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アップリフトモデリング—クレジットカード更新キャンペーンの最適化ガイドデータサイエンティストのための

新進のデータサイエンティストとして、私の学術的なバックグラウンドは正確さを成功したプロジェクトの兆候として尊重するように教えてくれました一方、産業界は短期間でお金を生み出し、節約することに関心を持っています...

「AIをウェルコネクトされたチームに統合するためのヒントとトリック」

既に繋がっているチームに新しいメンバーを統合することは、課題となる場合がありますが、その新しいメンバーが人工知能である場合は、さらに困難になることがあります全てのチームメンバーがAIに対して快適に感じ、それをどのように使うかを知っていることが重要ですそのため、チームリーダーが時間を費やすことが重要です...ウェルコネクトなチームにAIを統合するためのヒントとトリック続きを読む »

NEWS

「GPT-4はこの戦いで449対28で敗北した」

過去2〜3年間に、新興企業のOpenAIやCohereからGoogleやMetaといった巨大企業まで、さまざまな会社によって基盤モデルの開発が左右されてきましたこれらの...

「Spring Bootを使用して自分自身のChatGPTアプリケーションを作成する」

このブログでは、OpenAIのチャット補完APIを統合して使用し、ChatGPTの独自のバージョンを作成する方法について説明します

「Spring Bootを使用して独自のChatGPTアプリケーションを作成する」

このブログでは、OpenAIのチャット補完APIとの統合方法を説明し、それらを使用してChatGPTの独自のバージョンを作成する方法について説明します

チャットボットは、さまざまな目的のために多くの組織で使用される、ますます標準的で価値のあるインターフェースとなっています。顧客に個別の製品推奨を提供したり、クエリの解決のための24時間対応のカスタマーサポートを提供したり、顧客の予約をサポートしたりするなど、異なる産業で多くの応用が見つかっています。この記事では、お客様との対話を目的としたFAQチャットボットの作成プロセスについて説明します。FAQチャットボットは、特定のドメイン内の質問に対処し、事前定義された質問と対応する回答のリストを利用します。このタイプのチャットボットは、その基盤として意味的な質問マッチングを利用しています。学習目標 BERTモデルの基礎を理解する Elasticsearchとそのチャットボットへの適用を理解するチャットボットの作成メカニズム Elasticsearchにおけるインデックス作成とクエリ処理この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 BERTとは何ですか？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleによって開発された大規模な言語モデルです。単方向モデルとは異なり、BERTはTransformerアーキテクチャに基づく双方向モデルです。文中の前後の単語を考慮して単語の文脈を理解することで、より包括的な理解を可能にします。 BERTには、NLPタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できなかったという大きな課題がありました。主な問題は、トークンレベルの埋め込みがテキストの類似性に効果的に使用できなかったため、文の埋め込みを生成する際のパフォーマンスが低下するということです。しかし、この課題に対処するために、Sentence-BERT（SBERT）が開発されました。SBERTは、Siamese Networkに基づいており、2つの文を一度に取り、BERTモデルを使用してトークンレベルの埋め込みを生成します。次に、各セットの埋め込みに対してプーリング層を適用して文の埋め込みを生成します。本記事では、文の埋め込みにSBERTを使用します。 Elastic Searchとは何ですか？ Elastic Searchは、非常に強力で高いスケーラビリティを持ち、リアルタイムで大量のデータを処理するために設計されたオープンソースの検索および分析エンジンです。全文検索機能を提供するApache Luceneライブラリ上に開発されています。Elasticsearchは、複数のノードにわたる高度に分散したネットワークを提供するため、高い可用性と障害耐性を提供する高いスケーラビリティを持っています。また、柔軟で堅牢なRESTful APIも提供しており、HTTPリクエストを使用して検索エンジンとの対話を可能にします。さまざまなプログラミング言語をサポートし、簡単なアプリケーション統合のためのクライアントライブラリも提供しています。 BERTとElastic Searchを使用してチャットボットを作成する方法…

「これらの仕事はAIによって置き換えられると考える人もいる私たちは異論を唱えます」

「人工知能が仕事を置き換えるという議論は、ChatGPTや他の生成型AIツールが世界中で大流行するにつれてますます広がっていますしかし、信じるかどうかは別として、それだけが全てではありません実際、産業革命と同様に、AI革命も仕事を...」

AIはデータ専門家の役割にどのような影響を与えるのか？

編集者の注：Alanさんは、6月14日から15日に開催されるODSC Europeのスピーカーです彼の講演「AI時代のデータコミュニケーション」をぜひチェックしてください！2023年のAIとLLMsの潜在的な影響について書くことは、トラブルを招くことを意味しています予測は、黙示録的なものから...

Europe 2023

生成AIにおける5つの倫理的考慮事項

現在のAIブームよりも前から、データサイエンティストたちは常に倫理的な懸念と考慮を心に抱いていました現在、創造的なAIの成長が一般の想像力に広がるにつれて、AIに関連するさまざまな問題が浮かび上がり、これらの懸念はさらに増大していますAIが成長し続ける一方で、そこには...

fairseqのwmt19翻訳システムをtransformersに移植する

Stas Bekmanさんによるゲストブログ記事この記事は、fairseq wmt19翻訳システムがtransformersに移植された方法をドキュメント化する試みです。私は興味深いプロジェクトを探していて、Sam Shleiferさんが高品質の翻訳者の移植に取り組んでみることを提案してくれました。私はFacebook FAIRのWMT19ニュース翻訳タスクの提出に関する短い論文を読み、オリジナルのシステムを試してみることにしました。最初はこの複雑なプロジェクトにどう取り組むか分からず、Samさんがそれを小さなタスクに分解するのを手伝ってくれました。これが非常に助けになりました。私は、両方の言語を話すため、移植中に事前学習済みのen-ru / ru-enモデルを使用することを選びました。ドイツ語は話せないので、de-en / en-deのペアで作業するのははるかに難しくなります。移植プロセスの高度な段階で出力を読んで意味を理解することで翻訳の品質を評価できることは、多くの時間を節約することができました。また、最初の移植をen-ru / ru-enモデルで行ったため、de-en / en-deモデルが統合されたボキャブラリを使用していることに全く気づいていませんでした。したがって、2つの異なるサイズのボキャブラリをサポートするより複雑な作業を行った後、統合されたボキャブラリを動作させるのは簡単でした。手抜きしましょう最初のステップは、もちろん手抜きです。大きな努力をするよりも小さな努力をする方が良いです。したがって、fairseqへのプロキシとして機能し、transformersのAPIをエミュレートする数行のコードで短いノートブックを作成しました。もし基本的な翻訳以外のことが必要なければ、これで十分でした。しかし、もちろん、完全な移植を行いたかったので、この小さな勝利の後、より困難な作業に移りました。準備この記事では、~/portingの下で作業していると仮定し、したがってこのディレクトリを作成します:…

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