの高度なデータ分析はどのように機能するのですか？ ChatGPTの高度なデータ分析は、大規模なテキストデータのコーパスで訓練されたトランスフォーマと呼ばれる深層学習モデルに基づいています。トランスフォーマは、入力テキストの異なる部分の文脈と関係を理解するために、セルフアテンションメカニズムを使用します。ユーザーがプロンプトやコードスニペットを入力すると、ChatGPTのモデルは訓練データから学んだパターンと構造に基づいて応答を生成します。 ChatGPTの高度なデータ分析は、オンラインの大量のコードを活用してコードスニペットを生成することができます。ChatGPTのモデルは、オープンソースのリポジトリや他のコードソースを分析することで、さまざまなプログラミング言語の構文、意味論、イディオムを学ぶことができます。ユーザーがコードの一部をリクエストすると、ChatGPTのモデルは関連する動作するコードスニペットを生成するためにこの知識を活用することができます。 ChatGPTを使用して機械学習コードを生成する機械学習は、ChatGPTの高度なデータ分析の最も有望な応用の1つです。ディープラーニングや機械学習アプリケーションの台頭により、これらは研究開発の重要な領域となっていますが、これらのモデルの設計と実装は複雑で時間がかかる場合があります。線形代数、微分積分、確率論、コンピュータサイエンスの専門知識が必要になるからです。 ChatGPTの高度なデータ分析は、ユーザーがプロジェクトに統合できる機械学習のコードスニペットを生成することで、このプロセスを簡素化するのに役立ちます。例えば、ユーザーは、カリフォルニアの住宅価格を予測するための線形回帰技術を使用したコードスニペットを生成するようChatGPTに要求することができます。この際、入力として提供されたトレーニングデータセットは.csv形式です。ChatGPTのモデルは、ユーザーの入力に基づいて必要なインポート、データの前処理手順、モデルのアーキテクチャ、およびトレーニング手順を含むコードスニペットを生成することができます。コードインタプリタにデータセットをアップロードして、以下のプロンプトを入力してください。プロンプト：上記のデータセットを使って、sklearnを使用して線形回帰を実行し、Pythonコードですべてのステップを表示します。データの予測変数はmedian_house_valueです。レスポンス： “housing.csv”データセットを使用して、ターゲット変数として”median_house_value”を使用して、sklearnを使用した線形回帰の手順は次の通りです：…

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