Search Results 18

「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」

この記事は、スプリント2で終了したところから旅を続けますここでは、前の記事で提案した数学モデルを取り上げ、Pyomoを使用してPythonで実装します

「CNNによる特徴抽出の探求」

「畳み込みニューラルネットワークは、機械学習を用いた画像分類タスクにおいて、今日の基礎となっていますただし、分類の前に行う別の非常に有用なタスクは、抽出することです...」

アイドルアプリの自動シャットダウンを使用して、Amazon SageMaker Canvasのコストを最適化する

『Amazon SageMaker Canvas』は、豊富なノーコードの機械学習（ML）と生成型AIのワークスペースで、視覚的かつノーコードのインターフェースを通じて、世界中のお客様が既存および新たな課題を解決するためにML技術をより簡単に採用できるようにしましたこれは、MLワークフローを終端までカバーしており、強力なデータの検索が必要な場合でも、[…]

「起業家にとって最も優れたChatGPTプロンプト20選」

「起業家の世界では、迅速さと革新性が重要視される中、ChatGPTのようなツールは、起業家が課題や機会に取り組む方法を革新していますChatGPTは、効率性、創造性、戦略的な深みを高めたい起業家にとって、多目的なパートナーですアイデアの発案から顧客エンゲージメントまで、ChatGPTの高度な言語能力は、潜在的な優位性を提供します」

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。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ました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

このAI論文は、効率的な水素燃焼予測のための画期的な機械学習モデルを紹介しています：「ネガティブデザイン」および反応化学におけるメタダイナミクスを活用しています

ポテンシャルエネルギーサーフェス（PES）は、原子または分子の位置とそれに関連するポテンシャルエネルギーの関係を表します。PESは分子の挙動、化学反応、物質の特性を理解する上で不可欠です。これらのサーフェスは、構成要素の原子または分子の位置が変化するにつれてシステムのポテンシャルエネルギーがどのように変化するかを記述します。これらのサーフェスはしばしば高次元で複雑であり、特に大きな分子またはシステムの場合には正確な計算が難しいです。機械学習（ML）モデルの信頼性は、特に化学反応系の場合、高エネルギー状態を経験する必要があるため、トレーニングデータの多様性に強く依存します。MLモデルは、既知のトレーニングデータの間を補間しますが、予測はトレーニングセット内の分子や構成と似ていない場合には信頼性が低くなる可能性があります。特定の反応系のためにバランスの取れた多様なデータセットを作成することは難しいです。機械学習モデルは依然として過学習の問題に苦しむことがあり、元のテストセットでは正確さが高いモデルでも、MDシミュレーションに適用するとエラーが発生する可能性があります。特にエネルギーの構成が非常に多様なガス相化学反応の場合です。カリフォルニア大学、ローレンスバークレー国立研究所、ペンシルベニア州立大学の研究者は、最初の系統的なサンプル用の共通変数（CV）を用意することで、最初に設計された水素燃焼データセットを拡張するアクティブラーニングALワークフローを構築しました。彼らの研究は、PESのより完全なMLモデルを作成するために負の設計データ収集戦略が必要であることを反映しています。このアクティブラーニング戦略に従うことで、彼らはより多様かつバランスの取れた最終的な水素燃焼MLモデルを実現しました。MLモデルは再トレーニングなしで正確な力を回復させ、軌道を続けることができました。彼らは水素燃焼における有限温度と圧力での遷移状態の変化と反応機構を予測することができました。彼らのチームは、アクティブラーニングアプローチをRxn18の例で示しました。この例では、ポテンシャルエネルギーサーフェスが2つの反応座標、CN（O2-O5）とCN（O5-H4）に投影されました。MLモデルのパフォーマンスは、AIMDと正規モード計算から導かれた元のデータポイントを分析することによって追跡されました。アクティブラーニングのラウンドが進むにつれてメタダイナミクスシミュレーションを使用してサンプリングし、エラーが減少しました。彼らは、メタダイナミクスを不安定な構造の効率的なサンプリングツールとして見つけ、そのようなデータを使用してMLモデルを再トレーニングすることによって、ALワークフローを通じてPESランドスケープの穴を特定するのに役立ちます。メタダイナミクスをサンプリングツールとしてのみ使用することにより、トリッキーなCV選択ステップを回避できます。彼らの将来の仕事には、デルタ学習のような別のアプローチの分析やC-GeMのようなより物理的なモデルでの作業も含まれています。

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自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

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