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会社独自のChatGPTを開発するには、技術の1/3とプロセス改善の2/3が必要です

2023年を通じて、バルト地域最大のエネルギー企業のEnefitの従業員向けに、GPTモデルをベースにした仮想アシスタントを開発してきました最初の記事(こちらで読む)では、私は...

ハイパーパラメータの調整:ニューラルネットワーク入門

前の投稿では、ニューラルネットワークがデータを予測して学ぶ方法について話しましたこれには2つのプロセスが関与しています:フォワードパスとバックワードパス、またはバックプロパゲーションとも呼ばれています...

「Pandasを使用したSpark上のPythonの並列化 並行性のオプション」

私の前の役職では、数千のディスクにわたるマネージドサービスのお客様の将来のディスクストレージ使用量を予測するための内部プロジェクトに取り組んでいました各ディスクは以下の条件があります...

コロッシャン クリエーター レビュー: 最高のAIビデオジェネレーター?

AIビデオジェネレーターをお探しですか?このColossyan Creatorのレビューをチェックして、その特徴や他の選択肢との比較を学びましょう

AI/MLを活用した観測性の向上

「AIOpsの世界でのパフォーマンス分析の変革について詳しく学び、AI/MLとAIOpsの融合が観測性の新時代をもたらした方法についてさらに知る」

「FP8を用いたPyTorchトレーニング作業の高速化」

過去数年間、AIの分野では革命的な進展が見られており、特に最近のChatGPTなどのLLMベースのアプリケーションの人気と普及を最もよく表していますこれらは...

5分で作成するLow-Code GPT AIアプリを作成する

AIとデータベースの相互作用にAIのツール、AINIROとOpenAIのGPTを組み合わせることで、5分で完全なデータベースをCRUDアプリに組み込むことができます

「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本(2023年冬のアップデート)」

「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする私のお気に入りの機械学習の本について書きました

「データから次に最適な質問をどのようにして決定木が知るのか?」

決定木は、分類と回帰の両方の問題を解決することができる多目的な機械学習アルゴリズムですデータの特徴に基づいて質問をすることで、意思決定をします...

「世界最小のデータパイプラインフレームワーク」

データの加工は、おそらくデータサイエンティストの時間の大部分を占める仕事ですデータの加工には、クリーニング、変換、および一般的なデータの操作が含まれます生データから何かに変換された状態にすることを指します...

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