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「ChatGPTとAIでお金を稼ぐ3つの方法」

ジェネラティブAIを活用して収入を増やすために、これらの簡単な手順に従ってください

Artificial Intelligence

PythonのCollectionsモジュールについてすべて

私たちみんなが知っているように、Pythonには独自のデータ型のヒーローがいますリスト、タプル、辞書、そして悪名高いセットですしかし、Pythonの正義のリーグには、コレクションという名前のスーパーマンがいますIn...

『ダフニーを使用してラストのアルゴリズムを正式に検証するための9つのルール（パート2）』

ラストアルゴリズム開発における数学的確実性を解き放つDafnyを使用してRustアルゴリズムを正式に検証するための9つの基本ルールを学び、レンジセットブレイズクレートをケーススタディとして使用します今日、より高いコード信頼性を実現しましょう

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

「LLMとGUIの協力：チャットボットを超えて」

私たちは、自然言語バーの形で、会話型AIとグラフィカルユーザインターフェース（GUI）の相互作用を最適に融合させるための革新的なUXアプローチを紹介しますそれは画面の下部に配置されています

「再トレーニングの必要なしでモデルのメモリを再形成する」

大きな言語モデル（LLMs）は世界中で大流行していますわずか1年足らずでありながら、今や多くのユーザーによって普及し、使用されていますこれらのモデルはしばしば大量のテキストで訓練されます...

イントロダクション人工知能の進化する領域において、二つの主要な要素が刷新を果たしました：生成型AIと強化学習。これらの最新技術である生成型AIと強化学習は、自己改善型のAIシステムを作り出す可能性があり、機械が自律的に学習し適応する夢を現実のものにするための一歩を踏み出しています。これらのツールは、自己改善型のAIシステムの道を開き、自己学習および自己適応する機械のアイデアに近づくことをもたらしています。最近のAIの進歩は驚くべきものです。人間の言語を理解することから、コンピュータが世界を認識し解釈するのを助けるまで、様々な領域で進歩を遂げてきました。GPT-3のような生成型AIモデルとDeep Q-Networksのような強化学習アルゴリズムは、この進歩の最前線に立っています。これらの技術は個別に変革をもたらしてきましたが、それらが融合することによってAIの能力の新たな次元が開かれ、世界の限界を緩和しています。学習目標強化学習とそのアルゴリズム、報酬構造、強化学習の一般的なフレームワーク、状態行動ポリシーに関する必要な知識と深い知識を獲得し、エージェントがどのように意思決定を行うかを理解する。これらの二つの分野がどのように共生的に組み合わさることで、より適応性の高いインテリジェントシステムを創り出すことができるかを調査する。健康医療、自動車、コンテンツ制作などの分野で、生成型AIと強化学習を統合することによる効果と適応性を示すさまざまな事例研究を学び分析する。 TensorFlow、PyTorch、OpenAIのGym、GoogleのTF-AgentsなどのPythonライブラリに精通し、これらの技術の実装における実践的なコーディング経験を得る。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。生成型AI：機械に創造性を与える生成型AIモデルは、OpenAIのGPT-3のように、自然言語や画像、音楽などを生成するように設計されています。これらのモデルは、与えられた文脈で次に何が起こるかを予測する原理に基づいて動作します。これらは、自動化されたコンテンツ生成から人間の会話を模倣するチャットボットまで、あらゆることに使用されてきました。生成型AIの特徴は、学習したパターンから新しいものを作り出す能力です。強化学習：AIに決定を学ぶ出典 – Analytics Vidhya 強化学習（RL）はもう一つの画期的な分野です。これは、人間のように試行錯誤から学ぶAIを実現する技術です。これは、Dota 2や囲碁などの複雑なゲームをAIに教えるために使用されています。RLエージェントは、行動に対して報酬やペナルティを受け取り、このフィードバックを使用して時間とともに改善します。ある意味では、RLはAIに自律性を与え、動的な環境での意思決定を可能にします。強化学習のフレームワークこのセクションでは、強化学習の主要なフレームワークについて解説します。実行主体：エージェント人工知能と機械学習の領域では、「エージェント」という用語は、指定された外部環境とやり取りするための計算モデルを指します。その主な役割は、目標を達成するか、一連のステップで最大の報酬を蓄積するために意思決定を行い、行動を起こすことです。 The…

『完全な初心者のための量子コンピューティング』

「地球の資源に対する人類の支配の数千年ぶりを、人新世と形容する者もいるこの言葉は、ギリシャ語の「anthropo」で人間を意味し、「cene」で最近を意味するものである最後の...」

テクノロジーを通じたアクセシビリティと包括性

感覚障害を持つ人々が障害を克服するのを手助けします' (Kankaku shōgai o motsu hitobito ga shōgai o kokufuku suru no o tedasuke shimasu.)

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