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GPT – 直感的かつ徹底的な解説

この記事では、OpenAIのGPTモデルの進化について探求しますトランスフォーマーについて簡単に説明し、最初のGPTモデルにつながるトランスフォーマーのバリエーションを説明しますそして、...

フリーMITコース：TinyMLと効率的なディープラーニングコンピューティング

日常のデバイスを最適化するAIに興味がありますか？MITのTinyMLとEfficient Deep Learning Computingコースの完全な概要に潜り込んでみてください小さなデバイスでより賢いAIを実現するための戦略を探求してください詳細な記事を読んで、徹底的に理解してください！

Machine learning

「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

最近、私はいくつかの仲間の学生や学者と話をしてきましたが、彼らは自由形式のテキストの分析に関心を持っていました残念ながら、皆が有意義な洞察を得ることはできませんでした

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50％削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター（AWS InferentiaやGPUなど）で実行される基盤モデル（FM）の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

「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[...]

「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：…

会話の魔法を解き放つ：ChatGPTをReact.jsとNode.jsと統合する

この包括的なガイドでは、ChatGPTのフロントエンドにはReact.js、バックエンドにはNode.jsを組み合わせた強力なデュオの統合を探ります

「データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのか？」

はじめにデータサイエンスは、テック市場で最も価値のあるスキルの一つとなっています。データサイエンスの進化以前では、数百万のテストケースのデータの処理には最大で11〜12年かかることもありました。しかし今では、わずか数ヶ月、時には数週間で完了することもあります！では、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？驚くべきことに、わずか1年でデータサイエンティストになることができます。学習のペースと一貫性によって異なります。データサイエンティストになるまでにかかる目安の時間と、なぜデータサイエンティストになるべきかについて見ていきましょう。なぜデータサイエンスのキャリアを選ぶべきか機械学習とAIは、絶えず進化するテクノロジーの世界のおかげで世界を席巻しています。2026年までに、データサイエンス市場の収益は3229億ドルに達すると推定されています。ビジネスにおけるテクノロジー、ビッグデータ、MLアルゴリズムの急速な採用により、データサイエンスは急成長しています。 BLS（労働統計局）によると、データサイエンティストの平均給与は約10万ドルです。数多くのキャリアの機会があり、データアナリスト、データサイエンティストなど、スキルに応じた高い給与を得ることができます。データサイエンティストになるにはどれくらいの時間がかかるのかデータサイエンティストになる道は、それぞれの個人によって異なることがあります。具体的なトピックに月を分ければ、12ヶ月でデータサイエンスを学ぶことができます。一貫した努力と学習意欲があれば、誰でも1年でデータサイエンスの技術を習得することができます。ただし、学習のカーブは一貫性とデータサイエンスを学ぶために費やす時間によって異なります。データサイエンスの事前知識を持つ個人は、比較的短い時間でデータサイエンスを修得することがあります。 12ヶ月以内にデータサイエンスの基本的な概念と複雑な概念を学んでいきましょう。毎月のコンテンツのブループリントを使用して、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるか見てみましょう。 1ヶ月目：データサイエンスツールキット基本的なデータサイエンスツールを使って、データサイエンティストになるための旅を始めましょう。PythonやNumPy、Panda、Matplotlib、Seabornなどのライブラリを学ぶことで、データサイエンスの基礎を築くことができます。 2ヶ月目：データの可視化強固な基盤を築いた後、データサイエンティストになるための次のステージに進み、データの可視化の技術を習得していきます。Tableauなどのデータ可視化ツールや、グラフや分布マップのプロット技術に慣れることができます。また、SQLの学習も新たなスタートを切ることになります。 3ヶ月目：データの探索 3ヶ月目は、隠れたデータを活用したデータの探索に焦点を当てています。データの探索とは、重要な洞察を持つ形で情報データを示すことを指します。この月には、探索的データ分析（EDA）を用いてデータの探索方法を学ぶことができます。また、データサイエンティストに必要な統計の基礎も学ぶことができます。 4ヶ月目：機械学習の基礎とストーリーテリングの技法この月は、機械学習の魅力的な世界への冒険が始まります。機械学習の基礎を学び、技術用語や技法に慣れることができます。また、構造化思考の助けを借りてストーリーテリングの技法を習得することができます。 5ヶ月目：高度な機械学習 5ヶ月目からは、スキルを高めるための高度な機械学習アルゴリズムを学ぶことになります。この月には、特徴エンジニアリングやテキストや画像との作業方法について学ぶことができるでしょう。月6：非監督学習この月では、非構造化および未ラベル化データを扱う方法を学びます。PCA、クラスタリング、K-Means、異常検知などの非監督学習アルゴリズムを使用して、非構造化データを処理する方法を学びます。最終的に、プロジェクトの世界に足を踏み入れることができます。月7：レコメンデーションエンジンレコメンデーションシステムは、Netflix、YouTube、Zomatoなどによる正確なレコメンデーションの基盤です。第7月では、さまざまなレコメンデーション手法の基礎とレコメンデーションエンジンの構築方法について学びます。また、刺激的なプロジェクトをさらに展開します。月8：時系列データの取り扱い…

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