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Btech卒業後に何をすべきですか？

Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

AutoML – 機械学習モデルを構築するための No Code ソリューション

はじめに AutoMLは自動機械学習としても知られています。2018年、GoogleはクラウドAutoMLを発表し、大きな関心を集め、機械学習と人工知能の分野で最も重要なツールの1つとなりました。この記事では、「Google Cloud AutoML」を使った機械学習モデルを構築するためのノーコードソリューションである「AutoML」について学びます。 AutoMLは、Google Cloud Platform上のVertex AIの一部です。Vertex AIは、クラウド上で機械学習パイプラインを構築および作成するためのエンドツーエンドソリューションです。ただし、Vertex AIの詳細については、別の記事で説明します。AutoMLは、主に転移学習とニューラルサーチアーキテクチャに依存しています。データを提供するだけで、AutoMLはユースケースに最適なカスタムモデルを構築します。この記事では、Pythonコードを使ったGoogle Cloud Platform上でのAutoMLの利点、使用方法、実践的な実装について説明します。学習目標コードを使ったAutoMLの使用方法を読者に知らせること AutoMLの利点を理解することクライアントライブラリを使用してMLパイプラインを作成する方法この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。問題の説明機械学習モデルを構築することは時間がかかり、プログラミング言語の熟練度、数学と統計の良い知識、および機械学習アルゴリズムの理解などの専門知識が必要です。過去には、技術的なスキルを持つ人々だけがデータサイエンスで働き、モデルを構築できました。非技術的な人々にとっては、機械学習モデルを構築することは最も困難なタスクでした。ただし、モデルを構築した技術的な人々にとっても道のりは容易ではありませんでした。モデルを構築した後、メンテナンス、展開、および自動スケーリングには追加の努力、労働時間、およびわずかに異なるスキルセットが必要です。これらの課題を克服するために、グローバル検索大手のGoogleは、2014年にAutoMLを発表しましたが、後に一般に公開されました。 AutoMLの利点 AutoMLは手動の介入を減らし、少しの機械学習の専門知識が必要となります。…

AIのダークサイドを明らかにする：プロンプトハッキングがあなたのAIシステムを妨害する方法

LLMsによるハッキングを防止し、データを保護するために、AIシステムを保護してくださいこの新興脅威に対するリスク、影響、予防策を学んでください

Netflix株の時系列分析（Pandasによる）

はじめにデータの時系列分析は、この場合はNetflixの株式などの数字の集まりだけではありません。Pandasと組み合わさることで、複雑な世界の物語を魅力的に紡ぐ織物のようなものです。神秘的な糸のように、出来事の起伏や流れ、トレンドの上昇や下降、そしてパターンの出現を捉えます。それは、私たちの現実を形作る隠されたつながりや相関関係を明らかにし、過去の生き生きとした描写を提供し、未来の一端を垣間見るものです。時系列分析は単なるツール以上のものです。それは知識と洞察を得るためのゲートウェイであります。時間に関するデータの秘密を解き明かし、生の情報を貴重な洞察に変える力を与え、情報をもとに妥当な決定を下し、リスクを軽減し、新しい機会を活用する手助けをします。このエキサイティングな冒険に一緒に乗り出し、時系列分析の魅力的な領域に飛び込んでみましょう！学習目標時系列分析の概念を紹介し、そのさまざまな分野での重要性を強調し、実際の例を示して、時系列分析の実用的な応用を紹介します。 Pythonとyfinanceライブラリを使用してNetflixの株式データをインポートする方法を実演することで、時系列データを取得し、分析のために準備するための必要な手順を学びます。最後に、シフト、ローリング、およびリサンプリングなどの時系列分析で使用される重要なPandas関数に焦点を当て、時系列データを効果的に操作および分析するための方法を示します。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。時系列分析とは何ですか？時系列とは、連続的かつ等間隔の時間間隔で収集または記録されたデータのシーケンスです。時系列分析は、時間によって収集されたデータポイントを分析する統計的技術です。これには、データの視覚化、統計モデリング、予測方法などの技術が含まれます。順次データのパターン、トレンド、依存関係を研究し、洞察を抽出し、予測を行うことが含まれます。時系列データの例株式市場データ：歴史的な株価を分析してトレンドを特定し、将来の価格を予測する。天気データ：時間の経過に伴って温度、降水量、その他の変数を研究して、気候パターンを理解する。経済指標：GDP、インフレ率、失業率を分析して、経済のパフォーマンスを評価する。売上データ：時間の経過に伴って売上高を調べ、パターンを特定し、将来の売上高を予測する。ウェブトラフィック：ウェブトラフィックメトリックを分析して、ユーザーの行動を理解し、ウェブサイトのパフォーマンスを最適化する。時系列の構成要素時系列の4つの構成要素があります。それらは次のとおりです。…

ChatGPTを使った効率的なデバッグ

大規模言語モデルの力を借りて、デバッグ体験を向上させ、より速く学習する

PatchTST 時系列予測における画期的な技術革新

トランスフォーマーベースのモデルは、自然言語処理の分野（BERTやGPTモデルなど）やコンピュータビジョンなど、多くの分野で成功を収めていますしかし、時間の問題になると...

レトロなデータサイエンス：YOLOの最初のバージョンのテスト

データサイエンスの世界は常に変化していますしばしば、変化がゆっくりと進んでいるため、私たちはそれらを見ることができないことがありますが、時間が経過すると、風景が見えやすくなります...

MatplotlibのチャートをHTMLページに埋め込む3つの方法

Pythonには、データ可視化を含むさまざまな操作を実行するための多くのライブラリが用意されていますただし、Matplotlibを使用して作成したチャートをHTMLページに統合することは複雑な場合があります最も簡単な方法は…

マルチヘッドアテンションを使用した注意機構の理解

はじめに Transformerモデルについて詳しく学ぶ良い方法は、アテンションメカニズムについて学ぶことです。特に他のタイプのアテンションメカニズムを学ぶ前に、マルチヘッドアテンションについて学ぶことは良い選択です。なぜなら、この概念は少し理解しやすい傾向があるためです。アテンションメカニズムは、通常の深層学習モデルに追加できるニューラルネットワークレイヤーと見なすことができます。これにより、重要な部分に割り当てられた重みを使用して、入力の特定の部分に焦点を当てるモデルを作成することができます。ここでは、マルチヘッドアテンションメカニズムを使用して、アテンションメカニズムについて詳しく見ていきます。学習目標アテンションメカニズムの概念マルチヘッドアテンションについて Transformerのマルチヘッドアテンションのアーキテクチャ他のタイプのアテンションメカニズムの概要この記事は、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。アテンションメカニズムの理解まず、この概念を人間の心理学から見てみましょう。心理学では、注意は他の刺激の影響を除外して、イベントに意識を集中することです。つまり、他の注意を引くものがある場合でも、私たちは選択したものに焦点を合わせます。注意は全体の一部に集中します。これがTransformerで使用される概念です。彼らは入力のターゲット部分に焦点を当て、残りの部分を無視することができます。これにより、非常に効果的な方法で動作することができます。マルチヘッドアテンションとは？マルチヘッドアテンションは、Transformerにおいて中心的なメカニズムであり、ResNet50アーキテクチャにおけるskip-joiningに相当します。場合によっては、アテンドするべきシーケンスの複数の他の点があります。全体の平均を見つける方法では、重みを分散させて多様な値を重みとして与えることができません。これにより、複数のアテンションメカニズムを個別に作成するアイデアが生まれ、複数のアテンションメカニズムが生じます。実装では、1つの機能に複数の異なるクエリキー値トリプレットが表示されます。出典：Pngwing.com 計算は、アテンションモジュールが何度も反復し、アテンションヘッドとして知られる並列レイヤーに組織化される方法で実行されます。各別のヘッドは、入力シーケンスと関連する出力シーケンスの要素を独立して処理します。各ヘッドからの累積スコアは、すべての入力シーケンスの詳細を組み合わせた最終的なアテンションスコアを得るために組み合わされます。数式表現具体的には、キーマトリックスとバリューマトリックスがある場合、値をℎサブクエリ、サブキー、サブバリューに変換し、アテンションを独立して通過させることができます。連結すると、ヘッドが得られ、最終的な重み行列でそれらを組み合わせます。学習可能なパラメータは、アテンションに割り当てられた値であり、各パラメータはマルチヘッドアテンションレイヤーと呼ばれます。以下の図はこのプロセスを示しています。これらの変数を簡単に見てみましょう。Xの値は、単語埋め込みの行列の連結です。行列の説明クエリ：シーケンスのターゲットについての洞察を提供する特徴ベクトルです。クエリは、何がアテンションを必要としているかをシーケンスに要求します。キー：要素に含まれるものを説明する特徴ベクトルです。クエリによってアテンションが与えられ、要素のアイデンティティを提供します。値:…

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

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